{"id":4329764,"date":"2025-05-28T18:11:34","date_gmt":"2025-05-28T16:11:34","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deptagency.com\/insight\/how-googles-try-it-on-changes-shopping-yet-again\/"},"modified":"2025-12-12T20:04:22","modified_gmt":"2025-12-12T18:04:22","slug":"como-la-funcion-try-it-on-de-google-cambia-las-compras-una-vez-mas","status":"publish","type":"article","link":"https:\/\/www.deptagency.com\/latam\/insight\/como-la-funcion-try-it-on-de-google-cambia-las-compras-una-vez-mas\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo la funci\u00f3n “Try It On” de Google cambia las compras una vez m\u00e1s\u00a0"},"content":{"rendered":"
\n\t\n\t\t\n\t\t\t<\/mask><\/g><\/svg>\t\t\t\n\t\t\t\tArt\u00edculos\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/a>\n\t<\/div>\n\tC\u00f3mo la funci\u00f3n “Try It On” de Google cambia las compras una vez m\u00e1s\u00a0<\/h1>
\n\t\t\t\n\t\n\t
\n\t\tWesley Valstar\t\t
\n\t\tE-commerce & Transformation Director\n\t\t\t<\/div>\n<\/div>\n\t
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\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\tFecha\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\tMay 28, 2025\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\n\t\n<\/div>\n\n\n\tEn Google I\/O 2025, la b\u00fasqueda se convirti\u00f3 oficialmente en estilista.<\/h2>\n\tCon res\u00famenes impulsados por IA, sugerencias personalizadas de productos y una nueva funci\u00f3n “Try It On”<\/a> que permite a lxs compradorxs ver la ropa en su propio cuerpo con una simple carga, Google ha reorganizado una vez m\u00e1s el recorrido tradicional del cliente.

El descubrimiento, la comparaci\u00f3n y la toma de decisiones ahora pueden ocurrir en un solo momento generado por IA. Menos navegaci\u00f3n. Menos saltos de sitio. Solo una sugerencia con estilo y un deslizamiento.

Para las marcas, esto no es una simple actualizaci\u00f3n de funciones. Es un cambio fundamental en c\u00f3mo compra la gente, y en c\u00f3mo debe aparecer tu marca.<\/p><\/div>\n\t\n\t<\/div>\n\n\n\tLa era del comercio curado<\/h2>\n\tHist\u00f3ricamente, las marcas luchaban por clasificar, ser encontradas y ganar el clic. Pero esa era se est\u00e1 desvaneciendo r\u00e1pidamente. En esta nueva experiencia mediada por IA, la pregunta no es “\u00bfNos encontrar\u00e1n?” sino “\u00bfSeremos recomendados?”

La IA de Google ya no solo est\u00e1 indexando p\u00e1ginas de productos. Est\u00e1 interpretando el gusto y estilizando productos. Est\u00e1 mostrando lo que cree que les gustar\u00e1 a lxs usuarixs en ese momento. Y lo est\u00e1 haciendo utilizando los activos de tu marca (como im\u00e1genes, textos y metadatos) como combustible.

El campo de batalla se ha desplazado del SEO al GEO <\/a>hacia las sugerencias. Y los activos que produces hoy entrenar\u00e1n al modelo que decide ma\u00f1ana.<\/p><\/div>\n\t\n\t<\/div>\n\n\n\tDe escaparate a interfaz infinita<\/h2>\n\t\u00bfD\u00f3nde comienza tu escaparate y d\u00f3nde termina?

Cada vez m\u00e1s, la respuesta es: dondequiera que est\u00e9 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 est\u00e1 disolviendo en una red de momentos impulsados por agentes. Lo que sol\u00eda ser un recorrido lineal (hacer clic en un anuncio, aterrizar en una p\u00e1gina de detalles del producto, o PDP, y convertir) es ahora una coreograf\u00eda distribuida orquestada por IA.

En DEPT\u00ae, nos referimos a este cambio como “Interfaces Infinitas”: un nuevo paradigma de comercio donde las transacciones est\u00e1n incrustadas en todas partes, y la experiencia de marca se reconstruye en lugares que no controlas. TikTok. WhatsApp. Google Search. Tu escaparate se est\u00e1 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 m\u00e1quinas y lo suficientemente expresiva para impulsar recomendaciones y agentes aut\u00f3nomos. Porque, cada vez m\u00e1s, lxs compradorxs no navegar\u00e1n, le pedir\u00e1n a un asistente que decida por ellxs.

Si solo est\u00e1s optimizando para tu propio dominio, ya est\u00e1s por detr\u00e1s de la curva.<\/p><\/div>\n\t\n\t<\/div>\n\n\n\tDise\u00f1ando para el estilo, no para el scroll<\/h2>\n\tEn este nuevo panorama, las marcas est\u00e1n siendo estilizadas<\/em> en el mundo de alguien.

Una foto de campa\u00f1a bien tomada es tanto una victoria creativa como una entrada estrat\u00e9gica. Un lookbook se convierte en prueba legible por m\u00e1quinas de c\u00f3mo tu producto encaja en un estilo de vida. Las fotos planas, los 360, el UGC y la diversidad de modelos de repente importan m\u00e1s, no porque impresionen directamente a un comprador, sino porque alimentan al modelo con una comprensi\u00f3n m\u00e1s rica de para qui\u00e9n es tu producto.

