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.
DIVE MÁS: 4 formas de conectar sus datos de anuncios a una IA generativa para PPC más inteligente
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:
Herramienta
Mejor para
Dificultad
Script de Google Apps
Informes basados en hojas, trabajo de alimentación
Principiante
Pitón
Lógica de auditoría, generación de informes
Intermedio
Nodo.js
Aplicaciones web, paneles, lotes asíncronos
Avanzado
Con más zapas
Integraciones GPT livianas (sin código)
Principiante
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:
=callChatGPT("Analyze Nike's top 50 non-converting search terms from Performance Max")
DIG MÁS: Aprovechando la IA generativa en los scripts de anuncios para la optimización de anuncios de Google
Obtenga la búsqueda del boletín en los que los especialistas en marketing confíen.
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.
DIG más: cómo la IA realiza auditorías de búsqueda pagas más rápido y mejor
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.
DIGER MÁS: Top Tools and Tactics que debe usar en PPC
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No creo que haya seguido a sabiendas una receta a la carta. Para mí, hornear siempre ha sido divertido, desordenado y tonto. Una excusa para comer glaseado directamente del tazón, luego reír cuando nada se levanta o una bandeja de galletas se fusiona en una galleta gigante porque colé la masa en la bandeja en grupos que estaban demasiado juntos.
Entonces, cuando me pidieron que probara el modo de voz avanzado de Chatgpt mientras hornear y luego escribir sobre él, estaba ansioso por ver cómo mi enfoque caótico encajaría con el robótico de Chatgpt.
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La carne de res de Sam Altman versus Elon Musk ahora es todo menos cortés. En febrero, Musk lanzó una granada de adquisición de $ 97.4 mil millones en Operai, a la que Altman respondió en X con un “No gracias, pero compraremos Twitter por $ 9.74 mil millones si lo desea”.
X no fue comprado, pero Altman está construyendo su competidor.
Operai ha estado dibujando su propio patio de recreo de estilo X durante meses, lo suficiente como para que los expertos ahora hablen sobre el lanzamiento de la nueva red social en términos de cuandono si.
En febrero, después de que Meta anunció planes para construir una aplicación independiente para que su asistente de IA rivalice con la aplicación Chatgpt, Altman volvió a disparar en X: “Está bien, tal vez hagamos una aplicación social”.
Luego se filtró el 15 de abril de que un prototipo interno de Operai que combina un feed social con las capacidades de generación de imágenes de Chatgpt estaba en revisión. Más fuentes fueron tan lejos como para confirmar que, más allá de este prototipo, Operai ahora estaba “considerando” un rival completo de X.
Esta red social empuja las tierras en un momento crucial cuando los modelos de IA se están volviendo comerciales, el monopolio de las redes sociales de Meta muestra signos de vulnerabilidad, y la integración de hardware está surgiendo como un diferenciador clave.
Al combinar tres elementos, una plataforma social construida de forma nativa para la IA, el diseñador tecnológico de clase mundial Jony Ive y los dispositivos complementarios especialmente diseñados, OpenAi se está posicionando en la intersección de las tres tendencias poderosas.
Si la compañía logra este juego de redes sociales con éxito, atrapará a otros gigantes tecnológicos de pie plano, tanto que estoy convencido de que estamos presenciando las primeras salvas de una revolución de las redes sociales en toda regla.
AI-First Social Media
En lugar de simplemente conectar a los usuarios para compartir contenido, el prototipo de red social de OpenAI aparece diseñado para aprovechar la IA para mejorar el proceso de creación de contenido en sí. En lugar de “compartir y luego desplazarse”, la IA salta en el minuto uno para ayudar hacer el post.
Esto es similar a la integración de Grok de X: si lo ha usado, notará rápidamente que a la gente le encanta que la IA diga algo estúpido para que puedan compartir la salida y ver que su publicación se vuelve viral.
El equivalente aquí para OpenAI es aprovechar sus capacidades de generación de imágenes favoritas de los fanáticos en un entorno social. En la primera semana de la disponibilidad de la herramienta, más de 130 millones de usuarios de ChatGPT crearon más de 700 millones de imágenes. Esta adopción masiva indica un interés significativo de los usuarios en compartir contenido visual generado por IA, de la misma manera que las personas ya comparten contenido escrito generado por IA en X.
Sin embargo, lejos de ser otro clon X, la red social de OpenAi se perfila como algo completamente nuevo. Esto es lo que he reconstruido hasta ahora:
La creación de contenido asistida por AI-AI-AI-Capacidades de generación de imágenes de Chatgpt
Un feed social para compartir e interactuar con contenido generado por IA
Integración con las capacidades de IA existentes de OpenAI y potencialmente su base de usuarios
Guardacas de seguridad similares a las utilizadas en la generación de imágenes de Chatgpt
También es probable que haya un componente de hardware para la red.
