Si compras en Amazon, tus elecciones no son libres.
Es cierto que tienes la última palabra, que decides qué libro compras entre varias alternativas, y por eso tu percepción es de libertad, de haber llegado adonde querías llegar. Pero si has escogido ese libro es porque el motor de búsqueda de Amazon te ha guiado en el proceso de descubrimiento y te ha ofrecido un catálogo acotado de opciones, el que más le convenía.
Ese motor de búsqueda que decide qué te muestra y qué queda enterrado en centésima posición funciona según una serie de reglas que Amazon mantiene ocultas y que va actualizando periódicamente. Esas son las reglas que rigen su famoso algoritmo.
El mercado es mutable y, lógicamente, Amazon va a adaptando su algoritmo a las nuevas necesidades y a sus propios cambios de estrategia comercial. Pero no lo hace público, no avisa de que hay nuevas reglas en sus motores de búsqueda, por lo que es la comunidad de «vendors» y especialistas en marketing la que analiza y deduce los cambios en su comportamiento, e incluso les da nombre.
Así pues, «Algoritmo A10» es la denominación no oficial dada a los cambios detectados desde 2021, cambios que se han analizado e interpretado como la nueva versión del algoritmo vigente hasta la fecha, el A9, algo que, obviamente, Amazon no ha confirmado.
Hay que advertir que hay mitología y bastante negocio alrededor del funcionamiento del famoso algoritmo, pero es cierto que en los últimos años sí ha habido cambios sustanciales en la lógica con la que Amazon ordena los resultados de búsqueda, y esos cambios tienen consecuencias directas para las editoriales.
Hasta 2020, el Algoritmo A9 basaba su funcionamiento en la velocidad de ventas y en la publicidad interna: quién más vendía en un plazo corto y más invertía en los anuncios de Amazon se veía recompensado con visibilidad. Esta lógica beneficiaba a los grandes grupos editoriales y a los autores con presupuesto y, por tanto, penalizaba al lector, al que no se le ofrecían los libros que se ajustaban a sus requerimientos, sino los que se ajustaban a los requerimientos de Amazon.
Pero a partir de 2020-2021, se empezaron a detectar una serie de cambios que se fueron acumulando en diferentes fases. Aunque son muy técnicos, los voy a describir de forma rápida y sencilla, porque creo que ayudan mejor a entender el funcionamiento actual del Algoritmo A10.
Del Algoritmo A9 al Algoritmo A10 de Amazon
Entre 2021 y 2022, el sistema empezó a dar más peso a dos métricas que el A9 apenas consideraba. Primero el CTR (Click-Through Rate) o porcentaje de usuarios que hacen clic en un libro cuando aparece en los resultados de búsqueda y que entran en su ficha técnica. Y una vez en la ficha del libro, la tasa de conversión, que mide cuántos usuarios acaban comprando.
Entre 2023 y 2024, se hizo evidente la tendencia del sistema a priorizar el comportamiento del lector y su interés real en el libro, como la apertura de la «vista previa», el tiempo de permanencia en la ficha técnica o las páginas leídas en Kindle.
Pero el gran salto se dio entre 2024 y 2025, cuando al algoritmo se le añadió una capa de inteligencia artificial. Amazon desplegó dos sistemas nuevos de IA sobre la base algorítmica existente:
El primero fue COSMO (Common Sense Knowledge System), un motor semántico que analiza conjuntos masivos de datos de comportamiento del consumidor para descifrar el significado real que hay detrás de las búsquedas. Pasa de la coincidencia léxica (palabras clave exactas) a la comprensión semántica (intención de búsqueda).
El segundo es Rufus, el asistente de compras conversacional lanzado en beta para EEUU en 2024 y cuyo despliegue progresivo en los distintos mercados internacionales de Amazon indica que se ha consolidado como una palanca relevante de conversión.
Todo lo anterior explica por qué, por ejemplo, una descripción que antes funcionaba porque contenía las palabras clave adecuadas ahora puede ser irrelevante si no responde a la intención de búsqueda del lector.