Ya no es suficiente que tu contenido sea hermoso. Tiene que ser describible<\/em> por una m\u00e1quina.<\/p><\/div>\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\n\t<\/div>\n\n\n\t\u00bfQu\u00e9 significa esto para las marcas?<\/h2>\n\tCuando Google establece un nuevo est\u00e1ndar para la UX de compras, puede ganar la confianza del usuario y tambi\u00e9n establecer un punto de referencia para que otrxs lo sigan.

Pronto, lxs compradorxs no solo apreciar\u00e1n la prueba inmersiva o las sugerencias personalizadas, sino que comenzar\u00e1n a esperarlas. Y si Google puede ofrecer eso en la fase inicial, se preguntar\u00e1n por qu\u00e9 tu sitio no puede ofrecerlo en la fase final. Eso plantea preguntas importantes: \u00bfDeber\u00edas asociarte con proveedorxs de tecnolog\u00eda de prueba virtual? \u00bfSe puede extender la tecnolog\u00eda de Google a tus experiencias propias? \u00bfEst\u00e1n preparadas tus infraestructuras de contenido y datos actuales?

Todav\u00eda hay dudas en la industria, y con raz\u00f3n. Factores como el ajuste, el matiz de la tela y la identidad de la marca importan. Algunxs l\u00edderes de comercio electr\u00f3nico han cuestionado si la prueba virtual es solo un truco.

Pero la conversaci\u00f3n 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 simult\u00e1neas, y a menudo mediadas por m\u00e1quinas.

As\u00ed que s\u00ed, la fidelidad importa. Pero tambi\u00e9n importa estar presente en la experiencia. Las marcas que ganen no ser\u00e1n las que tengan la simulaci\u00f3n m\u00e1s perfecta. Ser\u00e1n las que aparezcan pronto, aprendan r\u00e1pido y hagan que su contenido funcione en puntos de contacto tanto humanos como de IA.<\/p><\/div>\n\t\n\t<\/div>\n\n\n\tC\u00f3mo aprovechar la funci\u00f3n “Try It On” de Google<\/h2>\n\tInvierte en datos de productos 3D precisos y detallados<\/strong>. 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:<\/p>\n\n\t
  • Dimensiones precisas (longitudes, anchos, circunferencia)<\/li>
  • Propiedades de la tela como elasticidad, peso y ca\u00edda <\/li>
  • Detalles de construcci\u00f3n que afectan el ajuste (costuras, cortes, cierres)<\/li><\/ul>\n\nEstandariza y mejora tus metadatos de talla y ajuste<\/strong>. El tallaje de cada marca es \u00fanico. Una talla mediana en una etiqueta podr\u00eda sentirse como una peque\u00f1a o grande en otra. Las funciones “Try It On” de IA dependen en gran medida de los metadatos para comprender estos matices. Debes:<\/p>\n\n\n\t
  • Mantener tablas de tallas detalladas y precisas y medidas de la prenda<\/li>
  • Agregar y exponer calificaciones de “fiel a la talla” y comentarios de ajuste del cliente<\/li>
  • Usar terminolog\u00eda y etiquetado estandarizados para que la IA pueda interpretar los datos de manera consistente<\/li><\/ul>\n\nAprovecha los comentarios de ajuste del cliente como datos de entrenamiento de IA<\/strong>. Las rese\u00f1as de usuarixs y los datos de devoluciones contienen un tesoro de ideas sobre la precisi\u00f3n del ajuste. Alimentar a los modelos de IA con estos datos ayuda a mejorar las recomendaciones de tallas y la precisi\u00f3n de la prueba virtual.<\/p>\n\n\n\t
  • Recopilar comentarios estructurados sobre el ajuste y la comodidad (p. ej., “Es peque\u00f1o”, “Ajuste perfecto”)<\/li>
  • Monitorear las razones de devoluci\u00f3n relacionadas con el tama\u00f1o y el ajuste<\/li>
  • Asociarse con proveedorxs de IA para anonimizar y utilizar estos datos para entrenar algoritmos<\/li><\/ul>\n\nPrep\u00e1rate para nuevos flujos de trabajo creativos<\/strong>. Producir activos para el estilismo de IA y la prueba virtual requiere nuevos flujos de trabajo y colaboraci\u00f3n entre los equipos de dise\u00f1o de productos, marketing y tecnolog\u00eda. Esto incluye:<\/p>\n\n\n\t
  • Crear activos de contenido modulares y legibles por m\u00e1quinas<\/li>
  • Actualizar regularmente los escaneos de productos 3D a medida que evolucionan el inventario o los dise\u00f1os<\/li>
  • Capacitar a los equipos en est\u00e1ndares de metadatos y capacidades de IA<\/li><\/ul>\n\n\n<\/div>\n\t\n\t<\/div>\n\n\n\tLa IA ya no solo impulsa la b\u00fasqueda, sino que impulsa el estilo. Las marcas que adapten sus experiencias comerciales<\/a> no solo ser\u00e1n encontradas. Ser\u00e1n favorecidas.<\/p>\n\t\n\t<\/div>\n\n
    \n\tEN NUESTRA<\/strong> MENTE<\/span><\/span><\/h2>\n\tVER TODOS LOS INSIGHTS<\/a>\n\t\n\t\t\n\t\t\t
    \n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\"\"\n\t\t\t<\/picture>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\n\t
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    \n\t\t\t\t<\/svg>\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\n\t\t\t\tInsight\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t
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