El 21 de mayo, Openai anunció su adquisición de IO, una compañía de hardware fundada por el ex jefe de diseño de Apple, Jony Ive. El acuerdo, valorado en casi $ 6.5 mil millones en una transacción de todo el stock, lleva aproximadamente 55 ingenieros de hardware, desarrolladores de software y expertos en fabricación al redil OpenAI.
Los primeros dispositivos después de la adquisición se lanzarán en 2026, pero no serán reemplazos de teléfonos inteligentes. Se mencionaron algunos detalles sobre la tecnología, incluido que será de bolsillo, contextualmente consciente, sin pantalla y no un par de gafas inteligentes, en una llamada interna de OpenAI.
La conexión entre esta iniciativa de hardware y las ambiciones de redes sociales de OpenAI es estratégicamente significativa. Estoy convencido de que al desarrollar una plataforma social y dispositivos complementarios, OpenAi se está posicionando para crear un ecosistema totalmente integrado donde las experiencias sociales con IA se optimizan para el hardware especialmente diseñado.
Es el clásico libro de jugadas de Apple, solo esta vez el principio de organización es pura IA.
Además, si bien IVE no se unirá a OpenAi directamente, su firma de diseño, LoveFrom, continuará siendo independiente, la asociación verá Love de “Take Onge para todos los OpenAi, incluido su software”. La experiencia estética y de usuario de la red social de OpenAI, sin duda, se beneficiará de la reconocida sensibilidad de diseño de Ive.
“La IA es una tecnología increíble, pero las grandes herramientas requieren trabajo en la intersección de la tecnología, el diseño y la comprensión de las personas y el mundo”, dijo Altman en un comunicado anunciando la adquisición de IO.
El contramardo de IO de Google
Google es, sin duda, uno de los mayores competidores de Openai en el espacio de IA, y en I/O 2025 (casualmente celebrado el mismo día que OpenAI anunció la adquisición de IO), el gigante de la búsqueda presentó actualizaciones de IA significativas e impresionantes.
Dos grandes fueron la integración de Gemini en Chrome para los usuarios de escritorio y el anuncio del “modo de agente”, una característica experimental donde los usuarios simplemente pueden describir su objetivo final y Gemini puede trabajar de manera autónoma para lograrlo. Esta capacidad refleja el tipo de experiencia asistida por AI-AI que las fuentes dicen que OpenAi se está incorporando a su red social.
Según la publicación oficial de blog de E/S 2025 de Google, Gemini 2.5 Pro es ahora el modelo líder mundial en las tablas de clasificación Webdev Arena y Lmarena, y en base a mi experiencia personal utilizando los modelos de Google con puntos de referencia de rendimiento específicamente en la mente, están liderando en muchos aspectos. La publicación también señala que la aplicación Gemini ahora tiene más de 400 millones de usuarios activos mensuales, una base de usuarios lo suficientemente masiva como para ponerla en competencia directa con ChatGPT.
Sin embargo, si bien estos avances posicionan a Google como una amenaza para el creciente ecosistema de inteligencia artificial de Openii, también sugieren que la estrategia de la compañía es continuar mejorando sus productos existentes con IA en lugar de tratar de competir directamente en el espacio de redes sociales.
Un imperio debilitante
En cuanto al rey de ese espacio, meta, está avanzando con los esfuerzos para defender su territorio contra los avances de OpenAi.
Durante una llamada de ganancias del primer trimestre de 2025 el 30 de abril, el CEO Mark Zuckerberg describió una estrategia integral de IA. “Estamos haciendo un buen progreso en las gafas de IA y la meta ai, que ahora tiene casi mil millones de activos mensuales”, dijo Zuck a los inversores, según la transcripción de la llamada. Este hito pone al asistente de IA de Meta a la par de Géminis de Google en términos de adopción del usuario, y potencialmente antes de ChatGPT.
La familia de modelos de Meta’s Llama 4 ha visto una notable adopción, y Meta dijo en marzo de 2025 que Llama había alcanzado las 1 mil millones de descargas. El día antes de la llamada de ganancias, la compañía lanzó una aplicación Meta AI dedicada construida con Llama 4, llamándola “un primer paso para construir una IA más personal”. Esta aplicación independiente representa un desafío directo a ChatGPT y, por extensión, los planes de redes sociales de OpenAI.
Operai puede posicionarse como una alternativa fresca y nativa de AI a las experiencias sociales existentes de Meta.
