GEO e imágenes de producto: por qué la IA puede recomendar tu producto… con la foto equivocada

Google AI Mode muestra carruseles de productos, ChatGPT incrusta imágenes y las fichas de e-commerce compiten ya dentro de la propia respuesta. ¿Qué imagen elige la IA para enseñar tu producto? ¿Y por qué a veces elige la que no es?

Esa fue la pregunta de fondo del webinar «GEO & Assets», que celebramos en el seno del grupo Clever Age junto a Scaleflex y Easy Cash.

Lo más valioso fue que no nos quedamos en la teoría: auditamos el catálogo real de Easy Cash en Google AI Mode y en ChatGPT. Estas son las ideas que nos llevamos.

La búsqueda generativa ya no es un experimento

El punto de partida es claro: el paso de la lista de enlaces a la respuesta directa está consolidado. El webinar distinguió tres familias de herramientas. Los agentes conversacionales, como ChatGPT o Claude, dialogan y responden apoyándose en lo que ya saben y no siempre citan fuentes. Las herramientas de búsqueda híbridas, como Perplexity, buscan en tiempo real y citan siempre. Y los buscadores tradicionales, con Google a la cabeza, añaden bloques de IA generativa encima o al lado de los resultados clásicos.

Cómo eligen las IA lo que muestran

Para optimizar hay que entender el mecanismo. Simplificando lo que se explicó en el webinar:

• Google (AI Overviews y AI Mode) descompone la consulta en subconsultas (query fan-out), selecciona los documentos más relevantes de su índice y construye la respuesta anclada en esos documentos (grounding).
• ChatGPT parte de un modelo probabilístico entrenado con su propia base de conocimiento, procedente de su rastreo, de Common Crawl y de otras fuentes. Solo cuando lo necesita lanza búsquedas para contrastar con información reciente.

En los dos casos, si el contenido, incluidas las imágenes, no es accesible en el momento en que el robot lo busca, simplemente no existe para la respuesta.

Primero, que nada bloquee tus imágenes

Muchos e-commerce sirven las imágenes desde un CDN separado de la web. Eso obliga a revisar la accesibilidad en los dos sitios, y hay varios bloqueos habituales:

• Protecciones anti-hotlink o URLs firmadas, pensadas para ahorrar ancho de banda.
• Lazy-load en JavaScript, que algunos robots no ejecutan.
• Reglas de robots.txt que excluyen a los bots de IA.

El matiz importante es que los motores no recuperan la imagen igual. ChatGPT la carga en directo al mostrar la respuesta, así que un bloqueo la rompe al instante y no deja rastro en tu web. Google la rastrea y la guarda en caché: aunque la bloquees, puede seguir mostrando una miniatura generada en el rastreo, y el resultado se degrada sin que lo notes. También conviene saber que los robots de OpenAI no se comportan igual: OAI-SearchBot respeta robots.txt, mientras que ChatGPT-User puede ignorarlo.

Además, la propia documentación de Google apunta a que el feed de Merchant Center pesa más que la web para aparecer en las respuestas de IA. La calidad del catálogo, su aprobación y su frescura importan más que el alt text.

El caso Easy Cash: tres búsquedas, tres lecciones

Easy Cash compra y vende productos de segunda mano a través de unas 165 tiendas en su mayoría franquiciadas, y de su web. Tiene más de un millón de artículos publicados, y cada uno corresponde a una unidad física en una tienda concreta. El catálogo va «del manga al Rolex»: smartphones y gaming con imágenes oficiales del fabricante conviven con bolsos y joyas de lujo, piezas únicas que el personal de tienda fotografía a mano.

El equipo auditó diez productos (bolsos de lujo, iPhones y videojuegos) y probó ocho robots: GPTBot, OAI-SearchBot, PerplexityBot, ClaudeBot, Googlebot, Bingbot y los de Facebook y X. Nada estaba bloqueado. Así que el margen de mejora estaba en los propios activos visuales.

Seguidamente, mostramos algunos ejemplos de búsqueda con los resultado y las contramedidas de mejora propuestas

• «Mario Kart de segunda mano»

Google AI Mode mostró un carrusel con Easy Cash frente a un comopetidor. La imagen de Easy Cash, limpia y profesional, se impone visualmente a la foto amateur del competidor. Además, la respuesta incluía argumentos de confianza extraídos de la web de Easy Cash. En segunda mano, una foto cuidada transmite mejor estado del producto y quita un freno a la compra.

• «iPhone 17 de segunda mano»

Easy Cash ocupaba 15 de las 17 imágenes de la respuesta: 1024 × 1024 píxeles, fondo blanco, producto bien encuadrado. Técnicamente, perfecto. El problema es que eran los visuales oficiales de Apple, el mismo archivo que usan Rakuten o Fnac, así que no había diferenciación posible. La propuesta de Scaleflex es enriquecer lo que acompaña a la imagen: un nombre de archivo descriptivo (por ejemplo, iphone-15-pro-titanio-natural-128-go-easycash.jpg), un slug coherente en la URL del CDN y un alt text único y bilingüe que clarifique lo qué se ve, en qué estado está y quién lo vende.

• «Bolso Yves Saint Laurent 5 à 7 de segunda mano Easy Cash»

Aquí apareció el problema serio. Google incluso dio un rango de precio, pero de las diez imágenes que mostró, solo dos correspondían al bolso buscado. Había modelos equivocados de la misma marca, bolsos de Louis Vuitton, el logo de Easy Cash y fotos de un competidor y de Leboncoin.

