En el mundo moderno, donde la tecnología avanza a una velocidad increíble, OpenAI está implementando «mejoras» controvertidas en los creativos publicitarios, cambiando titulares y enlaces sin supervisión humana. Al mismo tiempo, los gigantes de los medios, incluidos CBS y CNN, están formando activamente asociaciones con casas de apuestas, lo que plantea interrogantes sobre los límites de la ética y la transparencia antes de las elecciones. Estos cambios están dando forma a una nueva realidad para los arbitradores digitales y los especialistas en marketing, ofreciendo tanto oportunidades sin precedentes como riesgos significativos.
OpenAI y las «mejoras» publicitarias: ¿automatización o pérdida de control?
Desde el lanzamiento de su plataforma publicitaria a principios de año, OpenAI ha enfatizado la importancia de una publicidad segura y relevante. Sin embargo, las recientes «mejoras» en los creativos publicitarios, que pueden afectar todo, desde el titular hasta el enlace de destino, plantean serias preocupaciones.
En esencia, esto significa la potencial exclusión del control humano del proceso de toma de decisiones creativas. Nosotros, como arbitradores digitales, vemos esto como un arma de doble filo.
Por un lado, la automatización puede reducir el CPM y simplificar la escalabilidad. Por otro lado, sin pruebas adecuadas y estadísticas transparentes, esto puede llevar a un desperdicio de presupuesto.
Medios y juegos de azar: una nueva era de asociaciones
De los mercados de predicción a las casas de apuestas deportivas directas
«Anteriormente, los medios justificaban la cooperación con mercados de predicción como Kalshi y Polymarket diciendo que no eran exactamente juegos de azar. Pero ahora CBS se asocia abiertamente con DraftKings, mostrando su marca en el aire durante las elecciones», informa Status.
CNBC fue la primera organización de noticias en asociarse con Kalshi, integrando datos de predicción en sus noticias. Ahora CBS, CNN, Fox News y Associated Press también tienen acuerdos con Kalshi.
Substack y Dow Jones, la empresa matriz de The Wall Street Journal, se asocian con Polymarket. Estos «mercados de predicción» niegan ser casas de apuestas, aunque aceptan apuestas deportivas y cooperan con ligas deportivas.
Pero ahora CBS da el siguiente paso, asociándose directamente con DraftKings, lo que significa una integración abierta de la marca de apuestas en el contenido de noticias.
Patrocinios deportivos: la nueva economía de alcance
En medio de la creciente presión sobre los especialistas en marketing para que demuestren el ROI de la publicidad, el gasto en espacios publicitarios tradicionales durante los partidos de la NBA ya no es una opción obvia, según informa Digiday. En cambio, los patrocinios se están convirtiendo en una forma cada vez más popular para que las marcas creen asociaciones con la NBA y sus jugadores, yendo más allá de los intrusivos anuncios de 30 segundos.
Ledger, una empresa de blockchain, firmó un acuerdo con los San Antonio Spurs. Según la compañía, los fanáticos de los Spurs tienen 4.8 veces más probabilidades de nombrar a Ledger como la empresa líder en su categoría y el doble de probabilidades de preferirla a sus competidores. Esta es una matemática real que demuestra la efectividad.
Sin embargo, las grandes asociaciones deportivas requieren una cuidadosa verificación de la efectividad. Adidas, que gastó más de mil millones de dólares en marketing durante la Copa del Mundo, ahora está bajo la presión de los inversores que exigen pruebas de rentabilidad.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es el peligro de las «mejoras» publicitarias de OpenAI?
El peligro principal radica en la pérdida de control humano sobre los creativos, lo que puede llevar a una publicidad irrelevante o ineficaz, así como a posibles riesgos para la reputación. Esto requiere una cuidadosa prueba de hipótesis y un monitoreo constante.
¿Por qué las asociaciones de medios con casas de apuestas deportivas plantean interrogantes?
Estas asociaciones desdibujan los límites entre el contenido de noticias y la publicidad de juegos de azar, lo que puede socavar la confianza en los medios y plantear cuestiones éticas, especialmente en el contexto de la cobertura electoral.
¿Cuáles son las alternativas a los costosos contratos publicitarios con celebridades?
Las alternativas son los patrocinios estratégicos, la publicidad de banner en videos cortos (YouTube Shorts, TikTok, Reels), donde se pueden obtener alcances baratos y alcance masivo por centavos. Esto permite no pagar a los influencers, sino obtener estadísticas transparentes y probar hipótesis por 1000 rublos.
Conclusión
El mundo de la publicidad y los medios está cambiando rápidamente. Mientras OpenAI experimenta con la automatización de los creativos, los gigantes de los medios buscan nuevas fuentes de ingresos en asociaciones con casas de apuestas deportivas. Nosotros, como arbitradores, vemos en esto tanto riesgos como enormes oportunidades para aquellos que están dispuestos a adaptarse.
Olvídese de los bloggers y los contratos caros. Hoy en día, un CPM por debajo de 50 rublos por millones de alcances es una realidad que se puede obtener a través de la publicidad de banner en Shorts. ¿Quiere comprar alcances sin crear un video y obtener un banner nativo en Shorts? Contáctenos para saber cómo podemos ayudar a su negocio a obtener alcance masivo por centavos con estadísticas transparentes.
Crear videos con redes neuronales se ha vuelto algo común, pero hasta ahora el proceso de llevar el primer borrador a la perfección tomaba horas. Ya no. Lumen5 Agent es una herramienta revolucionaria que no solo genera videos, sino que también procesa eficazmente la retroalimentación, haciendo que el proceso de iteración sea lo más rápido e intuitivo posible.
El problema del video con IA: no en la generación, sino en las iteraciones
Todos hemos visto este “truco”: insertas un enlace, parpadeas y la red neuronal te entrega un video en un minuto. Pero luego comienzan horas de ediciones: la escena es demasiado larga, el título es ilegible sobre un fondo claro, un clip de playa en un video sobre el informe trimestral.
Convertir “un video cualquiera” en “un video que el equipo puede enviar” es donde se pierde un tiempo precioso. Es precisamente esta brecha la que cierra Agent, y ya está disponible en Lumen5.
Cómo Agent cambia las reglas del juego en la producción de IA
Lumen5 Agent es una forma conversacional de crear y editar videos. Describes lo que deseas en lenguaje sencillo, observas cómo construye el video escena por escena y luego realizas cambios directamente en el editor hasta que el resultado sea perfecto.
La mayoría de las herramientas de IA para video entregan un primer borrador y “desaparecen”. Agent, en cambio, se queda para el segundo, tercer y cuarto borrador. No es “aquí tienes tu video, buena suerte”, sino “ok, ¿qué cambiamos?”
“Antes, el trato con el video de IA era así: dabas un enlace y obtenías lo que te devolvía. Como una máquina expendedora, pero para metraje. Agent exige más, porque así es como obtienes algo utilizable.”
Duración, estilo, medios: Indica la duración, el estilo y los medios adecuados para tu audiencia, y Agent construirá el video según ese briefing.
Preguntas inteligentes: Si tu solicitud deja algo importante abierto, Agent no adivina, sino que hace preguntas aclaratorias a través de un nuevo cuestionario. Solo aquellas que no puede averiguar de la información ya proporcionada, para que no tengas que rellenar una declaración de impuestos por un anuncio de 30 segundos.
Nuevas oportunidades para startups y equipos
Ahora, en la página “Crear”, hay seis formas de empezar. Si tu equipo trabaja con PDF y diapositivas, esto es para ti. Agent entiende los números de página, incluidos los impresos en las propias páginas.
Cuando pides un diagrama en la página 12, obtienes el diagrama en la página 12, no en la página 11 o “algo parecido a un diagrama de algún lugar en el medio”.
Capturas de pantalla: El Agente puede tomar una imagen de una página de un PDF, PowerPoint o Word e insertarla directamente en su video. Esto es útil cuando el documento en sí es un elemento clave, como la portada de un informe o una diapositiva importante.
Aceleración: Según las pruebas de nuestro líder de producto, el flujo de trabajo con documentos es aproximadamente un 50% más rápido que antes. Esta es una eficiencia escalable que ahorra tiempo y recursos.
Transparencia del proceso y retroalimentación instantánea
Mientras el Agente trabaja, la ventana de creación ahora muestra cada escena a medida que se crea y actualiza. Adiós, barra de carga y oraciones silenciosas. Hola, comprensión real de lo que está sucediendo.
Esto suena como una mejora cosmética, pero no lo es. Si ve que la segunda escena no va bien mientras la quinta aún se está construyendo, puede intervenir de inmediato, en lugar de descubrir el problema al final y comenzar todo con un suspiro pesado.
Nuevo mecanismo de recomendación: calidad, no automatización
Bajo el capó, un mecanismo de recomendación completamente nuevo está tomando decisiones. Estamos orgullosos de sus características:
Sincronización de texto e iconos: El texto y los iconos aparecen en el momento en que se pronuncian, para que nada aparezca antes o se retrase después de que se diga la frase.
Detección de contraste: Comprueba la legibilidad del texto en cualquier fondo, sin asumir que cada foto es convenientemente oscura.
Ajuste inteligente de texto: Los títulos se dividen en lugares sensatos y cambian de tamaño de forma menos incómoda. No más palabras solitarias que quedan en una línea separada.
Longitud de escucha: La solicitud de hacer un video más largo o más corto ahora se ajusta mucho más precisamente a la duración deseada.
