La mayoría de los equipos de PPC ya no están debatiendo si usar IA. La pregunta es cuál, y si la diferencia justifica cambiar, pagar otra suscripción o convencer a tu equipo de cambiar de herramienta.
Claude y ChatGPT son las dos respuestas más comunes.
Ambos funcionan con Optmyzr MCP y pueden extraer datos en tiempo real de la cuenta, ejecutar auditorías y generar estrategias sin exportar ni un solo CSV. Así que ejecutamos los mismos prompts en ambos, con la misma cuenta y los mismos datos.
No para encontrar un ganador, sino para ver en qué se diferencian y qué significa eso para la forma en que los gestores de PPC y los equipos de agencia trabajan en el día a día.
Esto fue lo que obtuvimos.
🌟Nota de confianza: Los datos de tu cuenta no van a ningún sitio al que no hayan sido invitados. Antes de que cualquiera de las IA tocara un solo número, se detuvo y mostró exactamente a qué quería acceder, qué cuenta y por qué. Tú pulsas Permitir o Denegar. ¿Tienes más preguntas sobre seguridad? Tenemos un artículo completo para eso. Consúltalo aquí |
Prueba 1: auditoría de cuenta mes a mes
Empezamos con un único prompt pidiendo a ambas IA que extrajeran cuatro meses de datos de la cuenta, señalaran qué tendencias iban mal, identificaran los principales impulsores de las campañas y devolvieran un veredicto.
💡 Prompt utilizado: "Run a month-over-month audit on my Google Ads account [Account ID] via Optmyzr. Pull account and campaign performance for January, February, March, and April 2026 separately. For each month, report: total spend, clicks, impressions, conversions, CTR, ROAS, cost per conversion, and search impression share. Then compare across months and flag what's trending in the wrong direction, what's improving, and what's stayed flat when it shouldn't have. <br><br> Identify the top 3 campaigns driving the biggest month-over-month swings and explain what's likely behind each. End with a verdict: is this account heading in the right direction, and what's the one thing that needs to change most urgently?" |
Lo que devolvió ChatGPT
El análisis fue preciso y exhaustivo.
ChatGPT identificó las campañas correctas, señaló el mismo drenaje de presupuesto con ROAS cero, leyó correctamente la mejora del ROAS del 915% en enero al 1.807% en abril y llegó al mismo veredicto.
El problema fue que volvió con aspecto de muro de texto.
Preciso, exhaustivo y tan emocionante de leer como una página de términos y condiciones. Estaba bien para alguien que solo quiere la respuesta, pero no era lo mejor para compartir con un cliente o presentar en una reunión de equipo.
Así que le pedimos que hiciera la respuesta más atractiva visualmente.
ChatGPT sí generó gráficos esta vez: barras de tendencia, desglose de variaciones por campaña, scorecards de KPI.
Aunque todos los datos estaban ahí, era básico, con gráficos de barras de estilo texto plano y formato mínimo; nada que pondrías en un informe para cliente sin rehacerlo antes.
Lo que devolvió Claude
Claude volvió con tarjetas de métricas, gráficos de tendencia y un desglose codificado por colores de lo que mejoraba y lo que no, todo en la primera respuesta, sin que se lo pidiéramos.
El tipo de resultado que podrías capturar en pantalla y pegar en un mensaje de Slack a tu equipo sin tocarlo.
Consulta los resultados completos de la auditoría aquí
Entonces, ¿cuál es la diferencia real aquí?
El análisis fue casi idéntico. Ambas IA llamaron al mismo endpoint de Optmyzr MCP, recibieron los mismos datos y llegaron a las mismas conclusiones.
La diferencia está únicamente en cómo se presentó el resultado.
Claude priorizó lo visual y ChatGPT priorizó el texto, y llegó a lo visual cuando se le empujó. E incluso entonces, los gráficos de Claude eran más ricos y más listos para usar.
Para cualquiera que comparta su trabajo: equipos de agencia, gestores internos que reportan a stakeholders, cualquiera que haya tenido que preparar una presentación en Google Slides a las 5 de la tarde un viernes, esa diferencia es real.
Prueba 2: auditoría de alertas y análisis de brechas
La mayoría de las cuentas de PPC tienen alertas que se configuraron una vez, nunca se actualizaron y ahora vigilan problemas que ya no son los mayores riesgos.
Así que pedimos a ambas IA que auditaran lo que ya estaba en marcha, encontraran lo que faltaba y lo corrigieran.
