Los LLMs basados en inteligencia artificial conversacional, como ChatGPT, Gemini o Perplexity, se han convertido en una de las principales fuentes de búsqueda e inspiración para millones de personas en todo el mundo. Según OpenAI, “How People Use ChatGPT” solo en julio de 2025, ChatGPT registraba más de 700 millones de usuarios activos a la semana, lo que equivale a un 10% de la población adulta global. Se trata de un canal que ya no es de nicho, sino de uso masivo.
El dato más relevante es que casi la mitad de sus usuarios (46%) tiene entre 18 y 25 años, un perfil muy afín al consumo de ocio, moda, restauración y experiencias en retail. Además, el estudio señala que el 70% de las consultas no están relacionadas con el trabajo, lo que convierte a estas plataformas en un espacio ideal para descubrir planes, actividades y compras.
Otro aspecto clave es la intención de uso: el 49% de las conversaciones tienen un enfoque de “preguntar” (asking intent), mientras que un 40% buscan directamente “hacer” (doing intent). Esto significa que cuando alguien consulta “qué hacer este fin de semana” o “dónde cenar cerca de mí”, ya está en un momento de decisión que puede traducirse en una visita al retail. A diferencia de Google, donde muchas búsquedas son generales o exploratorias, el usuario que llega desde la IA suele estar más cualificado, ya que ha mantenido una conversación previa y ha afinado su intención hasta llegar a la acción.
Estar presente en estos LLMs permite al sector retail aparecer como respuesta natural a las necesidades de ocio y consumo de los usuarios. Es un nuevo canal de descubrimiento que complementa a Google o a las redes sociales, pero con un matiz diferenciador: aquí se influye justo en el instante en que la persona decide qué hacer, dónde ir y qué comprar.
En definitiva, tener presencia en los entornos de IA conversacional no es una opción de futuro, sino una necesidad inmediata para garantizar que el retail siga siendo relevante en el radar de las nuevas generaciones de consumidores.
Cómo lograr visibilidad en los modelos de lenguaje
Auditoría “LLM-ready”
El primer paso para que un retail sea visible en los LLMs es diseñar un guión de preguntas frecuentes que recoja la información más buscada por los usuarios: horarios de apertura y cierre, disponibilidad y tarifas de parking, listado actualizado de tiendas, próximos eventos, promociones vigentes y accesos desde distintos medios de transporte. Estos puntos son la base sobre la que los modelos construyen sus respuestas.
Una vez definido este guión, es necesario verificar cómo responden los modelos (ChatGPT, Gemini, Perplexity, etc.) a dichas preguntas. Si los datos son correctos, se confirma que la información disponible en la web y otras fuentes está siendo indexada adecuadamente. Si, por el contrario, las respuestas son incompletas, erróneas o desactualizadas, se debe actuar sobre los orígenes de datos —páginas web, directorios, notas de prensa, fichas en Google Business Profile, redes sociales— para corregir la información y favorecer su adecuada lectura por parte de los LLMs.
Este proceso no es puntual, sino que debe convertirse en una auditoría recurrente “LLM-ready”, garantizando que la información clave del retail se mantiene actualizada y consistente en todos los canales. De esta forma, no solo se mejora la precisión de las respuestas en los modelos, sino que también se asegura una experiencia de usuario coherente, que refuerza la confianza y la conversión en visitas físicas.
Optimización de datos estructurados
Para aumentar la probabilidad de que un retail aparezca en las respuestas de los LLMs, es clave trabajar en la mejora de los datos estructurados de su web y de sus activos digitales. Aunque los datos estructurados no influyen directamente en el entrenamiento de los modelos de IA, sí son determinantes cuando estos LLMs se apoyan en sistemas de RAG, como es el caso de ChatGPT, que consultan fuentes externas para ofrecer información más completa y actualizada.
Optimizar elementos como fichas de negocio, horarios, directorios de tiendas, eventos o reseñas mediante marcado estructurado (schema.org, JSON-LD, etc.) permite que la información del retail sea más fácil de indexar, recuperar e integrar en las respuestas generadas por la IA. De esta forma, se facilita que el retail aparezca como recomendación fiable y relevante en las consultas de los usuarios, especialmente en aquellas relacionadas con ocio, restauración y compras.
Generación de contenido que responda a las preguntas más frecuentes de los usuarios
Uno de los pilares para que un retail tenga presencia en los LLMs es contar con un repositorio de contenidos que resuelvan de forma clara y directa las dudas más comunes de sus usuarios. Para ello, la creación de un blog propio es una estrategia fundamental: permite dar respuesta a las preguntas más frecuentes, organizar la información de manera estructurada y garantizar que los modelos de lenguaje puedan extraer fácilmente datos relevantes.
En este sentido, Google busca cada vez más contenido que aporte un valor diferencial, que no solo informe, sino que ofrezca algo nuevo o útil para el usuario. Un contenido generado por IA puede tener ese valor, pero resulta difícil lograrlo si no ha sido revisado o curado por personas. Como dijo Gary Illyes (analista en el equipo de Google Search): “Básicamente, cuando decimos que es contenido generado por humanos, creo que la expresión ‘creado por humanos’ es incorrecta. En esencia, debería ser ‘seleccionado por humanos’.”
Algunos puntos clave para lograrlo:
- Entender las necesidades y preguntas del usuario: antes de redactar, es imprescindible conocer qué buscan los visitantes de un retail (horarios, servicios disponibles, actividades para familias, transporte, promociones, etc.). El contenido debe estar alineado con esas inquietudes.
- Organizar la información con una estructura clara:
- Utilizar encabezados jerárquicos (H1, H2, H3) para dividir temas y subtemas.
- Redactar párrafos cortos y autocontenidos que sean fáciles de interpretar tanto por las personas como por la IA.
- Incorporar listas, viñetas y tablas que faciliten la extracción de fragmentos por parte de los modelos de lenguaje.
- Responder de forma directa desde el inicio: cada artículo debe comenzar con la respuesta clara a la pregunta principal planteada, optimizando así la posibilidad de aparecer en featured snippets y respuestas rápidas dentro de buscadores y LLMs.
- Asegurar accesibilidad e indexación: el contenido debe estar disponible sin paywalls ni bloqueos, con páginas rápidas, bien enlazadas internamente y sin restricciones en el archivo robots.txt. Es clave equilibrar seguridad y visibilidad: bloquear los bots maliciosos —como los que generan spam, intentan hackeos o hacen scraping masivo (el propio Google también trata de escapar de esto)—, pero permitir el acceso a los “bots buenos”, como los motores de búsqueda y los agentes de IA que los usuarios utilizan para descubrir productos y servicios.
En definitiva, un blog bien estructurado, actualizado y orientado a resolver preguntas concretas no solo mejora el posicionamiento en buscadores, sino que aumenta la probabilidad de que ChatGPT, Gemini, Perplexity y otros LLMs seleccionen y difundan la información del retail como respuesta fiable.
Si te interesa específicamente saber cómo lograr que tu retail aparezca en ChatGPT, te comparto un enlace a un post que escribí exclusivamente sobre este tema.
Conclusión
Los LLMs ya son un canal de descubrimiento y decisión; para aparecer ahí, los retail como punto de partido deben hacer una auditoría “LLM-ready”, reforzar datos estructurados (schema.org/JSON-LD) y publicar contenidos que resuelvan FAQs (horarios, tiendas, eventos, accesos, promos).
¿Hablamos? En VdL contamos con un equipo multidisciplinar listo para impulsar a tu retail al siguiente nivel.
