TrendValue revela cómo la IA redefine las recomendaciones de marcas de cara a El Buen Fin 2026

La inteligencia artificial está transformando la manera en que los consumidores descubren productos, comparan alternativas y deciden qué comprar. En lugar de recorrer múltiples sitios web, cada vez más personas recurren a plataformas como ChatGPT, Gemini o Copilot para obtener recomendaciones personalizadas. Sin embargo, aparecer en las respuestas de estos sistemas no garantiza que una marca sea la opción finalmente recomendada.

Esta es una de las principales conclusiones de AI Shelf: El nuevo anaquel de las marcas, el primer estudio de TrendValue dedicado a analizar la visibilidad y frecuencia de recomendación de las marcas en ocho plataformas de inteligencia artificial, de cara a El Buen Fin 2026.

La investigación, presentada en colaboración con la Asociación Mexicana de Internet, Audacia Comunicación, Digital Venture, Pragmatyka y NTP Media, en las instalaciones de ISDI, examinó cinco categorías de consumo: pantallas, cuidado facial, tenis, laptops y viajes. Para ello, evaluó las respuestas de ChatGPT, Gemini, Google AI Overviews, Google AI Mode, Copilot, Claude, DeepSeek y Grok, considerando diferentes prioridades de compra, como precio, calidad y funcionalidad.

Los resultados evidencian que las recomendaciones de la IA no dependen únicamente de la presencia digital de una marca, sino también de los atributos que buscan los consumidores y de la información disponible en fuentes externas, como medios especializados, comercios y comunidades digitales.

“Cuando un consumidor pregunta qué comprar en una plataforma de IA, la tecnología selecciona qué marcas mostrar y cuáles recomendar. A este espacio se le denomina AI Shelf o anaquel de inteligencia artificial. El hallazgo más importante es que una marca puede aparecer en la mayoría de las respuestas de IA y, aun así, perder la recomendación final frente a un competidor”, explicó Zeus Portillo, CEO de TrendValue.

La relevancia de este nuevo escenario se refleja en los hábitos de consumo. De acuerdo con el Adyen Retail Report 2026, el 42% de los consumidores mexicanos utiliza asistentes de inteligencia artificial durante su recorrido de compra. Entre quienes recurren a estas herramientas, el 69% considera que les ayudan a ahorrar tiempo, mientras que el 65% destaca su capacidad para reducir el exceso de información.

Para Lina Elizabeth Rodríguez, presidenta de la Asociación Mexicana de Internet, esta transformación está modificando las reglas de visibilidad y competencia entre las marcas. “Los consumidores ya no navegan buscando entre decenas de enlaces; le preguntan directamente a la Inteligencia Artificial de su confianza, y ella no les da diez opciones, como el buscador tradicional: ésta sólo le entrega tres marcas, una favorita y una razón irrefutable para comprar”, señaló.

La ejecutiva advirtió que esta selección se produce incluso antes de que el consumidor llegue a una tienda y depende, en buena medida, de información generada por terceros, lo que plantea nuevos desafíos para las estrategias de publicidad, marketing y comunicación.

La presencia digital no siempre se convierte en recomendación
Uno de los hallazgos centrales de TrendValue es la diferencia entre dos indicadores que comienzan a adquirir relevancia para las marcas: la presencia, entendida como la frecuencia con la que aparecen en las respuestas de IA, y la recomendación, que mide cuántas veces son señaladas como la mejor alternativa.

Esta distinción resulta especialmente visible en la categoría de pantallas. Cuando los consumidores priorizaron la calidad, Samsung apareció en el 68% de las respuestas analizadas. Sin embargo, LG concentró el 35% de las recomendaciones finales, frente al 19% de Samsung.

El resultado demuestra que una mayor exposición no necesariamente se traduce en una posición favorable al momento de elegir un producto. Los argumentos utilizados por las plataformas para justificar sus recomendaciones pueden modificar el orden competitivo entre las marcas.

En cuidado facial, la investigación encontró que las preferencias también cambian según la intención de compra. Cuando el principal criterio fue el precio, CeraVe encabezó las respuestas con un 43,8%, mientras que La Roche-Posay alcanzó el 71,9% cuando la prioridad fue la calidad.

No obstante, los resultados variaron entre plataformas. Copilot mantuvo a La Roche-Posay como recomendación incluso en consultas relacionadas con el precio, mientras que Grok modificó la marca recomendada entre una fecha de medición y otra.

Para TrendValue, estas diferencias ponen de manifiesto la necesidad de monitorear las recomendaciones de manera continua y por plataforma, en lugar de considerar a la inteligencia artificial como un ecosistema homogéneo.

La intención de compra redefine la competencia entre marcas
El estudio también identificó que la cantidad de marcas que aparecen en las respuestas de IA cambia considerablemente según las necesidades de los consumidores.

En la categoría de tenis, por ejemplo, las consultas relacionadas con productos para universitarios generaron un promedio de 5,5 marcas por respuesta. Sin embargo, cuando la búsqueda se centró en encontrar el mejor precio, la cantidad de opciones se redujo a 2,5 marcas, una disminución del 56%.

