Primeros pasos con Marketing Operations y AI

AI marketing operations consiste en el uso de tecnologías y herramientas de inteligencia artificial (AI) en el ámbito del marketing para agilizar y mejorar diversas tareas y procesos relacionados con el marketing que antes eran manuales o repetitivos.

El futuro de muchas de las tareas que hoy forman parte del marketing, el marketing digital y el diseño y desarrollo web está, sin duda, en manos de las herramientas de AI. Las tareas manuales repetitivas que implican construir se automatizarán, y el marketing digital será sustituido por la AI y el ML.

La mayoría de la gente piensa que la automatización física es la mayor amenaza para los empleos, pero los trabajos digitales son los primeros en la lista de recortes.

La inteligencia artificial (AI) y el machine learning (ML) ya están haciendo trabajos que antes hacían los propios profesionales del marketing y del marketing digital. Estos «trabajadores del conocimiento» tendrán que pasar a roles más estratégicos y creativos, o a roles operativos de menor cualificación, para seguir siendo relevantes.

Cómo está influyendo la AI en el marketing digital

A medida que avanzan la AI y el ML, las empresas incorporan estas innovaciones a sus productos actuales. Google y HubSpot son buenos ejemplos de empresas que han adoptado la AI en sus productos y ponen sus beneficios al alcance de los usuarios. Estas son algunas formas en que la AI ya se utiliza en las operaciones de marketing digital:

• Recomendaciones en Google Ads: Google utiliza la AI para fijar las pujas adecuadas, llegar a las búsquedas correctas y crear el anuncio más relevante para los consumidores. Como resultado, los anunciantes que mejoran la calidad del anuncio de sus anuncios responsivos de búsqueda (de «Deficiente» a «Excelente») pueden obtener de media un 12% más de conversiones (Fuente: datos internos de Google, del 28/02/2023 al 01/03/2023).
• Insights en Google Analytics: la AI de GA4 utiliza machine learning para identificar tendencias inesperadas en el tráfico del sitio web y en el comportamiento de los usuarios.
• Redacción en HubSpot: el asistente de redacción basado en AI está disponible en las funciones de marketing, ventas y contenido de HubSpot, y permite a tu equipo crear y editar textos en las herramientas que ya utiliza.
• Personalización: la AI lleva tiempo presente en las herramientas de personalización, pero está empezando a volverse más inteligente.

Son cambios graduales en herramientas que antes solo utilizaban profesionales muy cualificados. Por ejemplo, gestionar una cuenta de Google Ads podía ser un proceso complejo, con muchos anuncios y palabras clave que administrar.

La AI automatiza Google Ads

Los especialistas en PPC serán sustituidos en breve por campañas de anuncios automatizadas. Google Ads ya ha eliminado muchos de los ajustes manuales que antes podías hacer en las campañas, y ha optado por un enfoque más automatizado en el que, básicamente, dejas que la AI de Google lo resuelva por ti.

Todavía hay situaciones en las que la AI no dispone de datos suficientes para gestionar buenas campañas, y por ahora es posible gastar de más en las campañas al usar palabras clave de concordancia amplia. Pero dentro de unos años, esos problemas se habrán resuelto sin duda.

La revolución digital de la AI

Así pues, la próxima revolución industrial será digital. Cuando hablamos de la última revolución industrial, nos referimos a maquinaria física que facilitó la producción en masa de productos físicos. Ahora, los productos que se fabrican en masa son de naturaleza digital.

Contenidos digitales, gráficos, vídeos y sitios web. Todos estos activos digitales se producen ahora a un ritmo mucho más rápido y sin necesidad de un «trabajador cualificado». Incluso el más complejo de ellos, los sitios web, es más fácil de producir, y la programación, hoy una de las habilidades más valoradas y demandadas, acabará siendo sustituida por máquinas.

Los primeros trabajadores cualificados en la línea de fuego son los desarrolladores web y los redactores. Los siguientes serán los diseñadores, los profesionales del marketing digital y el marketing en general.

Estos trabajadores «cualificados» o «del conocimiento», como se los denominó en los años 50, serán sustituidos por roles más operativos que no necesitarán saber «cómo construir un sitio web» ni configurar un anuncio de Google. Las herramientas de productividad con AI lo harán por ti.

Operadores estratégicos

Con la AI ayudándonos a ser más productivos y automatizando tareas que antes se consideraban cualificadas, como el desarrollo web y ciertos aspectos del marketing digital, el papel del marketing pasará a ser más estratégico y operativo. Es probable que los profesionales del marketing se conviertan en los operadores de las máquinas en lugar de ser quienes hacen el trabajo.

Con una parte mayor del «hacer» en manos de la AI, las personas tendremos que centrar nuestra atención en la estrategia creativa. Cuando el volumen aumenta por la producción en masa de contenidos digitales, el valor se desplaza hacia los contenidos más creativos y atractivos que el resto.

