paid-ads

Visión general de la skill paid-ads

Qué hace la skill paid-ads

La skill paid-ads ayuda a un agente de IA a planificar, evaluar y optimizar campañas de paid media en Google Ads, Meta, LinkedIn, X y plataformas similares. Está pensada para tomar decisiones publicitarias prácticas —como selección de canales, asignación de presupuesto, segmentación de audiencias, enfoque de puja, estructura de campañas y diagnóstico de rendimiento—, no solo para hacer brainstorming genérico de marketing.

Quién debería usar la skill paid-ads

Esta skill de paid-ads encaja mejor con operadores que ya tienen un producto, una oferta y una landing page, y necesitan convertir eso en un plan de adquisición de pago. Es una buena opción para founders, growth marketers, equipos de demand gen, agencias y performance marketers internos que buscan una primera estrategia más rápida y con menos lagunas.

El trabajo real que resuelve

La mayoría de los usuarios no buscan una definición de PPC. Quieren respuestas a preguntas como:

• ¿Con qué plataformas deberíamos empezar?
• ¿Cómo deberíamos repartir el presupuesto?
• ¿Nuestro CPA o CPC realmente es bueno?
• ¿Cómo deberíamos segmentar audiencias según la plataforma?
• ¿Cómo debería ser la primera estructura de campaña?
• ¿Qué deberíamos corregir antes del lanzamiento?

La skill paid-ads resulta útil porque orienta la conversación hacia esas decisiones operativas.

Qué diferencia a esta skill de un prompt normal de anuncios

La principal diferencia es la estructura. La skill recopila de forma explícita los objetivos de campaña, los detalles del producto y la oferta, y el contexto de audiencia antes de recomendar tácticas. Además, dirige al agente a referencias reutilizables para plantillas de copy publicitario, segmentación de audiencias y checklists de configuración por plataforma, lo que está mucho más aterrizado que pedir “una estrategia de paid ads” en una sola frase.

Casos en los que encaja bien y en los que no

Mejor encaje:

• Planificación de campañas nuevas
• Selección de plataformas
• Recomendaciones de presupuesto y segmentación
• Auditorías de campañas basadas en métricas
• Revisiones de preparación antes del lanzamiento
• Resolución de problemas de rendimiento

Menos ideal:

• Generación masiva de creatividades a escala; para eso conviene una skill específica de creatividad
• Trabajo de conversión en landing pages; una skill de CRO encaja mejor
• Análisis profundo y específico de cuentas cuando el modelo no puede acceder a datos reales de campaña

Cómo usar la skill paid-ads

Contexto de instalación de paid-ads

Instala la skill desde el repositorio con:

npx skills add https://github.com/coreyhaines31/marketingskills --skill paid-ads

Esto añade la skill paid-ads del repo coreyhaines31/marketingskills a tu configuración local de skills.

Lee primero estos archivos

Si quieres entender cómo se comportará la skill paid-ads antes de depender de ella, lee esto en este orden:

1. skills/paid-ads/SKILL.md
2. skills/paid-ads/references/platform-setup-checklists.md
3. skills/paid-ads/references/audience-targeting.md
4. skills/paid-ads/references/ad-copy-templates.md
5. skills/paid-ads/evals/evals.json

Ese recorrido te da primero el flujo real de trabajo, luego las referencias prácticas y, por último, ejemplos de expectativas a partir de los evals.

La información más importante que necesita la skill

La skill paid-ads mejora mucho cuando le das:

• objetivo de campaña
• CPA, CPL, CAC o ROAS objetivo
• rango de presupuesto
• producto u oferta
• URL de la landing page
• audiencia objetivo
• geografía
• modelo comercial y nivel de precio
• restricciones conocidas, como compliance, límites creativos o restricciones de marca

Sin eso, la salida normalmente será demasiado amplia como para quedar lista para lanzar.

Revisa primero el contexto de product marketing

Un detalle de workflow importante de la skill: indica al agente que revise .agents/product-marketing-context.md o .claude/product-marketing-context.md antes de hacer preguntas básicas. Esto importa porque reduce el descubrimiento repetitivo y mantiene la estrategia de paid-ads alineada con tu posicionamiento. Si usas archivos compartidos de contexto, asegúrate de que estén actualizados antes de invocar la skill.

Convierte una solicitud vaga en un prompt sólido de paid-ads

Solicitud débil:
“Ayúdame con paid ads.”

Solicitud más sólida:
“Use the paid-ads skill to recommend a launch plan for a B2B HR SaaS at $99 per seat. Goal is demo requests, budget is $15k/month, target CPL is under $200, US only, sales-led motion, existing traffic is low, and we already have a demo landing page. Recommend platforms, budget split, campaign structure, audience targeting, conversion tracking priorities, and what to test first.”

La versión más sólida funciona porque da a la skill suficiente contexto comercial para elegir canales y restricciones con criterio.