Sin embargo, aunque sigue siendo dominante en el espacio de redes sociales, Meta muestra signos de vulnerabilidad.
La compañía parece firme en su creencia de que las experiencias sociales en última instancia abarcarán tanto los asistentes de IA como los mundos virtuales inmersivos, como lo demuestran su continua inversión en los mundos de horizonte. Esta visión de la realidad virtual social pronto puede competir directamente con las iniciativas de hardware y redes de hardware de Openai, pero la inversión aún no ha producido rendimientos significativos: en el primer trimestre de 2025, la División de Laboratorios VR de Meta informó otras pérdidas de $ 4.2 mil millones.
El pivote de Meta a la IA también sugiere una postura defensiva contra las amenazas emergentes, como OpenAi y Anthrope. Esto crea una apertura estratégica para la nueva red social de Openai: puede posicionarse como una alternativa nueva y nativa de AI a las plataformas heredadas de Meta y las experiencias sociales existentes, que se están modificando con capacidades de IA.
Antrópico como el retador
Hablando de antrópico, el día después de la salpicadura de Altman, el paisaje de IA se volvió aún más competitivo con la inauguración de la startup de Claude 4 y la introducción de dos nuevos modelos: Claude Opus 4 y Claude Sonnet 4.
“Claude Opus 4 es el mejor modelo de codificación del mundo, con un rendimiento sostenido en tareas complejas y de larga duración y flujos de trabajo de agentes”, compartió Anthrope en su anuncio de lanzamiento. La compañía respaldó este reclamo con impresionantes puntos de referencia: 72.5% de precisión en el punto de referencia de ingeniería de software y 43.2% en el banco terminal. He revisado los puntos de referencia y ya he usado Claude 4 en mi IDE para tareas de codificación compleja y estoy convencido de que estamos en un punto de inflexión para los modelos de codificación de IA.
Lo que hace que Claude 4 sea particularmente relevante para las ambiciones de las redes sociales de OpenAi es su capacidad mejorada de trabajar continuamente durante varias horas, una capacidad que podría permitir agentes de IA más sofisticados dentro de las plataformas sociales. Según Anthrope, Claude Opus 4 puede mantener el enfoque en las tareas que requieren “miles de pasos”, superando drásticamente los modelos anteriores.
Este lanzamiento de Claude 4 subraya una realidad estratégica crítica para OpenAI: los modelos de IA en sí mismos se están volviendo rápidamente comerciantes.
Con múltiples compañías que ahora ofrecen potentes capacidades de IA de última generación, la tecnología subyacente por sí sola ya no es un diferenciador suficiente. Esta mercantilización hace que el juego de red social de OpenAI sea cada vez más importante como una forma de crear una posición de mercado única y defendible. Controlando ambos modelos de IA y La plataforma social donde los usuarios interactúan con ellos, OpenAi puede crear un valor que va más allá de lo que es posible solo con los modelos.
Las apuestas sociales
Y luego están los datos. Siempre los datos.
Las interacciones de los usuarios en tiempo real son invaluables para capacitar a los futuros modelos de IA: son como el oro digital en un mundo ahora invadido por AI SLOP. Una red social proporciona a su propietario un suministro constante de estos datos, que solo se volverán más valiosos a medida que las capacidades del modelo base converjan entre los competidores.
X y Meta ya están obteniendo estos datos de capacitación únicos en tiempo real de sus redes. Operai lo necesita, y la adquisición de IO de Ive podría agregar un diseño de clase mundial y hardware dedicado a sus ofertas de redes sociales, ayudando a atraer a los usuarios.
A medida que los principales jugadores de inteligencia artificial, OpenAi, Google, Meta y Anthrope, continúan evolucionando sus estrategias y capacidades, las líneas entre asistentes de IA, redes sociales y dispositivos de hardware son cada vez más borrosos. Creo que estamos presenciando no solo mejoras incrementales en la tecnología de IA, sino también la aparición de una categoría completamente nueva de productos y experiencias que podrían remodelar fundamentalmente la forma en que interactuamos con las redes sociales.
Nos guste o no, los ojos de IA ahora están en nuestros feeds.
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Los chatbots de IA están evolucionando rápidamente con actualizaciones que ocurren constantemente de los nombres más familiares en Big Tech. Una vez más, Deepseek de China se encuentra entre los últimos en unirse a la carrera de primer nivel con un contexto de 128k, lo que significa que puede manejar conversaciones más largas y documentos más complejos.
Con la reciente actualización de su modelo R1, Deepseek se está posicionando como un competidor serio para Chatgpt, Claude y Gemini.
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