Con los creativos ocupados, bueno, creando, seguirá haciendo falta alguien que «opere» y mantenga las máquinas. Aunque lo podrían hacer los propios creativos, cuando las cosas se hacen a escala industrial necesitas a alguien que se asegure de que tus máquinas digitales a) se mantienen en buen estado de funcionamiento y b) hacen lo que se supone que deben hacer.

AI Marketing Operations Producers

Un AI Marketing Operations Producer es un nuevo rol en el marketing. Son profesionales del marketing especializados en aprovechar las tecnologías de inteligencia artificial (AI) para agilizar y optimizar las operaciones de marketing de una empresa. El papel del AI marketing operations producer consiste principalmente en integrar herramientas y plataformas de AI en diversos aspectos del marketing, como el análisis de datos, la segmentación de clientes, la optimización de campañas, la personalización de contenidos y el seguimiento del rendimiento.

Producción de contenidos con AI

Como hemos explicado, lo que está ocurriendo ahora es la producción en masa de contenidos digitales. El contenido es muy importante para el marketing, y especialmente para el marketing B2B y B2B SaaS. En la siguiente sección explicaremos la importancia del content marketing y cómo puedes producir contenidos de forma eficaz con la AI.

La importancia del «contenido» en el marketing B2B SaaS

En el marketing B2B SaaS hay que dedicar mucho tiempo y esfuerzo a educar y a construir autoridad en un sector o tema. Esto se debe a que gran parte de tu audiencia no está lista para comprarte ahora mismo, así que tienes que producir contenidos útiles para su día a día profesional, dejando de lado que vendes software que puede mejorarlo.

Además, el contenido alimenta todo en el marketing. Si quieres lanzar una campaña o poner en marcha campañas de pago en redes sociales, necesitas contenido para ellas. El contenido es especialmente importante para la optimización para motores de búsqueda.

La optimización para motores de búsqueda (SEO) gira en torno al contenido. Una gran cantidad de contenido de calidad significa, de forma natural, más visibilidad en los buscadores. En pocas palabras, es mejor tener mucho contenido en tu sitio web que no tener ninguno.

Producción en masa de contenidos para SEO

Crear el contenido es el problema, o mejor dicho, la parte difícil, y puede marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso en el SEO para SaaS.

Antes tenías que contratar a redactores especializados en nichos tecnológicos para producir contenido de alta calidad para sitios web B2B SaaS. Además, puede que simplemente produjeras contenido que crees útil, pero sin saberlo con certeza: solo cuando miras tus analíticas un año después te das cuenta de que nadie lo lee.

Un gran porcentaje del contenido publicado en sitios web no lo ve nadie, porque no se ha escrito pensando en las necesidades de los usuarios, sino desde una perspectiva egoísta, por una empresa que escribe sobre lo que le apetece.

Pero basta ya del problema. La solución es una combinación de datos, herramientas de AI y sistemas modernos de gestión de contenidos como HubSpot y Webflow, que permiten a los equipos de marketing producir de forma industrial contenido útil y de alta calidad para su audiencia. No solo es útil, sino que generará nuevo negocio mediante una estrategia de bajo coste y alto retorno que todos conocemos: el SEO.

La creación de contenidos para tu sitio web debería abordarse como una cadena de producción, y con las herramientas de productividad con AI, la producción en masa de contenidos es cada vez más sencilla. En la siguiente sección te explicaré cómo puedes construir tu propia cadena de producción de contenidos digitales para generar notoriedad y autoridad en el área que elijas.

Antes de hacerlo, es importante cambiar tu mentalidad sobre la producción de contenidos para tu sitio web. En la medida de lo posible, deberías verla como una estrategia de performance marketing más que como una estrategia de marketing de marca. Igual que en la publicidad de pago mides el coste por clic y el retorno de la inversión publicitaria, también deberías medir las métricas del rendimiento de tus contenidos, tratando cada pieza como una inversión de la que quieres obtener retorno.

Cómo medir el ROI del contenido

Creo que deberías tratar la producción de contenidos como performance marketing. Cada pieza de contenido debe medirse como lo harías con una campaña de publicidad de pago. Para ello, tienes que definir cuáles son las métricas y cómo atribuir ingresos a tu contenido.

Usamos la métrica Return on Content Spend (ROCS) para medir el éxito de nuestra producción de contenidos. El gasto debe calcularse a partir de una estimación aproximada del tiempo y del salario para obtener una tarifa por hora. Por ejemplo, si se tardan 8 horas en producir 2 piezas de contenido y la tarifa diaria es de 500 $, el gasto por pieza sería de 250 $.

Supongamos que pagas a una empresa como Team4 2000 $ al mes para gestionar la producción de tu contenido SEO, y que ese mes producimos 10 piezas de contenido, así que cada pieza cuesta 200 $.

