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# Preguntas frecuentes

> Preguntas frecuentes sobre Shopping Analysis

## ¿Cómo hace Profound el seguimiento de las apariciones de productos en ChatGPT Shopping?

Profound ejecuta tus prompts con seguimiento en ChatGPT y comprueba si cada uno activa el shopping mode. Cuando lo hace, captura y analiza la respuesta completa: fichas de producto, imágenes, precios, enlaces a comercios y atributos del producto. Los datos se estructuran y se muestran en Shopping Analysis, desglosados por marca, comercio, producto y tema.

## ¿Por qué mi Shopping Mode Rate es bajo?

Un Shopping Mode Rate bajo suele significar que tus prompts con seguimiento no transmiten a la IA una intención comercial clara. Términos como "buy", "shop", "where to find" o las referencias al precio y al presupuesto suelen activar resultados de compra. Revisar tu conjunto de prompts en busca de señales de intención comercial es la forma más eficaz de mejorar la tasa.

## ¿Por qué algunos minoristas no aparecen en los resultados de compra?

Shopping Analysis refleja lo que la IA devuelve realmente en respuesta a tus prompts con seguimiento. Los minoristas regionales o de nicho que no aparecen en las respuestas de compra de tu categoría no aparecerán en los datos. La cobertura no es un inventario completo de todos los minoristas de tu mercado.

## ¿Por qué aparece un competidor en mis resultados de compra si no tiene visibilidad orgánica?

Los resultados de compra de la IA no dependen de las posiciones en la búsqueda orgánica. La IA puede mostrar el producto de un competidor en función de la calidad de su feed de productos, sus relaciones con comercios, sus datos estructurados o señales de atributos que son independientes de su rendimiento en la optimización para motores de búsqueda (SEO). Shopping Analysis te ayuda a identificar exactamente este patrón: productos que consiguen posiciones en las compras con IA sin visibilidad en la búsqueda tradicional.

## ¿Qué estrategia de contenido ayuda a la visibilidad en las compras con IA?

La investigación de Profound descubrió que los resultados de compra de la IA se apoyan en debates de comunidades, contenido editorial para consumidores y fuentes con muchas reseñas, más que en contenido de analistas B2B. El contenido optimizado para las compras con IA debe estar orientado al consumidor, centrado en las reseñas y validado por la comunidad. Es una combinación de contenido distinta de la que impulsa la visibilidad en la Answer Engine Optimization estándar.

## ¿Puede Shopping Analysis gestionar catálogos de productos grandes?

Shopping Analysis funciona a nivel de SKU y puede mostrar qué productos concretos aparecen en los resultados de compra de la IA en un catálogo grande. La plataforma está diseñada para gestionar conjuntos de productos a escala de retail. Si tienes preguntas sobre el tamaño del catálogo o la configuración de un feed de productos muy grande, habla con tu customer success manager.