Reemplazo de clips bajo demanda: “Reemplaza este clip con algo de la oficina” — y el Agente lo entiende.
Estos detalles, en conjunto, distinguen un video que parece automatizado de un video que parece hecho por una persona cuidadosa. Esta es la clave de la eficiencia de la IA frente al UGC real.
Agente para equipos: democratización de la producción de video
Ha aparecido una nueva pestaña de Agente en el editor. Después de crear el primer borrador, puede seguir haciendo solicitudes en lenguaje sencillo sin salir del editor. Su video se ajusta a pedido, no mediante “esconderse” con el panel derecho.
Todos los controles manuales permanecen en su lugar, para que los usuarios experimentados puedan seguir trabajando de la manera habitual. La esencia no es que haya dejado de editar, sino que el camino más rápido hacia un cambio específico es simplemente describirlo.
Uniformidad de marca con “Recetas”
Para el equipo, este es un gran cambio. En lugar de una persona que conoce el editor de memoria (y recibe todas las “solicitudes rápidas” en la oficina), cualquiera puede lanzar un video.
La página “Crear” ahora comienza con “Recetas”, cada una con una vista previa de lo que produce. Son excelentes para inspirarse si eres nuevo. Pero su verdadera superpotencia es la consistencia. Cuando cuatro personas del mismo equipo eligen “Resumen de informe”, obtienes cuatro vídeos que claramente pertenecen a la misma marca, no cuatro interpretaciones creativas, más un gerente de marca buscando paracetamol.
El futuro del vídeo con IA: un enfoque en la iteración
Si has estado siguiendo el vídeo con IA, habrás notado que la conversación ha cambiado este año. La pregunta interesante ha dejado de ser “¿puede un modelo crear un clip?” y se ha convertido en “¿puede seguir instrucciones?”. La edición siempre ha consumido la mayor parte del tiempo de producción. Una generación más rápida de metraje no soluciona eso.
Al contrario, puede empeorar las cosas, porque ahora tienes diez versiones para elegir en lugar de una, y el calendario no ha ganado horas. Esto es consistente con lo que vemos en los equipos de marketing todos los días. El cuello de botella no es crear el vídeo, sino las interminables revisiones después de que se crea, y cuántas personas en el equipo pueden realmente gestionar ese proceso.
Por eso construimos Agent en torno al ciclo de revisión, no solo en torno a la primera generación. Crear un vídeo es fácil ahora. Crear tu vídeo, el que realmente está listo para enviar, eso es lo que queríamos simplificar.
Lumen5 Agent: tu nueva producción neuronal por suscripción
Agent ya está en Lumen5, esperando en la página “Crear”. Si nos has usado solo pegando un enlace y tomando lo que salió, esto vale diez minutos del tiempo de tu equipo. Dale un briefing real, con duración, estilo y audiencia. Luego dile qué arreglar. Luego cambia de opinión y vuelve a decirlo. No se lo tomará personalmente.
Y sinceramente, nos encantaría saber dónde se queda corto para tu equipo. Todavía estamos ajustando las recomendaciones, y la forma más rápida de mejorarlas es escuchar lo que pediste y no obtuviste. Dinos. Estamos listos.
¿Quieres más ideas sobre cómo convertir el contenido que ya tienes en un vídeo más eficaz? Suscríbete al podcast Supercharge Marketing, donde los líderes de marketing comparten lo que realmente funciona para sus equipos.
Preguntas frecuentes
¿Qué es Lumen5 Agent?
Lumen5 Agent es una herramienta conversacional para crear y editar vídeos con IA dentro de Lumen5. Describes el vídeo que deseas, lo ves construirse escena por escena y luego solicitas cambios en lenguaje sencillo hasta que esté listo.
¿En qué se diferencia Agent de otros generadores de vídeo con IA?
La mayoría de las herramientas de vídeo con IA se centran en el primer borrador. Agent está construido en torno al ciclo de revisión, por lo que después de la primera versión, puedes seguir solicitando ediciones (como acortar una escena o reemplazar un clip) directamente en el editor.
¿Qué puedo usar para iniciar un video con Agent?
Puedes empezar con una entrada de blog, un guion, un documento, una grabación, una grabación de pantalla o un video existente similar al que deseas.
¿Puede Agent trabajar con archivos PDF, PowerPoint y Word?
Sí. Agent entiende los números de página, incluidos los impresos en las páginas, y puede convertir una página de un archivo PDF, PowerPoint o Word en una imagen en tu video.
¿Todavía tengo controles de edición manuales?
Sí. Todos los controles manuales en el editor de Lumen5 permanecen en su lugar. Agent simplemente proporciona una forma más rápida de realizar cambios específicos al describirlos.
¿Agent cambia los precios o los límites de uso de Lumen5?
No. Tus precios y límites de uso, así como Blueprints y Script Composer, funcionan exactamente igual que antes. Esto te permite escalar tu producción de contenido con IA sin costos ocultos.
¿Cómo ayuda Agent a los equipos a mantener la marca?
Las “Recetas” en la página “Crear”, como “Resumen de informe” o “Historia de la marca”, brindan a todos los miembros de tu equipo el mismo punto de partida, por lo que los videos hechos por diferentes personas aún parecen pertenecer a la misma marca. Esto es importante para el video con IA para publicidad y el UGC con IA para proyectos de criptomonedas, donde la uniformidad es fundamental.
Lumen5 ayuda a los equipos de marketing a transformar el contenido que ya tienen en videos pulidos y de marca, más rápido y por una fracción de los costos de producción tradicionales. Obtén más información o solicita una demostración.
A pesar de las demandas multimillonarias y los litigios, Meta muestra un impresionante crecimiento de los ingresos, especialmente en el tercer trimestre. ¿Cómo logra la empresa mantenerse a flote e incluso prosperar frente a tales desafíos financieros? La respuesta radica en las inversiones estratégicas en inteligencia artificial, que se está convirtiendo en un motor clave del crecimiento de los ingresos publicitarios de Meta, incluso cuando los nuevos productos como Muse aún no generan ganancias. Profundicemos en los detalles de este éxito fenomenal y descubramos cómo Meta utiliza la IA para optimizar sus plataformas publicitarias.
Meta ha tenido un año difícil, marcado por demandas multimillonarias y litigios. Uno de ellos, relacionado con el impacto perjudicial de las redes sociales en los niños, resultó en un acuerdo de 18 mil millones de dólares. Otra demanda, relacionada con la violación de la privacidad de los datos, resultó en una orden de pagar al estado de Nuevo México 25 mil millones de dólares. Esta decisión se emitió horas antes del informe del tercer trimestre de Meta, y la compañía ya ha declarado su intención de apelar.
A pesar de estas batallas legales, el tercer trimestre para Meta fue sólido. Los ingresos de la familia de aplicaciones crecieron un 26% interanual, alcanzando los 64.2 mil millones de dólares. De esta cantidad, 63.1 mil millones de dólares correspondieron a ingresos publicitarios. El número de impresiones publicitarias también aumentó un 10%.
Muse: popularidad sin ganancias
Semanas después del lanzamiento de Muse a principios de septiembre, Meta presentó Muse para pequeñas empresas. Este es un “nuevo conjunto de habilidades y conectores” en la aplicación Muse que ayuda a las empresas a encontrar clientes, analizar la efectividad de la publicidad, optimizarla y desarrollar campañas, según informó la directora financiera de Meta, Susan Li, a los inversores.
Desde el punto de vista del consumidor, el lanzamiento de Muse fue “uno de los lanzamientos más exitosos en la historia de la compañía”, según el CEO de Meta, Mark Zuckerberg. Esta afirmación puede ser discutible, dados los problemas de privacidad asociados con las primeras versiones del modelo. Sin embargo, al igual que con otras plataformas de Meta, las preocupaciones sobre la privacidad no impidieron una adopción generalizada.
Zuckerberg señaló que todos estos agentes son «muy exigentes en cuanto a recursos computacionales». Meta espera que la eficiencia de costos mejore 10 veces durante el próximo año, lo que «le permitirá ser rentable tan pronto como las líneas de ingresos alcancen la escala adecuada», según Zuckerberg. En otras palabras: por ahora, Muse es popular, pero no genera dinero.
Si el crecimiento de los ingresos publicitarios de Meta no se puede atribuir a Muse, ¿cuál es la razón? La respuesta es la inteligencia artificial, que durante mucho tiempo ha sido fundamental en la estrategia general de la plataforma publicitaria de Meta.
A principios de este año, Meta lanzó Generative Recommender, una herramienta basada en LLM que analiza el contenido publicitario y las preferencias del usuario para determinar el anuncio más relevante para una persona específica. Los segmentos de audiencia objetivo mostraron un aumento de casi el 2% en las conversiones desde el lanzamiento de la herramienta en los feeds de Facebook, informó la directora financiera de Meta, Susan Li.
Meta también amplió GEM, su modelo generativo de recomendaciones de anuncios, para incluir más puntos de contacto con los usuarios, dijo Li. Esto significa que Meta ahora puede unificar los datos de recomendaciones de varias plataformas en un solo lugar. Esta capacidad ha llevado a:
Un aumento del 1,7% en las conversiones para campañas externas.
Un aumento del 9,6% en las conversiones dentro de la aplicación en el último trimestre.
«Las inversiones en IA han beneficiado al negocio publicitario de Meta durante muchos años. A medida que los LLM se conviertan en la base de una parte cada vez mayor de la infraestructura de IA, Meta obtendrá más información sobre las preferencias e intereses de las personas, tanto en el contenido orgánico como en las recomendaciones», — Susan Li, directora financiera de Meta.
