Lee tus métricas de ads y decide sin liarte

Antes de nada: mide bien (sin esto, todo lo demás es basura)

Hay una ley de oro en esto: basura entra, basura sale (en inglés lo llaman garbage in, garbage out). Si los datos que entran están mal, da igual lo lista que sea la IA: te dará una conclusión preciosa y completamente equivocada. Así que antes de analizar nada, asegura que estás midiendo de verdad lo que pasa en tu negocio.

Imagina que tu tienda es una caja registradora. Si la registradora no anota las ventas, al final del día no sabes cuánto entró: solo ves a gente pasar por la puerta. El píxel y las conversiones son esa registradora. Esto es lo mínimo que tienes que tener montado:

• Píxel instalado — el trocito de código que le avisa a Meta o Google de lo que hace la gente en tu web (que vio un producto, que compró, que dejó sus datos).
• API de Conversiones (Meta) — la copia de seguridad de ese aviso. Como hoy los navegadores bloquean cosas, sin la API se te pierden ventas que sí ocurrieron. Es montar la puerta de delante (píxel) y la de atrás (API) para que no se escape ninguna.
• Todo a través de Google Tag Manager (GTM) — el cuadro de mandos donde controlas todas las etiquetas sin tocar código cada vez: ahí montas GA4 y marcas tus eventos de conversión (compra, lead, etc.).

Sin esto, decides a ciegas: las plataformas no saben qué funcionó, optimizan hacia el sitio equivocado y la IA analiza datos rotos. Primero la medición. Siempre.

Consigue los datos (2 caminos)

Para que la IA analice, primero hay que ponerle los datos delante. Tienes dos caminos: uno sencillo (descargar) y otro más avanzado (conectar en vivo). Cualquiera de los dos vale.

· Camino A (el más fácil) · DESCARGA. Entra en tu administrador de anuncios y exporta dos cosas:

• El historial de campañas y resultados del periodo que quieras analizar (la última semana, el último mes…). Funciona igual en Meta Ads, TikTok Ads y Google Ads: hay un botón de exportar a Excel/CSV.
• El historial de cambios — qué tocaste y cuándo (subiste presupuesto el día 8, pausaste un anuncio el día 12…). Esto es oro: así la IA puede unir causa y efecto, no solo ver el resultado a secas.

Con esos dos archivos ya tienes todo lo que la IA necesita. Para la mayoría de negocios, con el Camino A es suficiente.

· Camino B · MCP (datos en vivo). Un MCP es como darle a la IA una llave para que entre ella misma a tu cuenta y lea los datos al momento, sin que tú descargues nada. Puedes usar el MCP oficial de Meta o herramientas que conectan varias fuentes a la vez como Windsor.ai. Paso a paso básico:

• Instálalo en tu IA con un comando del tipo claude mcp add nombre-del-mcp ... (cada herramienta te da el suyo exacto, solo copias y pegas).
• La primera vez te pedirá autorizar el acceso por OAuth: se abre una ventana, entras con tu cuenta de Meta/Google y le das permiso. Igual que cuando entras a una app "con tu cuenta de Google".
• Listo: a partir de ahí le pides "léeme las campañas de la última semana" y la IA las saca sola.

El Camino B es más cómodo si vas a analizar muy seguido, pero tiene algo más de montaje. Si no quieres complicarte, quédate con el Camino A y a correr.

Mira solo las métricas que deciden

El panel te enseña 40 columnas y casi todas dan igual. Las que importan dependen de lo que vendas. Quédate con la lista que sea tu caso:

Si tienes ecommerce (vendes producto):

• CPA real — cuánto te cuesta de verdad conseguir una venta.
• ROAS — cuántos euros vendes por cada euro que inviertes (ROAS 3 = vendes 3 € por cada 1 € gastado).
• Ticket medio (AOV) — cuánto deja de media cada pedido.
• % de inversión sobre ventas — qué parte de lo que facturas se va en anuncios.
• Tasa de conversión — de los que llegan, cuántos compran.
• Ventas / ingresos — el dinero que entra, al final del día lo que cuenta.

Si captas leads (vendes un servicio, cierras por teléfono o presupuesto):

• Coste por lead (CPL) — cuánto te cuesta cada contacto nuevo.
• Coste por lead cualificado — lo mismo, pero contando solo los que de verdad sirven (no curiosos).
• Tasa lead→cliente — de cada 10 contactos, cuántos acaban comprando.
• CAC (coste de adquisición de cliente) — cuánto te cuesta, al final, conseguir UN cliente que paga.
• Volumen de leads — cuántos contactos te entran.