Lo que el algoritmo A10 premia y qué debe hacer la editorial para conseguirlo
Amazon sabe que está habiendo un desplazamiento hacia la inteligencia artificial en la toma de decisiones y que por ello los lectores acuden menos a su buscador para encontrar libros. De ahí la estrategia de mostrar los resultados más útiles para el comprador y no los más rentables a corto plazo para la plataforma.
Esta decisión premia a las editoriales de cualquier tamaño, que con una reputación bien construida a lo largo del tiempo, un catálogo bien cuidado (metadatos) y una comunidad de lectores activa pueden competir en condiciones más favorables frente a los grandes grupos que con el A9.
¿Qué entiende Amazon por «reputación»,«metadatos» y «comunidad»sólidos?
He elaborado un recorrido por las acciones que, según el consenso que se observa entre especialistas y vendors, han de acometer las editoriales para que el A10 premie con la visibilidad los libros de su catálogo.
No suelen gustarme las enumeraciones largas, rompen el ritmo de la narración, aunque sea de un análisis, pero este caso es excepcional y merece una estructura numerada. Voy a intentar facilitarte la lectura discriminando con colores los elementos que premia Amazon (negro) de las acciones que han de adoptar las editoriales para lograrlo (verde).
1. Relevancia de las keywords
El algoritmo cruza el título, el subtítulo, la descripción y las palabras clave del libro con los términos que escriben los lectores en el espacio del buscador. Y como busca resultados de búsqueda que se ajusten a la forma natural que usan los lectores, penaliza el llamado keyword stuffing, esos textos sobrecargados de palabras clave que son más aptos para una máquina que para un humano.
Si el objetivo es hablar como un lector, hay que averiguar cómo busca un lector. Existen herramientas que ayudan a las editoriales a investigar qué palabras utilizan realmente los compradores.
Para ficción, existen herramientas especializadas como Publisher Rocket (pago único, orientada a KDP) y Helium 10 (suscripción mensual, más genérica y cara), aunque ambas funcionan mejor en el mercado anglófono, donde el volumen de datos es enorme y permite mayor precisión. En español, su utilidad es más limitada y debe usarse como apoyo a la exploración, no como fuente fidedigna.
Para ensayo especializado o catálogo en castellano, la búsqueda de las palabras clave adecuadas puede partir de (1) los términos que usan los competidores directos en sus propias fichas en Amazon, (2) de las categorías que utiliza en Amazon.es y (3), sobre todo, del vocabulario o lenguaje que el lector usa en Google 👇🏻.
El objetivo, en cualquier caso, es incorporar esas palabras clave de forma coherente en el título, el subtítulo, la descripción y el propio campo de palabras clave (invisible para el lector, pero sí para el algoritmo), asegurando que reflejen con precisión la forma en la que el lector formula su búsqueda. ¿Te has dado cuenta de que todo son metadatos?
Pero aparecer en resultados no basta, y una vez que el algoritmo considera que un libro es relevante como resultado de búsqueda, el siguiente filtro es comprobar si genera un clic.
2. CTR (Click-through-rate)
El CTR fue el primer paso que dio Amazon en la transición del A9 al A10. Es el porcentaje de usuarios que hacen clic en la imagen o en la información del libro cuando éste aparece en la lista de resultados de búsqueda.
Mide si la portada, el título y el precio (los únicos campos de metadatos que se muestran en los resultados) generan la atracción suficiente para que el lector haga clic y entre en la ficha.
Para aumentar las posibilidades de un buen CTR, las editoriales han de cerciorarse de que la cubierta se lea bien en tamaño pequeño en el móvil, porque de lo contrario ya pueden dar por perdidos la mitad de los clics. Como sólo se muestran los primeros 60-80 caracteres del título, las primeras palabras de éste han de ser las más potentes.
Los libros que se muestran en primer lugar son los que tienen un precio dentro del rango habitual del género, así que merece la pena hacer un estudio de mercado previo de los títulos que compiten con el nuestro.
