Cómo la función “Try It On” de Google cambia las compras una vez más
En Google I/O 2025, la búsqueda se convirtió oficialmente en estilista.
Con resúmenes impulsados por IA, sugerencias personalizadas de productos y una nueva función “Try It On” que permite a lxs compradorxs ver la ropa en su propio cuerpo con una simple carga, Google ha reorganizado una vez más el recorrido tradicional del cliente.
El descubrimiento, la comparación y la toma de decisiones ahora pueden ocurrir en un solo momento generado por IA. Menos navegación. Menos saltos de sitio. Solo una sugerencia con estilo y un deslizamiento.
Para las marcas, esto no es una simple actualización de funciones. Es un cambio fundamental en cómo compra la gente, y en cómo debe aparecer tu marca.
La era del comercio curado
Históricamente, las marcas luchaban por clasificar, ser encontradas y ganar el clic. Pero esa era se está desvaneciendo rápidamente. En esta nueva experiencia mediada por IA, la pregunta no es “¿Nos encontrarán?” sino “¿Seremos recomendados?”
La IA de Google ya no solo está indexando páginas de productos. Está interpretando el gusto y estilizando productos. Está mostrando lo que cree que les gustará a lxs usuarixs en ese momento. Y lo está haciendo utilizando los activos de tu marca (como imágenes, textos y metadatos) como combustible.
El campo de batalla se ha desplazado del SEO al GEO hacia las sugerencias. Y los activos que produces hoy entrenarán al modelo que decide mañana.
De escaparate a interfaz infinita
¿Dónde comienza tu escaparate y dónde termina?
Cada vez más, la respuesta es: dondequiera que esté el comprador.
Con funciones como “Buy for Me” de Google que rastrea precios, compara productos e incluso puede completar pagos en tu nombre, el escaparate se está disolviendo en una red de momentos impulsados por agentes. Lo que solía ser un recorrido lineal (hacer clic en un anuncio, aterrizar en una página de detalles del producto, o PDP, y convertir) es ahora una coreografía distribuida orquestada por IA.
En DEPT®, nos referimos a este cambio como “Interfaces Infinitas”: un nuevo paradigma de comercio donde las transacciones están incrustadas en todas partes, y la experiencia de marca se reconstruye en lugares que no controlas. TikTok. WhatsApp. Google Search. Tu escaparate se está transformando, y los datos de tu producto, el contenido y la experiencia de usuario (UX) deben mantener el ritmo.
En este panorama, el papel de la PDP se extiende, no se borra. Debe actuar como una API para tu marca: modular, legible por máquinas y lo suficientemente expresiva para impulsar recomendaciones y agentes autónomos. Porque, cada vez más, lxs compradorxs no navegarán, le pedirán a un asistente que decida por ellxs.
Si solo estás optimizando para tu propio dominio, ya estás por detrás de la curva.
Diseñando para el estilo, no para el scroll
En este nuevo panorama, las marcas están siendo estilizadas en el mundo de alguien.
Una foto de campaña bien tomada es tanto una victoria creativa como una entrada estratégica. Un lookbook se convierte en prueba legible por máquinas de cómo tu producto encaja en un estilo de vida. Las fotos planas, los 360, el UGC y la diversidad de modelos de repente importan más, no porque impresionen directamente a un comprador, sino porque alimentan al modelo con una comprensión más rica de para quién es tu producto.
Ya no es suficiente que tu contenido sea hermoso. Tiene que ser describible por una máquina.
¿Qué significa esto para las marcas?
Cuando Google establece un nuevo estándar para la UX de compras, puede ganar la confianza del usuario y también establecer un punto de referencia para que otrxs lo sigan.
Pronto, lxs compradorxs no solo apreciarán la prueba inmersiva o las sugerencias personalizadas, sino que comenzarán a esperarlas. Y si Google puede ofrecer eso en la fase inicial, se preguntarán por qué tu sitio no puede ofrecerlo en la fase final. Eso plantea preguntas importantes: ¿Deberías asociarte con proveedorxs de tecnología de prueba virtual? ¿Se puede extender la tecnología de Google a tus experiencias propias? ¿Están preparadas tus infraestructuras de contenido y datos actuales?
Todavía hay dudas en la industria, y con razón. Factores como el ajuste, el matiz de la tela y la identidad de la marca importan. Algunxs líderes de comercio electrónico han cuestionado si la prueba virtual es solo un truco.
Pero la conversación ha cambiado, porque no se trata de subirse a una tendencia. Estamos entrando en un momento en que el estilo, la prueba de ajuste y la compra ya no son fases distintas. Son simultáneas, y a menudo mediadas por máquinas.
Así que sí, la fidelidad importa. Pero también importa estar presente en la experiencia. Las marcas que ganen no serán las que tengan la simulación más perfecta. Serán las que aparezcan pronto, aprendan rápido y hagan que su contenido funcione en puntos de contacto tanto humanos como de IA.
Cómo aprovechar la función “Try It On” de Google
Invierte en datos de productos 3D precisos y detallados. La base de cualquier experiencia de prueba virtual es un modelo 3D de alta fidelidad de tus productos. Crear una copia digital bonita no es suficiente. Necesitas capturar:
- Dimensiones precisas (longitudes, anchos, circunferencia)
- Propiedades de la tela como elasticidad, peso y caída
- Detalles de construcción que afectan el ajuste (costuras, cortes, cierres)
Estandariza y mejora tus metadatos de talla y ajuste. El tallaje de cada marca es único. Una talla mediana en una etiqueta podría sentirse como una pequeña o grande en otra. Las funciones “Try It On” de IA dependen en gran medida de los metadatos para comprender estos matices. Debes:
- Mantener tablas de tallas detalladas y precisas y medidas de la prenda
- Agregar y exponer calificaciones de “fiel a la talla” y comentarios de ajuste del cliente
- Usar terminología y etiquetado estandarizados para que la IA pueda interpretar los datos de manera consistente
Aprovecha los comentarios de ajuste del cliente como datos de entrenamiento de IA. Las reseñas de usuarixs y los datos de devoluciones contienen un tesoro de ideas sobre la precisión del ajuste. Alimentar a los modelos de IA con estos datos ayuda a mejorar las recomendaciones de tallas y la precisión de la prueba virtual.
- Recopilar comentarios estructurados sobre el ajuste y la comodidad (p. ej., “Es pequeño”, “Ajuste perfecto”)
- Monitorear las razones de devolución relacionadas con el tamaño y el ajuste
- Asociarse con proveedorxs de IA para anonimizar y utilizar estos datos para entrenar algoritmos
Prepárate para nuevos flujos de trabajo creativos. Producir activos para el estilismo de IA y la prueba virtual requiere nuevos flujos de trabajo y colaboración entre los equipos de diseño de productos, marketing y tecnología. Esto incluye:
- Crear activos de contenido modulares y legibles por máquinas
- Actualizar regularmente los escaneos de productos 3D a medida que evolucionan el inventario o los diseños
- Capacitar a los equipos en estándares de metadatos y capacidades de IA
La IA ya no solo impulsa la búsqueda, sino que impulsa el estilo. Las marcas que adapten sus experiencias comerciales no solo serán encontradas. Serán favorecidas.
