Cómo automatizar su flujo de trabajo de Google Ads con la API CHATGPT

Si todavía solo está copiando las indicaciones para pasar a ChatGPT para escribir una copia de anuncios, se está perdiendo la oportunidad real: usar la API CHATGPT para automatizar tareas repetitivas y que llevan mucho tiempo dentro de su flujo de trabajo de Google Ads.

En mi agencia, hemos utilizado GPT-4O en scripts, hojas de Google y aplicaciones personalizadas para resolver problemas reales, desde la limpieza de alimentos de compras para buscar auditorías de residuos a términos hasta revisiones de rendimiento en cuentas enteras.

Este artículo le muestra cómo configurar la API, usarla de manera segura y eficiente, y aplicarlo a flujos de trabajo PPC de alto impacto.

Paso 1: Obtenga acceso a la API CHATGPT

Para usar GPT en sus propios scripts o aplicaciones, necesitará acceso a la API de OpenAI. Esto no es lo mismo que usar CHATGPT en un navegador: la API le brinda un control programático directo.

Aquí está cómo comenzar:

• Cree una cuenta gratuita de Operai: plataforma.openai.com/signup
• Generar una clave API:
  • Ir a Llaves de API.
  • Hacer clic Crea una nueva clave secreta.
  • Guarde la llave en algún lugar seguro. No podrás volver a verlo.

Su clave API es privada y sensible. Cualquier persona con acceso puede usar el saldo de su cuenta, así que trátelo como una contraseña.

Lo que cuesta (y lo que debe presupuestar para las pruebas)

La API de ChatGPT es de pago por uso. Al momento de escribir, GPT-4O (el modelo más rápido y rentable) cuesta:

• $ 0.005 por 1,000 tokens de entrada.
• $ 0.015 por 1,000 tokens de salida.

1,000 tokens son aproximadamente 750 palabras de entrada/salida combinadas. La mayoría de las indicaciones simples cuestan menos de $ 0.01 por llamada.

Para las pruebas:

• Comience por establecer un crédito prepaga de $ 25– $ 50. Eso es suficiente para prototipos, construir e incluso ejecutar scripts de producción de luz durante algunas semanas.
• Monitorear el uso de Facturación> uso.
• Establecer un límite de uso en Facturación> límites para evitar sorpresas.

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Paso 2: Elija dónde usará la API

Puede llamar a la API desde diferentes entornos dependiendo de su nivel de comodidad y flujo de trabajo:

Si está trabajando en los anuncios de Google y tirando datos en hojas, el script de aplicaciones es un punto de entrada fácil.

Paso 3: llame a la API CHATGPT (ejemplo en el script de Google Apps)

Aquí hay una implementación básica de llamar a GPT-4O desde Google Sheets:

function callChatGPT(prompt) 

  const apiKey = 'sk-...'; // Your API key

  const url="https://api.openai.com/v1/chat/completions";

  const payload = 

    model: 'gpt-4o',

    messages: [

       role: 'system', content: 'You are a Google Ads expert.' ,

       role: 'user', content: prompt 

    ],

    temperature: 0.3

  ;

  const options = 

    method: 'post',

    contentType: 'application/json',

    headers: 

      Authorization: 'Bearer ' + apiKey

    ,

    payload: JSON.stringify(payload)

  ;

  const response = UrlFetchApp.fetch(url, options);

  const json = JSON.parse(response.getContentText());

  return json.choices[0].message.content;

Luego en una celda:

=callChatGPT("Analyze Nike's top 50 non-converting search terms from Performance Max")

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Paso 4: Mejores prácticas de eficiencia

Para mantener las cosas funcionando sin problemas (y de manera rentable), siga estos consejos:

• L por lote de sus entradas: Grupo 5-20 títulos o términos de búsqueda en una solicitud.
• Utilice las indicaciones del sistema: Establezca el papel claramente (“usted es un estratega de anuncios en Google para Nike”).
• Temperatura más baja (0–0.3): mantiene las salidas consistentes y evita la alucinación.
• Longitud de respuesta de control: Solicite un formato de salida específico o un recuento de palabras cuando sea necesario.
• Casos de borde de prueba: Ejecute entradas desordenadas a través de manualmente para ver cómo responde GPT.

Casos de uso del mundo real para anuncios de Google

Para demostrar cómo funciona esto en la práctica, recorreré algunos casos de uso real usando Nike como ejemplo ilustrativo.

Para mayor claridad, no estoy afiliado a Nike, y estos ejemplos son hipotéticos.

