
Plantilla de Ficha Técnica de Producto para eCommerce: Guía y Modelo de Datos
Guía práctica para estructurar los datos de tu catálogo, optimizar el mapeo a Shopify y preparar tu tienda para el escalado con IA.
12 ene 2026
Domina el feed de Google Merchant Center: guía de mapeo de variantes, metafields de Shopify e identificadores para maximizar tu visibilidad.

Este texto explica los atributos Google Shopping que realmente importan para evitar rechazos en Merchant Center y mejorar rendimiento en campañas Shopping y Performance Max. Incluye lista de atributos obligatorios y recomendados, diferencias entre identificadores y atributos de enriquecimiento, y un checklist de control de calidad aplicable en Shopify usando productos, variantes y metafields.
Los rechazos más comunes vienen por identificadores ausentes o inconsistentes, precios o disponibilidad que no coinciden con la tienda, y categorías o imágenes no permitidas. Evitar esto requiere mapear SKU, GTIN, marca, talla y color a los atributos de Google y mantener calidad de datos en el feed.

Es clave porque sin estos campos el producto puede ser rechazado.
Atributos obligatorios habituales: id, title, description, link, image_link, availability, price, shipping o shipping_label si procede. Para productos con identificadores globales Google exige GTIN cuando aplica, y pide brand y MPN cuando no hay GTIN. Consulta la especificación oficial en Google Merchant Center Help.
Ejemplo breve:
Mapear SKU interno a id, usar title limpio, price con moneda y availability actualizado.
Error típico: Enviar precios distintos a los publicados en la tienda.
Entender la diferencia ayuda a priorizar datos que evitan rechazos frente a datos que mejoran rendimiento.
Identificadores son GTIN, brand, MPN. Google usa identificadores para reconocer producto en su inventario global y evitar duplicados. Enriquecimiento son talla, color, material, product_type, google_product_category y custom labels para campañas.
Ejemplo breve: Si vendes zapatillas usa GTIN y brand como identificadores y talla y color como atributos de variante.
Error típico: Poner GTIN del pack en vez del GTIN de la unidad vendida.
Estos atributos no suelen causar rechazo pero mejoran matching y performance.
product_type ayuda a organización interna. google_product_category mejora relevancia en Google Shopping. Custom labels facilitan la segmentación en campañas. Para Performance Max la calidad de feed influye en la capacidad de Google para mostrar el producto en conversiones de valor.
Ejemplo breve:
Mapear collections de Shopify a product_type y asignar google_product_category según taxonomía de Google.
Error típico: Usar categorías muy generales que reducen calidad de matching.

