GEO i imatges de producte: per què la IA pot recomanar el teu producte… amb la foto equivocada

Google AI Mode mostra carrusels de productes, ChatGPT incrusta imatges i les fitxes d'e-commerce competeixen ja dins de la mateixa resposta. Quina imatge tria la IA per mostrar el teu producte? I per què de vegades tria la que no és?

Aquesta va ser la pregunta de fons del webinar «GEO & Assets», que vam celebrar en el si del grup Clever Age juntament amb Scaleflex i Easy Cash.

El més valuós va ser que no ens vam quedar en la teoria: vam auditar el catàleg real d'Easy Cash a Google AI Mode i a ChatGPT. Aquestes són les idees que ens emportem.

La cerca generativa ja no és un experiment

El punt de partida és clar: el pas de la llista d'enllaços a la resposta directa està consolidat. El webinar va distingir tres famílies d'eines. Els agents conversacionals, com ChatGPT o Claude, dialoguen i responen recolzant-se en el que ja saben i no sempre citen fonts. Les eines de cerca híbrides, com Perplexity, cerquen en temps real i citen sempre. I els cercadors tradicionals, amb Google al capdavant, afegeixen blocs d'IA generativa a sobre o al costat dels resultats clàssics.

Com trien les IA el que mostren

Per optimitzar cal entendre el mecanisme. Simplificant el que es va explicar al webinar:

• Google (AI Overviews i AI Mode) descompon la consulta en subconsultes (query fan-out), selecciona els documents més rellevants del seu índex i construeix la resposta ancorada en aquests documents (grounding).
• ChatGPT parteix d'un model probabilístic entrenat amb la seva pròpia base de coneixement, procedent del seu rastreig, de Common Crawl i d'altres fonts. Només quan ho necessita llança cerques per contrastar-la amb informació recent.

En tots dos casos, si el contingut, incloses les imatges, no és accessible en el moment en què el robot el busca, simplement no existeix per a la resposta.

Primer, que res no bloquegi les teves imatges

Molts e-commerce serveixen les imatges des d'un CDN separat del web. Això obliga a revisar l'accessibilitat en tots dos llocs, i hi ha diversos bloquejos habituals:

• Proteccions anti-hotlink o URL signades, pensades per estalviar amplada de banda.
• Lazy-load en JavaScript, que alguns robots no executen.
• Regles de robots.txt que exclouen els bots d'IA.

El matís important és que els motors no recuperen la imatge de la mateixa manera. ChatGPT la carrega en directe en mostrar la resposta, de manera que un bloqueig la trenca a l'instant i no deixa rastre al teu web. Google la rastreja i la desa a la memòria cau: encara que la bloquegis, pot continuar mostrant una miniatura generada en el rastreig, i el resultat es degrada sense que te n'adonis. També convé saber que els robots d'OpenAI no es comporten igual: OAI-SearchBot respecta robots.txt, mentre que ChatGPT-User pot ignorar-lo.

A més, la mateixa documentació de Google apunta que el feed de Merchant Center pesa més que el web per aparèixer a les respostes d'IA. La qualitat del catàleg, la seva aprovació i la seva frescor importen més que l'alt text.

El cas Easy Cash: tres cerques, tres lliçons

Easy Cash compra i ven productes de segona mà a través d'unes 165 botigues, la majoria franquiciades, i del seu web. Té més d'un milió d'articles publicats, i cadascun correspon a una unitat física en una botiga concreta. El catàleg va «del manga al Rolex»: smartphones i gaming amb imatges oficials del fabricant conviuen amb bosses i joies de luxe, peces úniques que el personal de botiga fotografia a mà.

L'equip va auditar deu productes (bosses de luxe, iPhones i videojocs) i va provar vuit robots: GPTBot, OAI-SearchBot, PerplexityBot, ClaudeBot, Googlebot, Bingbot i els de Facebook i X. No hi havia res bloquejat. Així doncs, el marge de millora era en els mateixos actius visuals.

A continuació, mostrem alguns exemples de cerca amb els resultats i les contramesures de millora proposades.

• «Mario Kart de segona mà»

Google AI Mode va mostrar un carrusel amb Easy Cash davant d'un competidor. La imatge d'Easy Cash, neta i professional, s'imposa visualment a la foto amateur del competidor. A més, la resposta incloïa arguments de confiança extrets del web d'Easy Cash. En segona mà, una foto acurada transmet un millor estat del producte i treu un fre a la compra.

• «iPhone 17 de segona mà»

Easy Cash ocupava 15 de les 17 imatges de la resposta: 1024 × 1024 píxels, fons blanc, producte ben enquadrat. Tècnicament, perfecte. El problema és que eren els visuals oficials d'Apple, el mateix arxiu que fan servir Rakuten o Fnac, de manera que no hi havia cap diferenciació possible. La proposta de Scaleflex és enriquir el que acompanya la imatge: un nom d'arxiu descriptiu (per exemple, iphone-15-pro-titanio-natural-128-go-easycash.jpg), un slug coherent a la URL del CDN i un alt text únic i bilingüe que aclareixi què es veu, en quin estat està i qui el ven.

• «Bossa Yves Saint Laurent 5 a 7 de segona mà Easy Cash»

Aquí va aparèixer el problema seriós. Google fins i tot va donar un rang de preu, però de les deu imatges que va mostrar, només dues corresponien a la bossa cercada. Hi havia models equivocats de la mateixa marca, bosses de Louis Vuitton, el logo d'Easy Cash i fotos d'un competidor i de Leboncoin.

