David López — Petiqueta

www.petiqueta.es

En alimentación humana esto ya pasó. Yuka declara más de 85 millones de usuarios en quince países y una base de cuatro millones de productos, y hoy hay compradores que dan la vuelta a un envase en el lineal antes de decidir. El pet food iba con retraso, pero la distancia se está cerrando.

Este artículo no va de una app concreta. Va de qué cambia en su tienda o en su cartera de marcas cuando el tutor empieza a puntuar delante del estante, y de qué sale al medir un catálogo entero con ese criterio.

Lo que cambia no es la compra: es el momento de la duda

Hay una diferencia que conviene entender antes de trasladar el precedente de la alimentación humana: aquí el consumidor no decide por sí mismo, decide por un animal que no protesta ni opina. Eso hace la decisión más ansiosa y menos elástica. El tutor no cambia de marca porque le apetezca probar; cambia porque alguien le ha dado un motivo para desconfiar de la que tenía.

Para el punto de venta, el efecto práctico es que la conversación se adelanta. Antes, la duda sobre la composición aparecía en casa, leyendo el saco, o en la consulta veterinaria. Ahora aparece en el pasillo, con el producto en la mano y con una pantalla dando un número. Quien atiende al cliente deja de tener la primera palabra.

Esto no es una amenaza automática. Una tienda especializada que sabe explicar por qué un producto puntúa lo que puntúa sale reforzada frente al e-commerce, porque contesta lo que la pantalla no contesta. Lo que podría ser una amenaza es que no sepa qué dice la etiqueta de lo que vende.

Qué mira realmente uno de estos algoritmos

Conviene desmitificarlo: no hay inteligencia artificial decidiendo nada. Lo que hay es un conjunto de reglas fijas aplicadas a lo que está impreso en el envase.

En nuestro caso, son seis criterios con peso declarado: fuente proteica (30 puntos), análisis nutricional (20), relleno y cereales (15), aditivos y conservantes (15), transparencia de la etiqueta (10) y estándar nutricional (10). Las reglas están publicadas para que cualquiera pueda rebatirlas.

La pieza central es el orden de la composición. El Reglamento (CE) 767/2009 obliga a listar los ingredientes por peso decreciente, así que las primeras posiciones son las que de verdad componen el producto. De ahí salen las tres cosas que un algoritmo detecta sin esfuerzo y que un comprador con prisa no detectaba:

• El término de categoría. «Cereales», «subproductos de origen vegetal», «aceites y grasas», «carnes y derivados». Son categorías legales y perfectamente correctas, pero no dicen qué hay dentro y permiten cambiar el contenido sin cambiar la etiqueta.
• El troceado. Un mismo cereal declarado en varias entradas —maíz, gluten de maíz, harina de maíz— reparte el peso y ninguna de las tres aparece en primera posición.
• El porcentaje ausente. «Pollo» sin cifra no es lo mismo que «pollo deshidratado 26 %», y la diferencia entre ambos es exactamente la que el algoritmo puede medir.

Nada de esto juzga la calidad de la materia prima. Juzga lo que el fabricante ha decidido contar.

Qué sale al medir un catálogo entero

Aquí están los datos que aportamos a este artículo, y que no están publicados en ningún otro sitio. Muestra: 54.982 fichas de producto con lista de ingredientes, de un catálogo de 56.814, medidas el 28 de septiembre de 2026. Incluye seco, húmedo y snacks para perro y gato del mercado español, portugués y latinoamericano.

Tres lecturas para su negocio:

Una de cada cinco referencias es opaca donde más pesa. No ilegal: opaca. Ese 19,1 % es el que peor aguanta una pantalla, porque el tutor no ve un matiz técnico, ve que no se le dice qué está comprando.

Cuatro de cada diez no declaran cuánto llevan de su ingrediente principal. Es el dato que más nos sorprendió, porque declararlo no cuesta nada al que tiene un buen producto. Quien no lo declara compite en desventaja frente a quien sí, y la desventaja solo se nota cuando alguien los pone uno al lado del otro.

Un tercio no dice si es un alimento completo. Para una clínica veterinaria esto es más grave que cualquier nota: un alimento complementario dado como único sostén nutricional es un problema clínico, no de marketing.

Y un hallazgo que no esperábamos: la etiqueta de gato es sistemáticamente más vaga que la de perro — 22,2 % de términos de categoría en las primeras posiciones frente al 16,7 % del perro, sobre 20.935 y 33.011 fichas respectivamente. No tenemos una explicación sólida para esa diferencia y nos interesaría leer la de quien formule.

Qué puede hacer una marca o una tienda

Lo que sube la nota es exactamente lo mismo que hace el producto más honesto, y eso es una suerte: no hay que optimizar para el algoritmo, hay que contar mejor lo que ya se hace.

• Declarar el porcentaje del ingrediente principal. Es la medida de mayor efecto y menor coste. Si el producto es bueno, el número lo demuestra solo.
• Concretar las categorías. «Grasa de pollo» en lugar de «aceites y grasas». Si el origen varía por lote, decirlo también es una respuesta.
• Declarar el estándar. Completo o complementario, y según qué guía. Un tercio del mercado se lo está callando.
• Para el retail: anticiparse. Saber qué puntúan sus referencias antes de que se lo diga un cliente. Una tienda que puede explicar por qué un producto de 60 es adecuado para un perro concreto vende mejor que una que solo puede negar el número.

Los límites, dichos por nosotros mismos

Sería deshonesto terminar sin esto.

Una nota lee la etiqueta, no el producto. No mide digestibilidad, ni calidad real de la materia prima, ni control de proveedores, ni si la planta cumple lo que dice cumplir. Un fabricante escrupuloso con una etiqueta escueta puntúa peor que uno mediocre con una etiqueta locuaz, y eso es una limitación de método, no una opinión sobre nadie.

Tampoco sustituye al veterinario, y ninguna nota debería pesar más que una prescripción.

Nuestra postura es que el dato se publique con su definición al lado para que se pueda discutir. Si alguien que formula piensa que una de estas cifras está mal medida, nos interesa más esa conversación que el propio dato.

Petiqueta es un proyecto independiente desarrollado en España. Ninguna marca paga por su puntuación ni puede modificarla. El proyecto se financia con suscripciones voluntarias de los usuarios y con enlaces de afiliación a tiendas, señalizados como tales, que no intervienen en el cálculo de la nota. La metodología completa es pública en petiqueta.es/metodologia.

Fuentes

• Cifras de Yuka (usuarios, países y tamaño de base de datos): datos publicados por la propia compañía — yuka.io
• Orden de los ingredientes por peso decreciente: Reglamento (CE) n.º 767/2009 sobre comercialización y utilización de piensos
• Estándares de adecuación nutricional: FEDIAF Nutritional Guidelines y AAFCO Nutrient Profiles
• Datos del catálogo: medición propia sobre 54.982 fichas con lista de ingredientes, 28 de septiembre de 2026. Metodología y definiciones en petiqueta.es/metodologia