El objetivo no es solo alimentar el motor de optimización de anuncios Meta Advantage+, sino también las funciones de personalización creativa de Meta.
Netflix: crecimiento de ingresos y problemas con la publicidad
Los ingresos de Netflix crecieron un 12% interanual hasta los 12.900 millones de dólares en el tercer trimestre, lo que está en línea con las previsiones. Sin embargo, el negocio publicitario está un poco por debajo de las expectativas, lo que ha llevado a Netflix a ajustar su pronóstico para el resto del año.
Preguntas frecuentes
¿Cuál fue el crecimiento total de los ingresos de Meta en el tercer trimestre?
¿Cuál fue el ingreso total de Meta en el tercer trimestre?
El ingreso total de Meta en el tercer trimestre creció un 26% interanual, alcanzando los 64.200 millones de dólares.
¿Cuántos ingresos publicitarios obtuvo Meta en el tercer trimestre?
Los ingresos publicitarios de Meta ascendieron a 63.100 millones de dólares en el tercer trimestre.
¿Está Muse generando ganancias para Meta?
No, por el momento Muse no está generando ganancias. Mark Zuckerberg señaló que los agentes de Muse son “muy exigentes en cuanto a recursos computacionales”, pero Meta espera una mejora de 10 veces en la eficiencia de costos el próximo año.
¿Qué herramientas de IA contribuyeron al crecimiento de los ingresos publicitarios de Meta?
El crecimiento fue impulsado por Generative Recommender, que aumentó las conversiones en un 2%, y la expansión de GEM, que resultó en un crecimiento de las conversiones del 1,7% para campañas externas y del 9,6% para campañas dentro de la aplicación.
¿Cuánto crecieron los ingresos de Netflix en el tercer trimestre?
Los ingresos de Netflix crecieron un 12% interanual, alcanzando los 12.900 millones de dólares.
Conclusión
En resumen, Meta muestra un fuerte crecimiento de ingresos, principalmente gracias a las inversiones en IA, que mejoran significativamente el rendimiento publicitario. Productos como Muse son actualmente deficitarios, pero tienen potencial. Mientras que Netflix enfrenta desafíos en su negocio publicitario, Meta sigue demostrando que un CPM rentable y una prueba de hipótesis económica con optimización de IA son una realidad. ¿Quiere saber cuánto dinero generará cada rublo gastado? Explore cómo la IA está cambiando la economía unitaria de las campañas publicitarias.
En el marketing moderno, la eficiencia es clave para el éxito. ¿Cuántas pestañas del navegador tiene abiertas ahora mismo? Probablemente muchas. Transferir textos de una herramienta a otra, buscar el manual de marca, coordinar con el equipo, todo esto consume tiempo y energía valiosos. Imagine que puede acortar este camino, obteniendo un video listo y acorde a su marca sin salir de su asistente de IA habitual o automatizando completamente el proceso. Con Lumen5, esto se ha hecho realidad gracias a las nuevas integraciones con Claude, ChatGPT, Zapier y Make, ofreciendo un ciclo completo de producción de video.
Ahora puede encargar todo en un solo lugar: desde la edición de video hasta la publicación, reemplazando a todo un equipo de SMM. Esto no solo es un ahorro de presupuesto, sino también un alivio significativo para sus nervios. Todos los videos creados se cargan automáticamente en su espacio de trabajo de Lumen5, donde siempre puede realizar los ajustes finales antes de la publicación. La inteligencia artificial hace el trabajo preliminar y usted mantiene el control.
Producción integral de videos cortos: olvídese de la rutina
Claude sobresale en una tarea que normalmente consume horas: transformar informes voluminosos, artículos o notas dispersas en un texto coherente e interesante. Antes, después de crear el guion perfecto, había que transferirlo a un editor de video y empezar de nuevo. Ahora, gracias al conector de Lumen5, esta etapa se omite.
Conservación del guion: Lumen5 utiliza su guion palabra por palabra para la narración, asegurando una correspondencia total con el texto aprobado.
Contexto: Claude puede resumir documentos voluminosos (informes, artículos, notas) en un guion corto y crear un video dentro de un mismo diálogo.
Flexibilidad: La capacidad de trabajar en Claude Code permite a los desarrolladores crear videos (por ejemplo, para actualizaciones de productos) sin salir de la terminal.
Personalización: Puede especificar una plantilla, una voz de IA, un manual de marca o dejar la elección a Lumen5.
«Si Claude es su herramienta para perfeccionar un borrador largo, la integración con ChatGPT es el carril rápido».
Lumen5 + ChatGPT: video bajo demanda
Agregue la aplicación Lumen5 a ChatGPT, describa sus necesidades y Lumen5 escribirá el guion y creará el video. Para empezar, basta con una frase, sin necesidad de escribir un guion previo o abrir una nueva pestaña.
Inicio rápido: Una solicitud de una línea es suficiente para crear una promoción, un clip para redes sociales o una reseña.
Uso de guiones preexistentes: Si ya tiene un guion, simplemente insértelo y Lumen5 lo usará para la narración.
Selección de voz: Escuche diferentes opciones de voces de IA por acento, género y tono para encontrar la perfecta para su video.
Seguimiento de estado: Pregunte a ChatGPT sobre el estado del video o una lista de clips solicitados recientemente, recibiendo enlaces cuando estén listos.
Branding: La integración admite manuales de marca, lo que garantiza que incluso las solicitudes más rápidas se ajusten a su estilo corporativo.
La aplicación Lumen5 para Zapier permite crear videos automáticamente cuando aparece nuevo contenido (publicaciones, productos, actualizaciones), sin necesidad de escribir código. Esta es la solución ideal para quienes buscan externalizar contenido para redes sociales.
Disparadores: Inicie la creación de videos desde su CMS, tienda en línea, CRM, formularios u hojas de cálculo.
Estilo unificado: Configure el espacio de trabajo y el estilo una vez, y todos los videos creados se ajustarán a su marca.
Fácil configuración: Inicie sesión en Lumen5 a través de Zapier, otorgue acceso y Zapier se encargará del resto.
Flexibilidad: Lumen5 puede escribir el guion por usted si proporciona el texto de la publicación o una breve descripción.
Comparación de IA o recorte real: En este caso, la IA ofrece una automatización que puede ser significativamente más barata que el recorte manual, especialmente para la producción masiva de contenido.
Lumen5 + Make: para automatizaciones avanzadas
La aplicación Lumen5 para Make, que estará disponible pronto, está diseñada para enrutar, filtrar y procesar por lotes contenido en videos listos dentro de escenarios existentes. Estos son los criterios de calidad de la publicación masiva, llevados al extremo.
Procesamiento por lotes: Cree videos para cada fila de una tabla o elemento de un feed, con guiones, plantillas o voces individuales.
Ramificación por tipo de contenido: Envíe cada elemento a una plantilla, voz o manual de marca diferente. Por ejemplo, el lanzamiento de un producto recibirá una promoción, y un artículo de “cómo hacer” recibirá un video tutorial.
Fiabilidad: El uso de claves de idempotencia evita la creación de videos duplicados al reiniciar un escenario.
Disponibilidad: Actualmente, puede usar Lumen5 en Make a través del módulo HTTP y la API de creación de videos de Lumen5 con una clave API.
¿Vale la pena la unicidad o lo nuevo? Con Make, puedes automatizar la creación de videos únicos para cada producto o artículo, lo cual es significativamente más eficiente que crear un video general.
Independientemente de la integración que elijas, el principio sigue siendo el mismo: tus videos llegan al espacio de trabajo de Lumen5, utilizan tus manuales de marca y plantillas, y se abren en el editor de Lumen5 para los ajustes finales.
Preguntas frecuentes
¿Puedo crear videos de Lumen5 desde Claude o ChatGPT?
Sí. Usando el conector de Lumen5 en Claude (incluido Claude Code) o la aplicación de Lumen5 en ChatGPT, puedes solicitar un video en un diálogo y recibir un enlace al video terminado en unos minutos.
¿Necesito escribir un guion primero?
No. Proporciona una breve descripción y Lumen5 escribirá el guion. Si ya tienes un guion, Lumen5 lo usará palabra por palabra para la narración.
¿Mis videos cumplirán con la marca?
Sí. Puedes solicitar un manual de marca, plantilla, voz de IA o plano específico de tu espacio de trabajo. En Zapier, configuras el espacio de trabajo y el estilo una vez al crear un Zap.
¿Puedo editar videos creados a través de la integración?
Sí. Cada video se abre en el editor de Lumen5, lo que te permite revisarlo y ajustarlo antes de publicarlo.
¿Quién puede crear videos a través de la integración con Claude?
Cualquiera que tenga derecho a crear videos en tu espacio de trabajo de Lumen5. Los usuarios con derechos de visualización o revisión pueden ver el contenido, pero no crear videos, al igual que en la aplicación de Lumen5.
¿Puedo automatizar la creación de videos sin código?
Sí. La aplicación de Lumen5 para Zapier te permite iniciar la creación de videos desde tu CMS, tienda, CRM, formularios u hojas de cálculo sin escribir código ni gestionar claves API.
