Notas de campo
Investigación, guías técnicas y análisis de mercado sobre el paso de los catálogos pensados para personas a los datos de producto legibles por máquina. Escrito para quienes fabrican y venden componentes.
Qué funciona de verdad hoy en el comercio agéntico frente al ruido: la retirada de Instant Checkout demostró que el freno es la precisión, no la autonomía.
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GPTBot, ClaudeBot y PerplexityBot leen el HTML en bruto y nunca ejecutan scripts. Cómo comprobar si tu catálogo es visible y arreglarlo sin rehacer la web.
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Qué exige realmente el Pasaporte Digital de Producto de la UE, las fechas confirmadas, cómo encajan ETIM, ECLASS, AAS y GS1 y por qué sirve a la IA.
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Ingenieros y compradores consultan a un asistente antes de entrar en la web de un proveedor. Qué implica para la especificación y la creación de demanda.
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La selección de componentes con IA ya es casi universal, pero el ingeniero sigue verificando en la ficha técnica. Qué publicar para entrar en ese circuito.
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Qué es el Model Context Protocol, qué debe exponer un servidor MCP de piezas, cómo OAuth protege el precio y el stock y qué asistentes pueden alcanzarlo.
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Los user-agents de IA que importan en 2026, quién los opera, cuáles respetan robots.txt, configuraciones listas para copiar, WAF y verificación en logs.
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La web se divide en una superficie humana y otra para máquinas. Rastreo frente a referencias, peajes de Cloudflare, agentes firmados y qué hacer al respecto.
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Un catálogo preparado para agentes sirve cuatro superficies de máquina. Qué es cada una, qué asistentes de IA la consumen y cómo saber en qué nivel está.
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Muros antibots, escaneos sin texto, visores y hosts de documentos aparte ocultan tus fichas técnicas a la IA. Pruébalas en tres comandos y arréglalas.
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Una cosa es leer sobre ello. Ejecuta el evaluador gratuito y comprueba exactamente qué información de tus productos puede leer hoy la IA y cuál no: política de rastreo, cobertura del catálogo, acceso a las fichas técnicas, con puntuación y comparativa.
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