Imágenes y descripciones de producto generadas por IA en los feeds: guía de políticas 2026

<p>Todos los equipos de comercio electrónico con los que hablo en 2026 ya han utilizado la IA en algún punto de su catálogo. Un fondo sustituido. Una escena de estilo de vida generada a partir de una sola foto de producto. Trescientas descripciones de producto redactadas en una tarde. Las herramientas llegaron más rápido que los procesos de cumplimiento normativo de cualquiera.</p>
<p>Y entonces llega la pregunta, normalmente formulada con cierta inquietud: <em>¿nos van a rechazar por esto?</em></p>
<p>La respuesta sincera es que la pregunta está mal planteada. No existe una única &quot;política de contenido de IA&quot; que pueda cumplir. Hay cuatro reglamentos distintos que funcionan al mismo tiempo, y cada uno le exige cosas diferentes:</p>
<ol><li><strong>Política de contenido del canal</strong>: lo que la plataforma permite en una publicación</li><li><strong>Divulgación y metadatos</strong>: cómo debe declarar la intervención de la IA, normalmente de forma invisible</li><li><strong>Tergiversación</strong>: si el recurso representa con exactitud lo que se envía en la caja</li><li><strong>Legislación</strong>: desde el 2 de agosto de 2026, normativa vigente en la UE, con multas reales</li></ol>
<p>La mayoría de los comerciantes que tienen problemas no incumplen la regla 1. Cumplen en apariencia, pero fallan en la regla 2 por un error en su flujo de trabajo que no saben que tienen, o fallan en la regla 3 porque un modelo generativo ha cambiado discretamente algo del producto.</p>
<p>Esta guía recorre cada canal y cada reglamento, y termina con las comprobaciones operativas que realmente detectan los problemas.</p>
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<h2 id="la-version-corta">La versión corta</h2>
<p>Si solo va a leer una sección:</p>
<ul><li><strong>Google permite imágenes y textos generados por IA.</strong> Exige una declaración legible por máquinas: metadatos IPTC en las imágenes y atributos de feed específicos en los textos. El fallo más habitual es que los metadatos se pierden en algún punto entre su generador y Merchant Center.</li><li><strong>TikTok Shop es el más estricto.</strong> No se permite un render del producto principal totalmente sintético, se declare o no.</li><li><strong>Meta lo permite</strong> con arreglo a sus normas generales de representación exacta, y exige una etiqueta de IA en las creatividades publicitarias.</li><li><strong>La Ley de IA de la UE añade ahora una capa dirigida al comprador</strong> sobre todo lo anterior para cualquiera que venda en la UE.</li><li><strong>Casi todos los rechazos relacionados con la IA que vemos se deben a una regla de imagen corriente</strong> (una superposición promocional, una marca de agua, una resolución mínima), no a la propia IA.</li></ul>
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<h2 id="reglamento-1-lo-que-google-exige-realmente">Reglamento 1: lo que Google exige realmente</h2>
<h3 id="imagenes-la-regla-de-los-metadatos-iptc">Imágenes: la regla de los metadatos IPTC</h3>
<p>Google Merchant Center acepta imágenes de producto generadas o editadas con IA tanto en las fichas gratuitas como en los anuncios de Shopping de pago. Lo hace desde principios de 2024. No hay ninguna prohibición que sortear.</p>
<p>Lo que Google exige es que la imagen incluya metadatos incrustados que declaren su origen. El mecanismo es la propiedad IPTC <code>DigitalSourceType</code>, y para el comercio electrónico importan dos valores:</p>
<div class="overflow-x-auto rounded-[24px] border border-sand-200 bg-white [&_th]:bg-sand-50! [&_th]:px-4! [&_td]:px-4! [&_th]:py-3! [&_td]:py-3!"><table class="[display:table]! w-full! min-w-[560px] text-[15px]! leading-[1.45]"><thead><tr><th scope="col">Valor</th><th scope="col">Cuándo utilizarlo</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>TrainedAlgorithmicMedia</code></td><td>La imagen se ha creado íntegramente con un modelo generativo: una foto de producto generada a partir de una instrucción de texto o de una imagen de referencia, sin una fotografía original debajo</td></tr><tr><td><code>CompositeSynthetic</code></td><td>Una fotografía real del producto combinada con elementos generados: el caso más habitual en comercio electrónico, que abarca la sustitución del fondo, la generación de escenas y los cambios de entorno alrededor de un producto real</td></tr></tbody></table></div>
<p>El requisito se aplica a <code>image_link</code>, <code>additional_image_link</code> y <code>lifestyle_image_link</code>. La propia guía de Google es tajante sobre el fallo: no elimine de las imágenes creadas con herramientas generativas las etiquetas de metadatos incrustadas, como <code>DigitalSourceType</code>.</p>
<p>Esa instrucción lo es todo, y volveremos a ella, porque &quot;no la elimine&quot; resulta mucho más difícil de lo que parece cuando una imagen pasa por un flujo de producción real.</p>
<p>Product Studio, la herramienta integrada de Google, escribe la etiqueta automáticamente. Si genera imágenes en cualquier otro lugar (y la mayoría de las marcas que trabajan a escala lo hacen, porque Product Studio no permite el procesamiento por lotes ni mantener un estilo visual coherente en un catálogo grande), escribir y conservar esos metadatos es responsabilidad suya.</p>
<h3 id="textos-structured-title-y-structured-description">Textos: structured_title y structured_description</h3>
<p>Esta es la parte que casi nadie ha implementado, y está en vigor desde abril de 2024.</p>
<p>Los títulos y las descripciones generados por IA no deberían ir en los atributos <code>title</code> y <code>description</code> ordinarios. Google creó atributos específicos para ellos:</p>
<pre><code class="language-xml">&lt;g:structured_title&gt;
&lt;g:digital_source_type&gt;trained_algorithmic_media&lt;/g:digital_source_type&gt;
&lt;g:content&gt;Merino Wool Crew Neck Sweater - Men's, Charcoal, Size M&lt;/g:content&gt;
&lt;/g:structured_title&gt;