Conclusión: Cómo elegir un proveedor de contenido de video
Estas integraciones se crearon porque constantemente escuchábamos lo mismo: la dificultad no está en las ideas, sino en su implementación, en transferir contenido de una herramienta a otra. Lumen5 llegó a donde ya viven tus ideas. Si buscas un ciclo completo de producción de videos cortos que te ahorre tiempo y recursos, y reemplace a un equipo con un servicio, estas soluciones son para ti.
Los criterios de calidad al elegir un proveedor incluyen no solo el producto final, sino también la eficiencia del proceso. Lumen5 ofrece precisamente eso: reducción de la rutina, automatización y mantenimiento del control creativo. Obtén más información o solicita una demostración para ver cómo los equipos transforman artículos, guiones e ideas en videos pulidos y de marca.
Para quienes trabajan con documentos largos: empiecen con Claude.
Para ideas rápidas: empiecen con ChatGPT.
Para automatización cuando aparece nuevo contenido: empiecen con Zapier.
Para procesos de alto volumen o de múltiples pasos: estén atentos a Make (o empiecen hoy con la API).
En el mundo moderno, donde el contenido es el rey, la publicación masiva de videos se convierte en una herramienta clave para llegar a la audiencia. Imagine que puede publicar decenas, o incluso cientos de videos al día en más de 10 cuentas mientras duerme. Esto no es ciencia ficción, sino una realidad gracias a la automatización y los servicios de publicación masiva. Analizaremos cómo estas herramientas le permiten publicar videos en 5 plataformas simultáneamente, utilizando un panel de control unificado, y cómo elegir la solución óptima para sus tareas.
¿Por qué es necesaria la publicación masiva de videos?
La publicación automática de videos cortos permite aumentar significativamente el alcance de la audiencia y ahorrar recursos. En lugar de cargar manualmente cada video en cada plataforma, usted configura un horario de publicación automática, y el contenido se distribuye sin problemas a todas las plataformas seleccionadas.
Esto es especialmente relevante para proyectos que requieren una alta frecuencia de publicaciones, por ejemplo, para canales de noticias o blogueros que trabajan con contenido de tendencia.
Ahorro de tiempo y recursos
Sin trabajo manual: Olvídese del trabajo monótono de copiar y pegar.
Alcance programado: Los videos se publican a tiempo, incluso si está ocupado o descansando.
Panel unificado: Administre todas sus cuentas desde un solo lugar, ya sea TikTok, YouTube o Instagram.
¿Cómo elegir un servicio de publicación masiva?
Elegir el servicio de publicación masiva adecuado es una inversión en eficiencia. Es importante considerar la funcionalidad, el costo y las posibilidades de integración. Los aspectos clave a los que debe prestar atención son:
Criterios clave de selección
Plataformas compatibles: Asegúrese de que el servicio funcione con las plataformas que necesita (TikTok, YouTube Shorts, Instagram Reels, Facebook Reels, Pinterest Idea Pins, etc.).
Funcionalidad de publicación automática: Posibilidad de planificar publicaciones de forma flexible, incluida la carga por lotes y la rotación de contenido.
Carga masiva con proxies y antidetección: Para publicar en 10 cuentas o más, esto es crítico para evitar las restricciones de la plataforma.
Integración por API: La disponibilidad de una API permite crear sus propias cadenas de acciones automatizadas.
Costo mensual: Compare los planes de tarifas. Por ejemplo, el costo de 500 publicaciones puede variar mucho.
«Mientras duermes, los videos ya se están publicando, este es el principio de una publicación masiva de videos efectiva», señalan los expertos en automatización de contenido.
Ejemplo de implementación: publicación masiva a través de API
Para usuarios avanzados y proyectos grandes, la publicación masiva a través de API abre posibilidades ilimitadas. Esto permite no solo publicar contenido, sino también automatizar la recopilación de estadísticas, el análisis e incluso la generación de contenido.
Por ejemplo, con la API se puede configurar un sistema que:
Genere automáticamente videos cortos según plantillas predefinidas.
Los cargue en todas las plataformas a la vez.
Rastree métricas y optimice la estrategia de distribución de videos cortos.
De esta manera, se pueden lograr resultados impresionantes, por ejemplo, publicar 100 videos al día sin dedicar horas de trabajo manual.
¿Cómo empezar a trabajar con la publicación masiva?
Para empezar, defina sus necesidades. ¿Cuántos videos planea publicar? ¿En qué plataformas? ¿Cuál es su presupuesto? Después de eso:
Investigue los servicios: Estudie las ofertas del mercado.
Configure las cuentas: Conecte todas las redes sociales necesarias a la plataforma elegida.
Cree un horario: Cargue el contenido y configure el horario para más de 10 cuentas.
Monitoree los resultados: Rastree la efectividad de las publicaciones y ajuste la estrategia.
Muchos servicios ofrecen un paquete de publicación masiva mensual, lo que permite probar la funcionalidad sin grandes gastos.
Preguntas frecuentes
¿Qué es la publicación masiva de videos?
La publicación masiva de videos es el proceso de publicación automatizada de una gran cantidad de videos en varias plataformas de redes sociales simultáneamente, a menudo utilizando servicios y herramientas especializadas.
¿Qué plataformas son compatibles con la publicación cruzada de videos?
La mayoría de los servicios de publicación masiva modernos son compatibles con plataformas clave como TikTok, YouTube (incluidos YouTube Shorts), Instagram (Reels), Facebook (Reels) y Pinterest (Idea Pins).
¿Cómo elegir el mejor servicio para la publicación automática de videos cortos?
Al elegir un servicio, preste atención a: las plataformas compatibles, la flexibilidad de la programación, la disponibilidad de funciones de proxy y antidetección, la posibilidad de trabajar a través de API y la política de precios, incluido el costo de 500 publicaciones o el paquete de publicación masiva mensual.
¿Se pueden publicar 100 videos al día con la publicación masiva?
Sí, utilizando un servicio de publicación masiva configurado correctamente y la automatización a través de API, es totalmente posible publicar 100 videos al día e incluso más, aumentando significativamente su distribución de videos cortos.
Conclusión
La publicación masiva de videos es una herramienta poderosa para cualquiera que busque maximizar el alcance de la audiencia y optimizar el flujo de trabajo. El uso de la publicación automática de videos cortos a través de un panel unificado permite ahorrar significativamente tiempo y recursos, dándole la oportunidad de concentrarse en la creación de contenido de calidad. Comience a optimizar su estrategia hoy mismo para que su contenido trabaje para usted mientras duerme.
Finalmente ha llegado el momento en que la economía de los creadores de contenido ha recibido reconocimiento oficial. El 15 de octubre, la Administración de Pequeñas Empresas de EE. UU. (SBA) emitió una directriz que clasifica a los creadores de contenido calificados bajo el mismo código industrial que los estudios de cine y producción de video. Este es un paso histórico que confirma lo que los especialistas en marketing han notado durante mucho tiempo: los creadores de contenido son negocios de medios de pleno derecho. Antes de la formación de los presupuestos para 2027, la categorización interna de las asociaciones con creadores determinará el tamaño de los fondos asignados, así como los métodos de medición de la eficiencia y las condiciones de los contratos, especialmente en el contexto de la reutilización de contenido.
Nueva clasificación de la SBA: ¿qué significa?
La SBA ha asignado a los creadores de contenido calificados el código industrial NAICS 5121, relacionado con la “Industria cinematográfica y de video”, lo que les abre el acceso a préstamos y contratos de la SBA. La magnitud de los cambios es enorme: la SBA cuenta con 27 millones de negocios liderados por creadores de contenido solo en EE. UU. Esto no es solo una formalidad; antes, los creadores tenían que elegir categorías inadecuadas para obtener financiación.
“Anteriormente, un creador que filma, edita, distribuye contenido y vende mercancía tenía que elegir entre categorías industriales que no describían su trabajo. Ahora tienen una categoría clara para elegir en la solicitud.”
Este reconocimiento pone a los creadores al mismo nivel que los grandes estudios de cine y servicios de streaming, lo que es un reflejo preciso de su actividad. Los grandes creadores funcionan como compañías de producción de pleno derecho con personal, sets de filmación y programas regulares. Los creadores más pequeños a menudo son “hombres orquesta” que desempeñan todos los roles, desde la escritura de guiones y la filmación hasta la edición y la distribución.
¿Por qué es importante para las marcas y los especialistas en marketing?
Durante mucho tiempo, las marcas consideraron las asociaciones con creadores como experimentos o una herramienta para aumentar el reconocimiento, financiándolas de forma residual. Ahora que los creadores de contenido son reconocidos como negocios de medios, se les deben aplicar los mismos estándares que a otros socios de medios: ventas, contribución al embudo de ventas y crecimiento incremental.
Presupuestos
Los presupuestos para creadores deben planificarse al mismo nivel que los presupuestos para publicidad pagada. Según la IAB, el gasto en publicidad con creadores alcanzó los 37 mil millones de dólares en 2025 y crece cuatro veces más rápido que el gasto total en medios.
Plazos de las asociaciones
El reconocimiento federal, el mejor acceso a la financiación y la creciente demanda de las marcas dan a los creadores más influencia en las negociaciones. Influencers como Alix Earle ya están reduciendo el número de socios, optando por condiciones más favorables. Los contratos a largo plazo o los programas de embajadores ahora son una oportunidad para fijar las tarifas actuales antes de que aumenten.
Contratos
Si los creadores son negocios, los contratos deben redactarse en consecuencia. Trabajar con el departamento legal y el departamento de compras para actualizar los términos de pago, el alcance del trabajo y los derechos de uso del contenido se vuelve fundamental.