Mejor calidad de datos reduce rechazo, aumenta impresiones relevantes y mejora aprendizaje automatizado de campañas.
Google usa atributos para entender producto y atribuir conversiones. Datos inconsistentes llevan a desaprobaciones automatizadas y penalizaciones en visibilidad. Mantener sincronización entre tienda y feed reduce errores.
Ejemplo breve: Un precio divergente genera desaprobación y baja en impresiones hasta que se corrige.
Error típico: No auditar regularmente el feed y confiar en sincronización única.
¿Qué ocurre si no tengo GTIN?
Si no existe GTIN usa brand y MPN y agrega identifier_exists false si procede. Un error típico es marcar identifier_exists true sin identificadores válidos.
Mapear atributos Google Shopping desde Shopify es una tarea operativa que impacta directamente en la entrega del feed y en la visibilidad en Merchant Center. A continuación, detallamos cómo usar productos, variantes y metafields de Shopify para cubrir huecos de información y reducir rechazos.
Prioriza los identificadores, marca reglas por variante y usa metafields scoped a nivel variant cuando el atributo cambia entre variantes. Implementa controles automáticos antes de enviar el feed.
Contexto: Los identificadores y los atributos por variante son los que más impacto tienen en aprobaciones y en rendimiento.
Cómo abordarlo:
identifier_exists false.product_type y google_product_category.Ejemplo breve:
Enviar por variante sku único, variant.barcode cuando haya gtin y variant.metafields.google.mpn para mpn.
Error típico: Mandar datos a nivel producto cuando las variantes difieren.
Contexto: Un metafield en Shopify es un campo personalizado que almacena datos adicionales del producto o de la variante. Importa porque permite completar atributos que la ficha nativa no cubre y porque facilita el mapeo por variant.
Cómo abordarlo:
Usa un namespace claro como google y keys estandarizadas. Prefiere tipos number para ids numéricos y single line text para mpn.
Ejemplo breve:
namespace google key google_mpn tipo single line text en scope variant.
Error típico: Guardar datos por variante en metafields a nivel producto.
Contexto: Una tabla estandarizada acelera el desarrollo del feed y reduce errores humanos.
Cómo abordarlo: Adapta esta tabla a tu taxonomía interna y al PIM si lo usas. (Nota: PIM es un sistema central de gestión de catálogo que facilita sincronizar datos entre canales).
| Atributo Merchant Center | Fuente en Shopify | Tipo | Nota operacional |
|---|---|---|---|
| id | variant.sku o product handle | clave única | Usar SKU variante cuando exista |
| title | product.title | texto | Limpiar HTML y microformatos |
| description | product.body html | texto | Truncar y limpiar caracteres especiales |
| link | product URL | url | Link canónico al producto o variante |
| image link | product image por variant | url | Preferir imagen por variante |
| availability | variant inventory | enum | Sincronizar stock real time |
| price | variant price | número y moneda | Incluir impuestos si aplica según país |
| brand | product.vendor | texto | Importante para relevancia |
| gtin | variant.barcode | texto | Validar formato EAN-13 o UPC |
| mpn | variant.metafields.google.mpn | texto | Usar metafield si no hay MPN nativo |
| identifier exists | computed | boolean | False para productos sin identificadores globales |
| color | variant option o metafield | texto | Normalizar a paleta corta |
| size | variant option o metafield | texto | Usar formato estándar S M L o números |
| material | product.metafields.specs.material | texto | Útil para filtros avanzados |
| product type | product.type | texto | Mapear a google product category |
| google product category | product.metafields.google.category_id | número | Preferible usar ID de taxonomía Google |
Error típico: Enviar id duplicados en el feed.
Contexto: Los metafields solucionan gaps puntuales cuando la tienda o el PIM no tienen todos los campos necesarios.
Cómo abordarlo:
Crear namespace google y keys como google_gtin, google_mpn, google_category_id, google_identifier_exists. Usar scoped metafields a nivel variant para atributos variables. Mantener un registro maestro de origen y reglas de transformación.
Ejemplo breve:
variant.metafields.google.google_mpn configurado con el valor del MPN del fabricante.
Error típico: Nombres inconsistentes en keys que rompen el mapeo automatizado.
Contexto: Packs y bundles suelen fallar si no se tratan como SKUs independientes.
Cómo abordarlo:
Crear un SKU propio en Shopify para el pack o gestionar el pack desde el PIM con su propio conjunto de metafields. Si el pack no tiene GTIN marcar identifier_exists false y aportar MPN o brand cuando sea posible. Mostrar price por unidad cuando el marketplace lo permita.
Ejemplo breve:
Producto "Pack 3x Toalla" con SKU PACK_TOW_3 y metafield google_identifier_exists false.
Error típico: Enviar un pack como una colección de variantes sin SKU único.
Los atributos de Google Shopping son la base para que tus productos aparezcan correctamente en resultados y anuncios y para reducir rechazos en Merchant Center. Esta checklist operativa está pensada para equipos eCommerce que usan Shopify y PIM. Incluye auditoría inicial, validaciones de formato y una hoja de ruta a 90 días para mantener el feed sano y optimizar ROAS.
Por qué importa: sin un inventario de campos no conoces la calidad real del catálogo.
Cómo abordarlo: exporta un CSV de productos y variantes desde Shopify y extrae un archivo del feed actual. Compara columnas SKU, barcode, gtin, brand, color, size, product_type y cualquier metafield. Prioriza los SKUs top por ventas y los SKUs con errores frecuentes en Merchant Center.
Ejemplo: tabla simple con columnas SKU, variante id, gtin, metafield.color y google_product_category.
Error típico: asumir que todos los GTIN están en el campo barcode de Shopify.

Por qué importa: muchos rechazos de Merchant Center son por formato incorrecto o valores no permitidos.
Cómo abordarlo: define reglas automáticas que validen GTIN por longitud y numeración (8, 12, 13, 14 dígitos), precio con moneda, availability con valores permitidos y condition. Implementa scripts o reglas en tu PIM o en una app de validación para marcar y exportar errores.
Ejemplo: regla que levanta una alerta si gtin contiene letras o no tiene la longitud estándar.
Error típico: validar GTIN solo por longitud sin verificar caracteres no numéricos.
Por qué importa: detectar rechazos rápido evita pérdida de impresiones y gasto ineficiente.
Cómo abordarlo: integra comprobaciones diarias que comparen el feed generado con los errores reportados en Merchant Center. Prioriza correcciones por impacto en impresiones y ventas. Mantén KPIs básicos: porcentaje aceptados, número de rechazos críticos y tiempo medio de corrección.
Ejemplo: flujo semanal de tickets para corregir 20 SKUs con error "missing gtin".
Error típico: reaccionar solo cuando Google marca el rechazo sin analizar la causa raíz.
Por qué importa: secuenciar trabajo evita retrabajo y mejora la calidad sostenida.
Cómo abordarlo: divide en fases de 30 días.
Ejemplo operativo: semana 1 mapear top 500 SKUs, semana 5 desplegar scripts, semana 9 revisar KPIs y ajustar prioridades.
Error típico: intentar corregir todo el catálogo sin priorizar por impacto.
google_product_category y product_type en metafields.Gestionar la granularidad de atributos requerida por Google Shopping (GTINs, metafields de variante, categorización específica) suele derivar en errores manuales y rechazos constantes en Merchant Center.
ButterflAI detecta discrepancias en tu catálogo, estandariza atributos automáticamente y asegura que la información de tus variantes en Shopify cumpla con los requisitos técnicos del feed antes de que afecte a tus campañas.
Respuestas rápidas a las dudas más comunes.

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