Guía técnica para fundadores sobre la implementación de protocolos de comercio con IA (UCP, ACP, AP2), dominio de fundamentos de SEO técnico y generación de contenido optimizado tanto para búsqueda tradicional como para citaciones de IA.
Viktor Zeman cofundó Quality Unit hace más de dos décadas y ha liderado el desarrollo y crecimiento global de la suite de productos, incluyendo FlowHunt. Desde 2024, se ha enfocado específicamente en FlowHunt y en ayudar a las empresas a implementar soluciones prácticas de IA, automatización y entornos de trabajo modernos impulsados por IA. Su presentación en E-commerce Mastermind profundizó en tres áreas críticas de implementación técnica de IA en e-commerce.
La presentación detalló protocolos específicos, implementaciones técnicas y estrategias de contenido probadas en los productos de Quality Unit y su base de clientes. Lo que sigue es la hoja de ruta técnica de Viktor para hacer que los sitios de e-commerce sean descubribles a través de sistemas de IA, funcionales dentro del comercio mediado por IA y competitivos a medida que la búsqueda cambia de palabras clave a citaciones de IA.
Viktor estableció las bases introduciendo los protocolos estandarizados que permiten a la IA interactuar con sistemas de e-commerce en nombre de los usuarios.
Las principales plataformas como Shopify, Salesforce Commerce Cloud o BigCommerce ya han comenzado a implementar partes de estos protocolos. También lo han hecho los procesadores de pago Stripe, PayPal y Checkout.com. Esto muestra claramente que la compatibilidad con el comercio con IA se está convirtiendo en una línea base competitiva.
El Protocolo de Comercio Universal (UCP) permite que los asistentes de IA descubran productos, comparen opciones, inicien el proceso de compra y completen transacciones sin que los usuarios salgan de la interfaz de IA. UCP ya está implementado en Shopify, Salesforce Commerce Cloud, BigCommerce y los principales procesadores de pago.
El Protocolo de Comercio Agéntico (ACP), una colaboración entre Stripe y OpenAI, se enfoca específicamente en la seguridad y simplicidad de las transacciones dentro de interfaces conversacionales. Mientras que UCP aborda el ciclo de compra más amplio, ACP se especializa en el proceso de compra, ya que permite el checkout directamente dentro de interfaces de chat.
El Protocolo de Pago de Agentes (AP2), desarrollado por Google, proporciona el marco de seguridad que hace confiables las transacciones mediadas por IA a través de la firma de transacciones, autenticación de comerciantes y autorización de pagos. AP2 se integra con UCP para proporcionar la capa de confianza que hace realidad las compras autónomas con IA.
Para que tu tienda en línea sea compatible con las compras impulsadas por IA, y por lo tanto sea recomendada por plataformas de IA, debes exponer datos legibles por máquinas en múltiples capas:
Los productos deben describirse usando estándares como:
schema.org: Proporciona a la IA datos estructurados que puede leer y entenderEsto permite que los sistemas de IA interpreten productos sin ambigüedad, incluyendo las variantes, precios, disponibilidad y restricciones de envío. Es la base que los sistemas de IA usan para entender qué vendes.
Los agentes de IA no solo evalúan los productos, también evalúan si los comerciantes son confiables y adecuados para el usuario. Por eso, la información clave sobre tu negocio debe ser explícita y accesible:
Gran parte de estos datos ya existe en sistemas como Google Merchant Center, pero deben estar completos, precisos y mantenidos de manera consistente.
Uno de los componentes menos visibles pero críticos es el manifiesto de comercio. Típicamente es un archivo JSON alojado en el dominio del comerciante.
Este manifiesto define las versiones de protocolo soportadas, servicios disponibles, manejadores de pago y capacidades de checkout, ayudando a los Agentes de IA a entender cómo funciona tu tienda.
Implementa tres endpoints críticos:
Implementa el mencionado Protocolo de Pago de Agentes para el manejo seguro de transacciones.
Para plataformas sin soporte nativo de UCP, MCP proporciona una ruta de integración. Zeman enfatizó la creciente importancia de MCP como la capa de conexión entre agentes de IA y sistemas existentes.