&lt;g:structured_description&gt;
&lt;g:digital_source_type&gt;trained_algorithmic_media&lt;/g:digital_source_type&gt;
&lt;g:content&gt;Full description text here.&lt;/g:content&gt;
&lt;/g:structured_description&gt;</code></pre>
<p>Dos detalles en los que se suele tropezar:</p>
<p><strong>Omitir <code>digital_source_type</code> es en sí mismo una declaración.</strong> Si envía <code>structured_title</code> solo con el subatributo <code>content</code>, le está diciendo a Google que el contenido <em>no</em> se ha generado con IA. Aquí el silencio no es neutral.</p>
<p><strong>Si envía ambos, prevalece el atributo normal.</strong> Cuando están presentes tanto <code>title</code> como <code>structured_title</code>, Google utiliza <code>title</code>. Así que rellenar el atributo estructurado y dejar en su sitio su antiguo <code>title</code> escrito con IA no consigue nada, salvo un archivo más grande.</p>
<p>Hacerlo bien es un problema de asignación de datos, no de redacción, que es exactamente para lo que existen las <a href="/es/feed-rules">reglas de feed</a>. Si sus descripciones se generan en un sistema y su feed se monta en otro, la capa de reglas es donde se etiqueta el origen a medida que el valor avanza.</p>
<h3 id="entonces-penaliza-google-el-contenido-generado-por-ia">Entonces, ¿penaliza Google el contenido generado por IA?</h3>
<p>No por el hecho de ser IA. La postura de Google sobre el contenido generativo lleva años siendo coherente y se centra en la calidad del resultado, no en la autoría. La política contra el spam que afecta a los comerciantes es el <strong>abuso de contenido a escala</strong>, es decir, publicar grandes volúmenes de material de escaso valor con el objetivo principal de manipular el posicionamiento, y esa política se aplica exactamente igual a una persona que escribe trescientas descripciones pobres que a un modelo que las escribe.</p>
<p>La política que de verdad pesa en Merchant Center es la de <strong>tergiversación</strong>. Y es ahí donde la IA sí aumenta su riesgo, por un motivo que no tiene nada que ver con las políticas y sí con la forma en que funcionan los modelos de lenguaje: rellenan los huecos de forma verosímil.</p>
<p>Pida a un modelo que escriba la descripción de una chaqueta a partir de un registro de origen escaso y producirá algo seguro de sí mismo sobre el gramaje del tejido, la resistencia al agua o el corte. Esas frases pueden ser erróneas. Su página de destino dice resistente al agua; el texto generado dice impermeable. Esa discrepancia es a la vez una infracción de las políticas y un problema de devoluciones, y cuando aparezca no parecerá un problema de IA, sino un problema de datos de producto.</p>
<p>La solución es poco vistosa: genere a partir de datos de origen completos, no de datos escasos. Un modelo limitado a valores de atributo reales inventa mucho menos que uno al que se le pide que sea persuasivo sobre un producto del que no sabe nada. Esto convierte la integridad del catálogo en un control de cumplimiento y desplaza el trabajo aguas arriba, al <a href="/es/feed-optimization">enriquecimiento del catálogo</a>.</p>
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<h2 id="reglamento-2-los-demas-canales">Reglamento 2: los demás canales</h2>
<h3 id="meta">Meta</h3>
<p>Las políticas de comercio de Meta rigen las publicaciones del catálogo y se basan en la representación exacta del producto: no existe ninguna prohibición específica de IA para las imágenes del catálogo. El requisito aparece en la parte publicitaria, donde Meta espera una etiqueta de contenido de IA en las creatividades publicitarias generadas por IA o modificadas sustancialmente.</p>