El retorno se mediría de forma distinta según tu modelo de atribución, pero para simplificar, con la atribución al primer contacto, en la que el primer punto de contacto es alguien que llega primero al contenido, puedes medir el retorno ($) si alguno de esos contactos se convierte en cliente de pago.

Por ejemplo, si vendes un producto SaaS con un valor medio por operación de 30 000 $ y produces 10 piezas de contenido al mes. Supongamos que tras 12 meses has producido 120 piezas que te han costado 24 000 $. Bastaría con que una sola pieza se atribuyera como primer punto de contacto para obtener un ROCS positivo.

Pero aquí está lo bueno. A diferencia del performance marketing tradicional, donde pagas por el clic y, cuando dejas de pagar, dejas de recibir clics, con el contenido puedes seguir recogiendo los beneficios mucho después de haberlo producido y, además, ir sumando éxito sobre éxito añadiendo más y más contenido, hasta crear un efecto bola de nieve.

Cómo hacer el seguimiento de la atribución de contenidos

La mejor y más sencilla forma de hacer el seguimiento de la atribución de contenidos es fijarse en las landing pages. Una landing page es la primera página que alguien visita al entrar en tu sitio web; es la página en la que «aterriza».

Es la forma más sencilla de atribuir nuevos ingresos a contenidos concretos que has producido. Algunas herramientas como HubSpot permiten hacer este seguimiento de serie, lo cual es muy útil. Si, en cambio, no quieres usar HubSpot ni pagar por algo similar, puedes hacer un cálculo sencillo para ver qué landing pages llevan a qué operaciones y calcular su valor.

Atribución lineal y atribución multitouch de contenidos

Algunos equipos de marketing prefieren afinar más en sus informes de atribución porque entienden que, en la realidad, muchos factores y puntos de contacto influyen en el proceso de compra de B2B SaaS, sobre todo cuando el producto es de alto valor y se orienta más a grandes empresas.

Si quieres adoptar este enfoque, puedes usar la atribución lineal, que reparte el peso de los ingresos a partes iguales entre todos los puntos de contacto. Así, con 10 puntos de contacto, se dividirían los ingresos generados entre 10 y se asignaría esa parte a cada uno. Existen otros modelos, como la atribución en forma de U, en forma de W, etc.

La mayoría de las herramientas de marketing modernas, como HubSpot e incluso Google Analytics (que es gratis), permiten analizar la atribución desde distintas perspectivas. Así puedes comparar cómo se ve la atribución con primer contacto, último contacto, lineal, etc.

Cómo producir contenido SEO en masa

Así que, antes de empezar a crear contenido, tenemos que construir la propia cadena de producción y la biblioteca donde vamos a almacenar todo ese contenido.

Paso 1: elige tus herramientas

Antes de hacer nada, hay que reunir las herramientas adecuadas para el trabajo. Para empezar, necesitaremos lo siguiente:

• Un CMS flexible y moderno como HubSpot o Webflow. Personalmente, recomiendo Webflow por su facilidad de uso y porque es más barato que HubSpot. Webflow está pensado únicamente para crear sitios web, mientras que HubSpot tiene muchas otras cosas de las que ocuparse en el desarrollo de producto.
• Una herramienta de AI basada en un modelo de lenguaje de gran tamaño, como ChatGPT
• Una herramienta de investigación de palabras clave como SEMRush o AHREFs
• Una herramienta de edición de fotos o gráficos como Canva, Figma o Photoshop

Estos son los componentes clave que necesitarás para montar tu línea de producción.

Fase 2: diseña tu biblioteca de contenidos

Antes de crear tu contenido, tienes que diseñar la biblioteca donde se va a guardar. Si usas Webflow para tu sitio web, puedes crear una Collection. Si usas HubSpot, te recomendamos crear un blog nuevo.

Un elemento clave es configurar una nueva estructura de URL para esta biblioteca; algo como /learn o /learning puede funcionar bien.

El motivo es que así resulta más fácil elaborar informes sobre el contenido, ya que puedes filtrar por URL. Además, separa este contenido educativo producido en masa de tus piezas más creativas, de thought leadership y de opinión, o de las noticias y novedades de la empresa.

Si no te sientes cómodo editando plantillas de página ni en Webflow ni en HubSpot, probablemente necesitarás la ayuda de un diseñador de Webflow o un desarrollador de HubSpot.

La clave del diseño de la biblioteca es asegurarse de que las plantillas de cada pieza de contenido incluyan todos los elementos necesarios, de modo que solo tengas que añadir el contenido y el diseño ya esté preconfigurado.

Fase 3: investigación de palabras clave

Ahora que tienes lista la biblioteca, toca investigar sobre qué escribir. Lo habitual es investigar temas alineados con lo que vendes. Conviene empezar con un mínimo de 3 temas.