Amazon tiende a dar prioridad a los títulos KDP (Kindle Direct Publishing, mayoritariamente autoeditados). Estos ebooks oscilan entre los 2,99 y los 9,99 euros, por lo que aquellos que los superen en precio van a tener dificultades para aparecer bien situados en los resultados de búsqueda.
El clic, sin embargo, solo valida un interés inicial. Lo que determina si de verdad ese interés se consolida es la capacidad de la ficha para convertirlo en compra.
3. Tasa de conversión
Es la proporción de lectores que, tras hacer clic en un libro y entrar en la ficha, acaban comprándolo. Es la señal más directa de que un libro satisface la intención de búsqueda. Un libro con alto CTR (visitas) y baja tasa de conversión (compras) está enviando un claro mensaje a la editorial de que hay algo en la ficha que está fallando.
El principal problema suele estar en la descripción, la principal palanca de compra. Necesita tener gancho en los primeros 140 caracteres (que es donde Amazon corta en el móvil) y párrafos breves.
«Antonia Scott es especial. Muy especial. No es policía ni criminalista. Nunca ha empuñado un arma ni llevado una placa, y, sin embargo, ha resuelto decenas de crímenes. [140 caracteres] Pero hace un tiempo que Antonia no sale de su ático de Lavapiés. Las cosas que ha perdido le importan mucho más que las que esperan ahí fuera. Tampoco recibe visitas. Por eso no le gusta nada, nada, cuando escucha unos pasos desconocidos subiendo las escaleras hasta el último piso. Sea quien sea, Antonia está segura de que viene a buscarla. Y eso le gusta aún menos.»
Las últimas líneas también son importantes y conviene que den un motivo al lector por el que escoge ese libro. En ficción, esa razón suele ser emocional, la promesa de una experiencia, y en no ficción es una promesa de utilidad o de una perspectiva que el lector no encontrará en otro libro.
Es conveniente revisar y actualizar la descripción cada seis meses. En primer lugar porque en ese tiempo ya se tienen datos de venta y de CTR que den una pista sobre su idoneidad, y en segundo lugar porque la actualización es una señal para el algoritmo de que la editorial está activa y comprometida en la venta.
Pero a Amazon no sólo le importa medir las compras, también observa cómo interactúa el lector con los diferentes elementos de la ficha antes de tomar la decisión de compra.
4. Interacción en la ficha (Engagement)
El algoritmo registra las señales del interés real del lector en la ficha del libro: el tiempo de permanencia, la apertura del PDF de vista previa, la inclusión del libro en la Lista de deseos, los clics el «Leer más» para expandir la descripción, etc. Y también tiene en cuenta el número de páginas leídas en Kindle por los que ya han adquirido el libro.
Este factor es el resultado de haber trabajado bien los factores anteriores. Obviamente, la editorial deberá ocuparse cuidadosamente de todos estos elementos de ficha para generar un alto interés en el lector y, no me cansaré de repetirlo, revisarlos cada seis o doce meses (depende de la importancia que tenga el título en el catálogo).
A esta información sobre el comportamiento individual del lector se suma la opinión agregada de otros compradores, es decir, la validación social.
5. Reseñas y valoraciones
En las opiniones de los compradores, prima más el criterio de calidad que el de cantidad, aunque con matices: 100 reseñas de 4,5 estrellas pesan más que 10 de 5. Y las reseñas con «compra verificada» puntúan más que las no verificadas.
Las primeras diez reseñas son las más críticas porque sacan el libro del limbo de la invisibilidad, por lo que conviene planificarlas antes del lanzamiento.
Lo más habitual es enviar previa a la fecha de publicación un ejemplar a periodistas, influencers y comunidades lectoras (es lo que los medios anglosajones denominan ARC, Advanced Reader Copy, término cada vez más adoptado por la industria en español). Pero también funciona una solicitud de reseña al final del libro en formato Kindle.
