ChatGPT genera tráfico, pero aún no ventas

Una investigación reciente, que ha analizado una vasta cantidad de datos de casi mil plataformas de comercio electrónico, desvela una paradoja crucial en el uso actual de estas herramientas. Pese al notable volumen de tráfico que gigantes de la inteligencia artificial generativa, liderados por ChatGPT, están redirigiendo a e-commerce, la efectividad de este canal para cerrar ventas se mantiene notablemente rezagada respecto a vías tradicionales como la búsqueda orgánica en Google, el email marketing o los enlaces de afiliación, una brecha que desafía la narrativa de la IA como un destructor inmediato de canales establecidos en el sector.

La investigación, llevada a cabo por académicos de la Universidad de Hamburgo y la Frankfurt School of Finance & Management, ha sido pionera en cuantificar la disparidad de rendimiento. Tras examinar doce meses de datos de primera mano de 973 webs minoristas, que en conjunto suman unos 20.000 millones de dólares en ingresos anuales, se compararon más de 50.000 transacciones procedentes de referencias de LLMs (modelos de lenguaje grande) con 164 millones de transacciones de fuentes legacy. Los hallazgos sitúan al tráfico orgánico de LLMs en la cola de la conversión, superando únicamente al rendimiento de la publicidad pagada en redes sociales, lo que subraya la necesidad de cautela al evaluar la superioridad inmediata de la inteligencia artificial en el proceso de compra. De hecho, los datos son contundentes: los enlaces de afiliación, por ejemplo, mostraban una probabilidad de conversión un 86% superior a la de las referencias de ChatGPT, mientras que la búsqueda orgánica tradicional mantenía una ventaja cercana al 13% en este crucial indicador. Es más, a pesar de que ChatGPT monopoliza más del 90% de todo el tráfico de LLMs hacia el e-commerce, el volumen total sigue siendo microscópico, apenas el 0,2% del tráfico general, unas 200 veces menos que el que genera la búsqueda orgánica de Google, lo que dimensiona el camino que aún debe recorrer esta tecnología para equipararse a las fuentes de referencia ya consolidadas.

La barrera de la desconfianza y el rol del agente de compra

La explicación a esta baja conversión no reside en la falta de interés, sino en un factor profundamente humano: la confianza. El análisis de las métricas de engagement revela que los visitantes derivados de ChatGPT muestran una alta implicación con la web de destino, medida por una baja tasa de rebote y una considerable profundidad de sesión. Este comportamiento indica que el usuario está genuinamente interesado en los productos sugeridos, pero utiliza el chatbot principalmente como una herramienta de investigación inicial o de inspiración, no como la etapa final antes de la compra.

Según los propios investigadores, el público todavía no percibe a la IA como el paso definitivo previo a la adquisición, prefiriendo migrar a canales de comprobación más familiares y fiables antes de introducir sus datos bancarios o de completar la operación. Es la desconfianza subyacente hacia las recomendaciones asistidas por IA la que actúa como un freno psicológico que desvía la transacción hacia otras vías ya consolidadas, lo que se convierte en la mayor barrera para que esta tecnología alcance su potencial en el comercio electrónico.

Sin embargo, el informe no solo arroja sombras. Un examen minucioso de la evolución temporal del canal revela un patrón alentador que sugiere una adaptación progresiva del consumidor. A lo largo del periodo de doce meses analizado, la tasa de conversión y los ingresos por sesión generados por el tráfico de ChatGPT han mostrado una mejora constante y progresiva mes tras mes, incluso a medida que el volumen de tráfico total aumentaba.

Esta tendencia sugiere que, aunque lentamente, los consumidores están aprendiendo a interactuar con el chatbot como un asesor de compras y, con ello, aumenta su propensión a fiarse de las sugerencias y actuar en consecuencia, lo que implica una ganancia gradual de autoridad para la inteligencia artificial. Las proyecciones del estudio, realizadas sobre esta base de crecimiento sostenido, indican que, si bien la tecnología LLM no alcanzará la paridad en términos de conversión con la búsqueda orgánica de Google antes de finales del próximo año, es decir, antes de finales de 2026, la convergencia es una realidad en curso. Este dato apunta a una evolución del canal en el medio plazo y desmiente las voces que sugieren que la IA ha tocado techo en su utilidad comercial, confirmando que la curva de aprendizaje de los consumidores está íntimamente ligada al rendimiento de la tecnología.

La monetización y el futuro de la experiencia transaccional

Ante este escenario de rendimiento creciente, la reacción de los desarrolladores de la tecnología no se ha hecho esperar, buscando soluciones para eliminar los puntos de fricción transaccional. OpenAI ha diseñado una solución que podría reescribir por completo la curva de conversión: la función de pago instantáneo (Instant Checkout). Esta innovación permite a los compradores completar la adquisición del producto directamente dentro de la interfaz de chat de ChatGPT, eliminando la fricción de tener que hacer click y ser redirigido a la web del minorista para finalizar el proceso. El despliegue de esta funcionalidad, ya activo para vendedores de Etsy y con planes de expansión inminente a comerciantes de Shopify y a los listados de Walmart, representa una apuesta directa por acortar la ruta del cliente y capitalizar la intención de compra justo en el momento de la recomendación. El éxito o fracaso de esta característica será el barómetro que mida si el usuario está dispuesto a transferir su confianza transaccional a la interfaz conversacional o si, por el contrario, la necesidad de validar la compra en el sitio web oficial del minorista sigue siendo un requisito innegociable para la mayoría del público.

Para OpenAI, esta vía es crucial, pues marca el tan ansiado camino hacia la monetización a gran escala de su plataforma. Al cobrar una pequeña comisión por cada transacción realizada a través de su sistema de pago, la compañía podría empezar a generar una fuente de ingresos sustancial que ayude a justificar la multimillonaria inversión en infraestructura que requiere mantener y hacer crecer estos modelos de IA, especialmente ante las presiones del mercado por demostrar rentabilidad. Más allá de la venta directa, la participación de minoristas de vanguardia, como la marca de moda juvenil Princess Polly, subraya un valor añadido fundamental y quizá más estratégico que el mero ingreso por comisión: la riqueza de la información. A diferencia de las analíticas web estándar, la interacción en el chatbot proporciona consultas más largas y contextuales, ofreciendo datos de intención cualitativos inestimables, como saber que un cliente busca «qué vestir en una cita nocturna de verano» en lugar de limitarse a buscar «vestido negro». Es esta profunda comprensión de la motivación de compra la que los minoristas buscan explotar a medida que la IA se integra de manera más profunda en la cadena de valor comercial. Este dato conversacional, con su marcado carácter humano, podría ser el verdadero motor de la optimización del e-commerce en los próximos años, permitiendo un nivel de personalización y merchandising que hasta ahora era inalcanzable, independientemente del canal por el que se cierre finalmente la venta.