Se utilizan para mostrar cómo se aplican estas técnicas a las cuentas de anuncios de Google de nivel empresarial con grandes catálogos de productos y campañas de alto volumen.

Caso de uso 1: Optimización de la alimentación de compras

La alimentación del producto de Nike es enorme: zapatos, ropa, equipo, accesorios, todo en docenas de variantes.

Los títulos de productos que no están bien estructurados pueden provocar poca visibilidad o impresiones irrelevantes.

Usando GPT-4O, puede reescribir los títulos de productos a escala utilizando esta estructura:

Reescribir el título del producto para incluir género, tipo de producto, función principal y marca. Formato como: [Gender] [Product Type] with [Feature] | Nike.

• Antes: “Air Zoom Pegasus 40”
• Después: “Las zapatillas para hombres con amortiguación receptiva | Nike Air Zoom Pegasus 40”

Ejecutamos este flujo de trabajo en las hojas de Google usando GPT a través del script APPS.

Los títulos de salida fueron más alineados con palabras clave, más descriptivas y se desempeñaron mejor en los anuncios de compras, aumentando el CTR y mejorar la relevancia del partido.

Caso de uso 2: Búsqueda de auditoría de residuos de término en el rendimiento Max

Las campañas de rendimiento de Nike Max generan grandes volúmenes de datos de términos de búsqueda, gran parte de ellos irrelevante.

Revisarlo manualmente es ineficiente e inconsistente.

Nuestro enfoque:

• Involucre los términos de gasto superior con conversiones cero.
• Use GPT para analizar y clasificar temas de residuos.

Ejemplo indicador:

• “Está auditando los términos de búsqueda de rendimiento Max de Nike. Agrupe lo siguiente en temas como el tráfico de la competencia, las búsquedas de empleo o las consultas no calificadas. Devuelva un resumen y ejemplos”.

Salida GPT:

• Búsquedas de la competencia: “ADIDAS Running Shoes”, “Under Armour Basketball Gear”.
• Carreras: “Aplicación de empleo de Nike Warehouse”, “Trabajos minoristas en Nike”.
• Bricolaje/informativo: “Cómo limpiar los zapatos Nike”, “Las mejores zapatillas para correr para pies planos”.

Utilizamos esta salida para generar ideas de palabras clave negativas, refinar la orientación y crear alertas semanales si los desechos pasa un umbral.

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Caso de uso 3: Automatización de auditoría de Google ADS para campañas de la marca Nike

Hemos creado una herramienta que combina la API de Google ADS con GPT-4O para ejecutar auditorías de cuenta completa.

En el caso de Nike, utilizamos GPT para interpretar las banderas de rendimiento extraídas de las consultas de API como:

• Palabras clave de alto gasto con puntaje de calidad <5.
• Las campañas que pierden participación de impresión debido al presupuesto.
• Desequilibrios de CPA a nivel de dispositivo.
• Enlaces de sitio no utilizados o extensiones de anuncios.

Ejemplo indicador:

• “La campaña de marca de Nike tiene 14 palabras clave que gastan más de $ 1,000/mes con un puntaje de calidad de 3. Sugerir hipótesis para un bajo rendimiento y qué cambios debemos considerar”.

Respuesta GPT:

• La copia del anuncio probablemente falta modificadores de marca (por ejemplo, “Nike Outlet”, “Nike Store Near Me”).
• No más coincidencia: las consultas pueden estar basadas en la ubicación, pero la página está centrada en el producto.
• Alto tráfico móvil + Tiempo de carga lenta = Paso de experiencia de la página de destino deficiente.

Esta salida se agrega directamente a un mazo de diapositivas de Google utilizada para revisiones internas y QBR de clientes.

Uso de la API CHATGPT para la automatización de anuncios de Google de alto impacto

ChatGPT no es solo un asistente de escritura, es un motor de automatización.

La clave no es pedirle a GPT que haga su trabajo.

La clave es conectar GPT a los lugares donde la repetición te ralentiza:

• Limpieza de datos de alimentación.
• Resumiendo informes ruidosos.
• Generando hipótesis.
• Proporcionando análisis estructurado a escala.

No necesita ser un desarrollador para usar la API. El script y las hojas de Google Apps son lo suficientemente potentes como para ejecutar flujos de trabajo reales hoy.

Una vez que vea los ahorros de tiempo, y la calidad de las salidas GPT-4O cuando se estructura correctamente, es difícil volver.

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