Nuestra perspectiva
Construimos ecentic porque creemos que el sector está midiendo el extremo equivocado del embudo.
Un agente de IA nunca ve tu página de inicio. Lee tu feed de productos, tu catálogo y los datos estructurados de tus páginas de producto. Después compara tu producto con el de un competidor y elige uno. La atribución te dice qué ocurrió después de que una elección te favoreciera. No dice nada sobre cada elección que no lo hizo.
Realizamos 36.797 compras simuladas hasta octubre de 2026. En el mismo catálogo, ChatGPT eligió el producto aproximadamente 3x más veces que Claude o Gemini, 51,6% frente a alrededor de 18,5%. Mismos productos, mismos datos, resultados muy distintos según qué agente hiciera la consulta. Una única línea de referencia de IA en tus analíticas oculta por completo esa diferencia.
Dos auditorías anónimas nos enseñaron el resto. Un marketplace de bebidas espirituosas que factura unos €70M al año tenía un fallo en los datos que leían los agentes en el 88% de sus 9.699 productos, y apareció 0 veces de 20 cuando se preguntó a los agentes dónde comprar dos botellas que sí tenía en stock. El checkout con agentes de una marca sueca de cuidado de la piel llegó al pago en 0 de 6 países porque una configuración de envío pedía un número de teléfono. Ninguno de los dos problemas aparecería en un informe de atribución. No había nada que atribuir.
El único resultado público que podemos mencionar es el de nuestro primer piloto, DUA Flavours, donde las visitas desde asistentes de IA y el tráfico directo subieron un 12% de abril a julio de 2026. Es una cifra de visitas, no de ventas, y procede de un solo piloto. Aviso razonable: ecentic está en fase pre-ingresos y sigue realizando pilotos, así que tómalo como una señal temprana.
Mi opinión: mide, sí, pero arregla primero los datos del producto. No puedes atribuir una venta que un agente nunca hizo.
— Xhurian Shaba