Lo que no se debe hacer nunca es comprar reseñas, inventarlas o condicionar la entrega del libro a una valoración positiva, porque Amazon lo detecta y penaliza incluso con sanciones graves. Por eso es muy importante que el influencer o periodista indiquen en la reseña que el libro les fue regalado.
El algoritmo no sólo se preocupa por aquello que sucede dentro de la tienda sino que también valora la forma en que el lector llega al libro.
6. Tráfico externo
Las visitas que entran en la ficha del libro desde lugares ajenos a Amazon reciben una valoración especialmente alta. El algoritmo las interpreta como demanda genuina, pues si la gente llega al libro desde el exterior, es porque el libro tiene alguna relevancia fuera de la tienda. La mayor parte de las fuentes que he consultado afirman que el tráfico procedente de redes sociales, blogs y Google Ads tiene tres veces más probabilidades de influir en el ranking de Amazon que las propias campañas internas PPC (Pay-Per-Click).
Así pues, cada mención en redes sociales con enlace directo a la ficha del libro, cada newsletter de autor enviada a la comunidad, cada artículo en medios especializados con enlace aporta valor algorítmico directo.
BookTok es muy eficaz para ficción juvenil, romántica y fantasía. Bookstagram, para géneros con fuerte componente visual. Y las newsletters de autor son el canal con mayor retorno sobre la inversión.
Es importante rastrear y medir el impacto de esos enlaces externos, porque, en realidad, se trata de puras acciones de SEO «moderno» (Search Everywhere Optimization).
Pero no basta con que el libro genere picos puntuales de atención si no hay una consistencia de ventas en el tiempo.
7. Historial y velocidad de ventas
El historial mide la consistencia en las ventas, cuánto vende un libro mes a mes a lo largo del tiempo. La velocidad mide el ritmo de ventas en un momento dado.
El algoritmo los premia a ambos, pero prefiere el historial: un libro que vende 20 unidades al mes durante 3 años demuestra más relevancia para los lectores que uno que vende 500 en la semana de lanzamiento y luego se invisibiliza. Si lo representáramos como una gráfica, diríamos que el valle, esa línea plana pero muy larga, es más importante que el pico, una montaña alta de ventas, pero estrecha en el tiempo. Esto aumenta el potencial de la visibilidad del fondo editorial.
Una revisión periódica (al menos cada seis meses) permite identificar títulos que podrían mejorar su posicionamiento con una descripción actualizada, nuevas keywords o una categoría más ajustada. Mejoras que son gratuitas y que pueden tener impacto en ventas en semanas.
El rendimiento del libro es un dato relevante, pero también lo es la fiabilidad de quien lo publica.
8. Autoridad del vendedor
El A10 valora el historial y la reputación de la editorial o, en caso de los autoeditados, del autor. La reputación se estima a partir de la antigüedad de la cuenta, las valoraciones de los clientes, una tasa de devoluciones baja y el cumplimiento logístico (entrega de ejemplares a Amazon). Es el factor que más claramente diferencia al A10 de su predecesor y el que menos puede pagarse con dinero, pues ya sabemos que la reputación se construye con tiempo y dedicación (también que se destruye de un plumazo, en este caso, con una mala gestión). Para las editoriales con trayectoria, es una ventaja directa que conviene no desperdiciar.
Este factor reputacional del A10 tiene hoy día una dimensión que lo hace especialmente relevante y es que la proliferación de libros generados con inteligencia artificial ha saturado Amazon de títulos que acumulan devoluciones y reseñas negativas. Un libro bien editado, con una portada profesional y un autor real que interactúa con sus lectores, ofrece al algoritmo unos metadatos que ese contenido de baja calidad no puede replicar.
La mala noticia es que la publicidad interna sigue teniendo un papel relevante, aunque el algoritmo A10 haya reducido su peso.
9. Publicidad interna
Los Amazon Ads, la famosa publicidad de Amazon, obviamente no desaparecen del mapa, pero su función cambia con el A10. Los anuncios siguen siendo útiles para generar las primeras ventas que activan el algoritmo, especialmente en el lanzamiento, y también para ganar visibilidad en categorías disputadas. Pero hay que pagarlos.
