Lecciones de 20 años en PPC: Cómo las agencias deberían prepararse para el futuro

Descripción del Episodio

Frederick Vallaeys se sienta con Aaron Levy, líder de PPC desde hace mucho tiempo y ahora Evangelista de Optmyzr, para hablar sobre el futuro de la búsqueda pagada, la IA y la vida en las agencias.

Aaron ha pasado casi 20 años en la búsqueda pagada, desde ayudar a DuPont a lanzar sus primeros programas de marketing hasta dirigir un equipo de 115 personas en Tinuiti. Comparte lecciones de su carrera, incluyendo por qué las “mejores prácticas” pueden matar la originalidad, cómo entrenar nuevos talentos de PPC en un mundo impulsado por la IA, y cómo las agencias pueden equilibrar clientes, proveedores e innovación. Puntos clave de discusión:

• El viaje de Aaron de pasante de PPC a líder de la industria
• Cómo entrenar a los PPC junior para que piensen más allá de presionar botones
• AI Max, PMax, y cómo está evolucionando el comportamiento de búsqueda
• Convertir las reuniones con clientes en “prompts” estructurados
• Por qué las agencias deben invertir en infraestructura de datos en lugar de herramientas llamativas
• Los riesgos de las “mejores prácticas” perezosas frente al valor de la creatividad
• Lecciones de liderazgo al gestionar más de 100 profesionales de PPC

Conclusiones del Episodio

El viaje de Aaron desde pasante accidental en DuPont hasta líder de la industria en agencias como Seer y Tinuiti proporciona el telón de fondo para una discusión amplia sobre cómo los fundamentos de la formación, gestión y ejecución de PPC han evolucionado—y lo que no ha cambiado.

La conversación va más allá de consejos y tácticas. Se adentra en preguntas más grandes sobre cómo mantenerse creativo en un mundo lleno de marketing de copiar y pegar, cómo construir confianza real con los clientes, y qué se necesita para liderar y hacer crecer equipos fuertes a gran escala.

El viaje de Aaron de pasante de PPC a líder de la industria

El viaje de Aaron Levy en PPC comenzó por casualidad cuando, como estudiante, consiguió un trabajo de cooperativa a tiempo completo en DuPont y ayudó a lanzar su programa de búsqueda. El impacto de ese trabajo inicial—y la atención que recibió de los ejecutivos—lo enganchó a la búsqueda pagada. A partir de ahí, pasó por varias agencias, incluyendo roles tempranos en Fanatics y Seer Interactive, antes de pasar casi una década en Tinuiti, donde dirigió un equipo de búsqueda pagada que creció a más de 100 personas.

En sus primeros años de carrera, Aaron tuvo que resolver las cosas por su cuenta, ya que no había muchos recursos disponibles. Adquirió habilidades en varios canales, desde codificar correos electrónicos hasta gestionar programas de afiliados. Después de años en la vía rápida, se tomó un descanso para recargar energías y centrarse en pasatiempos como el golf y la jardinería. Cuando estuvo listo, volvió a la industria.

El estilo de liderazgo de Aaron se centra en la autonomía. En Tinuiti, animó a los equipos a construir su propio enfoque dentro de un marco estratégico compartido, equilibrando la consistencia con la creatividad individual. Su enfoque ayudó a dar forma a una fuerte cultura de equipo y le valió el reconocimiento como uno de los nombres más influyentes en PPC, con apariciones como orador principal en importantes eventos de la industria. Lo que comenzó como un trabajo de verano se convirtió en una carrera construida sobre la adaptabilidad, la curiosidad y un enfoque en empoderar a los demás.

Cómo entrenar a los PPC junior para que piensen más allá de presionar botones

Aaron Levy señala un problema común en la formación de PPC: demasiado enfoque en enseñar a las personas qué hacer, y no lo suficiente en por qué lo están haciendo. Cree que a menudo se entrena a los nuevos profesionales para seguir pasos y perseguir conversiones sin entender el contexto más amplio—como qué desencadenó una búsqueda o qué sucede después del clic. Para él, el verdadero aprendizaje proviene del pensamiento crítico, no de listas de verificación.

