De SEO a agentes de IA: el giro estratégico de Amazon Rufus
Amazon Rufus está redefiniendo cómo se descubren los productos en Amazon. Al mismo tiempo, anticipa un futuro en el que el agente de IA, no el consumidor, será quien decida qué marcas llegan a la cesta de la compra.
Ese es precisamente el punto de fricción con el Digital Shelf tradicional que conocemos hasta ahora y el origen de la disrupción que promete el agentic commerce.
Rufus y el nuevo escaparate algorítmico
Rufus es el asistente de compra conversacional de Amazon, integrado directamente en la app. Desde la propia página de detalle de producto, responde a preguntas específicas, facilita comparativas entre alternativas y, en última instancia, acompaña al usuario en la decisión de compra. Actualmente, más de 250 millones de compradores utilizan Rufus. Su adopción está transformando de forma acelerada la manera en que se descubren y priorizan los productos dentro de Amazon. Según datos de Similarweb, su uso creció un 127 % entre la Prime Week (julio) y el Black Friday (noviembre) de 2025. Esto confirma una tendencia clara: los consumidores se sienten cada vez más cómodos delegando parte de la decisión de compra en la IA.
Fuente: Ben Parks @LinkedIn – Similarweb, 2025
Los primeros análisis sobre el impacto de Rufus evidencian hasta qué punto este asistente está dando lugar a un nuevo escaparate algorítmico, distinto del listado tradicional. Solo el 22% de los productos que aparecen en la primera página de resultados de Amazon coinciden con los recomendados por Rufus. Por otro lado, un 36% de las sugerencias del asistente ni siquiera estaban presentes en esa primera página. En la práctica, esto implica que una marca puede mantener un buen posicionamiento SEO y, aun así, resultar invisible para el asistente de IA. Más que una penalización, se trata de una señal clara de que el escaparate digital se está reconfigurando en torno a criterios de relevancia para el agente conversacional. Y no únicamente en función de la posición histórica en el ranking.
Fuente: What Makes Rufus Tick? Insights into Amazon’s Agentic AI Search – Mars United, diciembre 2025
Cómo decide Rufus qué productos mostrar
Rufus se comporta menos como un buscador tradicional y más como un curador de opciones altamente selectivo. A diferencia de la barra de búsqueda clásica, que exige input explícito por parte del usuario, obligándole a saber qué quiere, escribirlo, ordenar resultados y aplicar filtros, con la correspondiente carga cognitiva, Rufus opera por inferencia. Al abrir Amazon, el asistente adopta un rol cada vez más proactivo. Analiza búsquedas previas, revisa el carrito y tiene en cuenta patrones de navegación recientes. Incluso si el usuario ha explorado una categoría concreta, como cremas antienvejecimiento, en varias ocasiones dentro o fuera de Amazon.
Una investigación de Mars United, basada en el análisis de más de 1.000 productos, confirma hasta qué punto este enfoque es selectivo: Rufus solo recomienda artículos con una valoración mínima de 4 estrellas y una media cercana a las 9.000 reseñas por producto, mientras que aquellos con pocas opiniones prácticamente no aparecen. Este agente no se limita al contenido de la ficha. También incorpora señales como la reputación externa de la marca, reseñas dentro y fuera de Amazon, patrones de compra y expectativas de cada categoría.
En paralelo, otros análisis indican que Rufus comprende la intención de compra con mayor profundidad que el buscador basado en palabras clave. Mantiene el contexto, interpreta preguntas complejas y propone alternativas comparando beneficios y objeciones reales expresadas por otros usuarios. Por eso, un producto puede estar perfectamente optimizado a nivel de keywords y, aun así, verse desplazado por otro con menor trabajo de SEO, pero con un encaje superior respecto a las necesidades que la IA infiere del comportamiento y las señales del comprador.
Rufus como anticipo del retail impulsado por IA
Rufus puede considerarse un anticipo del agentic commerce, un escenario en el que los agentes de IA recomiendan productos y además compran directamente en nombre del usuario. Estos sistemas autónomos buscan, evalúan, comparan y ejecutan transacciones según las preferencias, restricciones y objetivos del consumidor. A diferencia del e-commerce tradicional, basado en la navegación activa y el clic, el usuario delega gran parte del proceso de compra en un agente que decide por él dentro de ciertos parámetros.