Existe otro tipo de publicidad pagada que es más eficiente, las campañas de Sponsored Products, en las que se puja manualmente por posicionar el libro en nichos de keywords de alta relevancia. Su análisis es complejo y no tiene cabida en este artículo, entre otras cosas porque para la editorial requiere de conocimientos y de mucha dedicación (tiempo), activos que creo que es mejor que se dediquen a asuntos más productivos.
Curiosamente, el A10 acaba penalizando la dependencia excesiva de Ads sin un crecimiento orgánico en paralelo, pues el algoritmo detecta que las ventas no son genuinas. Así que, si decides invertir en Ads, recuerda que son la palanca de arranque de las ventas, no el motor que las mantiene.
Consecuencias prácticas de la aplicación del A10
Por una parte, la opacidad sobre el funcionamiento del A10 sigue siendo absoluta. Amazon nunca ha hecho pública la lógica de comportamiento de su algoritmo ni las actualizaciones que en él va haciendo. Recordemos que son los vendors y las editoriales los que los detectan y sistematizan, e incluso les dan nombre, cuando observan variaciones inexplicables en rankings y ventas. Por ejemplo, la Alliance of Independent Authors (ALLi) documentó en 2025 un período de aumento en la «volatilidad en la visibilidad» de los libros de sus miembros tras cambios en la frecuencia de actualización de los rankings de bestsellers, cambios que Amazon reconoció sin detallar. Es la demostración de que cualquier estrategia, por bien calibrada que esté, puede quedar desfasada sin previo aviso.
Así que diseñar procesos y asignar recursos a una plataforma cuyas reglas ni están claras ni pueden ser controladas por la editorial es un riesgo que hay que asumir conscientemente. Una modificación de políticas de Amazon, un pequeño cambio algorítmico e incluso un problema técnico pueden afectar directamente a las ventas.
La única forma de hacer frente al riesgo de operar con las reglas opacas de Amazon es la diversificación de mercados.
Por otra parte, la brecha de recursos entre editoriales se ha difuminado, pero no ha desaparecido. Las grandes editoriales siguen teniendo ventajas en la fase de lanzamiento, pues el músculo financiero les permite tener presupuesto para Amazon Ads, equipos especializados en SEO editorial y el acceso al programa Amazon Vine para reseñas anticipadas, entre otras acciones marketinianas. Mientras que las pequeñas editoriales, sin presupuesto publicitario inicial, pueden quedar atrapadas en un círculo vicioso: sin ventas, el algoritmo no las posiciona; sin posicionamiento, no hay ventas.
Conclusión
Una editorial que haga bien su trabajo ya está cumpliendo per se los principios que premia el algoritmo A10 de Amazon: cuidar del catálogo, crear buenos metadatos, construir comunidad y mantener su reputación.
Pero no conviene olvidar que Amazon no ha rediseñado su algoritmo para favorecer a las editoriales, lo ha rediseñado para retener a los lectores en su tienda el mayor tiempo posible, para que descubran más libros, compren más y, sobre todo, vuelvan. Así que las editoriales son sólo las beneficiarias colaterales de una decisión tomada por Amazon para favorecer a Amazon.
Sin embargo, hay que agradecer a Amazon un beneficio extra, y es que el buen trabajo hecho para su plataforma puede aplicarse a cualquier canal de venta:
Una descripción que convierte bien en Amazon convertirá bien en Casa del Libro, Kobo, MercadoLibre, Google y cualquier otra plataforma que muestre ficha de producto.
Una comunidad activa genera tráfico externo hacia Amazon, pero también a cualquier otro punto de venta que se le indique.
Una reputación bien construida no caduca cuando caduca el algoritmo.
Las editoriales que trabajen la adaptación a A10 como una inversión en su propia estrategia comercial, más allá del cumplimiento de las reglas de Amazon, saldrán mejor posicionadas en cualquier canal de venta en el que sus libros necesiten ser descubiertos.
