Escribe «chaqueta» en la mayoría de las tiendas de moda y obtendrás varios cientos de resultados. Nadie los recorre. El cliente afina: su talla, un color, un presupuesto. Si no lo consigue en pocos clics, reformula la búsqueda o se va.
Los filtros son la segunda mitad de la búsqueda. Sin embargo, reciben mucha menos atención que la relevancia del motor: se configuran una vez, a menudo a partir de la lista de atributos disponibles, y no se vuelven a tocar. Este artículo reúne las reglas que cuentan, desde la lógica de cálculo hasta el pulgar del usuario en el móvil.
Filtro o faceta: la diferencia
Las dos palabras se usan a menudo indistintamente. La distinción, aun así, es útil.
Un filtro restringe una lista según un criterio: «precio inferior a 50 €», «en stock». Puede existir con independencia de los resultados mostrados.
Una faceta es un filtro cuyos valores se calculan a partir de los resultados actuales. En la búsqueda «zapatillas de trail», la faceta Marca solo propone las marcas presentes en esos resultados, cada una con su número de productos. Describe lo que hay en pantalla y cambia con la consulta.
Nueve reglas para unos filtros que ayudan a elegir
Proponer facetas que dependan de los resultados
Un panel idéntico en todas las búsquedas acaba proponiendo criterios fuera de lugar. Las facetas deben reflejar los productos devueltos por la consulta, y los criterios mostrados deben tener sentido para la familia de productos en cuestión.
Mostrar el número de productos por valor
El contador junto a cada valor le dice al cliente qué va a obtener antes de hacer clic. Sobre todo, evita el peor escenario: marcar una opción y encontrarse con una página vacía.
Ordenar las facetas y sus valores
Las dos o tres primeras facetas concentran la mayoría de los clics. La categoría, la talla y el precio suelen ir antes que el material o el país de fabricación. Dentro de una faceta, el orden depende de la naturaleza de los valores.
Agrupar los valores parecidos
Un catálogo alimentado por varios proveedores acumula variantes de escritura. El cliente se encuentra con «Azul», «azul marino», «Navy» y «Marino» como si fueran cuatro colores distintos. La solución es agrupar los valores, lo que también se llama bucketing.
O dentro de una faceta, Y entre facetas
Marcar «rojo» y luego «azul» significa «rojo o azul»: el cliente amplía su elección. Añadir después «talla 38» significa «y en talla 38»: la reduce. Una lógica invertida produce resultados que parecen absurdos, y una lista vacía en cuanto se marca un segundo color.
Hacer las selecciones visibles y reversibles
Tras tres o cuatro selecciones, el cliente no siempre recuerda por qué solo ve seis productos. Los filtros activos deben seguir visibles encima de los resultados, y cada uno debe poder quitarse sin empezar de cero.
Conservar las selecciones al ordenar o navegar
Cambiar el orden, cargar la página siguiente o volver atrás desde una ficha de producto no debe borrar los filtros. Es una de las molestias más frecuentes: el cliente consulta un artículo, vuelve y se encuentra otra vez con la lista completa.
Repensar el panel para el móvil
Una columna lateral no tiene sitio en la pantalla de un teléfono. El panel se convierte en una hoja que se abre desde un botón «Filtros» siempre visible y se cierra sobre los resultados actualizados. Las casillas y las etiquetas deben seguir siendo fáciles de tocar: las guías de Apple y de Google fijan un objetivo táctil mínimo de 44 pt y 48 dp.
No olvidar la accesibilidad
Unos filtros construidos con simples elementos clicables no se pueden usar con el teclado y no dicen nada a un lector de pantalla. Las muestras de color sin nombre plantean el mismo problema a las personas daltónicas.
Las facetas empiezan en los datos de producto
Ninguna interfaz compensa un catálogo incompleto. Una faceta Color solo es fiable si cada producto tiene un color informado, con un vocabulario coherente. Un producto sin el atributo desaparece en cuanto el cliente filtra, aunque encajara perfectamente con su búsqueda.
Si tu catálogo pasa por Google Merchant Center, los atributos color, size, material y product_type son los que alimentan las facetas. Nuestro artículo Merchant Center y motor de búsqueda detalla cuáles cuentan y cómo auditarlos, y el de datos de producto trata la normalización de los valores.
Una comprobación sencilla: toma tu faceta más usada y suma los contadores de sus valores en una búsqueda amplia. Si el total queda muy por debajo del número de resultados, a una parte del catálogo le falta el atributo.
Medir el uso de los filtros
Tres indicadores bastan para saber si tus filtros cumplen su función.
La tasa de uso. La proporción de búsquedas seguidas de al menos un filtro. Una tasa muy baja en un catálogo grande suele indicar facetas poco pertinentes o mal situadas.
Las facetas que realmente se pulsan. Indican el orden que conviene adoptar, y las que se pueden plegar o retirar.
Los callejones sin salida. Las combinaciones de filtros tras las cuales el cliente abandona o lanza otra búsqueda. Revelan huecos en el catálogo o valores mal agrupados.
Estos datos se recogen con un evento específico en Google Analytics 4. El método de extracción se describe en nuestra guía para analizar las búsquedas internas en GA4.
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En el widget de Vectail, las facetas Categoría y Marca las calcula Google Vertex AI sobre los resultados de cada consulta, con el número de productos por valor. El precio se filtra por rango. Varios valores de una misma faceta se combinan con O, y las facetas entre sí con Y. Los filtros activos aparecen como etiquetas encima de los resultados y, en el móvil, el panel se abre como una hoja desde un botón que indica cuántos filtros hay seleccionados. Desde el panel de control eliges qué filtros mostrar.
Si solo tuvieras que quedarte con una regla, sería la segunda: no dejar nunca que un cliente pulse una opción que lleva a una página vacía. Es la más fácil de comprobar, y la que tus clientes notan antes. Las búsquedas que aun así terminan en una página vacía son otro frente, tratado en nuestra guía sobre las páginas sin resultados.
Fuentes
- Objetivos táctiles: Apple Human Interface Guidelines (44 pt) y Google Material Design (48 dp).