Diplomado de Pauta y Campañas Digitales con Inteligencia Artificial.

• Estructura del funnel y definición de objetivos por etapa.
• Cálculo de CAC por canal y por campaña.
• Cálculo de LTV y relación LTV sobre CAC.
• ROAS por plataforma y sus límites.
• MER: cálculo, interpretación y diferencia con el ROAS.
• Margen de contribución y punto de equilibrio de una campaña.
• Criterios para asignar presupuesto entre canales.

Al terminarCalcular el CAC máximo que soporta un producto y determinar con datos de margen si una campaña es rentable.

• Definición de eventos y conversiones en GA4.
• Configuración de conversiones en Google Ads y en Meta Ads.
• Diferencias entre las conversiones de plataforma y las de GA4.
• Estructura de UTMs y convenciones de nomenclatura.
• Verificación de que una conversión registra lo que declara registrar.
• Errores frecuentes: doble conteo, eventos duplicados, conversiones sin valor y tráfico sin atribuir.

Al terminarAuditar la medición de una cuenta y determinar si los datos sobre los que se optimiza son confiables.

• Procedimiento de auditoría de una cuenta de pago.
• Separación del origen del problema: campaña, creatividad, página de destino o medición.
• Indicadores que señalan cada tipo de problema.
• Auditoría de una cuenta real durante la clase.
• Documentación del diagnóstico y sustentación de la conclusión.

Al terminarRevisar una cuenta que no rinde, determinar la causa y sustentarla.

• Arquitectura de cuenta: criterios para agrupar campañas y grupos de anuncios.
• Intención de búsqueda y su relación con la estructura.
• Investigación de palabras clave.
• Tipos de concordancia y su comportamiento actual.
• Palabras clave negativas: criterios, listas compartidas y mantenimiento.
• Anuncios adaptables de búsqueda: recursos, fijación y calificación.
• Nivel de calidad: componentes y cuáles se pueden modificar.

Al terminarEstructurar una cuenta de búsqueda desde cero y depurar el tráfico de una cuenta existente.

• Estrategias de puja automática disponibles y cuándo aplica cada una.
• Señales que recibe el algoritmo y señales que se le pueden enviar.
• Value-based bidding: envío de valor de conversión y conversiones con valores diferenciados.
• Performance Max: estructura, grupos de recursos y señales de público.
• Feeds de producto y su relación con Shopping y Performance Max.
• Diagnóstico de una campaña Performance Max que deja de rendir.
• Escalamiento de presupuesto sin reiniciar la fase de aprendizaje.

Al terminarConfigurar value-based bidding y diagnosticar una campaña automatizada.

• Estructura de campañas actual y consolidación de conjuntos de anuncios.
• Advantage+: campañas de compras y opciones de automatización.
• Públicos personalizados, similares y de interacción.
• Señales que utiliza el algoritmo de entrega.
• Segmentación amplia frente a segmentación detallada.
• Estructura de campañas por etapa de funnel.

Al terminarEstructurar una cuenta de Meta Ads con criterio sobre qué automatizar y qué mantener bajo control manual.

• Conceptos creativos y ganchos: tipos y construcción.
• Formatos por plataforma y especificaciones técnicas.
• Diseño de pruebas creativas: variables, volumen y duración.
• Lectura de resultados de una prueba creativa.
• Fatiga creativa: indicadores y frecuencia de renovación.
• Producción de variaciones con herramientas de inteligencia artificial.

Al terminarDiseñar y ejecutar una prueba creativa y determinar cuándo renovar las piezas.

• Lectura de resultados y decisiones de pausa, ajuste o escalamiento.
• Escalamiento vertical y horizontal: procedimiento y riesgos de cada uno.
• Gestión de presupuesto entre conjuntos de anuncios.
• TikTok Ads: estructura de cuenta y diferencias con Meta Ads.
• Contenido nativo, Creator Ads y contenido generado por usuarios.

Al terminarEscalar una campaña sin perder eficiencia y operar una cuenta de TikTok Ads.

• Estructura de campañas y objetivos disponibles.
• Segmentación por cargo, aptitud, función, antigüedad, sector y tamaño de empresa.
• Combinación de atributos y construcción de públicos coincidentes.
• Lead Gen Forms frente a tráfico a sitio propio.
• Campañas de generación de demanda y ABM con listas de empresas.
• Métricas de ciclo largo y por qué el CPL no basta para evaluar B2B.

Al terminarConstruir públicos B2B en LinkedIn y medir su resultado sobre oportunidades comerciales.

• Análisis de datos de campaña con Claude y ChatGPT.
• Investigación de mercado y de competencia.
• Formulación de hipótesis de optimización a partir de datos propios.
• Redacción y generación de variaciones de textos de anuncio.
• Límites: qué no se puede delegar y cómo verificar una respuesta.

Al terminarAnalizar una cuenta con un modelo de lenguaje y producir hipótesis verificables.

• Qué es MCP y qué problema resuelve.
• Instalación y configuración del entorno de trabajo.
• Conexión a las fuentes de datos de las cuentas de campaña.
• Consultas sobre datos propios.

Al terminarTener un entorno de trabajo conectado a los datos de sus propias cuentas.

• Construcción de un agente de análisis de campañas.
• Automatización de reportes recurrentes.
• Encadenamiento de flujos de trabajo.
• Programación de ejecuciones y control de resultados.

Al terminarUn reporte automatizado funcionando sobre una cuenta propia.

• Google Tag Manager: contenedores, etiquetas, activadores y variables.
• Data Layer: estructura e implementación.
• Meta CAPI: configuración, envío de eventos y verificación de calidad.
• Enhanced Conversions de Google Ads.
• Datos de origen propio y su uso en las plataformas.
• Medición del lado del servidor: arquitectura, costos y casos donde aplica.

Al terminarImplementar CAPI y Enhanced Conversions, y evaluar si un proyecto requiere medición del lado del servidor.

• Modelos de atribución disponibles y límites de cada uno.
• Diferencia entre atribución declarada y contribución real.
• Pruebas de incrementalidad: diseño, ejecución y lectura.
• Pruebas A/B: diseño, tamaño de muestra y duración.
• Análisis de cohortes.
• Construcción de tableros para decisiones de inversión.

Al terminarDiseñar una prueba de incrementalidad y establecer qué inversión produjo qué resultado.

• Plan de medios sobre un caso real: canales, presupuesto y distribución.
• Plan de medición asociado al plan de medios.
• Propuesta creativa y plan de pruebas.
• Proyección de resultados.
• Estrategia de optimización para los primeros 90 días.
• Presentación y sustentación del proyecto ante un panel.

Al terminarUn plan de medios completo, con medición, creatividades y proyección, sustentado.