💡 Prompt utilizado: "Pull all active alerts currently configured in my Optmyzr account [ID]. Then based on the account's performance data, recommend the most important alerts that aren't set up yet, explain why each one matters, and then go ahead and create the top two." |
Lo que devolvió ChatGPT
ChatGPT enumeró todas las alertas activas, señaló cuáles ya se estaban activando y cruzó la configuración existente con los datos de rendimiento para encontrar las brechas.
Su respuesta se centró en dos cosas.
La cuota de impresiones de búsqueda de la cuenta había ido subiendo de forma constante (del 44% en enero al 50% en abril), pero nadie la estaba vigilando. Si bajaba, nadie lo sabría hasta que una revisión manual lo detectara.
Y las conversiones ya habían caído un 22% de marzo a abril, pero la alerta existente solo lo seguía a nivel de cuenta. Una alerta a nivel de campaña te diría qué campaña causó la caída en el momento en que ocurriera.
Ambas recomendaciones tenían sentido, y ambas alertas se crearon.
Lo que devolvió Claude
Claude auditó las mismas ocho alertas, identificó la misma alerta de coste activada que mostraba un gasto un 68% por encima del objetivo en una campaña de Search, y luego fue por otro camino.
Al buscar brechas, encontró algo más específico.
Brecha uno: la cuenta estaba haciendo seguimiento del volumen de conversiones, pero no del coste por conversión. Suenan parecido, pero no lo son. El volumen puede mantenerse estable mientras el CPA sube, y no había nada configurado para detectarlo.
Brecha dos: una campaña de la cuenta estaba convirtiendo con un ROAS del 3.834% (cada euro gastado devolvía aproximadamente 38 euros en ingresos). Pero solo ganaba 1 de cada 4 subastas para las que era elegible, y no había ninguna alerta vigilando su cuota de impresiones.
Si ese número bajaba más, nada lo señalaría. Claude lo señaló, explicó por qué importaba y creó una alerta específicamente para esa campaña.
La comparación
Ambas IA completaron la tarea, encontraron brechas reales y crearon nuevas alertas sin salir de la conversación. Sin embargo, no crearon las mismas alertas.
ChatGPT creó:
Claude creó:
|
Ambas IA tenían un razonamiento claro detrás de sus elecciones y ninguna está equivocada.
La mejor forma de averiguar qué enfoque encaja con tu cuenta es probar ambos y ver qué conjunto de recomendaciones tiene más sentido.
💡También te puede interesar: La prueba de estrés de PPC: ChatGPT vs. Claude vs. Gemini (y dónde gana Optmyzr)
Prueba 3: generar una estrategia de Rule Engine
Crear una estrategia de Rule Engine desde cero suele significar empezar con una plantilla, configurar condiciones manualmente y averiguar qué campañas atacar antes incluso de haber escrito una sola regla.
Queríamos saltarnos todo eso y ver si ambas IA podían usar el contexto de auditoría que ya tenían para construir algo específico y útil, sin decirles qué crear
💡 Prompt utilizado: Based on the performance issues identified in this account, use the Optmyzr MCP to generate a Rule Engine strategy that addresses the biggest problem you found. Walk me through what the strategy is designed to fix, how the rules are structured, and what outcome I should expect if I run it. Then create the strategy. |
Lo que devolvió ChatGPT
ChatGPT volvió a los hallazgos de la auditoría y se centró en el problema de que el presupuesto se estaba filtrando hacia campañas que no devolvían resultados. Construyó una estrategia de tres reglas alrededor de eso:
La regla 1 apunta a campañas habilitadas, con un gasto superior a 100 € en los últimos 30 días y cero conversiones. En lugar de pausarlas automáticamente, aplica una etiqueta:
Review: Wasted Spend / Low ROAS, para que puedas investigarlas antes de actuar.
La regla 2 detecta campañas que gastan más de 100 € pero devuelven menos del 200% de ROAS (la misma etiqueta y el mismo enfoque de revisión primero).
La regla 3 es un detector de caída de conversiones. Señala cualquier campaña habilitada en la que las conversiones hayan caído más de un 20% frente al periodo anterior mientras el coste se mantenía plano o aumentaba
Además de construir estas reglas, las ejecutó contra la cuenta y mostró tres campañas que fueron señaladas. Así podías ver la estrategia funcionando antes de decidir si mantenerla.
📝Nota: Antes de que nada entre en producción, ChatGPT comparte un enlace de vista previa directo en Optmyzr donde puedes revisar cada condición y editar cualquier umbral antes de ejecutarlo.