Y lo que NO miras para decidir: likes, alcance, impresiones, comentarios. Son métricas de vanidad: te hacen sentir bien pero no pagan facturas. Para tu coste real por venta hay un detalle que casi nadie hace bien: cada plataforma se atribuye ventas que también se atribuye otra, así que la suma engaña. Calcula tu CPA real mezclado (todo lo gastado ÷ pedidos reales de tu tienda) con mi calculadora: Calculadora de Rentabilidad para Ecommerce (gratis). Metes tus números y te saca el CPA real y el beneficio neto en segundos.

El prompt maestro: que la IA analice y te diga qué hacer

Aquí está el corazón de todo. Le das a la IA tus datos exportados (o conectados por MCP) + el historial de cambios + el contexto de tu negocio, y le pides que haga el trabajo de analista por ti: que una los cambios con los resultados y te devuelva acciones, no gráficos. Copia este prompt, rellena los huecos y pega tus datos:

Actúa como un analista senior de paid media que habla claro, sin tecnicismos, a un dueño de negocio que NO es analista. Tu trabajo es leer datos que un humano no puede procesar a mano y darme decisiones concretas, no un informe técnico.

Te voy a pasar tres cosas: (1) los datos de mis campañas, (2) el historial de cambios que hice, y (3) el contexto de mi negocio.

Con eso quiero que me devuelvas, en este orden y en lenguaje sencillo:

1) QUÉ CAMBIOS FUERON BUENOS O MALOS: cruza el historial de cambios con los resultados y dime qué decisiones mías mejoraron las cosas y cuáles las empeoraron (ej. "subir presupuesto el día 8 disparó el coste por venta: fue un error").

2) QUÉ HAGO CON CADA CAMPAÑA: clasifícalas en ESCALAR (rinde por debajo de mi objetivo, mete más dinero), PAUSAR (pierde dinero, córtala) o ITERAR (va justa, no toques presupuesto, mejora creatividad/público).

3) MÉTRICAS DE VANIDAD A IGNORAR: dime qué números estoy mirando que no sirven para decidir, para que deje de hacerlo.

4) 3 A 5 ACCIONES CONCRETAS PARA ESTA SEMANA, ordenadas de mayor a menor impacto. Cada una con qué hacer exactamente y por qué.

Reglas: no inventes datos que no estén abajo. Si te falta algún número clave para concluir, dímelo claro en vez de adivinar. Razona con el coste REAL por resultado, no con el que reporta cada plataforma.

=== 1. MIS DATOS (resultados por campaña/conjunto/anuncio) ===
[PEGA TUS DATOS]

=== 2. HISTORIAL DE CAMBIOS (qué toqué y cuándo) ===
[HISTORIAL DE CAMBIOS]

=== 3. CONTEXTO DE MI NEGOCIO ===
[ECOMMERCE/LEADS + MARGEN + OBJETIVO]
(Ej: "Ecommerce. Margen por pedido 40%. Ticket medio 60 €. Objetivo: máximo CPA de 24 € para no perder dinero." · o · "Captación de leads para un servicio. Cada cliente me deja 800 € de beneficio. Cierro 1 de cada 5 leads cualificados. Objetivo: bajar el coste por cliente.")

Rutina semanal (no diaria)

Mirar los números cada hora es el error más caro que existe: ves subidas y bajadas normales del día a día y sobre-reaccionas — pausas un anuncio bueno por una mañana floja. Las plataformas necesitan tiempo para aprender. Es como pesarte cada hora a dieta: te vuelves loco con el agua que bebes, cuando lo que cuenta es la tendencia de la semana.

Por eso, monta una rutina semanal: un día fijo (por ejemplo, los lunes) descargas o conectas los datos, los pasas por el prompt maestro y aplicas las 3-5 acciones. Una vez por semana, con datos suficientes, decidiendo con cabeza fría.

• Si quieres, puedes automatizarlo: con el MCP del Camino B la IA saca los datos sola y solo tienes que leer la conclusión.
• Sirve para decidir en tu propio negocio… o, si gestionas cuentas de otros, para enviarle el análisis a tus clientes como informe claro y accionable.