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SEMPITE Investigación · Estudio de medición · Septiembre 2026
963 tiendas Shopify usan 30.622 etiquetas distintas. 700 juegos de Steam usan 394.
Dos catálogos, una misma primitiva, autoría opuesta. En Steam la comunidad etiqueta los juegos desde un vocabulario compartido. En Shopify cada comerciante inventa el suyo. Medimos cuánto cuesta esa diferencia.
Cada tienda construye su propio idioma privado
963 tiendas Shopify de esta muestra usaron 30.622 etiquetas distintas entre todas. La tienda mediana comparte solo el 16,7% de su vocabulario con cualquier otra tienda de la muestra. Cinco de cada seis tiendas usan palabras que nadie más usa.
Compárese con 700 títulos de Steam, que en total usaron 394 etiquetas distintas. El título mediano comparte el 100% de sus etiquetas con otros títulos, porque no hay otra cosa que compartir: las etiquetas de Steam salen de un vocabulario controlado del que bebe cada juego.
Por eso Steam puede clasificar un lanzamiento por género a los pocos días y dejar que alguien navegue de lado hacia juegos que no conocía, y por eso una etiqueta de Shopify solo filtra dentro de la tienda que la escribió. Una etiqueta con significado compartido es infraestructura. Una etiqueta con significado privado es una pegatina.
Cómo es el catálogo mediano de verdad
La tienda típica pone 4 etiquetas por producto y mantiene 96 etiquetas distintas en su catálogo. Lo caro está en la estructura que hay debajo.
Una etiqueta con espacio de nombres se escribe material:algodón en vez de algodón, para que la app de filtros lea el prefijo como faceta. Solo una tienda de cada veinte lo hace con la mayoría de sus etiquetas.
La deriva de mayúsculas es la silenciosa. El 31,1% de las tiendas tiene la misma etiqueta escrita de más de una forma, por ejemplo Aplicación y aplicación. Una persona ve una etiqueta en el panel. Cada app de filtros ve dos, y los productos se reparten. La peor tienda de la muestra tenía 322 colisiones de este tipo.
Dónde se concentra el etiquetado colectivo
Cada título de Steam muestra hasta 20 etiquetas de la comunidad, y los votos revelan cuánto acuerdo hay detrás. El título mediano tiene 3.385 votos y la etiqueta principal se lleva solo el 8,5%: el acuerdo es amplio, no lo domina una sola palabra.
Las 20 etiquetas más comunes suman el 33,8% de todas las aplicaciones. El vocabulario tiene una cabeza pesada y una cola real, que es como se ve un sistema de clasificación que funciona. Una lista de etiquetas de Shopify, en cambio, es casi toda cola.
La parte que importa en 2026
Las etiquetas son para las personas que navegan tu tienda. Los agentes de compra con IA no navegan: leen atributos estructurados del feed. Comprobamos el marcado de producto de cada tienda contra los 12 atributos básicos que esperan los feeds de compra y las integraciones de agentes.
Casi todas las tiendas están casi ahí. La mediana incluye 8 de 12. Pero exactamente una tienda de 1.028 incluía las doce. Una taxonomía de etiquetas profunda y bien mantenida encima de una capa de datos estructurados vacía es trabajo que las máquinas que cada vez dirigen más demanda sencillamente no ven.
Preguntas frecuentes
¿Cuántas etiquetas debe tener un producto?
La tienda Shopify mediana de esta muestra pone 4 etiquetas por producto, y la mitad central de las tiendas está entre 1 y 9. Pero el número importa mucho menos que si las etiquetas significan algo fuera de tu propia tienda. El 4,3% no usa ninguna etiqueta y la tienda más profunda de la muestra promedió 171 por producto.
¿Qué es un espacio de nombres en etiquetas y por qué importa?
Una etiqueta con espacio de nombres se escribe como prefijo y valor, por ejemplo 'material:algodón' o 'aplicación:exterior', para que una app de filtros lea el prefijo como faceta. Solo el 23,7% de las tiendas usa alguno y apenas el 5,2% lo aplica a la mayoría de sus etiquetas. Sin eso, las etiquetas son un montón plano de cadenas y añadir una dimensión de filtro obliga a tocar todos los productos.
¿Qué es la deriva de mayúsculas en etiquetas?
Es cuando la misma etiqueta existe con distintas mayúsculas, por ejemplo 'Aplicación' y 'aplicación'. Quien mira el panel ve una etiqueta; la app de filtros ve dos y los productos se reparten entre ambas. El 31,1% de las tiendas tenía al menos una colisión así, y la peor tenía 322.
¿Por qué las etiquetas de Steam y de Shopify se comportan tan distinto?
Por quién las escribe. Las de Steam las aplican los jugadores desde un vocabulario controlado compartido de unos cientos de etiquetas oficiales, así que 'Souls-like' significa lo mismo en todos los juegos y la plataforma puede usarlo para descubrimiento en todo el catálogo. Las de Shopify las inventa cada comerciante para su propia tienda, así que 963 tiendas produjeron 30.622 etiquetas distintas y casi ninguna es comparable.
¿Las etiquetas de producto ayudan a los agentes de compra con IA?
No directamente. Los agentes leen atributos estructurados del feed, no etiquetas del comerciante. El 79,1% de las tiendas publica Product JSON-LD, pero la tienda mediana incluye 8 de los 12 atributos básicos y solo una tienda de 1.028 incluía los 12. El GTIN aparece en el 18,1% y el MPN en el 10,2%. Una taxonomía de etiquetas profunda sobre una capa de datos estructurados vacía es trabajo que los agentes no pueden ver.
Método, en breve
Muestra aleatoria con semilla de 30.000 dominios del Tranco top 1M, sondeados en /products.json para identificar tiendas Shopify. Se encontraron 1.075 y se midieron 1.028, enumerando hasta 250 productos por tienda. El brazo de Steam tomó 700 títulos del buscador de la tienda y leyó las etiquetas de la comunidad y sus votos en cada ficha. Todas las proporciones llevan intervalos de Wilson.
Límites conocidos: el marco Tranco es global y está ponderado por tráfico; cerca de una tienda Shopify de cada nueve desactiva /products.json; Steam solo muestra las 20 etiquetas principales, así que las etiquetas por juego están censuradas y solo el vocabulario y la concentración son medibles; los datos estructurados se leen de una ficha de producto por tienda; y las dos plataformas no son muestras emparejadas, así que la comparación es estructural y no controlada.
Aplicamos esta auditoría de catálogo a tiendas concretas dentro de la Auditoría de Marca.
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