“Realmente unir todo es enseñar a las personas a ser más del tipo ‘desmontar la TV para ver cómo funciona’. No solo mirar, oh, tenemos que probar el nuevo broad match o en el estado actual de las cosas, tenemos que probar Performance Max. ¿De verdad? ¿Qué hace? ¿Qué esperas lograr? ¿Cómo es diferente de lo que ya estamos haciendo? ¿Solo estás probando un nuevo juguete porque alguien dijo que tenías que probarlo?" explica Aaron

En lugar de confiar en “mejores prácticas”, que considera perezosas y genéricas, Aaron fomenta la enseñanza a través de la resolución creativa de problemas y el establecimiento de objetivos. Empuja a las personas a cuestionar herramientas, definir objetivos claros y pensar estratégicamente, especialmente al usar plataformas como Performance Max. Para Aaron, el verdadero valor en PPC proviene de entender cómo las herramientas encajan en una estrategia empresarial más amplia, no solo de saber cómo usarlas.

“Ser el mejor en Performance Max en el mundo no es realmente una propuesta de valor para un proveedor de servicios porque cualquiera puede presionar ese botón, pero poder explicar qué hará en el ecosistema más amplio, explicar qué hará para el cliente, y explicar cómo puede ayudar a ahorrar dinero al negocio, creo que es la parte más importante.” dice Aaron.

AI Max, PMax, y cómo está evolucionando el comportamiento de búsqueda

Aaron y Fred también hablan sobre cómo está cambiando el comportamiento de búsqueda, pero no tan rápido como las herramientas. Plataformas como Performance Max están impulsando la automatización impulsada por IA, pero la mayoría de los usuarios todavía buscan a la antigua. Esa brecha crea confusión, particularmente para los especialistas en marketing que intentan averiguar qué realmente funciona.

“Yo argumentaría que estamos en una etapa donde todo es un poco nuevo otra vez. Hay una especie de forma antigua de hacer las cosas o la forma en que todos lo conocemos alrededor de términos de búsqueda y ofertas. Pero ese cambio de IA es muy real. Las personas están buscando de diferentes maneras. Están formulando lo que buscan de diferentes maneras. Tienen diferentes puntos de contacto en el camino para llegar a ese día de sentirse googly y hacer esa búsqueda final.” dice Fred

Aaron cuestiona si las nuevas herramientas son verdaderamente innovadoras o simplemente versiones rebautizadas de las antiguas.

“Creo que gran parte de la industria está cayendo en esa última trampa de que tienes que usar IA, tienes que probar broad match, tienes que probar Performance Max, pero sin entender exactamente cómo funciona la herramienta, qué va a hacer con nuestras cuentas, y francamente qué va a hacer con nuestra marca o nuestro cliente como especialistas en marketing." dijo Aaron

El mayor desafío ahora es la formación. Con todo cambiando, no está claro qué deberían aprender los nuevos especialistas en marketing. El mensaje principal: no sigas ciegamente las tendencias. Enfócate en entender cómo las personas realmente usan internet y deja que eso guíe cómo usas las herramientas.

Convertir las reuniones con clientes en prompts estructurados

Aaron y Fred discutieron cómo las reuniones con clientes a menudo se ven como una pérdida de tiempo. Más charlas, más seguimientos y más trabajo. Pero sugieren una forma más inteligente de pensar sobre ellas: tratar la reunión como un prompt de IA.

"¿Qué pasaría si pudieras pensar en esa reunión de 30 minutos como hey, realmente averigüemos qué es lo que quieres hacer, cómo vamos a hacerlo, y al final tomaremos esa transcripción, se la daremos a la IA y al agente, y al menos las cosas simples como ajustar presupuestos para este período promocional que acabamos de decirte que va a ser un período promocional como eso debería ser posible por la IA." dice Fred

Aaron señala que el verdadero valor de las reuniones con clientes no está en las diapositivas, sino en el contexto empresarial que recopilas. El problema es la mala preparación: con demasiada frecuencia, las reuniones carecen de enfoque, o los clientes recurren a “solo muéstrame lo que hiciste la última vez”. Cree que el éxito proviene de entrar a la reunión con un objetivo claro y hacer las preguntas correctas, al igual que lo harías al crear un buen prompt para IA.

“Así que fundamentalmente en ambos casos es nuevamente es una buena ingeniería de prompts o un buen establecimiento de objetivos y así creo que mientras estemos entrenando a las personas—tanto a los más jóvenes como a los más experimentados—entrenando a las personas sobre cómo entrar en estas conversaciones con una ruta extremadamente intencionada, ciertamente en su estado actual entonces podemos tener algo que automatice la mayor parte del desarrollo de la presentación, ciertamente todos los gráficos y números y luego ponemos las palabras en ello, pero mientras entres allí con algo que realmente quieras obtener de ello entonces tendrás mucho éxito y luego tendrás tus instrucciones para seguir adelante porque habías diseñado un prompt o estructurado una reunión realmente bien.” explica Aaron.