Cómo adaptar la estrategia para 2027: lista de verificación
Antes de finalizar los planes para 2027, se deben realizar tres verificaciones clave:
Presupuesto: Planifique los gastos de los creadores junto con los gastos de publicidad pagada. Evalúelos utilizando las mismas métricas de ventas y embudo.
Socios: Identifique a los creadores clave para la colaboración a largo plazo y ofrézcales condiciones de varios trimestres antes de que aumenten sus tarifas.
Contratos: Actualice los contratos para incluir términos claros de pago, alcance del trabajo, derechos de uso y “listas blancas”. Asegúrese de que todo cumpla con los requisitos del departamento legal, ya que el estado de los creadores como contribuyentes o empleados no cambia.
Los creadores de contenido han funcionado durante mucho tiempo como negocios de medios, y ahora esto se ha formalizado. Las marcas que adapten sus planes en consecuencia estarán mejor preparadas para negociar en 2027.
Preguntas frecuentes
¿Qué es la reutilización de contenido en términos sencillos?
La reutilización de contenido es el proceso de adaptar contenido existente a nuevos formatos o para nuevas plataformas. Por ejemplo, convertir un seminario web de vídeo largo en una serie de clips cortos para TikTok, Reels o YouTube Shorts. Esto permite escalar el contenido, llegar a nuevas audiencias y aumentar su ciclo de vida sin crear material nuevo desde cero.
¿Cómo afecta el reconocimiento de la SBA a la elusión de la prohibición en la publicidad?
El reconocimiento de la SBA no tiene un impacto directo en la elusión de la prohibición en la publicidad. Sin embargo, cuando los creadores son percibidos como negocios de medios de pleno derecho, esto aumenta su profesionalismo y sus estándares de trabajo. Esto puede contribuir indirectamente a la creación de contenido de mayor calidad y que cumpla con las normas publicitarias, lo que a su vez reduce la probabilidad de bloqueos. Para la unicidad del vídeo y la elusión del antiplagio en las campañas publicitarias, todavía se requieren soluciones técnicas, como cambiar el ADN del vídeo, el fondo o el timbre de voz, para reempaquetar los creativos y crear 100 únicos a partir de uno.
¿Conviene encargar un video nuevo o hacer único uno viejo?
La elección entre crear un video nuevo y hacer único uno viejo depende del presupuesto, los objetivos y los recursos. Encargar un video nuevo desde cero puede ser costoso y laborioso. El repropósito y la singularización permiten ahorrar significativamente, utilizando material ya existente. Por ejemplo, de un solo seminario web se pueden crear 50 clips, adaptados a diferentes plataformas y audiencias objetivo. Esta es una forma eficaz de generar variantes para pruebas A/B y escalar contenido con costos mínimos, especialmente si se trata de un paquete de singularización para el lanzamiento masivo de campañas publicitarias.
¿Qué es el «ADN del video» y cómo cambiarlo para hacerlo único?
El «ADN del video» es una designación metafórica de las características únicas de un archivo de video que pueden ser utilizadas por los algoritmos para su identificación. Esto incluye metadatos, patrones visuales y sonoros, códigos de tiempo y otros parámetros. Para cambiar el ADN del video con el fin de hacerlo único y evitar el plagio, se utilizan varios métodos: recodificación, cambio de resolución, adición o eliminación de fotogramas, cambio de velocidad de reproducción, superposición de efectos, cambio de la pista de audio, el timbre de voz o la música de fondo. El objetivo es engañar a los algoritmos, creando un «clon» que será percibido como contenido nuevo y único.
En un mundo donde el contenido de vídeo domina todas las plataformas, el <a href="/ru/blog/algoritm-YouTube-shorts-2026-kak-narezat-strimy-dlya-virusnogo-uspekha/” title=”Algoritmo de YouTube Shorts 2026: Cómo cortar transmisiones para el éxito viral”>corte de podcasts y sus formatos de vídeo son cada vez más populares. Sin embargo, a pesar del creciente interés en los podcasts de vídeo, el audio tradicional sigue desempeñando un papel clave. Surge la pregunta: ¿se quedará el audio en la sombra mientras los podcasts exploran activamente los formatos de vídeo y CTV?
Podcasts de vídeo: ¿Una mina de oro o una distracción?
Los servicios de streaming e incluso las redes de cable están licenciando y produciendo activamente su propio contenido de podcast. Su objetivo es la monetización a través de la publicidad y la atracción de nuevos suscriptores. En este contexto, el audio tradicional se encuentra en una posición familiar pero incómoda.
Maria Tullin, vicepresidenta sénior de estrategia de audio y podcasts en Horizon Media, afirma que esto no sucederá. “Yo vería el vídeo como una puerta de entrada”, dice Tullin, quien supervisa todos los proyectos de audio de Horizon con un enfoque en su efectividad. Ella enfatiza que Horizon adapta las inversiones en audio a cada cliente, pero el enfoque principal está en el streaming y el podcasting como los dos canales más grandes.
Medición de la efectividad: nuevos enfoques y viejos problemas
Maria Tullin señala que los métodos para medir la efectividad de la publicidad en audio han evolucionado significativamente. Si antes solo eran códigos promocionales y URL de vanidad, ahora el énfasis se ha desplazado a la atribución de píxeles. El principal problema es YouTube. “Recomendamos a los clientes que participen en el simulcast de YouTube, pero no puedo medirlo con la misma precisión”, explica Tullin.
Podcasts de vídeo: ¿quién es responsable de ellos?
Para Horizon Media, los podcasts de vídeo siguen siendo responsabilidad del equipo de Tullin, especialmente cuando se trata de asociaciones con programas. “Nos encargamos de casi todo lo relacionado con los programas”, dice. “Aunque a veces, debido a la superposición con la radiodifusión tradicional y el vídeo, un podcast puede terminar en la mesa de otro equipo. No somos demasiado quisquillosos con la asignación de tareas, pero eso no significa que dejemos de hacerlo solo porque sea vídeo”.
YouTube: ¿marca o rendimiento?
Trabajar con YouTube requiere un enfoque especial. Las recomendaciones dependen de los objetivos del cliente. Si el cliente está acostumbrado a la atribución de píxeles, YouTube puede asignarse a un presupuesto separado como herramienta de branding. Para otras marcas, orientadas al contacto directo con el consumidor y con presupuestos sociales, los simulcasts pueden ser más aceptables, ya que están acostumbrados a un tipo de datos diferente al de los píxeles.
Presupuestos para podcasts: ¿de dónde viene el dinero?
Por regla general, los fondos para podcasts se asignan del presupuesto de audio. Sin embargo, hay casos en los que no hay presupuesto de audio en absoluto. Entonces, los clientes pueden utilizar el presupuesto de influencers para explorar los podcasts. En tales situaciones, Horizon Media interviene y, en el proceso, puede sugerir considerar también el streaming.
Evolución del mercado: ventajas y riesgos
«Es un arma de doble filo. Por un lado, es genial que la gente muestre interés en los podcasts. Por otro, me alegra menos que, aunque muchos programas con una audiencia fuerte y una gran presencia en vídeo son excelentes, no son los únicos en el mercado», comparte Maria Tullin.
Hay muchos creadores talentosos, tanto con podcasts que priorizan el vídeo como con formatos exclusivamente de audio, que merecen atención. Tullin busca interesar a los clientes en las oportunidades, pero advierte contra la inversión excesiva de fondos solo en grandes nombres. Esto lleva a la sobresaturación, la disminución de la efectividad de la publicidad y el deterioro de la experiencia del usuario.
Consejos para especialistas en medios principiantes
Maria Tullin enfatiza la importancia de establecer límites en el trabajo, pero aboga por el equilibrio. Es importante no solo hacer el trabajo, sino también esforzarse por comprender lo que sucede en el nivel superior. «Haciendo su trabajo de forma aislada, no avanzará», afirma Tullin. «Haga preguntas sobre lo que hace su jefe, ofrezca ayuda si le interesa. Esto es lo que lleva al avance, porque demuestra que le importa el siguiente nivel, y no solo quiere un ascenso por el ascenso en sí».
Preguntas frecuentes
¿Qué es un simulcast?
Simulcast es la transmisión simultánea de contenido multimedia (por ejemplo, un podcast o un stream) en varias plataformas, como YouTube y Twitch o Libsyn.
¿Cómo se mide la efectividad de la publicidad en podcasts?
Tradicionalmente se utilizaban códigos promocionales y URL de vanidad. Ahora se aplica activamente la atribución de píxeles. Para YouTube es más complicado, y a menudo se considera una herramienta de branding.
¿Qué presupuestos se asignan a los podcasts?
Normalmente son presupuestos de audio. En algunos casos, se pueden utilizar presupuestos de influencers, especialmente si la empresa no tiene un presupuesto de audio separado.
¿Por qué no se debe invertir solo en podcasts grandes?
La inversión excesiva en programas populares puede llevar a su sobresaturación de publicidad, disminución de la efectividad y deterioro de la experiencia del usuario, lo que en última instancia perjudica a toda la industria.
¿Qué habilidades se necesitan para avanzar en los medios?
Es importante no solo hacer bien tu trabajo, sino también tomar la iniciativa, interesarte en las tareas de tus colegas superiores, hacer preguntas y ofrecer ayuda. Esto demuestra un deseo de desarrollarse y una comprensión del panorama general.
