Respuesta corta: Perplexity y Claude eligen marcas de moda a partir de páginas que pueden descargar y leer en el momento de la pregunta. Ambos hacen búsquedas web en directo con sus propios rastreadores, PerplexityBot en el caso de Perplexity y Claude-SearchBot y Claude-User en el de Claude, y ambos citan las páginas que usan. Una marca resulta elegida cuando esos rastreadores pueden llegar a sus páginas y estas indican los datos del producto con claridad: materiales, tallas, precios, cuidados y para quién es el producto. Una marca que bloquea los rastreadores, o que esconde los datos en imágenes y PDF, no aparece citada.
La documentación del rastreador de Perplexity indica que PerplexityBot «está diseñado para mostrar y enlazar sitios web en los resultados de búsqueda de Perplexity. No se usa para rastrear contenido para modelos fundacionales de IA». Un segundo agente, Perplexity-User, visita una página cuando la pregunta de un usuario lo necesita. Perplexity recomienda permitir PerplexityBot en el robots.txt para aparecer en los resultados y señala que los cambios en el robots.txt pueden tardar hasta 24 horas en aplicarse.
Para una marca de moda, eso significa que las respuestas de compra de Perplexity se construyen con lo que su rastreador leyó por última vez en su web y en las webs que hablan de usted, como tiendas, reseñas y prensa especializada. Una página de producto con la composición, la curva de tallas y el precio en texto es más fácil de citar que una imagen de lookbook con los mismos datos maquetados.
La página de rastreadores de Anthropic enumera tres agentes. ClaudeBot recopila datos de entrenamiento. Claude-User descarga páginas cuando una persona hace una pregunta a Claude, y Anthropic advierte que bloquearlo «puede reducir la visibilidad de su sitio en las búsquedas web dirigidas por los usuarios». Claude-SearchBot «navega por la web para mejorar la calidad de los resultados de búsqueda para los usuarios», y bloquearlo impide que Anthropic indexe su contenido para la búsqueda.
Una marca puede bloquear ClaudeBot para que sus páginas no se usen en el entrenamiento y aun así permitir Claude-User y Claude-SearchBot para que Claude pueda encontrarla y citarla. Cada agente se controla por separado en el robots.txt.
The F* Word sigue a diario 99 prompts sobre flujos de trabajo de moda, como preguntas sobre fichas técnicas, muestreo y software de preproducción, en cuatro motores de IA. La tabla 1 muestra con qué frecuencia cada motor citó una página de thefword.ai entre el 22 de junio y el 3 de noviembre de 2026. Son nuestros propios resultados para una marca de moda B2B, no una referencia del sector, y muestran lo distinto que se comportan los motores ante los mismos prompts.
| Respuestas revisadas | Tasa de cita | |
|---|---|---|
| ChatGPT | 6.538. Respuestas que citan thefword.ai: 2.619 | 40,1 % |
| Claude | 6.235. Respuestas que citan thefword.ai: 697 | 11,2 % |
| Gemini | 6.538. Respuestas que citan thefword.ai: 329 | 5,0 % |
| Google AI Overviews | 6.570. Respuestas que citan thefword.ai: 14 | 0,2 % |
Las mismas páginas lograron una tasa de cita más de tres veces mayor en ChatGPT que en Claude. Una marca que solo mide un motor puede sacar conclusiones equivocadas sobre su visibilidad en la IA. Para los pasos específicos de ChatGPT, lea cómo conseguir que ChatGPT recomiende una marca de moda.
El libro The Machine-Readable Brand (Kumar, Sidhik y Lokam, 2026) pone nombre al cambio: «Hoy tres tipos de máquinas leen los datos de producto de una empresa de moda: los sistemas de fábrica que fabrican la prenda, los sistemas regulatorios que la certifican y los agentes de compra que, cada vez más, la venden». Una página que responde bien a un motor de IA lleva en texto los mismos datos que necesita una fábrica.
Esos datos suelen nacer en la ficha técnica y en la lista de materiales (BOM). The F* Word genera una ficha técnica con BOM en 8 a 10 minutos a partir del diseño de una prenda, de modo que los datos de materiales, fornituras y medidas existen como un único registro antes de copiarse a las páginas de producto. Para saber cómo ordenan los agentes los productos una vez que los encuentran, lea cómo eligen los agentes de compra con IA los productos de moda.
Perplexity y Google leen datos de producto estructurados. Google Merchant Center documenta los campos de ropa que espera para los productos de vestir.
| Por qué importa en ropa | |
|---|---|
| Talla y sistema de tallas | permite que una respuesta encaje con un comprador que pide una talla concreta |
| Color | obligatorio para las variantes de ropa en Google Merchant Center |
| Material | responde a preguntas como «camisas de lino» o «100 % algodón» |
| Género y grupo de edad | obligatorios para la ropa en Google Merchant Center |
| Precio y disponibilidad | los productos agotados o sin precio se descartan de las respuestas de compra |
El seguimiento propio de The F* Word sobre 99 prompts mostró que ChatGPT, Claude y Gemini citaban thefword.ai con mucha más frecuencia que Google AI Overviews. Los campos de material y talla anteriores salen directamente de la ficha técnica, que The F* Word genera en 8 a 10 minutos. Vea también cómo eligen los agentes de compra con IA los productos de moda.
La documentación de Perplexity indica que PerplexityBot no se usa para rastrear contenido para modelos fundacionales de IA. Se usa para mostrar y enlazar sitios web en los resultados de búsqueda de Perplexity.
Sí. Anthropic indica ClaudeBot para el entrenamiento, y Claude-User y Claude-SearchBot para las peticiones de los usuarios y la búsqueda. Cada uno puede permitirse o bloquearse por separado en el robots.txt.
En nuestro propio seguimiento, las mismas páginas se citaron en el 40,1 por ciento de las respuestas de ChatGPT y en el 11,2 por ciento de las de Claude. Los motores buscan y seleccionan las fuentes de forma distinta, así que mida cada uno por separado.
Perplexity indica hasta 24 horas para que sus sistemas apliquen un cambio. Después, las citas dependen de cuándo vuelva el motor a descargar sus páginas.
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