Desarrollar un servidor MCP personalizado te permite crear prompts precisos adaptados a tus casos de uso específicos y enviar llamadas API aisladas con límites de tasa apropiados. De esta manera, puedes estar seguro de que tu implementación de IA será segura, controlada y lo más económica posible.
Ejemplo: Un chatbot integrado con MCP de e-commerce y un proveedor de envíos (por ejemplo, Chameleon) permite a los clientes consultar no solo el estado del pedido, sino rastrear la entrega en tiempo real, todo dentro de una sola conversación.
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El segundo tema de implementación que Viktor cubrió fue el SEO técnico. Tuvo gran cuidado en enfatizar que la piedra angular del SEO no son las palabras clave. Es “una infraestructura a la que tanto los motores de búsqueda como los sistemas de IA puedan acceder y confiar”. Porque los sitios lentos y poco confiables son abandonados tanto por usuarios como por rastreadores.
A pesar de ser un estándar de 30 años, robots.txt sigue siendo frecuentemente mal configurado. Los problemas comunes incluyen:
Robots.txt inexistente: Algunos sitios devuelven páginas de error o mensajes de mantenimiento en lugar de archivos robots.txt apropiados, confundiendo a los rastreadores sobre qué está permitido.
Bots de IA bloqueados: Bloquear rastreadores de IA evita que tu contenido sea citado en respuestas de IA. Aunque puedes querer bloquear algunos bots, el bloqueo general elimina la visibilidad en IA.
Directivas de sitemap faltantes: Robots.txt debe referenciar tus sitemaps XML, guiando a los rastreadores al descubrimiento completo del contenido.
Errores de sintaxis: Las comas finales en comodines (Disallow: /?pv=*,) causan fallos de análisis en algunos rastreadores, creando bloqueos no intencionados.
Contenido valioso bloqueado: A veces los sitios bloquean contenido que realmente quieren indexar, usualmente a través de reglas de comodín demasiado amplias.
Los sitemaps XML indican a los motores de búsqueda y sistemas de IA qué contenido existe y cómo está organizado. Los problemas comunes en esta área incluyen:
Problemas de encabezados de caché: Los encabezados de caché incorrectos pueden evitar que los sitemaps se actualicen correctamente, dejando a los rastreadores con listas de contenido obsoletas.
Cobertura incompleta de URLs: Los sitemaps generados por plugins a menudo omiten tipos de publicaciones personalizadas, taxonomías o páginas dinámicas, dejando contenido significativo sin descubrir.
Problemas de límite de tasa: Algunos sitios implementan límites de tasa agresivos que bloquean completamente la obtención del sitemap, devolviendo errores 429 después de solo 10 URLs.
Enlaces a páginas 404: Los sitemaps que contienen enlaces rotos desperdician el presupuesto de rastreo y señalan un mantenimiento deficiente del sitio.
Los encabezados de caché HTTP apropiados mejoran dramáticamente el rendimiento para visitantes recurrentes y reducen la carga del servidor. Sin embargo, muchos sitios los configuran completamente mal. Las directivas de Cache-Control importan:
Viktor enfatizó verificar los encabezados de caché para todos los tipos de activos: HTML, CSS, JavaScript, imágenes, fuentes y respuestas API.
Los problemas técnicos surgen constantemente y por eso nuestro equipo ejecuta auditorías diarias automatizadas que verifican:
Usar herramientas como Ahrefs para monitoreo automatizado asegura que los problemas se detecten y corrijan antes de que se acumulen en pérdidas importantes de tráfico:
Los Core Web Vitals de Google influyen directamente en los rankings. Deberías enfocarte principalmente en estas dos herramientas críticas: PageSpeed Insights proporciona datos de laboratorio que muestran el rendimiento potencial bajo condiciones controladas. Chrome User Experience Report (CrUX) proporciona datos del mundo real de usuarios reales visitando tu sitio.
Las tres métricas críticas a vigilar son:
El marcado Schema.org transforma HTML en datos estructurados legibles por máquinas. Tanto los motores de búsqueda tradicionales como los sistemas de IA dependen de schema para entender el contexto del contenido y las relaciones.