Cómo se usa paid-ads en la práctica

Un uso típico de paid-ads sigue esta secuencia:

1. confirmar objetivo y economía de la campaña
2. aclarar producto, oferta y audiencia
3. elegir la mezcla de plataformas
4. definir la estructura de campaña
5. mapear la segmentación por plataforma
6. fijar presupuestos y métricas
7. revisar tracking y preparación para el lanzamiento
8. proponer pasos de optimización y escalado

Ese flujo se ve claramente en la skill y se refuerza con las referencias de setup y segmentación.

Usa las referencias en vez de pedirlo todo desde cero

Tres archivos de apoyo mejoran de forma material la calidad de la salida:

• references/platform-setup-checklists.md ayuda a detectar carencias de tracking, etiquetado, facturación, audiencias y requisitos previos de lanzamiento
• references/audience-targeting.md ayuda al agente a hacer recomendaciones de segmentación específicas por plataforma, en vez de quedarse en un vago “dirígete a decision-makers”
• references/ad-copy-templates.md aporta fórmulas de copy y patrones por plataforma cuando hace falta trabajar el mensaje publicitario

Si tu prompt pide estrategia, setup, segmentación y copy de anuncios a la vez, estas referencias evitan que la respuesta se vuelva genérica.

Mejor patrón de prompt para auditorías y troubleshooting

La skill paid-ads también es útil después del lanzamiento, especialmente si aportas métricas reales. Incluye:

• spend
• impressions
• clicks
• CTR
• CPC
• conversions
• CPA o CPL
• tasa de conversión
• periodo de tiempo
• plataforma
• tipo de campaña
• qué ha cambiado recientemente

Ejemplo:
“Use the paid-ads skill to assess our Google Ads lead gen performance. We spent $15k last month, got 80 leads, CPC is $12, CPL is $180, branded and non-branded search are mixed together, and conversion tracking is set at form submit only. Tell me whether performance looks healthy, what to segment first, and which issues are likely due to structure versus targeting versus offer.”

En qué destaca especialmente esta skill

Según las señales del repositorio y los evals, la skill paid-ads es especialmente fuerte para:

• recomendar una mezcla de canales plausible según el tipo de negocio
• conectar el tipo de audiencia con la elección de plataforma
• crear una primera estructura de campaña útil
• plantear métricas de éxito y preguntas de atribución
• identificar huecos de configuración antes de escalar inversión

Está más orientada al apoyo en la toma de decisiones que a la automatización.

Límites que conviene conocer antes de instalarla

La skill parte del razonamiento estratégico, no de la ejecución directa en plataforma. Puede decirte qué configurar y por qué, pero no incluye scripts, tooling de API ni automatización de sincronización de cuentas. Si tu workflow depende de extraer datos en vivo de campañas, editar entidades publicitarias en bloque o aplicar reglas a nivel de cuenta de forma programática, este repo no te lo ofrece.

Cómo evaluar si instalar paid-ads merece la pena

Instala paid-ads si tu principal problema es tener mejores briefs y dejar menos pasos de planificación sin cubrir. Sáltatela si solo necesitas copy puntual para anuncios o si ya cuentas con un playbook interno maduro de paid media que cubre discovery, segmentación, setup y optimización con suficiente detalle. El valor aquí está en una guía estructurada que ayuda a un agente a hacer preguntas más inteligentes y producir primeros borradores más útiles.

Preguntas frecuentes sobre la skill paid-ads

Si eres principiante, ¿paid-ads te puede servir?

Sí, siempre que ya entiendas el negocio que vas a anunciar. La skill ofrece un marco útil para objetivos, audiencias, plataformas y setup. Resulta menos útil para principiantes absolutos que todavía no tienen clara su oferta, su funnel o su métrica de éxito.

¿La skill paid-ads sirve solo para Google Ads?

No. El repositorio cubre explícitamente Google Ads, Meta, LinkedIn, X y plataformas similares. Es más útil cuando la elección de plataforma todavía está abierta, porque la skill puede comparar el encaje de cada canal en lugar de forzarlo todo a una sola red.

En qué se diferencia paid-ads de un prompt genérico de marketing

Un prompt genérico suele saltar directamente a las tácticas. La skill paid-ads primero establece objetivos de campaña, oferta, audiencia y restricciones, y luego usa referencias de apoyo para setup y segmentación. Eso normalmente da una respuesta más operativa y con menos supuestos ocultos.

¿Puedo usar paid-ads para Ad Optimization?

Sí. La skill paid-ads sirve para tareas de optimización publicitaria como diagnosticar CPA, CPC, calidad de segmentación, segmentación de campañas y lógica de escalado. Para obtener una salida útil, aporta métricas reales y detalles de la estructura de la cuenta, en vez de limitarte a preguntar “how do I optimize ads?”

¿Cuándo no debería usar paid-ads?

No uses paid-ads como herramienta principal para:

• CRO de landing pages
• producción creativa a gran escala
• instrucciones exactas de la interfaz de plataforma para todos los casos límite
• análisis de cuenta sin inputs fiables

En esos casos, combínala con un workflow de CRO, un workflow creativo o experiencia directa en la plataforma.

¿paid-ads sustituye la experiencia específica de cada plataforma?