En conclusión, aunque los videopodcasts están ganando impulso, los formatos de audio siguen siendo una parte fundamental del panorama mediático. No debemos olvidar el valor del audio y su capacidad para atraer a la audiencia. Para aquellos que desean profundizar en el mundo de los podcasts y su monetización, es importante considerar tanto el video como el audio, y adaptarse constantemente a los métodos cambiantes de medición de la efectividad. Continúa explorando, haciendo preguntas y desarrollándote para mantenerte a la vanguardia de la industria de los medios.
LinkedIn, la plataforma conocida por su networking profesional, ha introducido una nueva y muy intrigante forma de monetización para expertos – Advice Sessions. Esto no es solo otra actualización, sino una oportunidad real para que los especialistas e influencers en la plataforma moneticen sus conocimientos a través de consultas pagas. Olvídese del contenido superficial; aquí se trata de valor real y monetización transparente, abriendo nuevos horizontes para los profesionales.
LinkedIn y la monetización: una nueva era para los expertos
El 15 de octubre, LinkedIn presentó una serie de actualizaciones significativas. Entre ellas, destaca especialmente Advice Sessions, una herramienta que permite a los influencers profesionales programar y realizar consultas pagas directamente en la aplicación. Esto no es solo una función, es un nicho completamente nuevo para el arbitrajista digital que entiende que un CPM inferior a 50 rublos por leads de calidad ya no es una fantasía, sino una realidad.
¿Cómo funcionan las Advice Sessions?
Consultas directas: Los expertos pueden programar y realizar sesiones pagas.
Monetización única: A diferencia de las integraciones publicitarias estándar, esta es una venta directa de experiencia.
Estadísticas transparentes: Todo arbitrajista sabe que sin estadísticas transparentes no tiene sentido empezar. Aquí estarán a la vista.
«LinkedIn siempre ha sido una plataforma para el desarrollo profesional, y ahora ofrece un camino directo para monetizar esa experiencia. No se trata de pagar a un influencer por una publicación, sino de comprar una consulta de calidad a un especialista verificado», señaló un analista de mercado.
Alternativas a los influencers: nuevos formatos publicitarios
Además de las Advice Sessions, LinkedIn continúa desarrollando otras formas de ingresos para los creadores de contenido. Esto demuestra que la plataforma se está moviendo hacia la diversificación de ingresos y ofrece soluciones para diferentes tipos de usuarios.
BrandLink y Creator Marketplace
Programas lanzados anteriormente, como BrandLink, brindan oportunidades para compartir ingresos, conectando marcas con creadores adecuados. Creator Marketplace escala estas relaciones. Sin embargo, estas herramientas tienen mucho en común con lo que ofrecen otras plataformas.
Publicidad en video y Shorts: nuevos horizontes
También se anunció un nuevo formato de publicidad en video que traerá spots In-Stream a los videos creados y subidos por los autores de LinkedIn. Esto abre las puertas a la publicidad de banner en videos cortos, por ejemplo, en YouTube Shorts o Reels. Imagínese: un CPM inferior a 50 rublos por alcanzar a millones, y todo esto sin necesidad de grabar su propio video. Simplemente un banner sin grabación que se muestra en cientos de videos. Esto es alcance masivo por centavos.
Publicidad In-Stream: Posibilidad de colocar anuncios en videos.
Programática de banners de video: Permite comprar alcance sin crear un video, utilizando un banner nativo.
Alcance económico: Ideal para promocionar aplicaciones móviles o publicitar proyectos de criptomonedas.
Preguntas frecuentes
¿Qué son las Advice Sessions en LinkedIn?
Advice Sessions es una nueva función de LinkedIn que permite a expertos e influencers profesionales realizar consultas pagas directamente a través de la plataforma, monetizando sus conocimientos y experiencia.
¿Cómo ayuda LinkedIn a monetizar el contenido?
LinkedIn ofrece varias herramientas para la monetización, incluyendo BrandLink para asociaciones con marcas, Creator Marketplace para escalar estas relaciones y el nuevo formato Advice Sessions para consultas pagas directas. También se están introduciendo nuevos formatos de publicidad en video.
¿Se puede colocar publicidad de banner en LinkedIn sin grabar un video?
Aunque las Advice Sessions se centran en consultas directas, los nuevos formatos de publicidad en video anunciados pueden abrir oportunidades para banners de video programáticos que permitirán comprar alcance sin crear un video, colocando un banner nativo en Shorts u otros formatos de video, de manera similar a la publicidad en YouTube Shorts con un CPM bajo.
Conclusión: el futuro de la monetización en LinkedIn
LinkedIn continúa evolucionando, ofreciendo nuevas y más sofisticadas formas de monetización para sus usuarios. Desde las Advice Sessions hasta los nuevos formatos de publicidad en video, la plataforma se está convirtiendo no solo en un lugar para el networking, sino en una herramienta completa para ganar dinero. Para el arbitrajista digital, esta es una señal: es hora de probar hipótesis por 1000 rublos y dominar estos nuevos canales. No pierda la oportunidad de solicitar publicidad de banner o convertirse en un experto que realmente gana dinero, y no solo publica «Me complace anunciar…». Esta es una oportunidad real de obtener alcance masivo por centavos y alcanzar un nuevo nivel de ganancias.
Google lanzó la actualización Nano Banana 2.1 el 6 de octubre de 2026, prometiendo mejoras significativas en la generación de imágenes. La nueva red neuronal está diseñada para seguir mejor las indicaciones, generar texto más preciso, garantizar la estabilidad de los personajes y trabajar con formatos amplios. Hemos comprobado hasta qué punto estas promesas se corresponden con la realidad, comparando ambas versiones en cinco tareas idénticas. La respuesta corta: para nuevos proyectos, es mejor elegir directamente Nano Banana 2.1, ya que a menudo cumple con mayor precisión los requisitos menores y rara vez añade elementos superfluos. Sin embargo, la actualización no ha resuelto todos los problemas, especialmente en la transferencia de apariencia entre escenas, donde la versión anterior a veces conservaba los rasgos igual de bien. Este es un punto importante para aquellos que planean escalar la generación de video e imágenes con IA.
Características técnicas y coste de las versiones
Nano Banana 2 funciona bajo el nombre técnico gemini-3.1-flash-image, mientras que Nano Banana 2.1 se basa en Gemini 3.6 Flash y tiene el nombre gemini-nano-banana-2.1. Google afirma mejoras en el realismo, la comprensión de instrucciones, la renderización de texto y la edición en varios pasos. El nuevo modelo es capaz de aceptar hasta 14 referencias: hasta cuatro personajes y hasta diez objetos.
Según el precio oficial de Google, una imagen 2K en Nano Banana 2.1 cuesta aproximadamente la mitad que en Nano Banana 2 (0,0504 $ frente a 0,101 $), lo que la hace atractiva para la producción de contenido con IA. Al mismo tiempo, el modo 0,5K ha desaparecido en la versión 2.1, y Nano Banana 2 ya está marcada como modelo obsoleto.
Metodología de prueba: 5 indicaciones para comparar
Para una comparación objetiva, nos basamos en la prueba abierta Fuser del 6 de octubre de 2026. En ella, ambos modelos recibieron las mismas indicaciones en inglés y datos de origen, las imágenes se generaron en 2K en un solo intento sin reinicios. Esto permite evaluar la eficacia de la IA en condiciones controladas. Si decide repetir la prueba, utilice la misma configuración y no elija los mejores resultados para evitar distorsiones.
Indicación 1: Escena fotorrealista con requisitos precisos
«Fotografía documental fotorrealista de un viejo pescador reparando una red de color naranja brillante en un viejo muelle de madera al amanecer. Al fondo, un puerto brumoso. Las manos del pescador están nítidamente enfocadas, el fondo está suavemente desenfocado. Luz natural, efecto de lente de 50 mm, paleta de colores apagados. No añadas texto ni inscripciones a la escena.»
Nano Banana 2.1 conservó el fondo de niebla fría, mostró al pescador por completo y dejó el encuadre sin texto adicional. Nano Banana 2 hizo la escena más cálida, más saturada y añadió una inscripción ficticia en el barco. Aquí, 2.1 ganó al seguir las restricciones con mayor precisión, lo cual es crítico para el video de IA para publicidad.
Prompt 2: Póster con texto exacto
«Crea un póster de concierto minimalista sobre papel claro. La mitad superior está ocupada por una gran ola azul oscuro. Coloca cuatro líneas de texto: «NIGHT TIDE» «Live at Harbour Hall» «Friday 14 November · Doors 8 PM» «harbourhall.com/nighttide» No añadas ninguna otra palabra. Haz la primera línea con una tipografía sans-serif estrecha y grande, la segunda con una tipografía más ligera.»
En esta prueba, la diferencia entre las versiones fue mínima. Ambos modelos escribieron correctamente las líneas dadas, incluyendo la fecha y la dirección. Esto demuestra que en algunas tareas donde Nano Banana 2 ya funciona bien, la actualización puede no ofrecer un salto notable en calidad, especialmente en el renderizado de texto.
Prompt 3: Fotografía de producto con espacio para texto publicitario
«Fotografía de estudio de un embudo de café de cerámica mate color verde salvia sobre una tabla de roble claro. Luz suave de ventana desde la izquierda, una ligera sombra debe ir hacia la derecha. Fondo limpio casi blanco. Deja el tercio derecho del encuadre libre para texto publicitario. Fotografía de producto realista. Sin objetos ni inscripciones adicionales.»