La conclusión es simple: si tus reuniones son reflexivas y orientadas a objetivos, naturalmente crean la base para que la IA se haga cargo de las partes repetitivas.

Por qué las agencias deben invertir en infraestructura de datos en lugar de herramientas llamativas

Aaron argumenta que construir herramientas propietarias como agencia no es una gran estrategia a largo plazo. Una vez que una idea está ahí fuera, otros la captarán, y es solo cuestión de tiempo antes de que los competidores construyan versiones similares—o mejores.

En cambio, cree que el verdadero valor reside en datos limpios y utilizables. La mayoría de los clientes no tienen sus datos de primera parte en buen estado. A menudo están dispersos en hojas de cálculo, sistemas obsoletos o atrapados en silos. Las agencias, también, tienden a subinvertir en infraestructura de datos, a pesar de que es la base para cualquier automatización o conocimiento efectivo. Sin datos limpios, incluso las mejores herramientas no pueden funcionar bien.

“Creo que si hubiera un lugar en el que invertiría como dueño de una agencia, sería en infraestructura de datos porque construir la herramienta, construir el software, construir el LLM, creo que si lo estás construyendo para ti mismo, las cosas se pondrán al día en un par de años.

Gastar una tonelada de dinero en asegurarnos de que podemos ingerir y entender y limpiar datos. Entonces eso podría ser alimentado en algo más. Eso para mí suena como una inversión increíble. Y curiosamente, es algo en lo que las agencias subinvierten y donde los clientes no quieren pagar porque nadie tiene un presupuesto de datos. Y eso para mí parece la inversión más valiosa para las personas.” dijo Aaron.

El mayor desafío no es técnico—es humano. Los equipos de ventas podrían ingresar datos incorrectamente, o los incentivos pueden sesgar los números, como un centro de llamadas inflando la calidad de los leads para ganar bonificaciones. Además, las agencias a menudo obtienen información limitada, escuchando solo sobre el lado del marketing cuando realmente necesitan el contexto empresarial completo. Planes de relaciones públicas, lanzamientos de productos, incluso anuncios de televisión, para tomar decisiones inteligentes.

“Bueno, eso vuelve al punto fundamental de que la automatización solo puede hacer un buen trabajo con los datos que ingresas. Así que estoy completamente de acuerdo en que deberías tener tu estructura de datos en su lugar y hacer una inversión en eso.” Fred explica

Los riesgos de las “mejores prácticas” perezosas frente al valor de la creatividad

Aaron rechaza firmemente la idea de “mejores prácticas”, llamándolas promedio y poco inspiradas. En Tinuiti, prohibió la frase por completo, argumentando que confiar en ellas lleva a un marketing soso y de imitación, especialmente con herramientas como Performance Max, donde cada anuncio termina viéndose igual. Advierte que la automatización y la IA facilitan perder la originalidad, especialmente cuando las personas dejan de pensar críticamente y simplemente siguen lo que es popular.

En cambio, aboga por la creatividad, la experimentación y la toma de riesgos estratégicos. Las grandes ideas, las que eventualmente se convierten en mejores prácticas, provienen de probar algo nuevo, no de copiar lo que funcionó antes. Cree que las agencias deberían tener conversaciones honestas con los clientes sobre si quieren resultados seguros o están dispuestos a invertir en probar nuevas ideas.

Aaron fomenta ejercicios que desafían a las personas a pensar de maneras no convencionales, como dar a los estudiantes escenarios de campañas aleatorios que la IA no podría resolver fácilmente. Su mensaje principal: en un mundo de automatización, la creatividad humana es la verdadera ventaja competitiva.

Lecciones de liderazgo al gestionar más de 100 profesionales de PPC

Aaron Levy, quien dirigió un equipo de búsqueda pagada de 115 personas en Tinuiti, creía en dar a las personas libertad dentro de un marco claro. En lugar de reglas estrictas, su equipo recibió orientación, confianza y el espacio para trabajar a su propio estilo. Ese enfoque hizo fácil identificar quién podía prosperar de forma independiente y quién no podía seguir el ritmo.