Consultoras y plataformas coinciden en que esta adopción será masiva: más de la mitad de los consumidores esperan usar asistentes de IA para comprar antes de que termine 2025. Quienes interactúan con estos agentes muestran una intención de compra significativamente mayor que los visitantes tradicionales. Se trata de un cambio de poder: la interfaz dominante deja de ser el buscador, la categoría o el banner, y pasa a ser un sistema algorítmico que filtra el surtido antes de que el usuario vea cualquier opción.
Por qué el agentic commerce puede romper el retail tradicional
Este cambio redefine la competencia en el retail, que históricamente giraba en torno al control del escaparate: lineales, cabeceras de góndola, primeras posiciones de búsqueda o espacios de Retail Media. En un mundo de agentic commerce, el escaparate ya no se negocia con personas, sino con agentes de IA que deciden qué mostrar según relevancia, confianza y rendimiento. Este cambio introduce tres fricciones clave para el modelo actual:
- Las marcas pierden contacto directo con el consumidor, porque la relación pasa a estar mediada por un agente.
- El valor de la marca corporativa puede diluirse si el agente optimiza exclusivamente por precio, rendimiento y reseñas. Esto reduce el peso de la emoción y el storytelling visual del punto de venta.
- El Retail Media, tal como se concibe hoy, corre el riesgo de estancarse. Los presupuestos de marketing migrarán “hacia arriba” en la cadena, hacia los entornos donde se forman las decisiones de los agentes, en lugar de pagar por impresiones en un listado que los usuarios ya no miran.
La guerra por la estantería se centra en un único objetivo: convertirse en la opción preferida del agente.
De optimizar para el shelf a optimizar para agentes
La buena noticia para las marcas es que la lógica de optimización no desaparece, sino que se desplaza. Rufus prioriza elementos como claridad de la propuesta de valor, estructura de la ficha, atributos completos, reseñas de calidad y coherencia de la historia del producto. Los vendedores que usan Rufus como herramienta de investigación descubren segmentos de demanda inesperados (por ejemplo, un producto pensado para deportistas que en realidad compra mayoritariamente personal sanitario). Al ajustar posicionamiento e imágenes, disparan engagement y conversiones.
De cara al agentic commerce, varias recomendaciones se repiten en informes de consultoras, procesadores de pago y plataformas de marketplaces:
- Tratar a los agentes de IA como “primer cliente”, asegurando que los datos de producto sean legibles por máquina, completos y consistentes.
- Invertir en APIs y conectividad para exponer inventario, precios, plazos y condiciones de forma transparente a los agentes externos.
- Construir agentes propios de marca capaces de negociar, responder a consultas complejas y mantener viva la propuesta de valor en un entorno de interacción máquina‑a‑máquina.
Convertirse en la opción preferida: estrategias para el retail guiado por IA
La estantería que ve un asistente de IA como Rufus difiere significativamente de la que muestra un buscador tradicional. Esto redefine el punto de control del retail. Ya no basta con aparecer en los listados. La prioridad es convertirse en la opción que los agentes eligen y recomiendan. Para adaptarse a este nuevo escenario, retailers y marcas pueden enfocarse en tres líneas de acción:
- Replantear la gestión del catálogo: auditar de manera continua atributos, imágenes, descripciones, claims y reseñas, pensando en cómo los interpreta la IA y no solo en cómo los percibe un usuario humano.
- Diseñar contenido orientado a intención: responder con claridad y contexto a las preguntas que los compradores formulan en lenguaje natural, incorporando objeciones, usos y comparativas de manera conversacional.
- Medir el rendimiento “visto por agentes”: evaluar visibilidad y selección en bloques de recomendación y conversiones generadas tras interacciones con asistentes, más allá de métricas de búsqueda tradicionales.
Al mismo tiempo, los jugadores más avanzados están explorando cómo conectar sus sistemas de pagos, promociones y fidelización a este nuevo ecosistema. De esta forma, los agentes no solo encuentran los productos, sino que los prefieren por una combinación óptima de valor, conveniencia y experiencia.
En última instancia, la divergencia entre lo que muestra Rufus y lo que muestra la búsqueda clásica no es un error del sistema. Es el síntoma de que el centro de gravedad del retail se está moviendo del listado al algoritmo. En un entorno de agentic commerce, el verdadero desafío ya no será “aparecer en el Digital Shelf”, sino convertirse en la opción preferente de los agentes que están rediseñando esa estantería, consulta a consulta, en tiempo real.