El diagnóstico: AI Mode citaba primero la página de categoría y la ficha de producto quedaba en tercer lugar. La imagen elegida era el primer producto de la parrilla de la categoría en el momento del rastreo, y esa parrilla cambia con el stock. Además, la ficha de producto no siempre «se declaraba» como producto ante un robot que no ejecuta JavaScript: parte del marcado se cargaba de forma asíncrona y la URL desaparecía al venderse la pieza. Es un riesgo típico de los catálogos de piezas únicas.

Había un segundo factor: los bolsos se publicaban en PNG con fondo transparente (entre un 36 % y un 68 % de píxeles transparentes). Sobre fondo blanco se ven impecables, pero un PNG transparente adopta el fondo de la interfaz que lo muestra. Google desaconseja expresamente los fondos transparentes en Merchant Center. Pide fondo blanco o liso, el producto ocupando entre el 75 % y el 90 % del encuadre y 1500 × 1500 píxeles recomendados. La filtración del Content Warehouse de Google en 2024 reveló además un atributo, whiteBackgroundScore, que estima si un objeto aparece aislado sobre fondo blanco limpio: una señal de foto de producto profesional frente a una instantánea amateur.

«¿Para qué enriquecer si la IA ya entiende las imágenes?»

Fue una de las preguntas de la audiencia y la respuesta tiene dos partes. La primera es el coste: si el nombre de archivo y el alt text no dicen nada, el motor tiene que abrir y analizar la imagen, lo que le cuesta tiempo de rastreo y cómputo que no siempre querrá gastar. La segunda es el control: si dejas que un bot recorte, describa o corrija tu imagen, puede concluir que un bolso blanco es beige por un mal balance de blancos, o llamar a un modelo con un nombre que no es el tuyo. Como resumió Laura Berger, la IA hace un buen trabajo, pero no es magia, y nunca será tan precisa como una marca que controla su taxonomía y su vocabulario.

Por eso Scaleflex insiste en una cadena de valor de la imagen bien ordenada: control de calidad (resolución, luz, contenido inapropiado, derechos), enriquecimiento de metadatos, optimización y entrega por CDN. El orden importa. Recortar una imagen que ya se comprimió en exceso, por ejemplo, da un resultado pixelado que luego cuesta caro arreglar. Y conviene un vocabulario controlado y bilingüe: los modelos se entrenan sobre todo con contenido en inglés y, según lo observado en logs, a menudo consultan primero la versión inglesa de una web.

¿Y el vídeo?

Sigue la misma lógica, con más texto: título, descripción y, si el título no basta, un resumen más largo con capítulos. También transcripción y traducción. Sobre dónde alojarlo, la recomendación fue clara: YouTube es una fuente con autoridad, pero si los vídeos explican productos concretos, conviene indexarlos también bajo tu propio dominio. Así el modelo los asocia sin ambigüedad a tu marca, tu catálogo y tu ficha.

Cinco consejos para mejorar tu GEO visual

1. Garantiza un acceso rápido al archivo: ligero, en formato moderno y servido por CDN, tanto para personas como para robots.
2. Cuida la coherencia de marca en todos los canales: la misma imagen para el mismo producto en web, redes y partners, y nunca la misma imagen para dos usos distintos.
3. Haz que el nombre y el alt text expliquen la imagen: «nike-air-max-270-black-men.jpg» en lugar de «IMG_4588.jpg».
4. Aporta datos estructurados: categoría, marca, caso de uso y audiencia, todo lo que ayude a relacionar la imagen con su contexto.
5. Reutiliza las imágenes con intención: una imagen que aparece en la ficha, la FAQ, el blog o prensa se entiende mejor que una que vive aislada.

Cuánto tarda en notarse

No todo va al mismo ritmo. Lo que el motor lee bajo demanda cambia rápido. Lo que guarda en reserva cambia despacio, y la imagen es la capa más lenta. Estos fueron los plazos orientativos que compartió Clever Age:

Hay dos buenas noticias. Cambiar robots.txt para permitir o bloquear un bot surte efecto en horas, porque Google vuelve a leer el archivo en menos de 24 horas. Y ChatGPT añade utm_source=chatgpt.com a sus enlaces salientes, así que ese tráfico ya se puede medir en analítica sin desarrollo adicional. Sobre el aumento de tráfico de bots que muchas marcas ven en sus logs y en su CDN, el consejo fue no bloquearlo por reflejo, sino analizarlo con calma: puede ser una señal muy positiva a medio plazo.

Nuestra conclusión

El webinar deja una idea que compartimos: en la búsqueda generativa, la imagen ya no es decoración, es información. Puede decidir qué producto recomienda la IA y, en el caso de Easy Cash, si recomienda el producto correcto. Lo que sabemos desde hace años del SEO de imágenes (nombres descriptivos, alt text, fondo limpio, rendimiento, datos estructurados) sigue siendo la base. Lo que cambia es el coste de no hacerlo: antes era perder una posición en Google Imágenes; ahora es que un asistente enseñe a tu cliente el bolso equivocado.

Nuestra recomendación es empezar por un diagnóstico sencillo: revisar si los robots de IA pueden acceder a tus imágenes, lanzar una docena de búsquedas reales de tus productos clave en AI Mode y en ChatGPT y comprobar qué imágenes aparecen y de dónde salen. Los resultados suelen sorprender.

¿Quieres saber qué ven las IA cuando buscan tus productos? En Infinitum Digital te ayudamos a auditar tu visibilidad en la búsqueda generativa y a priorizar las mejoras con más impacto. Hablemos.