“Especialmente cuando estaba gestionando un equipo a gran escala. Sí, tenía a mis superaltos rendimientos, pero no tenía que construir cosas para ellos. Ellos construirían sus propias cosas. Tenía que construir cosas para todos, y tenía que construir cosas con barandillas para—tenía solo jugadores A, pero algunos eran jugadores A menos.

Vamos, todos. Todos tienen una curva de campana. Pero así que tienes que hacer estas cosas tangibles para todos y hacerlas utilizables para todos, incluidas las personas que no están cómodas con la tecnología.” explica Aaron.

Impulsó una cultura donde los clientes conocían a las personas que realmente trabajaban en sus cuentas, no solo a un equipo de presentación pulido. Internamente, cosas como vacaciones ilimitadas y horarios flexibles eran la norma—porque si alguien no estaba cumpliendo con su parte, se notaba rápidamente. Para él, el liderazgo no se trataba de controlar cada paso, sino de establecer objetivos claros y dejar que las personas capaces descubrieran cómo alcanzarlos.

Transcripción del Episodio

Frederick Vallaeys: Hola y bienvenidos a otro episodio de PPC Town Hall. Mi nombre es Frederick Vallaeys. Soy su anfitrión. También soy CEO y cofundador de Optmyzr, una herramienta de gestión de PPC. Para el episodio de hoy, tenemos a alguien de Optmyzr, pero no ha estado con Optmyzr por tanto tiempo. Sin embargo, ha estado en la industria por mucho tiempo, y es una mente brillante que ha estado en muchas agencias, ha gestionado muchas cuentas de PPC, y realmente sabe cómo hacer que las cosas funcionen en este paisaje en constante evolución donde las herramientas cambian, las estructuras de los equipos cambian, y recientemente, por supuesto, la inteligencia artificial también está interviniendo y tratando de hacer mucho del trabajo al que estábamos acostumbrados. Así que Aaron Levy es mi invitado hoy. Y con eso, comencemos con este episodio de PPC Town Hall.

Aaron, bienvenido al programa. Es bueno verte. Nos vemos todo el tiempo y es bueno verte en el podcast.

Aaron Levy: Iba a decir gracias por tenerme en aparentemente mi propio estudio. Ha sido emocionante conocer al equipo y conocer el producto y trabajar contigo mucho más.

Frederick Vallaeys: Sí, igualmente. Muy feliz de que hayas terminado tu pequeño descanso de PPC y decidiste volver. Hablamos y aquí estamos. Un día, sí, tendrás que estar en el estudio en persona. Ahora mismo todavía estás remoto en la costa este.

Aaron Levy: Sí.

Frederick Vallaeys: Has estado en la industria bastante tiempo. Has estado en la lista de los PPCers más influyentes. Has dado conferencias en todos los eventos a los que probablemente ha asistido la audiencia, como SMX Hero. Para aquellas personas que no han tenido el placer de conocerte, que pueden ser nuevas en la industria, cuéntales un poco sobre de dónde vienes y cómo llegaste aquí.

Aaron Levy: Sí, creo que como la mayoría de las personas, caí en la industria un poco por accidente. He estado en búsqueda pagada durante, oh, esto duele decirlo, 20 años ahora, 19 años, algo así. Caí en ella. Estaba buscando—estaba siendo un superdotado y buscando un trabajo de verano en noviembre por alguna razón cuando estaba en la escuela y terminé consiguiendo un trabajo de cooperativa a tiempo completo. Así que pude ayudar a DuPont, la compañía química, a poner en marcha su programa de búsqueda cuando tenía 19, 20, uno de esos. Realmente me gustó el poder que tenía y lo efectivo que era, y francamente que era nuevo porque yo, un pequeño pasante, estaba recibiendo atención del C-suite, lo cual era increíble para mí.

A partir de ahí fui a un par de agencias. Trabajé en la agencia que ahora es Fanatics. Era una plataforma de comercio electrónico. Así que pudimos gestionar ambos lados del negocio. Luego trabajé en Seer durante mucho tiempo. Creo que fui alrededor del empleado número 12 o 13 en Seer. Probablemente soy más conocido por pasar casi 10 años en Tinuiti, anteriormente conocido como Elite SEM cuando me uní. Mientras estuve allí, dirigí el equipo de búsqueda pagada y mi equipo estaba en su pico probablemente alrededor de 115 personas. Luego, como mencionaste, tomé un descanso. Me tomé alrededor de un año y medio para jugar mucho golf, como puedes ver por mis líneas de bronceado hilarantes. Hacer un poco de aprendizaje, hacer un poco de jardinería, hacer un poco de reconstrucción de muebles, y no suficiente mantenimiento del hogar. Pero luego, ya sabes, tú y yo hablamos casi tan pronto como tomé un descanso. Gracioso como eres, me diste mi espacio, pero luego cuando fue el momento de volver al mundo laboral, llamé y aquí estamos.