Tipos de schema esenciales para e-commerce:
Los errores comunes de implementación de schema incluyen:
La validación regular a través de la Prueba de Resultados Enriquecidos de Google asegura que el schema permanezca correctamente estructurado y completo.
Viktor enfatizó repetidamente que el SEO ya no se trata de palabras clave. Detalló herramientas de análisis semántico que revelan cómo los motores de búsqueda y los sistemas de IA entienden el significado de tu contenido en lugar de solo las palabras.
Estas herramientas visualizan relaciones de entidades, cobertura de temas y conexiones semánticas dentro de tu contenido. Los sistemas de IA usan estas relaciones para determinar cuándo tu contenido responde consultas específicas, incluso cuando no aparecen palabras clave exactas.
Mientras que el SEO tradicional preguntaba: “¿Contiene esta página las palabras clave correctas?” El SEO moderno pregunta: “¿Demuestra esta página experiencia sobre entidades relevantes y sus relaciones?”
“A Google no le importa si dices que eres ‘La tienda de reparación de teléfonos más rápida en Bratislava’. Pregunta si tu sitio web muestra experiencia sobre la entidad de ’teléfono’ en relación con las entidades de ‘reparación’ y ‘Bratislava’. ¿Otras fuentes validan la experiencia sobre estas entidades? Por ejemplo, reseñas o anuncios nativos. ¿El comportamiento del usuario, como el tiempo pasado en el sitio, señala que el contenido es relevante?” - Viktor Zeman
Además subraya que deberías comenzar con victorias rápidas, como corregir algunos de tus problemas de SEO técnico. Los resultados deberían aparecer en poco tiempo. Solo una vez que la IA y los motores de búsqueda puedan leer y entender correctamente tu sitio será el momento de comenzar a crear contenido rico en palabras clave.
Viktor desafió la sabiduría convencional sobre la construcción de enlaces, argumentando que la estructura de enlaces internos merece mucha más atención de la que la mayoría de los sitios le dan.
Distribución de PageRank: Google (y cada vez más, los sistemas de IA) fluyen autoridad a través de enlaces. Tu estructura de enlaces internos determina qué páginas reciben esa autoridad.
Concentración de link juice: Los enlaces de páginas de alto tráfico tienen más valor que los enlaces de páginas raramente visitadas. El enlazado interno estratégico amplifica el impacto de tu contenido más popular.
Contexto a través del texto ancla: Las palabras usadas en los enlaces señalan relaciones de temas tanto a los motores de búsqueda como a los sistemas de IA.
Jerarquía de ubicación: Los enlaces en el contenido principal tienen más peso que los enlaces de pie de página o navegación.
En nuestros sitios web, no luchamos contra molinos de viento tratando de escalar y mantener enlaces internos manuales consistentes. En cambio, hemos implementado un enlazado interno automatizado a escala. Esta automatización considera:
El resultado es una estructura completa de enlaces internos que sería imposible mantener manualmente mientras se asegura que cada pieza de contenido se conecte lógicamente con temas relacionados.
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El enfoque de Viktor para la generación de contenido con IA se centra en la estructura sistemática en lugar de la creación de artículos ad-hoc.
Antes de generar contenido, entiende cómo los sistemas de IA actualmente discuten tu industria: Paso 1: Generar prompts de prueba - Crea más de 500 preguntas que representen cómo los usuarios podrían consultar sistemas de IA sobre temas en tu dominio. Paso 2: Analizar respuestas de IA - Usa herramientas como AmICited.com para ver qué fuentes citan actualmente los sistemas de IA al responder estos prompts.
Esto revelará:
Paso 3: Identificar brechas - Encuentra preguntas donde los sistemas de IA proporcionan respuestas débiles o citan fuentes pobres. Estas representan oportunidades para convertirse en la citación autoritativa.
Las descripciones de productos optimizadas para IA benefician tres canales críticos:
En lugar de “contenido de blog” genérico, Viktor aboga por crear agentes de IA especializados para generar cada tipo distinto de publicación, cada uno con elementos y estructura definidos. Por ejemplo, glosario, listas de verificación, publicaciones de guías prácticas, documentación de características, pero también marcos de blog reutilizables como análisis, insights, comentario de la industria.