<p>La consecuencia práctica para quien gestiona anuncios de catálogo: la imagen de su feed y su creatividad publicitaria pueden estar sujetas a normas distintas aunque muestren el mismo producto. Si genera creatividades dinámicas a partir de los datos del feed (que es el caso de uso de <a href="/es/creative-suite">Creative Suite</a>), el requisito que debe comprobar es el de etiquetado en el anuncio, y pertenece a la configuración de sus plantillas creativas, no a la asignación de su feed.</p>
<p>Consulte nuestra <a href="/es/integration/meta">guía de integración con Meta</a> para conocer los requisitos actuales de los campos del catálogo.</p>
<h3 id="tiktok-shop">TikTok Shop</h3>
<p>TikTok es el más estricto de los grandes canales y el que más probablemente sorprenderá a un equipo que haya dado por hecho que las normas de Google eran representativas.</p>
<p>La política de publicación de productos de TikTok Shop prohíbe los marcadores de posición y los renders digitales de un producto. Por tanto, no se permite una imagen principal del producto totalmente sintética, y declararlo no lo soluciona. Sí se permiten fotografías de productos reales editadas con IA, con obligación de declarar los cambios sustanciales con arreglo a las normas sobre contenido generado por IA que entraron en vigor en mayo de 2026.</p>
<p>Dónde está el límite: la edición ligera asistida por IA (corrección de color, limpieza, eliminación del fondo) se trata en general como posproducción ordinaria. La obligación de declarar se activa cuando la IA genera la sustancia de la imagen: un modelo que no existe, una escena que nunca ocurrió.</p>
<p>La implicación para el diseño es real. Si su flujo creativo parte de una fotografía real del producto y genera <em>alrededor</em> de ella, cumple las normas en todos los grandes canales. Si genera el propio producto, TikTok le queda vedado.</p>
<h3 id="canales-turcos-y-regionales">Canales turcos y regionales</h3>
<p>Para los comerciantes que venden en Trendyol, Hepsiburada, Akakçe, N11 o Çiçeksepeti, las políticas publicadas sobre contenido de IA son escasas o inexistentes en comparación con las plataformas globales. Eso no significa que el riesgo sea menor: las directrices de imagen de los marketplaces sobre marcas de agua, superposiciones, bordes y representación exacta siguen aplicándose, y por sí mismas detectan la mayor parte del contenido de IA deficiente sin mencionar nunca la IA.</p>
<p>Nuestra hipótesis de trabajo para los canales turcos: cumplir la norma global más estricta aplicable, porque resulta más barato que mantener dos conjuntos de recursos y porque estas políticas acabarán convergiendo. Si exporta a <a href="/es/integration/akakce">Akakçe</a> o a los marketplaces turcos, las normas de imagen estándar de la sección siguiente son con las que debería auditar hoy mismo.</p>
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<h2 id="reglamento-3-la-ley-de-ia-de-la-ue">Reglamento 3: la Ley de IA de la UE</h2>
<p>Es tan reciente que la mayoría de las guías publicadas son anteriores a ella.</p>
<p>El artículo 50 de la Ley de IA de la UE establece obligaciones de transparencia para el contenido generado o manipulado por IA, y esas obligaciones son aplicables desde el <strong>2 de agosto de 2026</strong>. Son independientes del régimen de alto riesgo de la ley: se aplican con independencia del nivel de riesgo siempre que un sistema de IA cree o manipule contenido de imagen, audio o vídeo.</p>
<p>Lo que importa para un catálogo de productos:</p>