Frederick Vallaeys: Sí, es genial tenerte en el equipo. Viajaremos juntos a Hero Conference San Diego. Cualquiera que vaya a estar en ese show y quiera reconectar con Aaron o verme a mí estará allí. También estaré en Londres en unas semanas para SMX London donde también estaré haciendo una clase magistral, y Aaron me ha ayudado amablemente a preparar algunas de esas diapositivas también.

Pero Aaron, dijiste algo interesante y vamos a entrar en esto. Tenías 19 años, tal vez 20, pero joven, verde detrás de las orejas, y entraste en una gran empresa, DuPont, y les ayudaste a entender PPC. Eso me hace pensar en Chuck Robbins, quien es el CEO de Cisco. Justo la semana pasada le preguntaron si iba a reducir personal debido a la IA porque muchas personas como Dario Amodei de Anthropic y personas como Sam Altman están básicamente diciendo que escuchen, muchas personas van a quedarse sin trabajo. Mark Zuckerberg dice lo mismo sobre los especialistas en marketing.

Pero Chuck toma un punto completamente opuesto aquí y dice que en realidad le encanta tener reuniones con pasantes y personas más jóvenes porque tienden a ser los que están aprendiendo estas nuevas tecnologías en la escuela. Están en la vanguardia de cómo se hacen realmente las cosas. Por lo general, vienen sin sesgos y con una perspectiva más fresca y ayudan a la empresa a moverse en la dirección correcta.

Creo que eso es súper relevante para la industria en la que estamos, y tú habiendo estado en tantas agencias, háblanos sobre cómo educas a alguien que llega fresco y cómo crees que eso va a evolucionar en este nuevo panorama.

Aaron Levy: Sí, creo que esa es una muy buena pregunta. Ciertamente cuando comencé no había tanta documentación. No había una blogosfera tan robusta por ahí. Tuve que resolver mucho por mi cuenta, lo cual, por supuesto, estaba bien en ese momento, y creo que muchas personas han aprendido de esa manera. Pero pensando en muchas de las cosas que me enseñaron a medida que me tomaba más en serio mi carrera. Cuando comencé, hice búsqueda pagada, pero también hice todos los demás canales. Tuve que aprender a codificar correos electrónicos y aprender a hacer afiliados y cosas así.

Lo que encontré allí, lo que encontré en francamente mi propia formación que puse en marcha con mi equipo en Tinuiti, gran parte de nuestro trabajo con personas junior era enseñarles cómo hacer. Les enseñábamos dónde estaban los botones. Les enseñábamos qué eran los informes de consultas de búsqueda y qué queríamos que buscaran. Como, oh, busca todos los términos que gastaron $100 pero no convirtieron. Excluyámoslos como negativos y todo ese jazz.

Creo que el desafío que veo en nuestra industria y he visto durante mucho tiempo—este no es un desafío nuevo—pero esa visión muy binaria y transaccional de lo que es Google Ads como, oh, es fácil, es solo un problema matemático. Descubre qué convierte, descubre qué palabras lo hicieron convertir, déjalo ir. Pero nunca nos enseñaron, nunca realmente nos enseñaron a mirar influencias externas.

He hecho esta broma varias veces, pero nadie se despierta y simplemente decide tener un día súper googly. Bueno, algunas personas lo hacen y trabajan en Google, pero siempre pasa algo antes de que alguien busque. Siempre pasa algo mientras están buscando. Siempre pasa algo después. Google y muchos otros, por supuesto, como, oh, podemos decir basado en su comportamiento de navegación o lo que sea. Creo que todos sabemos que muchos motores de búsqueda pueden ser un poco obtusos en ese frente, pero realmente unir todo es enseñar a las personas a ser más del tipo “desmontar la TV para ver cómo funciona”.

No solo mirar, oh, tenemos que probar el nuevo broad match o en el estado actual de las cosas, tenemos que probar Performance Max. ¿De verdad? ¿Qué hace? ¿Qué esperas lograr? ¿Cómo es diferente de lo que ya estamos haciendo? ¿Solo estás probando un nuevo juguete porque alguien dijo que tenías que probarlo?

