| Generador de fichas con IA | Catalog Mood | |
|---|---|---|
| Punto de partida | Escribe texto nuevo desde cero | Audita el catálogo existente primero |
| Contenido clonado | No lo detecta | Lo mide y prioriza qué corregir |
| Datos estructurados (schema) | Fuera de alcance | Corrige schema Product/Offer |
| Elegibilidad para compra con IA | Fuera de alcance | Prepara el feed para ChatGPT y Perplexity |
| Revisión antes de publicar | Depende de la herramienta | Siempre — nada se sube sin tu aprobación |
| Frecuencia | Se usa una vez por ficha | Corre todos los meses |
¿Por qué un generador no resuelve el problema real?
Porque el problema casi nunca es la falta de texto. En una auditoría real sobre 613 fichas de una droguería online, el 58% ya tenía texto —pero clonado del proveedor— y el 0% tenía datos estructurados completos. Un generador que escribe una descripción nueva no arregla ninguna de las dos cosas: sigue sin auditar lo que hay, y sigue sin tocar el schema.
¿Cuándo sí tiene sentido crear una ficha nueva?
Cuando hay un hueco real de catálogo — un producto que no tiene ficha todavía. Ahí el motor de Catalog Mood también crea, con los mismos datos estructurados desde el día uno. La diferencia es el orden: crear es lo último, no el argumento principal.
Un aviso honesto: si tu catálogo ya está limpio de contenido clonado y con datos estructurados completos, un generador de texto puede ser suficiente para lo que te falta. El problema aparece cuando se usa como sustituto de la auditoría, no como complemento.