Esto significa que las marcas no compiten de la misma manera en todas las búsquedas. Su capacidad para ser recomendadas depende de qué tan claramente comunican los problemas que resuelven, sus atributos diferenciales y los perfiles de consumidores a los que se dirigen.

En el caso de los viajes, la temporalidad comercial también tuvo un impacto importante. Al incorporar El Buen Fin como criterio de búsqueda, las recomendaciones de hoteles cambiaron significativamente.

De los 102 hoteles recomendados en una segunda consulta relacionada con la temporada de descuentos, 64 no habían aparecido en la primera búsqueda. Además, solo el 24% del total de establecimientos recomendados figuró en ambas consultas.

Los resultados sugieren que las promociones y paquetes asociados con eventos comerciales pueden abrir oportunidades para hoteles que normalmente tienen menor presencia en las recomendaciones de inteligencia artificial.

Los medios y las fuentes externas ganan peso en las respuestas de IA
Otro de los principales hallazgos está relacionado con el origen de la información utilizada por las plataformas para formular sus recomendaciones.

En la categoría de laptops, TrendValue identificó 1.872 citas procedentes de 490 dominios diferentes. De ellas, apenas el 7,1% correspondió a sitios oficiales de fabricantes, mientras que el 85,3% provino de fuentes externas, principalmente comercios, medios especializados y comunidades digitales. El 7,6% restante no pudo clasificarse.

Estos resultados muestran que la información publicada por terceros tiene un peso considerable en la construcción de las respuestas de IA, lo que amplía la importancia de la reputación digital y de la presencia de las marcas en espacios distintos de sus canales propios.

“Una entrevista, un artículo o una reseña en medios ganados construyen visibilidad, reputación e influyen en las decisiones de las personas; y hoy también alimentan las respuestas de la inteligencia artificial”, explicó Claudia Medellín, cofundadora y COO de Audacia.

La ejecutiva destacó que este escenario refuerza la necesidad de contar con información confiable en medios noticiosos y otras fuentes independientes, capaces de aportar contexto y credibilidad a los productos y servicios.

De esta manera, la investigación plantea que las estrategias de comunicación deben ir más allá de la generación de tráfico hacia los sitios oficiales de las marcas y considerar cómo se construye su autoridad en el ecosistema digital.

El Buen Fin plantea nuevas prioridades para las estrategias de marketing
Ante la creciente influencia de la IA en las decisiones de compra, TrendValue propone que las empresas amplíen sus indicadores de visibilidad y analicen no solo cuántas veces aparecen en las respuestas, sino también en qué circunstancias son recomendadas.

Esto implica identificar las intenciones de compra en las que una marca tiene mayor presencia, las plataformas donde obtiene mejores resultados, sus principales competidores y los argumentos utilizados para justificar cada recomendación.

Para Iván Marchant, Strategic Advisor & Partner de TrendValue, estas respuestas pueden ayudar a las compañías a mejorar la información disponible sobre sus productos, fortalecer su presencia en las fuentes consultadas por los sistemas de IA y definir su identidad semántica.

El especialista señaló que comprender cómo interpretan las plataformas los atributos de una marca será fundamental para desarrollar estrategias de comunicación y posicionamiento más efectivas. Desde la perspectiva del comercio electrónico, David Pizaña, vicepresidente de Comercio Electrónico de la Asociación Mexicana de Internet, destacó que esta transformación involucra tanto a grandes cadenas como a pequeños negocios.

“Desde una tienda pequeña hasta una gran cadena, los comercios necesitan aprender cómo las herramientas de IA encuentran, comparan y recomiendan sus productos. Eso implica revisar cómo aparecen en las respuestas y preparar sus fichas y catálogos con información que esas herramientas puedan interpretar”, afirmó.

Pizaña también subrayó la importancia de mantener actualizados los precios, inventarios, condiciones comerciales y características de los productos, especialmente durante temporadas de alta demanda.

“El Buen Fin pone a prueba esa preparación. Incorporarla a la operación de todo el año es parte de adaptarse a cómo las personas descubren y comparan productos antes de comprar”, agregó.

Con estos resultados, TrendValue plantea que la inteligencia artificial está dando forma a un nuevo espacio de competencia para las marcas, donde la visibilidad ya no depende exclusivamente de la inversión publicitaria o del posicionamiento en buscadores tradicionales.

En este nuevo anaquel digital, la información disponible, la credibilidad de las fuentes y la capacidad de responder a necesidades específicas del consumidor pueden determinar qué productos aparecen en las respuestas y cuáles terminan convirtiéndose en la recomendación final.

De cara a El Buen Fin 2026, el desafío para anunciantes y comercios será comprender cómo se construyen esas recomendaciones y adaptar sus estrategias para competir en un entorno donde una parte creciente del proceso de descubrimiento y comparación de productos ocurre dentro de las plataformas de inteligencia artificial.