Alien Road utiliza Claude, la familia de modelos de lenguaje de gran tamaño de Anthropic, como herramienta de trabajo dentro de pasos de campaña definidos: síntesis de investigación, resúmenes de contenido, análisis de documentos largos, controles de calidad y redacción de informes. Cada resultado tiene un revisor humano designado, y los datos del cliente solo pasan por cuentas y configuraciones que cumplen con nuestras reglas de manejo de datos. Claude acelera el trabajo en torno a las decisiones; no toma las decisiones.
¿Qué es Claude y por qué elegirlo para el trabajo de agencia?
Claude es un conjunto de modelos de IA creados por Anthropic, disponibles a través de las aplicaciones de Claude, planes de equipo y empresa, y la API de Claude, incluso a través de Amazon Bedrock y Google Cloud Vertex AI. Maneja texto e imágenes, trabaja con documentos largos y puede usar herramientas cuando se conecta a ellas. Anthropic lanza modelos en niveles, con modelos más grandes para tareas más difíciles y otros más pequeños para velocidad y costo.
Para el trabajo de agencia, tres rasgos importan. Claude maneja bien las entradas largas, por lo que una guía de marca completa o un año de exportaciones de campaña caben en una sola conversación. Sigue instrucciones detalladas de cerca, lo que ayuda con el estilo de la casa y las reglas de cumplimiento. Y su escritura tiende a necesitar menos limpieza en cuanto al tono, aunque todavía necesita verificación de hechos.
¿Dónde encaja Claude en una campaña?
Mapeamos cada campaña en etapas y decidimos dónde ayuda la IA. La lista a continuación muestra las etapas donde usamos a Claude con más frecuencia en un compromiso típico.
- Descubrimiento: resumen de documentos del cliente, informes anteriores, notas de entrevistas y páginas de la competencia
- Estrategia: redacción de opciones de audiencia y mensaje para que el equipo debata
- Contenido: creación de resúmenes, esquemas y borradores iniciales para escritores y editores
- Medios pagados: generación de variaciones de copia de anuncios dentro de los límites de caracteres y las reglas de política
- Análisis: interpretación de datos exportados de Google Ads, Meta, GA4 y CRM
- Controles de calidad: revisión de páginas frente a una lista de verificación antes del lanzamiento
- Informes: redacción de la narrativa en torno a números verificados
Cómo usamos a Claude en el descubrimiento
El descubrimiento solía significar días de lectura. Ahora, un estratega sube el libro de marca del cliente, la presentación de ventas, los informes de campañas anteriores y las transcripciones de entrevistas con las partes interesadas a un proyecto de Claude. Pedimos un resumen estructurado: objetivos declarados, audiencias nombradas, afirmaciones que hace la marca y contradicciones entre documentos.
Las contradicciones son la parte más útil. Cuando la presentación de ventas apunta a una audiencia y el libro de marca a otra, eso se convierte en una pregunta para la reunión de inicio. El estratega todavía lee los documentos clave personalmente; Claude se asegura de que no se pierda nada en la pila.
Cómo usamos a Claude para contenido y anuncios
Para el contenido, Claude redacta resúmenes a partir de un grupo de palabras clave, resultados de búsqueda que nuestro equipo ha revisado y las páginas de servicio del cliente. Los resúmenes siguen una plantilla fija para que los escritores siempre sepan dónde encontrar la intención, las preguntas y los enlaces internos. Luego, los escritores producen el artículo, a veces usando a Claude para un esquema o una reescritura de una sección débil.
Para la búsqueda pagada y las redes sociales, le damos a Claude los hechos del producto, la oferta, los límites de caracteres y los puntos de política de la plataforma que se aplican. Redacta variaciones, que un especialista en medios pagados edita y aprueba. Nunca dejamos que las afirmaciones generadas sobre precios, garantías o resultados se publiquen sin verificarlas con los propios materiales del cliente.
Cómo usamos a Claude para el análisis de datos
Claude es bueno explicando un conjunto de datos una vez que los números son correctos. Nuestros analistas exportan datos, crean cálculos en hojas de cálculo o BigQuery y luego le dan a Claude las tablas limpias. Le pedimos que señale movimientos inusuales, sugiera causas a investigar y redacte preguntas para el cliente.
Mantenemos la aritmética fuera del modelo. Los modelos de lenguaje aún pueden leer mal las tablas, por lo que cualquier cifra que aparece en un informe se rastrea hasta una fórmula o consulta, no hasta texto generado. Cuando Claude está conectado a una herramienta de ejecución de código, revisamos el código que escribe antes de confiar en su resultado.
¿Qué reglas rigen nuestro uso de Claude?
Estas reglas se aplican en cada cuenta. Existen porque la velocidad solo es útil si el trabajo sigue siendo preciso y los datos del cliente permanecen protegidos.
- Los datos del cliente solo van a cuentas comerciales o configuraciones de API cuyos términos excluyen el entrenamiento en nuestras entradas.
- Los datos personales de los clientes del cliente se eliminan o minimizan antes del análisis.
- Cada resultado tiene un revisor nombrado antes de llegar al cliente o al público.
- Las afirmaciones fácticas se verifican con una fuente que el cliente ha aprobado.
- Los prompts y las plantillas se almacenan en una biblioteca compartida, versionada, con un propietario.
- Les decimos a los clientes qué partes de su trabajo utilizaron herramientas de IA cuando preguntan, y muchos preguntan.
¿Cómo medimos si ayuda?
Realizamos un seguimiento de dos cosas por tipo de tarea: tiempo dedicado y profundidad de edición. El tiempo se registra antes y después de introducir un paso de Claude. La profundidad de edición es una calificación simple del revisor de cuánto tuvo que cambiar el resultado. Un paso que ahorra tiempo pero necesita una edición pesada se reelabora o se descarta.
A nivel de campaña, el uso de IA se juzga por los resultados normales: clasificaciones, clientes potenciales, costo por adquisición e ingresos. Claude no recibe crédito por los resultados por sí solo. Recibe crédito si el equipo envía más ideas probadas, más rápido, con la misma o mejor calidad.
Donde Claude no ayuda
Claude no conoce el mercado del cliente como lo conoce el cliente. No puede ver cuentas de anuncios en vivo a menos que esté conectado, e incluso entonces preferimos que las personas realicen cambios en las ofertas y el presupuesto. Puede escribir un párrafo seguro sobre una estadística que no existe, por lo que las verificaciones de hechos son obligatorias. Los conceptos creativos que necesitan una visión real sobre los clientes aún provienen de personas que hablan con los clientes.
Por dónde empezar esta semana
Si desea probar una configuración similar, elija un documento recurrente que produzca su equipo, como un informe mensual o un resumen de contenido. Escriba una plantilla, cree un proyecto de Claude con su guía de estilo y un ejemplo sólido del pasado, y redacte el siguiente con él. Cronometre, haga que alguien califique las ediciones necesarias y decida a partir de esos dos números si el paso se queda.
Repita la misma prueba en una segunda tarea solo después de que la primera sea estable. Los equipos que agregan IA a cinco procesos a la vez generalmente no pueden decir qué cambio ayudó y cuál creó trabajo de revisión adicional, y terminan abandonándolos todos.
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