De shells JavaScript a datos de producto estructurados, sin cambiar una línea de código.
“No sabíamos que los crawlers de IA veían páginas vacías. En una semana tras desplegar Appear, nuestros productos empezaron a aparecer en recomendaciones de ChatGPT, y no cambiamos ni una línea de código.”
Shomigo Markets opera un marketplace dinámico que conecta compradores y vendedores en decenas de categorías. Su plataforma depende mucho del renderizado del lado cliente, donde listados, categorías y perfiles se construyen con JavaScript en tiempo de ejecución.
Eso hacía que los crawlers de IA recibieran shells HTML vacíos en lugar de datos reales de producto. Cuando un usuario preguntaba en ChatGPT o Perplexity por marketplaces de esa categoría, Shomigo no aparecía o se describía de forma vaga e imprecisa con información genérica.
Crecimiento de la tasa de citación en los principales LLM tras la implementación.
La configuración guiada enrutó el tráfico por el edge de Appear sin interrumpir la experiencia de visitantes humanos.
Appear rastreó el marketplace y generó perfiles de respuesta de IA para categorías clave y listados representativos.
El equipo de Shomigo refinó el posicionamiento y validó el marcado estructurado de productos, vendedores y categorías.
Se siguió el crecimiento de citaciones en ChatGPT, Perplexity y Claude mientras se iteraba el contenido.
Appear convierte experiencias client-rendered en datos de producto y categoría legibles por crawlers sin obligarte a reconstruir.
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