Cómo funciona

Scrapeamos las vinotecas

Cada noche a las 3 AM (hora Argentina), un workflow corre contra las 61 vinotecas online que tenemos integradas. Leemos sus catálogos públicos vía las APIs estándar de sus plataformas (Tiendanube, WooCommerce, Shopify, VTEX, Magento, PrestaShop) o el HTML cuando no hay API.

Ninguna vinoteca nos da datos privados. Todo lo que leemos es lo mismo que verías vos entrando al sitio.

Matcheamos el mismo vino

El mismo vino se llama distinto en cada tienda: “Zuccardi Concreto Malbec” vs “Vino Concreto Zuccardi 750ml”. Usamos 4 etapas de matching:

• Stage 0 — Código de barras (EAN): si dos tiendas exponen el mismo GTIN, es el mismo vino. Zero falsos positivos.
• Stage 1 — Nombres normalizados: tokens ordenados alfabéticamente + brand + cosecha + formato. Colapsa la mayoría de casos.
• Stage 2 — Embeddings:pasamos los nombres por OpenAI text-embedding-3-small y medimos similitud coseno. Captura casos como “Don David Reserva Malbec” vs “Don David Malbec Reserva”.
• Stage 3 — LLM adjudicator:los pares en “zona gris” (similitud entre 0.85 y 0.93) se los preguntamos a GPT-4o-mini: “¿es el mismo vino?”. Resuelve los casos difíciles.

Filtramos ofertas reales

Muchos catálogos online dejan productos “sin stock” con un precio bajísimo de hace meses. Si contamos ese precio como oferta, te mostramos un “ahorrá 70%” falso. Por eso los precios del grupo (min, max, ahorro) se calculan SOLO con ofertas in-stock. Las sin stock igual aparecen en la ficha, pero con un badge claro y no cuentan.

Te mostramos la comparación

Todo esto se empaqueta en data/snapshot.json y se deploya automáticamente. Cuando entrás a una ficha, ves las tiendas ordenadas de menor a mayor precio, con diferencia porcentual vs el mínimo y CTA para ir directo a la compra.