<p><strong>Está dirigida al comprador, no se limita a los metadatos.</strong> El requisito IPTC de Google es legible por máquinas e invisible para los compradores. El artículo 50 exige una divulgación clara y distinguible, realizada a más tardar en la primera exposición. Una etiqueta tenue en una imagen o una línea escondida en sus condiciones no alcanza ese umbral.</p>
<p><strong>La edición asistiva queda en general fuera del ámbito.</strong> El escalado, la corrección de color y el ajuste básico de la iluminación se consideran normalmente asistivos y no generativos. La obligación se aplica cuando la IA crea o altera sustancialmente el contenido.</p>
<p><strong>Alcance extraterritorial.</strong> Los responsables del despliegue establecidos fuera de la UE están incluidos cuando el resultado se utiliza en la UE. Un comerciante turco o británico que vende en la UE está cubierto.</p>
<p><strong>Existe una etiqueta estándar.</strong> En junio de 2026 la Comisión publicó un conjunto de iconos gratuitos para etiquetar el contenido generado por IA, que distingue entre material totalmente generado por IA y material parcialmente modificado por IA. Su adopción es voluntaria, pero es probable que se convierta en la referencia práctica.</p>
<p><strong>Las multas son considerables.</strong> El incumplimiento del artículo 50 conlleva sanciones de hasta 15 millones de euros o un porcentaje de la facturación anual mundial, si esta cantidad es superior.</p>
<p>Google se ha adaptado a ello. La configuración de etiquetas de contenido de IA se está desplegando en Google Ads, Display &amp; Video 360, Campaign Manager 360, Merchant Center y Ads Editor, y Google ha confirmado que estas etiquetas no se considerarán infracciones de sus propias políticas que prohíben los textos superpuestos y las marcas de agua; una excepción importante, ya que de lo contrario una etiqueta de IA visible en una imagen de producto sería exactamente el tipo de superposición que provoca un rechazo.</p>
<p>Google también deja claro que utilizar su configuración de etiquetas no garantiza el cumplimiento normativo. Esa es una cuestión para su asesoría jurídica, no para su herramienta de feeds. Lo que debe hacer su herramienta de feeds es permitirle aplicar la etiqueta correcta al subconjunto correcto de su catálogo, lo que exige saber primero qué recursos se han generado con IA, y eso nos lleva a la parte que realmente falla.</p>
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<h2 id="reglamento-4-el-problema-del-flujo-de-trabajo">Reglamento 4: el problema del flujo de trabajo</h2>
<p>Este es el fallo que vemos con más frecuencia, y es invisible hasta que llega un rechazo.</p>
<p>Su herramienta de generación escribe metadatos IPTC correctos. Después, su imagen recorre:</p>
<pre><code>generator → asset store → resize/crop job → format conversion → CDN → feed export</code></pre>
<p>Por defecto, los metadatos no sobreviven a ese recorrido. Las bibliotecas de redimensionado de imágenes los eliminan. La conversión a WebP los elimina. Los flujos de transformación de las CDN los eliminan de forma agresiva, porque los metadatos son bytes y todo su propósito es eliminar bytes. Para cuando la URL de su atributo <code>image_link</code> apunta a un archivo, es posible que la declaración que exige Google haya desaparecido, y nada en toda su infraestructura habrá generado un error.</p>
<p>Ahora incumple las normas en todas las imágenes de IA de su catálogo, con un proceso de generación totalmente conforme.</p>
<p><strong>Cómo comprobarlo.</strong> Tome una URL de imagen publicada exactamente como aparece en su feed (no el archivo de origen, sino la URL que realmente descarga el canal) e inspeccione sus metadatos:</p>
<pre><code class="language-bash"># ExifTool, most reliable
exiftool -DigitalSourceType product-image.jpg

