El Protocolo de comercio agentivo (ACP) es un estándar de código abierto gobernado por OpenAI y Stripe. Con el ACP, los agentes de IA pueden ayudar a los compradores a realizar compras dentro de las conversaciones.
Las interacciones de ACP forman parte del comercio con agentes [EN], en el que las personas pueden descubrir productos, tomar decisiones y completar compras sin salir de la conversación que están teniendo con un agente de IA.
Al igual que el Universal Commerce Protocol (UCP), otro protocolo de estándar abierto para el comercio agéntico, desarrollado conjuntamente por Shopify y Google, el ACP es el protocolo subyacente que determina cómo un agente de IA, un comerciante y un sistema de pago trabajan juntos para crear la experiencia de compra agéntica.
Sin protocolos como el ACP, cada agente de IA necesitaría una integración personalizada con cada comerciante y proveedor de pagos para completar una compra. El ACP sustituye esas integraciones por un lenguaje compartido para validar credenciales de pago, confirmar pedidos y aprobar o rechazar compras.
¿Cuál es el estado actual del ACP?
El proceso de pago instantáneo en ChatGPT impulsado por ACP, que se lanzó en septiembre de 2025 y permitía a los compradores completar las compras sin salir del chat.
Pero OpenAI anunció en marzo de 2026 que Instant Checkout trasladaría las compras a aplicaciones de terceros. Los compradores aún pueden descubrir productos dentro de ChatGPT, pero pagarán las compras a través de la propia aplicación o sitio web de un minorista.
Eso significa que el ACP sigue ejecutando la infraestructura que conecta ChatGPT con los comercios, pero ya no gestiona toda la transacción.
¿Cómo funciona el ACP?
Cuando un comprador describe lo que busca, ChatGPT clasifica los resultados en función de consultas anteriores, disponibilidad, precio y si un comerciante es el vendedor principal. El ACP extrae los resultados de productos de comerciantes cuyos feeds cumplen los requisitos del ACP.
Durante el programa piloto, apareció un botón de compra directamente en ChatGPT si los comerciantes habían habilitado el pago instantáneo. El comprador confirmó los detalles de entrega, seleccionó un método de pago y completó el pedido sin salir de la interfaz.
La transacción se procesó a través de la plataforma de comercio y la infraestructura de pagos del comerciante mediante una API. Stripe gestionaba el procesamiento de pagos de forma predeterminada, aunque los comerciantes podían usar su propio proveedor de pagos compatible con ACP. El comerciante aceptaba o rechazaba pedidos, y se encargaba del cumplimiento y la asistencia como lo haría normalmente.
Lo que atraía tanto a los compradores como a los comerciantes era la inmediatez. Los compradores podían adquirir productos en ChatGPT sin tener que salir a una tienda online para completar la compra.
Ahora, los compradores deben completar la compra a través del sitio web o la aplicación del comerciante.
Qué significa el comercio agentivo para los profesionales de marketing B2C ahora mismo
Cada vez más consumidores usan agentes de IA para descubrir, investigar y comprar productos. El informe de tendencias de consumo con IA de 2026 de Klaviyo reveló que el 39 % de los consumidores ha comprado un producto basándose en una recomendación de IA en los últimos 6 meses. Otro 27 % ha conocido un nuevo producto gracias a una recomendación de IA y, a continuación, ha seguido investigándolo más.
El informe también reveló que el 30 % de las búsquedas con IA contienen 8 palabras o más, y que el 52 % contienen entre 3 y 7 palabras, con varios descriptores. El 78 % incluye un contexto emocional o personal al menos en algunas ocasiones. Estas consultas personales y específicas son importantes porque los agentes de IA las usan como señales de preferencias personales, contexto e intención. Cada respuesta a cada consulta futura se basa en esas señales personales.
Por ejemplo, alguien podría haberle pedido antes a un agente de IA consejo sobre cómo tratar la periostitis tibial. Cuando más tarde busque zapatillas para correr, podría recibir recomendaciones de zapatillas con estabilidad para superficies en lugar de zapatillas ligeras de competición, porque el agente de IA sabe que pueden ser mejores para la periostitis tibial.
Las consultas de búsqueda contextuales de cola larga requieren descripciones de producto y reseñas más detalladas y con más contexto. Eso significa aportar más detalle que hable de casos de uso específicos, del contexto personal y del posicionamiento del producto en comparación con otros del mercado.
En otras palabras, el comercio agéntico es más que un cambio de canal. Es el colapso de las fases de descubrimiento, investigación y, en ocasiones, compra en un solo canal. Antes de la IA, los compradores descubrían productos en uno o varios canales y pasaban a los canales propios de una marca para comparar y comprar. Ahora, el comercio agéntico está consolidando más partes de este recorrido online en un solo lugar.