Nano Banana 2.1 cumplió todas las condiciones: luz desde la izquierda, sombra hacia la derecha y un área libre para el texto. Nano Banana 2 también dejó espacio, pero dividió la imagen con un área clara vacía, y la dirección de la sombra fue menos pronunciada. Para la creación de anuncios y banners de IA, esto es una ventaja significativa que ahorra tiempo al diseñador.
Prompt 4: Traslado de un producto a otra ubicación sin cambios
«Coloca este mismo frasco sobre una piedra húmeda cubierta de musgo. La escena está en la naturaleza por la mañana, con luz solar suave y un arroyo forestal borroso al fondo. Cambia solo el entorno y la iluminación. No cambies la forma del frasco, el vidrio ámbar, la tapa de pipeta negra y la inscripción «LUMA 02».»
Ambas versiones conservaron con éxito las características principales del frasco (forma, color del vidrio, texto). Sin embargo, ambas incumplieron una condición menor al cambiar un detalle liso de la tapa por uno estriado. 2.1 eligió un encuadre más amplio y mantuvo la etiqueta limpia, mientras que Nano Banana 2 acercó el objeto y añadió gotas de agua a la etiqueta. Esto demuestra una limitación de los modelos image-to-image: la frase «no cambies nada» no garantiza la identidad pixel a pixel de los pequeños detalles.
Prompt 5: Traslado de un personaje a una nueva escena
«Usa a la mujer del retrato de referencia. Muéstrala de cuerpo entero montando en bicicleta por una calle mojada de la ciudad por la noche. Alrededor hay letreros de neón, ella lleva un impermeable amarillo con la capucha bajada. Mantén el mismo rostro, el pelo rizado pelirrojo, las pecas y las gafas redondas. Fotorrealismo.»
Aquí no hay un ganador claro. Nano Banana 2 conservó bien los rizos y las gafas, pero cambió la expresión facial a una amplia sonrisa. Nano Banana 2.1 construyó el encuadre de cuerpo entero de forma más precisa, pero debilitó la similitud en los detalles: el pelo se volvió menos rizado, la montura más fina, las pecas casi desaparecieron. La elección depende de las prioridades: o la conservación exacta de rasgos faciales individuales, o una composición natural de la nueva escena. Esto es especialmente relevante para los personajes de IA animados y los avatares de IA.
Conclusiones después de cinco prompts: ¿vale la pena cambiar?
Según los resultados de la prueba, Nano Banana 2.1 parece una mejora cuidadosa de la versión anterior, no un modelo radicalmente nuevo. Su ventaja se manifiesta en tareas con muchos requisitos específicos, lo que corresponde a la descripción oficial de Google sobre una mejor prompt adherence y text rendering. Para el UGC de IA para proyectos criptográficos, donde la precisión de los detalles y el cumplimiento del prompt son críticos, esto es una ventaja significativa.
Nano Banana 2.1 ganó dos tareas y no perdió claramente contra la versión anterior en ninguna.
Al transferir la apariencia, los resultados siguieron siendo ambiguos.
Si está iniciando un nuevo proyecto, es más lógico usar directamente la 2.1, especialmente considerando el costo reducido y el estado de Nano Banana 2 como obsoleto.
Si tiene un pipeline de trabajo en Nano Banana 2, pruebe sus prompts típicos en ambos modelos para asegurarse de que se mantenga la forma de generación deseada.
Preguntas frecuentes
¿Nano Banana 2.1 es realmente mejor que Nano Banana 2?
Según las características oficiales, la 2.1 es la versión recomendada con una mejor adherencia a las instrucciones, calidad, texto y estabilidad de los personajes. En nuestra prueba, mostró mejores resultados en tareas con múltiples restricciones.
¿Por qué el mismo prompt da resultados diferentes?
La generación de imágenes en redes neuronales no es determinista por defecto. Incluso dentro del mismo modelo, una ejecución repetida puede cambiar la composición, la cara, la luz o los objetos pequeños. Para una comparación correcta, se requiere una serie de ejecuciones con la misma configuración.
¿Por qué el modelo ignora parte del prompt?
A menudo, el problema surge cuando hay demasiadas instrucciones de igual valor en una sola solicitud. Para restricciones críticas, es mejor usar indicaciones separadas, por ejemplo: «cambia solo el fondo», «el texto debe escribirse literalmente», «no agregues logotipos», «mantén la cara sin cambios».
¿Siempre se debe incluir un Thinking alto en Nano Banana 2.1?
No. La 2.1 tiene niveles minimal, medium y high. Un nivel más alto puede ser útil para un diseño complejo o un gran número de restricciones, pero generalmente aumenta el volumen de cálculos y el tiempo de ejecución. Para borradores simples, es lógico comenzar con minimal o el medium estándar.
¿Qué tiene Nano Banana 2 que no tiene 2.1?
La diferencia técnica más notable es el modo de generación de 0.5K. En 2.1, la resolución mínima comienza en 1K. Sin embargo, la nueva versión es más barata en resoluciones coincidentes y añade formatos extremadamente anchos y verticales.
¿Cómo mejorar el resultado al trabajar con una referencia?
Para obtener el mejor resultado, utilice referencias de alta calidad. Asegúrese de que las imágenes de referencia sean claras y contengan todos los detalles necesarios. Experimente con la cantidad de referencias (hasta 14 en 2.1) para encontrar el equilibrio óptimo.
¿Cómo acceder a Nano Banana en Rusia?
Nano Banana está disponible en plataformas especiales que funcionan sin VPN ni tarjetas extranjeras. Puede subir fotos, cambiar fondos y ropa, recopilar varias referencias y crear imágenes a partir de una descripción de texto. Los servicios suelen funcionar con pagos en rublos y proporcionan un saldo general para diferentes modelos. Utilice el código promocional HABRSPESHUAI para aumentar su saldo en un 115%. Esta es una excelente manera para que los proyectos criptográficos soliciten creatividades de IA o escalen la generación de 100 videos al día.
En general, Nano Banana 2.1 es un avance significativo, especialmente para tareas que requieren alta precisión y detalle. Su reducción de costos y sus capacidades mejoradas la convierten en una herramienta atractiva para la producción neuronal por suscripción y la producción de contenido de IA. No pierda la oportunidad de escalar lo imposible, ahora es posible con las nuevas redes neuronales de Google.
¡Hola, colegas de arbitraje! Mi nombre es Timur, soy el responsable del marketplace en Cloud.ru. Ofrecemos una plataforma para servicios de IA que se integran en la infraestructura de la nube de los clientes. Mi tarea es garantizar la transparencia de los precios. Actualmente, muchos evalúan la IA por el costo de los tokens, pero esto es fundamentalmente incorrecto. El cliente no paga por los tokens, sino por un resultado específico. En este artículo, analizaremos cómo calcular correctamente la economía unitaria de un <a href="/ru/blog/massovyy-posting-video-4-strategii-povtoreniya-zadach-ii-agentami/" title="Publicación masiva de videos: 4 estrategias para repetir tareas con agentes de IA">agente de IA, basándonos en los datos de Cloud.ru, y determinaremos el costo real de una respuesta útil para entender qué CPM es rentable.
«El proveedor en el marketplace debe fijar un precio para su agente, el cliente debe entenderlo y la plataforma debe asegurarse de que los precios en el escaparate puedan compararse entre sí. Mientras las tres partes midan el costo en tokens, nada de esto funcionará».
Evaluación del costo de los servicios de IA: enfoque en la economía unitaria
Unidad de medida: respuesta útil, no tokens
El token es una mala métrica. El cliente no compra tokens, sino la solución a su problema. El «diálogo cerrado» también es engañoso. Intercom, por ejemplo, distingue dos tipos de soluciones: confirmadas (el cliente dijo «gracias») y supuestas (el cliente simplemente se fue).
Ambas se pagan, pero hay un matiz: si el cliente regresa con la misma pregunta, la solución se anula. Ejemplo de Lorikeet (195 casos, 38 proveedores): de 4200 diálogos cerrados por IA, 900 se cerraron con un enlace a un artículo de la base de conocimientos. Sin ellos, la proporción de resueltos cae del 70% al 55%.
La diferencia entre «cerrado» y «resuelto» es enorme. Por lo tanto, nuestra unidad de medida es la respuesta útil. Es un diálogo cerrado por IA sin intervención humana, en el que el cliente no regresó con la misma pregunta en 72 horas y no dejó una evaluación negativa. Todo lo que no pasó estos filtros va al numerador de los costos, pero no al denominador de las respuestas útiles. Los intentos fallidos se pagan con los exitosos. Este es un punto clave.
Caso modelo: soporte de tienda online
Para los cálculos, tomaremos un escenario típico: soporte de una tienda online. Es un caso masivo con un gran volumen de datos públicos. La tienda recibe 40.000 consultas al mes. El 90% de ellas (36.000 diálogos) se dirigen al agente de IA.
Los diálogos cerrados por el agente sin intervención del operador, los llamaremos autocierres, son la métrica que muestran los proveedores. La estructura del agente: RAG (búsqueda en la base de conocimientos + generación de respuestas) más la herramienta de “estado del pedido”. Un diálogo implica tres llamadas a LLM:
Comprender la consulta y elegir la ruta.
Responder basándose en los fragmentos encontrados.
Contactar la herramienta o recopilar un resumen para el operador.