Nada toca tu cuenta hasta que lo apruebas.
Lo que devolvió Claude
Claude también volvió a los hallazgos de la auditoría y llegó al mismo problema central. Pero la estrategia que construyó tomó una postura diferente.
Claude construyó dos reglas con acciones directas.
La regla 1 apuntaba a campañas sin conversiones y reducía sus pujas un 30%, una intervención más suave que pausar, pero un cambio real en lugar de una simple señal.
La regla 2 identificaba campañas que funcionaban por encima del 800% de ROAS pero por debajo del 55% de cuota de impresiones (alto rendimiento al que le faltaba presupuesto), y aumentaba su presupuesto diario un 20%.
Cada campaña afectada por cualquiera de las dos reglas se etiquetaba automáticamente para que pudieras seguir qué cambió y cuándo. Igual que ChatGPT, Claude también compartió un enlace de vista previa directo en Optmyzr donde puedes ver qué campañas se verían afectadas, qué acciones se tomarían y ajustar cualquier cosa antes de confirmar.
La estrategia está creada, pero sigues teniendo el control total sobre si se ejecuta y cómo lo hace.
Prueba 4: análisis entre cuentas
Una de las mayores ventajas de trabajar en una agencia es que ves patrones que tus clientes no ven. Estás en diez, veinte, treinta cuentas a la vez, y a veces lo que parece un problema aislado en una cuenta es algo que está ocurriendo en todas partes.
Así que les dimos a ambas IA una cartera de cinco cuentas: una cuenta real extraída en vivo mediante Optmyzr MCP y cuatro cuentas de cliente ilustrativas con datos ficticios de distintos sectores, para ejecutar un análisis entre cuentas.
💡 Prompt utilizado: "Pull performance data across these 5 accounts for the last 4 months. Then tell me: which account has the biggest performance drop and what's driving it, which account is performing strongest and why, any patterns you notice across accounts that I should pay attention to. Rank the accounts by which one needs the most urgent attention and explain your reasoning. Don't just report the numbers, tell me what they mean. |
Lo que devolvió ChatGPT
ChatGPT volvió con un desglose detallado cuenta por cuenta, una clasificación clara por urgencia y una sección de patrones que se alejaba para mirar la cartera en su conjunto.
La clasificación por urgencia fue correcta.
- B2B SaaS en primer lugar (28.300 € gastados en cuatro meses sin conversiones)
- Servicios legales en segundo lugar, gastando más cada mes mientras las conversiones y el ROAS se desplomaban al mismo tiempo
- La cuenta real en tercer lugar, y E-commerce Fashion y HVAC al final como los rendimientos saludables.
La sección de patrones también identificó tres cosas a las que merecía la pena prestar atención:
- Escalado eficiente frente a escalado ineficiente, dividiendo la cartera en dos grupos claros
- Search IS como señal de alerta temprana, apareciendo antes de que las pérdidas de conversiones fueran obvias
- B2B SaaS necesitando verificar el seguimiento de conversiones antes de poder tomar cualquier decisión de optimización.
Todo correcto y útil para llevar a conversaciones con clientes, presentado en tablas y texto.
Lo que devolvió Claude
Claude llegó a la misma clasificación por urgencia y señaló los mismos problemas principales. Pero volvió con un aspecto completamente distinto.
En lugar de tablas y párrafos, devolvió un panel de cartera con
- tarjetas de cuenta codificadas por colores
- etiquetas de urgencia
- barras de gasto que muestran la tendencia mes a mes de un vistazo
- llamadas de insight debajo de cada cuenta explicando qué significaban los números.
El tipo de resultado con el que podrías entrar a una reunión de equipo sin tocarlo antes.
La sección de patrones fue más allá. Además de la división entre escalado eficiente e ineficiente, Claude señaló dos cosas adicionales que una agencia querría saber.
Una: el seguimiento de conversiones era el mayor problema sin resolver en toda la cartera, y no era solo B2B SaaS. La cuenta real también tenía campañas gastando cada mes con cero conversiones registradas.
Dos clientes distintos, mismo problema de fondo.
Para una agencia, ese es un patrón útil. Significa que merece la pena auditar el seguimiento de conversiones de forma proactiva en toda la cartera, no solo arreglarlo de forma reactiva cuando un cliente se queja.
Dos: la estacionalidad de primavera impulsó simultáneamente tres cuentas en marzo y abril: moda, HVAC y la cuenta real mostraron el mismo repunte.
