Entendiendo los Quality Scores
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Las puntuaciones de calidad de un producto (Durabilidad, Percepción de calidad, Relación calidad-precio, más un posicionamiento de precio) las genera el modelo de IA a partir del texto de tu catálogo. No están respaldadas por reseñas, devoluciones ni datos de ventas salvo que esa evidencia la aportes tú.
Qué son las puntuaciones
Cada producto enriquecido recibe:
| Puntuación | Rango | Qué significa |
|---|---|---|
| Durabilidad | 1–10 | Calidad de construcción y vida útil estimadas. |
| Percepción de calidad | 1–10 | Calidad percibida estimada. |
| Relación calidad-precio | 1–10 | Relación entre precio y calidad estimada. |
| Posicionamiento de precio | budget / mid-range / premium / luxury | Segmento de mercado estimado. |
Las tres puntuaciones aparecen en el bloque Puntuaciones de calidad de la primera pestaña del producto. El posicionamiento de precio se muestra como una etiqueta en la tarjeta de datos del producto, junto a la disponibilidad, encima del precio.
A las categorías y colecciones también se les asigna una calidad percibida, una relación calidad-precio y un rango de precio, y a las páginas una calidad percibida, pero el dashboard solo muestra el bloque de puntuaciones en los productos.
Qué usa el modelo
- Título, descripción, precio, vendor y categorías.
- El contexto de la tienda que pones en Entrenamiento de IA.
- Tus respuestas al cuestionario Enséñale a la IA del producto, si lo rellenaste.
No ve reseñas reales, devoluciones, ventas, conversión ni catálogos externos, salvo que metas esa información en el cuestionario.
Qué significa para ti
- Las puntuaciones son una opinión sintética, no hechos verificados.
- El mismo producto puede puntuar distinto entre ejecuciones, porque el modelo no devuelve siempre exactamente lo mismo.
- Sirven en relativo, no en absoluto. El modelo tiene sentido común sobre los mercados, así que las puntuaciones te ayudan a comparar productos dentro de tu catálogo y de una misma categoría. No te comparan con la competencia, y unos calcetines "de alta calidad" no tienen el mismo listón que un colchón "de alta calidad".
- Los competidores típicos tienen la misma limitación: son inferencias plausibles, no datos de mercado. Indica los reales en Enséñale a la IA → Posicionamiento y contexto.
¿Cuánto respaldo tiene una puntuación? La insignia
Junto a las puntuaciones, una insignia indica cuánta evidencia las respalda:
| Insignia | Qué significa | Qué la activa |
|---|---|---|
| ✓ Basado en datos | Respaldada por la evidencia que aportaste. | Un enriquecimiento con 3 o más respuestas de evidencia. |
| ◐ IA + indicaciones del propietario | Informada por tus respuestas, pero sin evidencia suficiente. | Cualquier respuesta guardada de Enséñale a la IA. |
| ⚠ Inferido por IA | La opinión del modelo a partir solo del título, la descripción, el vendor y el precio. | Ninguna respuesta. |
Las respuestas de evidencia son las cinco preguntas de Enséñale a la IA → Evidencia verificable: garantía, certificaciones, tasa de devoluciones, reseñas y origen de fabricación. Una garantía "Ninguna" o una tasa de devoluciones "No lo sé" no cuentan como evidencia.
Al guardar respuestas de Enséñale a la IA, la insignia pasa de ⚠ Inferido por IA a ◐ IA + indicaciones del propietario en el momento. ✓ Basado en datos necesita el siguiente enriquecimiento después de añadir la evidencia: rellenar el cuestionario no cambia un enriquecimiento que ya existe. Pulsa ✦ Enriquecer con IA después.
Dónde llegan las puntuaciones al storefront
Las puntuaciones no se enseñan a los compradores en la página. Cuando publicas un producto enriquecido, su JSON-LD las lleva como valores additionalProperty de schema.org: qualityScore, durabilityScore y valueForMoney (de 1 a 10 cada uno), más pricePositioning. Los crawlers y los agentes de IA leen ese JSON-LD. Puedes verlo en la pestaña </> del producto.
Cuándo volver a enriquecer
Hay tres motivos para volver a enriquecer:
- Has añadido evidencia en Enséñale a la IA, para que el modelo la use y la insignia pueda subir.
- Has cambiado mucho la descripción: la sincronización trae el texto nuevo, pero las puntuaciones siguen basadas en el viejo hasta que vuelves a enriquecer.
- Has indicado los competidores reales, para que el modelo deje de adivinarlos.
No vuelvas a enriquecer solo porque no te guste una puntuación: gasta un crédito, y las puntuaciones rara vez cambian mucho si no cambian los datos de entrada.
Cómo usar las puntuaciones
Buenos usos:
- Ordenar productos dentro de una categoría para destacar los más fuertes.
- Encontrar productos con puntuación baja cuya descripción necesita trabajo.
- Comprobar si un cambio de descripción mueve la puntuación al volver a enriquecer.
Malos usos:
- Afirmaciones de marketing ("¡9/10 según la IA!"): mira Configuración de reviews para saber por qué Clione nunca se inventa valoraciones.
- Comparaciones entre categorías.
- Decisiones de precio: el modelo no ve la demanda real.
Problemas frecuentes
Un producto premium sale con posicionamiento budget: el modelo compara el precio con el lenguaje de la descripción. Si la descripción no menciona fabricación, materiales o historia de la marca, puede quedarse con el tipo de producto en lugar de con la marca. Amplía la descripción, o añádelo en Enséñale a la IA, y vuelve a enriquecer.
Mismo producto, otras puntuaciones al volver a enriquecer: es lo esperado. Rellena Enséñale a la IA → Evidencia verificable para anclarlas.
La insignia sigue en ◐ IA + indicaciones del propietario después de añadir evidencia: ✓ Basado en datos llega con el siguiente enriquecimiento. Pulsa ✦ Enriquecer con IA.
Las puntuaciones de un producto no cuadran: revisa primero su descripción en tu tienda: un texto escaso, o escrito para otro SKU, le da al modelo poco con qué trabajar. Corrígelo, sincroniza, rellena Enséñale a la IA, vuelve a enriquecer y compara con la versión anterior en la pestaña Historial.