Mientras que un Agente de IA general con un muy buen prompt podría acertar al primer intento, eso no es lo que necesitas. Estás buscando flujos de trabajo precisos, escalables y repetibles. Escribir nuevos prompts para agentes cada vez, esperando que funcionen, y luego guardar los prompts en un bloc de notas no te dará eso. Copiar manualmente el mismo prompt para obtener una sola salida no escalará.
Lo que necesitas hacer es crear un Agente de IA altamente especializado que se desempeñe impecablemente de manera consistente y a escala. Cada tipo de publicación requiere un agente de IA dedicado configurado con plantillas de prompt específicas, reglas de formato y requisitos estructurales.
Esto incluye definir claramente cada sección del tipo de publicación. Por ejemplo, para el elemento del título, Viktor recomienda agregar esta estructura a tu prompt:
Viktor describió brevemente el proceso exacto que usa nuestro equipo:
Generar biblioteca de prompts: Crea más de 500 prompts que representen consultas de usuarios en tu dominio usando AmICited.com o herramientas similares.
Analizar patrones de citación: Entiende el comportamiento actual de la IA para estos prompts y encuentra oportunidades. Descubre qué se cita, qué falta, qué es débil.
Construir agentes especializados: Crea agentes de IA en FlowHunt (o plataformas similares) para cada tipo de publicación con elementos y restricciones definidos.
Generar sistemáticamente: Produce contenido a escala usando agentes especializados para cada tipo de publicación, manteniendo estructura y calidad consistentes.
Implementar enlazado semántico: Usa algoritmos de similitud semántica para sugerir y crear automáticamente conexiones de artículos relacionados.
Monitorear y refinar: Rastrea qué contenido es citado por sistemas de IA y refina tu enfoque basándote en datos de citación reales.
Aumento de tráfico del 18,000% (180x) de enero a septiembre de 2025, entregando 2,000 contenedores. El enfoque está construido sobre fundamentos de SEO técnico, contenido completo que responde todas las preguntas, marcado schema apropiado, tipos de publicación estructurados y enlazado interno automatizado. Sin relleno de palabras clave o esquemas de enlaces.
Viktor enfatizó una transición fundamental que está ocurriendo en cómo las personas encuentran y evalúan productos en línea. Google considera cientos de factores de ranking. Aquí hay solo una lista parcial para ilustrar la complejidad:
La realidad es que cada mejora contribuye solo con promiles (milésimas) de ganancia. Lograr mejoras significativas de ranking toma meses de optimización continua en docenas de factores simultáneamente. El SEO tradicional sigue siendo importante pero representa un enfoque incremental y arduo hacia la visibilidad.
La Optimización para Motores Generativos se enfoca en ser citado por sistemas de IA cuando los usuarios hacen preguntas relevantes para tu negocio.
Diferencias clave del SEO tradicional:
Aquí hay una descripción rápida de las herramientas clave y la hoja de ruta de implementación.
Viktor recomendó una secuencia específica para la implementación: Fase 1: Fundación Técnica (Semanas 1-4) • Auditoría y optimización de infraestructura • Configuración de Robots.txt y sitemap • Implementación de encabezados de caché • Mejora de Core Web Vitals • Marcado Schema.org para páginas existentes Fase 2: Estructura de Contenido (Semanas 5-8) • Definir tipos de publicaciones y sus elementos • Crear agentes de IA especializados para cada tipo • Establecer automatización de enlazado interno • Implementar sistemas de similitud semántica Fase 3: Generación de Contenido (Semanas 9-16) • Generar biblioteca de prompts (más de 500 prompts) • Analizar patrones de citación actuales • Comenzar creación sistemática de contenido • Monitorear rendimiento de citaciones de IA • Refinar basándose en datos Fase 4: Implementación de Protocolos (En Curso) • Implementar UCP/ACP/AP2 si aplica • Desarrollar servidores MCP personalizados para integraciones • Probar funcionalidad de comercio con IA • Expandir basándose en adopción
Esta no es una estrategia de victorias rápidas. El SEO técnico, el contenido completo y la implementación de protocolos de IA requieren inversión sostenida durante meses.