ImageMagick

identify -verbose product-image.jpg | grep -i digitalsource</code></pre>
<p>Pruebe una imagen por cada ruta del flujo de trabajo. Si sirve distintos formatos o tamaños a través de transformaciones diferentes, cada ruta necesita su propia comprobación, porque fallan de forma independiente.</p>
<p><strong>Cómo solucionarlo.</strong> Configure el paso de transformación para que conserve los IPTC: la mayoría de las herramientas admiten una opción para copiar los metadatos que está desactivada por defecto. Cuando la CDN no sea configurable, vuelva a insertar los metadatos después de la transformación. Y añada una verificación periódica de una muestra de URL publicadas, porque las configuraciones de las CDN las cambian personas que nunca han oído hablar de <code>DigitalSourceType</code>.</p>
<p>Este es también un motivo para mantener el origen en el registro del feed y no solo en el archivo. Si su feed sabe qué productos tienen recursos generados por IA, puede actuar en consecuencia (segmentarlos, etiquetarlos, excluirlos de un canal que no los permite) con independencia de que los metadatos hayan sobrevivido al flujo de trabajo. Es un trabajo para las <a href="/es/feed-rules">reglas de feed</a>, y marca la diferencia entre &quot;creemos que la mayoría están bien&quot; y una respuesta auditable.</p>
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Qué provoca realmente los rechazos

Conviene decirlo claramente, porque la inquietud en torno a este tema está mal enfocada: las infracciones relacionadas con las imágenes se encuentran sistemáticamente entre las causas más habituales de rechazo de productos en Merchant Center, y la inmensa mayoría no tienen nada que ver con la IA.

Las normas que el contenido de IA tiende a incumplir (porque las herramientas generativas están optimizadas para producir imágenes de marketing atractivas, y las imágenes de marketing atractivas son exactamente lo que prohíben las políticas de feeds):

Esta última fila merece especial atención. Una imagen principal generada que nunca llegó al sitio web es una discrepancia, y es uno de los motivos más habituales por los que un producto sigue rechazado después de que el comerciante haya "corregido" la imagen.

Sobre el cambio a 500×500: Google ha dicho que ampliará automáticamente algunas imágenes por debajo del umbral mediante IA como red de seguridad, y que las imágenes ampliadas cumplirán el requisito sin que usted tenga que hacer nada. Considérelo un respaldo, no un plan. No le conviene que una máquina decida cómo es su producto.

Realizar estas comprobaciones a mano en todo un catálogo no es realista. Nuestra herramienta gratuita de auditoría de feeds señala los problemas de resolución, superposiciones y atributos en su feed publicado, y Feed Protection los detecta antes de que una exportación llegue al canal, no después.

Un flujo de trabajo que se mantiene dentro de las normas

Genere alrededor del producto, no el producto. Parta de una fotografía real. Sustituya fondos, construya escenas, añada ambientación de temporada, pero no toque los píxeles del producto. Esta única restricción le mantiene dentro de las normas en todos los grandes canales, incluido TikTok, y elimina la mayor parte del riesgo de tergiversación, porque lo que se vende sigue siendo lo que se fotografió.

Compare antes de publicar. Alterne entre la imagen generada y la fotografía de origen a tamaño completo. Si se ha desplazado un logotipo, ha desaparecido una costura, ha variado un color, ha cambiado una correa o ha aparecido una característica, recházela. Lleva segundos y detecta los errores que le cuestan una cuenta.