Los canales propios siguen siendo importantes, igual que el SEO tradicional. Pero el comercio agéntico está influyendo en cómo las marcas deben presentar los datos de sus productos, así que están apareciendo en canales de IA para competir en estos nuevos espacios.
Cómo preparar tu marca para el comercio agéntico
Si ya tienes una base sólida de SEO, estás en una muy buena posición para ampliar la visibilidad hacia la optimización para motores de respuesta (AEO). Considera los siguientes pasos como complementarios a tus esfuerzos de SEO, para que estés preparado para aportar el contexto y el nivel de detalle que requiere una consulta de búsqueda con IA:
1. Audita y mejora tus datos y metadatos de producto
Los LLM usan bots para rastrear e indexar tus páginas. Si faltan datos o no se puede acceder a ellos, no se recogerán.
Revisa los datos del producto para garantizar el detalle y la precisión. Las descripciones imprecisas o incompletas, los atributos que faltan y el inventario desactualizado reducen la frecuencia con la que los agentes de AI recomiendan tus productos.
Para preparar el catálogo para las recomendaciones de IA, empieza por el propio contenido:
- Estandariza atributos como materiales, colores, unidades de medida, etc., para que los agentes de IA puedan interpretarlos de forma coherente.
- Escribe los títulos y las descripciones de los productos con un lenguaje claro y natural. Procura responder a las preguntas con contexto y conciencia situacional. En lugar de «proteína de suero en polvo», piensa en «proteína de suero en polvo con 25 g de proteína por porción y sin edulcorantes artificiales, ideal para la recuperación después del entrenamiento».
Luego, asegúrate de que los rastreadores de LLM puedan leer tu contenido. Esto es lo que debes recordar:
- Los LLM usan rastreadores como GPTBot y PerplexityBot, que siguen tus reglas de robots.txt de forma predeterminada. Asegúrate de que las páginas de producto clave no se bloqueen accidentalmente. Un sitemap XML completo también ayuda, ya que ofrece a los rastreadores un mapa completo de tu sitio para que no se pierdan las páginas de producto más nuevas o más difíciles de encontrar.
- Añade marcado de schema.org a las páginas de producto como JSON-LD, para que los rastreadores de IA puedan leer información clave del producto, como nombres, descripciones, imágenes, precios y disponibilidad.
- Audita la presencia de los Números Globales de Artículo Comercial (GTINs) y las Unidades de mantenimiento de existencias (SKUs). Los agentes de IA usan esto para verificar que los productos existen y que se representan con precisión. Los identificadores que faltan pueden hacer que los productos se queden completamente fuera de las recomendaciones.
2. Hacer un seguimiento y medir la atribución de LLM
Empieza a identificar el tráfico del sitio y la conversión procedentes de LLM. Por ejemplo, cuando los visitantes llegan a través de ChatGPT, haz un seguimiento con un parámetro UTM (p. ej., utm_source=chatgpt.com). Esta es la primera señal de que el comercio con agentes podría convertirse en un canal de ingresos significativo para tu marca.
Incluso puedes usar un asistente de IA conversacional, como la aplicación para ChatGPT [EN] de Klaviyo o el conector de Claude [EN], para analizar el tráfico impulsado por LLM y las conversiones con indicaciones sencillas.
3. Convertir las señales de comercio basado en agentes en contenido de marketing
Usa la información de las consultas de AEO para orientar el contenido nuevo de las páginas de producto y la campaña omnicanal. Si no tienes los recursos para mejorar todas las descripciones de producto a la vez, deja que los datos de atribución te guíen.
Por ejemplo, si estás notando más tráfico atribuido a la IA hacia tu categoría de productos de vestidos de verano, esa podría ser tu señal para añadir más contexto a las descripciones, añadir más fotos de productos y lanzar una nueva campaña que aborde las señales contextuales.
Klaviyo Composer, el agente de marketing con IA integrado de Klaviyo, puede:
- Crea campañas entre canales. A partir de un prompt, tu catálogo de productos y el contexto completo del cliente de Klaviyo CRM B2C, el agente de marketing de IA crea campañas y flujos listos para enviar con sugerencias de audiencia, mensajes personalizados y recomendaciones de tiempos.
- Respeta los controles de marca. El agente de marketing con IA genera contenido adaptado a tu estilo y tus reglas desde el primer resultado. Sigues teniendo todo el control estratégico, y no se lanzará nada sin tu aprobación.
- Afina tu visión. En una conversación de varios turnos, el agente de marketing de IA te ayuda a que quede perfecto, con conversación natural y cargas de archivos. Composer también aprende sobre la marcha, de modo que cada decisión es más inteligente que la anterior.