Sin embargo, los resultados se componen. Cada pieza de contenido correctamente estructurado aumenta tu autoridad. Cada mejora técnica mejora la efectividad de todo tu contenido. Cada citación por sistemas de IA aumenta la probabilidad de citaciones futuras. La pregunta no es si invertir en esta infraestructura—es si liderar la transición o seguir más tarde cuando los competidores ya hayan establecido autoridad en el descubrimiento mediado por IA.
Para líderes técnicos de e-commerce, este marco ofrece claridad. Tienes que comenzar con construir fundaciones técnicas apropiadas, implementar protocolos de comercio con IA, estructurar contenido sistemáticamente y optimizar tanto para búsqueda tradicional como para citaciones de IA simultáneamente. La infraestructura que construyes hoy determina la descubribilidad cuando los usuarios pregunten a sistemas de IA por recomendaciones mañana.
La presentación técnica de Viktor complementa las perspectivas estratégicas y operacionales de las partes anteriores de la serie de conferencias.
La hoja de ruta de implementación de Michal Lichner estableció dónde enfocar la implementación de IA y cómo preparar contenido sistemáticamente. La presentación de Zeman proporciona la infraestructura técnica que hace que ese contenido sea descubrible y funcional.
La automatización de soporte de Jozef Štofira muestra el conjunto exacto de herramientas que usamos para automatizar el trabajo pesado de soporte, desde filtrado y categorización, hasta enriquecimiento de datos, asistente de respuestas y traspaso a humanos.
Juntas, estas tres perspectivas forman una imagen completa: planificación estratégica, infraestructura técnica y ejecución operacional para e-commerce en un entorno de comercio mediado por IA.
Los protocolos de comercio con IA como UCP (Protocolo de Comercio Universal), ACP (Protocolo de Comercio Agéntico) y AP2 (Protocolo de Pago de Agentes) estandarizan cómo los sistemas de IA interactúan con plataformas de e-commerce. Permiten que los asistentes de IA naveguen productos, comparen opciones, inicien el proceso de compra y completen transacciones en nombre de los usuarios, haciendo que tu tienda sea accesible a través de experiencias de compra mediadas por IA.
SEO (Optimización para Motores de Búsqueda) se enfoca en el posicionamiento en motores de búsqueda tradicionales como Google a través de optimización de palabras clave y backlinks. GEO (Optimización para Motores Generativos) se enfoca en ser citado por sistemas de IA como ChatGPT y Perplexity a través de contenido estructurado, definiciones claras de entidades y respuestas completas. El e-commerce moderno necesita ambos: SEO para el tráfico actual, GEO para el futuro descubrimiento mediado por IA.
Los fundamentos prioritarios incluyen: infraestructura rápida y segura con CDN; robots.txt y sitemaps configurados correctamente; encabezados de caché correctos; auditorías técnicas regulares; optimización de Core Web Vitals; marcado schema.org completo para entidades; estructura de contenido semántico; y enlazado interno automatizado. Estos crean la base que tanto los motores de búsqueda tradicionales como los sistemas de IA necesitan para entender e indexar tu contenido correctamente.
Comienza generando más de 500 prompts usando herramientas como AmICited.com para entender cómo los sistemas de IA actualmente discuten tu industria. Crea agentes de IA especializados para cada tipo de contenido (glosario, guías prácticas, listas de verificación, descripciones de productos) con elementos y reglas de formato definidos. Usa similitud semántica para sugerencias de artículos relacionados. Genera contenido que responda todas las preguntas potenciales de los visitantes de manera completa en lugar de enfocarte en palabras clave específicas.
Arshia es ingeniera de flujos de trabajo de IA en FlowHunt. Con formación en ciencias de la computación y una pasión por la IA, se especializa en crear flujos de trabajo eficientes que integran herramientas de IA en las tareas cotidianas, mejorando la productividad y la creatividad.
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