Lo importante aquí es abordar la investigación de palabras clave como una investigación de mercado. Estás analizando datos sobre lo que la gente busca, lo que te permite responder a esas preguntas y producir contenido que la gente realmente necesita, en lugar de contenido que tú crees que necesita.

Hoy en día, la investigación de palabras clave es una tarea manual aburrida, pero están empezando a aparecer herramientas que la harán por ti. La herramienta de redacción con AI de HubSpot incorpora datos de palabras clave en sus recomendaciones, así que es probable que la investigación manual y lenta de palabras clave pase a la historia y que las herramientas de redacción lleven integrados estos datos.

Si el contenido SEO se va a producir en masa, ¿cómo vas a destacar?

Si todo el mundo hace lo mismo, será muy difícil. Se dará cada vez más importancia a de dónde procede el contenido y quién lo produce, con más señales para medir la confianza y la autoridad.

Fase 4: elabora un plan de contenidos preliminar

No es obligatorio hacerlo, pero es útil planificar lo que vas a producir. Normalmente, este plan se ordena o agrupa por temas.

Fase 5: asistente de AI de HubSpot (HubSpot Professional)

Si usas HubSpot Marketing Professional y Enterprise, tendrás acceso al asistente de AI de HubSpot y al redactor de contenido con AI, que pueden ayudarte a producir contenido de calidad para tu audiencia 100 veces más rápido que antes.

Webflow y ChatGPT (opción más económica)

Si usas Webflow o quieres usarlo, puedes emplear una herramienta gratuita como ChatGPT para producir el contenido. Una de las principales ventajas de este enfoque es que resulta mucho más barato que HubSpot. En el momento de escribir esto (2024), Webflow cuesta unos 30 $ al mes y HubSpot con todas las funciones parte de unos 800 $ al mes.

Este método es algo más manual, porque tendrás que crear el contenido en ChatGPT y luego pegarlo en un Google Doc o directamente en Webflow para darle formato. No supone mucho más trabajo si tenemos en cuenta la diferencia de precio entre ambas opciones.

Fase 6: formato (con personas)

Para esta parte todavía no hemos encontrado ninguna herramienta de AI: dar formato al contenido con imágenes, títulos y enlaces relevantes. Por ahora, sigue haciéndose a mano. Piensa en esta fase como el embalaje del producto al final de la cadena de producción.

Fase 7: publica tu contenido

Conviene mencionar en este punto que puedes acumular y publicar varias piezas de contenido a la vez. Antes había que dedicar muchísimo tiempo a elaborar una sola pieza, pero ahora, con la producción de contenido en masa, puedes producir y publicar varias en un solo día.

Fase 8: monitoriza el rendimiento del contenido

Uno de los pasos más importantes en la producción en masa de contenido digital es medir su rendimiento, porque, al fin y al cabo, producimos contenido en masa para aumentar nuestra visibilidad online y el tráfico a nuestro sitio web, lo que, a su vez, acabará generando más negocio.

Cómo monitorizar el rendimiento del contenido

Para monitorizar fácilmente el rendimiento del contenido, necesitas usar Google Search Console y ver el número de impresiones y clics que recibe tu contenido en Google.

Las impresiones deberían aumentar antes que los clics, y los clics deberían correlacionarse más o menos (no exactamente) con los datos de Google Analytics, que muestran el tráfico real del sitio web.

Para monitorizar el rendimiento de tu contenido producido en masa, filtra los resultados por la URL que hayas usado. Por ejemplo, filtra todas las impresiones y clics por las páginas cuya URL contenga /learn, como se muestra a continuación.

Así puedes comprobar qué tal funciona este contenido producido en masa según los primeros indicadores. Cuando llegue el momento de medir el ROI de tu contenido, te remito al apartado anterior de este artículo, donde hablamos de atribuir las operaciones cerradas a la landing page de origen.

Resumen

Las nuevas máquinas pueden convertir en no cualificado un trabajo que antes requería cualificación. Eso ocurrió en la revolución industrial y es lo que está empezando a pasar con la AI y el marketing. Esta estrategia puede parecer muy básica y quizá aburrida (por eso mucha gente no la aplica), pero es el futuro de la producción masiva de contenido online, al menos en formato escrito.

Por supuesto, hay otros factores que influyen en el éxito de la producción de contenido. Por ejemplo, si publicas este contenido en un sitio web nuevo, es poco probable que te encuentren durante un tiempo. Todavía tienes que construir autoridad y confianza por las vías habituales (enlaces, reseñas, relaciones públicas, etc.), pero, una vez que lo hayas conseguido, deberías producir contenido a gran velocidad.

Una regla general es preguntarte siempre: «¿este contenido es informativo, útil y fácil de digerir?». Si la respuesta es sí, difícilmente te equivocarás, aunque no escribas mucho.