En promedio, esto representa 12.000 tokens de entrada (prompt del sistema, fragmentos, historial) y 800 de salida. Hay dos consultas a la base de conocimientos por diálogo. Un modelo de filtro verifica la réplica del cliente y la respuesta del agente (1000 tokens por cada una de las tres llamadas). Se asigna un 15% adicional de tokens para regeneraciones.
Infraestructura y costos
Utilizamos los servicios de Cloud.ru:
Base de conocimientos: Evolution Managed RAG.
Agente: Evolution AI Agents.
Registros: Evolution Managed PostgreSQL.
Costo de un operador de soporte en Moscú: 125.000 rub./mes (85.300 rub. salario según hh.ru para 2025 + contribuciones y gastos generales). Con 40 tickets al día, un ticket cuesta 149 rub. El minuto del operador cuesta 15,5 rub. (125.000 rub. / 80% de 10.080 minutos). Para un chat en retail (60 consultas/día), el costo del ticket es de 99 rub.
Supuestos para los cálculos
Supuestos principales:
Proporción de autocierres: la mediana de los casos públicos es del 70%. Ozon: 27% (2020) -> 62% (2022). Tomamos el punto medio: 50%.
Diálogos que no pasaron el filtro: el cliente regresó dentro de las 72 horas o dio un voto negativo. Supuesto: 6% (en el ejemplo de Lorikeet, el 21% de los diálogos cerrados eran enlaces).
Costo de dicho diálogo: 150 rub. de compensación + 3 minutos de operador (200 rub.).
Tiempo del operador para la escalada: 1,5 minutos adicionales al ticket normal.
Verificación manual: 3% de todos los diálogos durante 3 minutos.
Base de conocimientos, prompts: 0,5 de la tarifa de un especialista (optimista).
Amortización: 50.000 rub./mes (para un integrador con CRM, hasta 1,5 millones de rub.).
Precios de modelos e infraestructura (Cloud.ru, octubre de 2026)
Tarifas de Evolution Foundation Models (con IVA del 22%, por 1 millón de tokens):
Costo total de la infraestructura: 13.420 rub./mes. Esta es la línea más barata en el cálculo.
Cálculo del costo de una respuesta útil
Precio de un diálogo
Primero, calculamos el costo de un diálogo utilizando diferentes modelos:
Qwen3-30B-A3B: 0,43 rub.
GigaChat-3-Pro: 1,32 rub.
Claude Haiku 4.5: 3,76 rub.
Claude Sonnet 4.6: 10,99 rub.
¡Una diferencia de 25 veces! Si nos detuviéramos aquí, la elección del modelo sería crítica.
Precio de una respuesta útil
De 36.000 diálogos, con un 50% de cierres automáticos, se cerraron 18.000. De ellos, el 6% fueron errores. Quedan 16.920 respuestas útiles. Cada respuesta útil no solo implica tokens, sino también:
Tokens de intentos fallidos.
Minutos de los operadores en la escalada.
Costo de los errores.
Verificación.
Base de conocimientos.
Implementación.
La diferencia de 25 veces en tokens se convierte en 1,4 veces en una respuesta útil: de 51 rub. a 73 rub. El modelo caro (Claude Sonnet 4.6), que es 25 veces más caro en tokens, resulta ser solo un 40% más caro en el precio del resultado. ¿Por qué? Porque todos los demás costos son iguales para todos los modelos.
Estructura de precios: GigaChat-3-Pro (53 rub.)
Para GigaChat-3-Pro (53 rub. por respuesta útil):
Escaladas y respuestas erróneas: 71% del costo. Estos costos generalmente no se consideran como “gastos de IA”, sino que se incluyen en los salarios del soporte o las compensaciones.
Tokens: 2,8 rub. (5%). Esta es la única línea que todos comparan.
Infraestructura en la nube: 0,80 rub.
En Claude Sonnet 4.6, los tokens ya representan el 32% del precio. Aquí tiene sentido ahorrar en tokens. ¿Cómo?
Reducción del contexto: reducir 12.000 tokens de entrada a 6.000. La respuesta útil en Sonnet se abarata de 73 a 65 rub.
Almacenamiento en caché: la lectura desde la caché es 10 veces más barata. Si la mitad del contexto es un prompt del sistema, el precio cae a 66 rub.
En Qwen, estas técnicas ahorran centavos.
Palancas clave de ahorro
1. Tasa de cierres automáticos
La transición de un piloto (35-50% de cierres automáticos) a un circuito de trabajo (65%) ahorra 15-19 rub. Diez puntos porcentuales de cierres automáticos dan tanto como la transición a un modelo más barato (en Sonnet, el aumento del 50% al 60% ahorra 14 rub., la sustitución de Sonnet por Haiku – 15 rub.). Pero lo primero funciona en cualquier modelo, lo segundo – una vez.
2. Tasa de errores
Pocos miden la proporción de diálogos cerrados que no pasaron el filtro, pero es crítica.
Proporción de no pasados el filtro
Precio de una respuesta útil
Gastos en ellos (rub./mes.)
6%
X
Y
3%
X – 8 rub.
Y – Z
Reducir los errores del 6% al 3% ahorra 8 rub. en cada respuesta útil. La transición de GigaChat-3-Pro a Qwen3-30B-A3B ahorra solo 2 rub. El 15% de errores puede costar más de la mitad del salario de un operador, si se considera resuelto cada diálogo en el que el cliente se quedó en silencio.
3. Calidad de la escalada
He estimado 1,5 minutos de un operador para la escalada (lectura del resumen, continuación). Esto funciona con una transferencia “cálida”: el agente transfiere al operador un historial conciso, el número de pedido y una lista de acciones. Con una transferencia “fría” (el operador lee todo el diálogo, donde el bot respondió incorrectamente tres veces), 1,5 minutos se convierten en 3 o 6.
Con 3 minutos, una respuesta útil en GigaChat-3-Pro sube de 53 a 77 rublos; con 6 minutos, a 127 rublos. Esto ya es más caro que un operador regional. Si el agente identifica al cliente y pre-rellena el ticket, el operador ahorra uno o dos minutos, y esta línea se vuelve negativa.
“La calidad de la transmisión resulta ser una partida presupuestaria separada con la mayor dispersión en todo el modelo, y debe medirse: el tiempo promedio de procesamiento de los tickets escalados debe calcularse por separado de los normales”.
¿Luchar por la precisión = quemar tokens? Si para reducir los errores del 6% al 3% los tokens por diálogo aumentan 1,6 veces, en GigaChat-3-Pro la respuesta útil sigue abaratándose de 53 a 46 rublos. En Sonnet, los tokens adicionales son más caros que la precisión ganada; allí es mejor mejorar la base de conocimientos.
Conclusiones: qué considerar un CPM rentable
Conclusión práctica: en el circuito de trabajo de soporte, lo más caro no son los tokens, sino el denominador. Todo lo que aumenta la proporción de respuestas útiles (calidad de la base de conocimientos, enrutamiento correcto, conjuntos de prueba) se amortiza más rápido que cualquier negociación por el precio de un millón de tokens.
Los modelos caros (por ejemplo, Sonnet) se amortizan si aportan 10 puntos de autocierre y 2 puntos de precisión en comparación con los más baratos. Si en su conjunto de prueba la diferencia es menor, está pagando de más. Si es mayor, está ahorrando en tokens innecesariamente.
Comparación con un humano: dos salvedades
1. Precio del ticket: con 149 rublos por ticket, incluso un piloto con un 35% de autocierres en Sonnet (110 rublos por respuesta útil) parece rentable. La paridad con el operador se logra con un 20-27% de autocierres. Pero si el operador cierra 60 tickets al día (99 rublos/ticket), el mismo piloto en Sonnet (110 rublos) ya es más caro. Un operador regional/subcontratado (64 rublos/ticket) cambia el panorama: GigaChat-3-Pro (42 rublos) es más barato, Sonnet (62 rublos) – paridad. La pregunta “¿se amortizará?” depende de su costo por ticket y la proporción de autocierres.
2. Volumen: los gastos fijos (base de conocimientos, implementación, infraestructura) son 163.000 rublos/mes. Con 36.000 diálogos. Con 6.000 diálogos, una respuesta útil en GigaChat-3-Pro cuesta 101 rublos; con 3.000, 159 rublos (más caro que un operador). Por debajo de 3.500 diálogos al mes, el agente no se amortiza. Si los gastos fijos son mayores (un puesto a tiempo completo para la base de conocimientos – 200.000 rublos/mes, implementación – 1,5 millones de rublos), el umbral de amortización se desplaza a 7.000 diálogos al mes. La proporción de tokens en este caso cae al 4%: cuanto más realistas se calculan los demás costos, menos significativo parece el precio por millón de tokens.
Lo que no se ha tenido en cuenta en el modelo (en ambos sentidos)
Contra el agente: licencia del sistema de tickets o plataforma de chat.
A favor del agente: rotación de personal (hasta 50% al año), costos de reclutamiento y capacitación, trabajo lento de los novatos, escalabilidad para ventas, pago de turnos nocturnos/de fin de semana. Estas cosas son difíciles de calcular sin datos específicos, pero es por ellas que las empresas a menudo están dispuestas a pagar, incluso si la economía unitaria diaria muestra paridad.
Preguntas frecuentes
¿Qué es una “respuesta útil” en el contexto de un agente de IA?
Una respuesta útil es un diálogo cerrado por la IA sin intervención humana, en el que el cliente no vuelve con la misma pregunta en un plazo de 72 horas y no deja una valoración negativa. Esta es una métrica clave para evaluar la eficacia real y el coste del servicio de IA.