El diagnòstic: AI Mode citava primer la pàgina de categoria i la fitxa de producte quedava en tercer lloc. La imatge escollida era el primer producte de la graella de la categoria en el moment del rastreig, i aquesta graella canvia amb l'estoc. A més, la fitxa de producte no sempre «es declarava» com a producte davant d'un robot que no executa JavaScript: part del marcatge es carregava de manera asíncrona i la URL desapareixia en vendre's la peça. És un risc típic dels catàlegs de peces úniques.

Hi havia un segon factor: les bosses es publicaven en PNG amb fons transparent (entre un 36 % i un 68 % de píxels transparents). Sobre fons blanc es veuen impecables, però un PNG transparent adopta el fons de la interfície que el mostra. Google desaconsella expressament els fons transparents a Merchant Center. Demana fons blanc o llis, el producte ocupant entre el 75 % i el 90 % de l'enquadrament i 1500 × 1500 píxels recomanats. La filtració del Content Warehouse de Google el 2024 va revelar, a més, un atribut, whiteBackgroundScore, que estima si un objecte apareix aïllat sobre un fons blanc net: un senyal de foto de producte professional davant d'una instantània amateur.

«Per què enriquir si la IA ja entén les imatges?»

Va ser una de les preguntes de l'audiència i la resposta té dues parts. La primera és el cost: si el nom d'arxiu i l'alt text no diuen res, el motor ha d'obrir i analitzar la imatge, cosa que li costa temps de rastreig i còmput que no sempre voldrà gastar. La segona és el control: si deixes que un bot retalli, descrigui o corregeixi la teva imatge, pot concloure que una bossa blanca és beix per un mal balanç de blancs, o anomenar un model amb un nom que no és el teu. Com va resumir Laura Berger, la IA fa una bona feina, però no és màgia, i mai no serà tan precisa com una marca que controla la seva taxonomia i el seu vocabulari.

Per això Scaleflex insisteix en una cadena de valor de la imatge ben ordenada: control de qualitat (resolució, llum, contingut inapropiat, drets), enriquiment de metadades, optimització i lliurament per CDN. L'ordre importa. Retallar una imatge que ja s'ha comprimit en excés, per exemple, dona un resultat pixelat que després costa car d'arreglar. I convé un vocabulari controlat i bilingüe: els models s'entrenen sobretot amb contingut en anglès i, segons el que s'ha observat en logs, sovint consulten primer la versió anglesa d'un web.

I el vídeo?

Segueix la mateixa lògica, amb més text: títol, descripció i, si amb el títol no n'hi ha prou, un resum més llarg amb capítols. També transcripció i traducció. Sobre on allotjar-lo, la recomanació va ser clara: YouTube és una font amb autoritat, però si els vídeos expliquen productes concrets, convé indexar-los també sota el teu propi domini. Així el model els associa sense ambigüitat a la teva marca, el teu catàleg i la teva fitxa.

Cinc consells per millorar el teu GEO visual

1. Garanteix un accés ràpid a l'arxiu: lleuger, en format modern i servit per CDN, tant per a persones com per a robots.
2. Cuida la coherència de marca en tots els canals: la mateixa imatge per al mateix producte al web, a les xarxes i als partners, i mai la mateixa imatge per a dos usos diferents.
3. Fes que el nom i l'alt text expliquin la imatge: «nike-air-max-270-black-men.jpg» en lloc de «IMG_4588.jpg».
4. Aporta dades estructurades: categoria, marca, cas d'ús i audiència, tot el que ajudi a relacionar la imatge amb el seu context.
5. Reutilitza les imatges amb intenció: una imatge que apareix a la fitxa, a les FAQ, al blog o a la premsa s'entén millor que una que viu aïllada.

Quant triga a notar-se

No tot va al mateix ritme. El que el motor llegeix sota demanda canvia ràpid. El que guarda en reserva canvia a poc a poc, i la imatge és la capa més lenta. Aquests van ser els terminis orientatius que va compartir Clever Age:

Hi ha dues bones notícies. Canviar robots.txt per permetre o bloquejar un bot té efecte en hores, perquè Google torna a llegir l'arxiu en menys de 24 hores. I ChatGPT afegeix utm_source=chatgpt.com als seus enllaços sortints, de manera que aquest trànsit ja es pot mesurar a l'analítica sense desenvolupament addicional. Sobre l'augment de trànsit de bots que moltes marques veuen als seus logs i al seu CDN, el consell va ser no bloquejar-lo per reflex, sinó analitzar-lo amb calma: pot ser un senyal molt positiu a mitjà termini.

La nostra conclusió

El webinar deixa una idea que compartim: en la cerca generativa, la imatge ja no és decoració, és informació. Pot decidir quin producte recomana la IA i, en el cas d'Easy Cash, si recomana el producte correcte. El que sabem des de fa anys del SEO d'imatges (noms descriptius, alt text, fons net, rendiment, dades estructurades) continua sent la base. El que canvia és el cost de no fer-ho: abans era perdre una posició a Google Imatges; ara és que un assistent ensenyi al teu client la bossa equivocada.

La nostra recomanació és començar per un diagnòstic senzill: revisar si els robots d'IA poden accedir a les teves imatges, llançar una dotzena de cerques reals dels teus productes clau a AI Mode i a ChatGPT i comprovar quines imatges hi apareixen i d'on surten. Els resultats acostumen a sorprendre.

Vols saber què veuen les IA quan cerquen els teus productes? A Infinitum Digital t'ajudem a auditar la teva visibilitat en la cerca generativa i a prioritzar les millores amb més impacte. Parlem-ne.