No. Mejora la calidad de planificación y reduce el riesgo de omisiones, pero no sustituye la experiencia con modelos de puja, particularidades de atribución, restricciones de políticas o histórico de cuenta. Piensa en ella como un asistente estratégico sólido, no como un media buyer que ejecuta directamente.

Cómo mejorar la skill paid-ads

Dale a la skill la economía del negocio, no solo objetivos

La forma más rápida de mejorar la salida de paid-ads es incluir la economía del negocio:

• average order value o contract value
• margen bruto, si aplica
• periodo de payback aceptable
• CAC, CPA o ROAS objetivo
• tasa de lead-to-close en lead gen

Esto cambia materialmente las recomendaciones. Un SaaS self-serve de $99 y una oferta enterprise de alto ACV no deberían recibir la misma mezcla de plataformas ni la misma lógica de presupuesto.

Aporta detalle de audiencia al nivel de decisión

“Equipos de RR. HH.” es más débil que:
“Responsables y directores de RR. HH. en EE. UU. en empresas de 200 a 2000 empleados, sobre todo de healthcare y manufacturing, que compran para flujos de compliance y onboarding.”

Ese nivel de detalle ayuda a la skill paid-ads a decidir entre la precisión de LinkedIn, la captura de intención de Google y el apoyo de Meta o retargeting.

Incluye la oferta y la landing page

La skill pide contexto de producto y oferta por una razón. “Estamos promocionando nuestro producto” es demasiado vago. Mejor:

• free trial
• demo request
• pricing page visit
• downloadable guide
• webinar registration

Incluye también la URL de la landing page o un resumen breve de lo que promete la página. La calidad de las recomendaciones publicitarias depende de la claridad de la oferta.

Usa los checklists de setup antes de culpar al rendimiento

Un fallo habitual al usar paid-ads es intentar optimizar campañas que nunca se instrumentaron bien. Antes de cambiar segmentación o pujas, usa references/platform-setup-checklists.md para verificar:

• conversion tracking
• analytics integration
• remarketing audiences
• account foundations
• creative readiness
• lead form o event setup

Los malos datos crean falsos problemas de optimización.

Pide explícitamente la estructura de campaña

Si quieres algo accionable, pide la estructura de forma directa:

• convenciones de naming de campañas
• separación entre brand y non-brand
• división entre prospecting y retargeting
• segmentación de audiencias
• desgloses por geografía u oferta
• primera matriz de tests

De lo contrario, la respuesta puede quedarse en el nivel de recomendación y no llegar a algo que tu equipo pueda construir.

Mejora las recomendaciones de anuncios con ángulos de copy

Cuando necesites mensajes, orienta la skill hacia el tipo de ángulo que quieres probar:

• pain-point-led
• social proof
• feature-benefit
• direct response
• urgency
• educational

Esto encaja con references/ad-copy-templates.md y produce una salida más fácil de testear que un simple “escribe algunos anuncios”.

Fallos comunes al usar paid-ads

Presta atención a estos:

• falta una métrica objetivo, así que las recomendaciones se vuelven genéricas
• no hay rango de presupuesto, así que la priorización de plataformas queda débil
• la descripción de audiencia es demasiado amplia, así que el consejo de segmentación se queda en lo obvio
• no hay contexto de funnel o ventas, así que los supuestos sobre calidad de lead fallan
• se pide optimización sin métricas recientes
• se mezclan problemas de creatividad, landing page y medios en una sola solicitud vaga

La mayoría de las respuestas decepcionantes se deben a la calidad del input, no a la calidad de la skill.

Itera después de la primera respuesta

El mejor uso de esta guía de paid-ads es iterativo. Después de la primera respuesta, haz seguimientos como:

• “Reallocate this budget assuming LinkedIn CPL comes in 40% above target.”
• “Now segment by branded vs non-branded search.”
• “Turn this into a 30-day launch checklist.”
• “Give me platform-specific audiences for Meta and LinkedIn only.”
• “Rewrite this plan assuming compliance limits aggressive claims.”

Esa segunda pasada suele ser donde la skill se vuelve realmente lista para implementación.

Usa los evals para calibrar expectativas

Abre evals/evals.json si quieres ver cómo se ve un buen comportamiento. Los ejemplos muestran que se espera que la skill paid-ads:

• revise el contexto compartido de product marketing
• recomiende plataformas según el modelo de negocio
• defina la segmentación de audiencias por canal
• sugiera asignación de presupuesto
• proponga métricas de éxito
• dé una estructura inicial y lógica de escalado

Eso convierte a los evals en una buena comprobación de sentido común cuando adaptas la skill a tu propio workflow.

Combina paid-ads con skills adyacentes con criterio

El propio repo separa responsabilidades. Usa paid-ads para estrategia de canales, segmentación, enfoque de puja y lógica de optimización. Si tu verdadero cuello de botella es la producción de anuncios a volumen, usa una skill centrada en creatividad. Si el problema está en la tasa de conversión de la página de destino, usa un workflow centrado en CRO. Mantener estos alcances separados suele mejorar la calidad de la salida y reducir recomendaciones confusas.