Claude señaló que una planificación presupuestaria estacional antes del primer trimestre habría capturado más de esa ventana. De nuevo, no es una observación de un solo cliente, y algo que una agencia podría aplicar en varias relaciones a la vez.
La comparación
Ambas IA clasificaron correctamente las cuentas y llegaron a los mismos problemas urgentes. El análisis central no fue significativamente diferente.
Donde divergieron fue en dos aspectos.
- El formato de salida: ChatGPT devolvió un análisis de texto exhaustivo y Claude devolvió un panel. Para una agencia en la que el análisis se comparte regularmente con account managers, líderes de equipo o clientes, esa diferencia tiene implicaciones prácticas reales.
- Profundidad de los patrones: ChatGPT detectó las tendencias a nivel de cartera y Claude detectó esas y dos patrones adicionales (el problema de seguimiento de conversiones entre cuentas y la oportunidad estacional) que una agencia podría usar para mantener conversaciones proactivas mejores con varios clientes a la vez.
Si esa capa adicional de reconocimiento de patrones se repite de forma consistente en distintas carteras y prompts es algo que merece la pena probar en tus propias cuentas.
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Prueba 5: revisar y aplicar recomendaciones de optimización de la cuenta
Toda cuenta de PPC tiene una lista de tareas pendientes. El problema suele ser decidir por dónde empezar: qué es urgente, qué puede esperar y qué parece importante pero no lo es.
Pedimos a ambas IA que extrajeran todas las recomendaciones de optimización de Optmyzr, las organizaran y devolvieran algo accionable.
💡 Prompt utilizado: "Pull all optimization recommendations for my account [ID] via Optmyzr MCP. Group them by category: keywords, bids, ads, budgets, audiences. For each category tell me how many recommendations exist, what the most urgent ones are, and why they matter. Then give me a single prioritized to-do list ordered by what I should do first, with a direct link to review each one in Optmyzr." |
Lo que devolvieron ambas IA
Tanto ChatGPT como Claude volvieron con una lista priorizada de tareas agrupada por categoría, una explicación clara de por qué importaba cada recomendación y enlaces directos para revisar y aplicar cada corrección dentro de Optmyzr.
El hallazgo más urgente fue el mismo en ambas: varios grupos de anuncios de campañas de marca estaban convirtiendo de forma rentable bajo Target ROAS, pero estaban perdiendo entre el 73% y el 95% de las impresiones elegibles porque los objetivos de ROAS estaban configurados de forma demasiado agresiva.
Ambas IA lo señalaron, lo explicaron con claridad y enlazaron directamente a la corrección recomendada en Optmyzr, donde puedes revisar los grupos de anuncios específicos, ver los ajustes de objetivo sugeridos y aplicarlos cuando estés listo.
Entonces, ¿Claude o ChatGPT para PPC?
Después de cinco pruebas con la misma cuenta, Optmyzr MCP y los mismos prompts, pudimos ver que depende de lo que necesites del resultado.
Donde Claude tuvo una ventaja constante
Claude priorizó lo visual en todo momento. La auditoría volvió como tarjetas de métricas y gráficos de tendencia sin que se lo pidiéramos. El análisis entre cuentas volvió como un panel de cartera. Para cualquiera que comparta trabajo regularmente con clientes, líderes de equipo o stakeholders, esa diferencia se nota antes incluso de haber leído el análisis.
Donde ChatGPT se defendió bien
El análisis de ChatGPT fue preciso en cada una de las pruebas. Clasificó correctamente las cuentas, señaló los problemas adecuados y construyó una estrategia de Rule Engine que, discutiblemente, fue más conservadora y más segura para cuentas con las que estás menos familiarizado. El PPT descargable del prompt de auditoría es realmente útil para cualquiera que necesite empaquetar resultados rápidamente para una presentación a cliente.
Y en recomendaciones de optimización, ambas IA devolvieron esencialmente la misma salida, porque las recomendaciones venían del motor de Optmyzr, no de la IA en sí.
Lo que no cambió
En las cinco pruebas, la inteligencia PPC subyacente fue la misma. Ambas IA llamaron al mismo endpoint de Optmyzr MCP y recibieron los mismos datos, las mismas recomendaciones y la misma estructura de cuenta. El nivel mínimo de calidad del análisis fue idéntico porque a lo que ambas IA estaban conectadas era idéntico. Esa es la parte que merece la pena recordar.
La IA es la interfaz, y Optmyzr es el motor.
Sea cual sea la que ya estés usando, conectarla a Optmyzr MCP es lo que la hace realmente útil para el trabajo de PPC, no la IA por sí sola.
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