No permita nunca que una escena generada sugiera un accesorio que usted no envía. Una escena de cocina generada alrededor de un hervidor que incluye un juego a juego que usted no vende es una tergiversación, un problema de devoluciones y un problema de reseñas.

Plantillas mejor que piezas sueltas. Una plantilla revisada y aprobada que se aplica a todo un catálogo le deja una sola cosa que auditar en lugar de diez mil. También es, por cierto, la forma en que la producción creativa deja de ser un problema de plantilla de personal: Karaca produjo 10.000 creatividades de marca para Black Friday en dos horas a partir de una única plantilla aprobada asignada a los campos del feed. El argumento del cumplimiento y el de la eficiencia apuntan en la misma dirección.

Mantenga el origen en el feed. Etiquete qué productos tienen recursos generados por IA y cuáles tienen textos generados por IA. Lo necesita para structured_title, para el etiquetado en la UE, para excluir productos de TikTok y para poder responder cuando alguien pregunte. Incorporarlo a posteriori en un catálogo publicado es doloroso; añadirlo en el momento de la ingesta casi no cuesta nada.

Revisión humana de los textos, siempre. No una reescritura completa, sino una comprobación de los hechos frente a los valores de atributo reales. Lo que hay que verificar concretamente es lo que un modelo inventará con total seguridad: composición del material, dimensiones, compatibilidad, resistencia al agua, instrucciones de cuidado y contenido de la caja.

Verifique los metadatos en las URL publicadas, de forma programada. No en el archivo de origen, sino en la URL que descarga el canal. Como mínimo cada trimestre, y después de cualquier cambio en la CDN o en el flujo de imágenes.

Cuándo no utilizar imágenes de IA

Una sección sincera, porque la respuesta no siempre es sí.

Cuando el color exacto es lo que decide la compra. Pintura, cosmética, textiles, tapicería de muebles. La desviación de color de la generación es sutil y sistemática, y aparece en sus datos de devoluciones antes que en un aviso de políticas. El catálogo de muebles de Vivense es un buen ejemplo de una categoría en la que la exactitud de tejidos y acabados en una matriz de variantes importa más que la variedad creativa.

Categorías reguladas. Suplementos, productos sanitarios, cosméticos con afirmaciones de eficacia. Cualquier imagen generada que sugiera un resultado físico es un problema en todos los canales, y varias plataformas aplican un escrutinio reforzado precisamente a estas categorías.

Cuando no puede responder a "qué ha cambiado". Si su flujo de trabajo no genera un registro de qué recursos se han generado y cómo, no puede cumplir los requisitos de divulgación ni responder a una impugnación por políticas. Cree primero el registro y después amplíe la generación.

Cuando la fotografía real ya es buena. Merece la pena utilizar la IA allí donde la fotografía no es escalable: variantes de temporada, reestilizado de campañas, contextos de estilo de vida para mil SKU. No merece la pena utilizarla para sustituir una imagen principal que funciona.

En qué situación le deja todo esto

La carga de cumplimiento es real, pero conceptualmente no es difícil. Es un problema de trazabilidad de datos disfrazado de política: sepa qué recursos se han generado, mantenga ese conocimiento vinculado al registro del producto, asegúrese de que la declaración llega hasta el canal y compruebe las normas corrientes que detectan el contenido deficiente, sea quien sea quien lo haya creado.

Los comerciantes que tendrán dificultades en 2027 no son los que utilizan la IA. Son los que la utilizaron a escala sin registrar lo que hacían y ahora no pueden responder a una pregunta sencilla sobre su propio catálogo.

Fuentes

• Ayuda de Google Merchant Center — Contenido generado por IA: https://support.google.com/merchants/answer/14743464
• Ayuda de Google Merchant Center — Infracciones de calidad de los datos de producto: https://support.google.com/merchants/answer/13693497
• Google Search Central — Directrices sobre el contenido generado con IA: https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/using-gen-ai-content
• Comisión Europea — Código de buenas prácticas sobre la transparencia del contenido generado por IA: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/code-practice-ai-generated-content
• Ley de Inteligencia Artificial de la UE — Normas de transparencia del artículo 50: https://artificialintelligenceact.eu/transparency-rules-article-50/