Creo que gran parte de la industria está cayendo en esa última trampa de que tienes que usar IA, tienes que probar broad match, tienes que probar Performance Max, pero sin entender exactamente cómo funciona la herramienta, qué va a hacer con nuestras cuentas, y francamente qué va a hacer con nuestra marca o nuestro cliente como especialistas en marketing. ¿Cumple con algo relevante? ¿Tenemos un objetivo en mente que esperamos lograr? Francamente, la mayoría de las personas no lo tienen muchas veces. ¿Y esta herramienta nos ayudará a lograrlo? Poder evaluar esa especie de—lo llamaré una estructura de resolución de problemas, pero mirando el panorama completo en lugar de solo cómo hago mi trabajo lo más fácilmente posible para poder marcarlo en una casilla.

Frederick Vallaeys: ¿Verdad? Y mencionaste que cuando hiciste esto, todo era nuevo y por lo tanto tenías que estar detrás de escena. Tenías que experimentar mucho. Yo argumentaría que estamos en una etapa donde todo es un poco nuevo otra vez. Hay una especie de forma antigua de hacer las cosas o la forma en que todos lo conocemos alrededor de términos de búsqueda y ofertas. Pero ese cambio de IA es muy real. Las personas están buscando de diferentes maneras. Están formulando lo que buscan de diferentes maneras. Tienen diferentes puntos de contacto en el camino para llegar a ese día de sentirse googly y hacer esa búsqueda final. Así que creo que hay una necesidad de experimentación.

Pero me gusta lo que estás diciendo, que es no solo usar la herramienta porque es brillante y es nueva, sino tratar de entender qué puede hacer esa herramienta. Luego argumentaría, y tengo curiosidad si has tenido esto, pero a menudo estas herramientas están diseñadas por Google bajo la idea de, está bien, va a hacer esta cosa, pero en realidad ningún código es perfecto, y siempre hace tal vez algo más o cosas inesperadas. Eso podría ser una ventaja, ¿verdad?

Entonces, ¿cómo encuentras ese equilibrio en un entorno de agencia de mantener la felicidad de tu cliente haciendo las cosas que todos sabemos que deberíamos estar haciendo, pero equilibrando eso con suficiente de las cosas nuevas donde podríamos descubrir, está bien, aquí hay una oportunidad que nadie más ha descubierto porque somos simplemente mejores que todos los demás en saber exactamente cómo funciona Performance Max y dónde implementarlo?

Aaron Levy: Bueno, y hay un tercer, supongo, pilar en esa pequeña estructura también, que es tu asociación con los proveedores, que dicho de manera más simple es tu relación con Google. No quieres tomar un producto como Performance Max y decir, “Es estúpido. No lo vamos a probar para nadie.” Pero tratar de averiguar cómo probarlo prudentemente y probarlo donde las cosas son más importantes es, creo, la parte difícil.

Para mí, un gran grado de ello es—una gran simplificación aquí—pero creo que la forma en que la mayoría de las personas usan ChatGPT para buscar es esencialmente delegando tareas a él, y así puedes verlo de la misma manera que podrías ver un ejercicio de subcontratación o externalización, lo cual he pasado por algunos intentos de hacer. Éxito marginal a veces, no tan bueno otras veces. Si no puedes describir con precisión lo que estás tratando de lograr, ¿cómo va a lograrlo una herramienta por ti?

Fuiste lo suficientemente amable como para compartir muchas de las presentaciones que has hecho antes, y gran parte de ello trata sobre una ingeniería de prompts realmente robusta. Cómo escribir un buen prompt, cómo escribir un prompt efectivo. Creo que la ingeniería de prompts es súper importante, pero nuevamente, si realmente no sabes qué quieres que haga la herramienta, ¿cómo vas a diseñar un prompt para ella?

Así que sí, enseñándole la semántica como que GPT es bastante malo en matemáticas a veces y olvida que CPA es un cálculo y no un número bruto. Está bien, podemos decirle eso. Eso está bien. ¿Cómo hacemos para que busque cosas que sean realmente efectivas? ¿Cómo hacemos para que busque cosas que realmente van a ayudar a nuestras cuentas? Y como agencia, ¿cómo vamos a hacer para que nos potencie estratégicamente? Dijiste que ser el mejor en Performance Max en el mundo no es realmente una propuesta de valor para un proveedor de servicios porque cualquiera puede presionar ese botón, pero poder explicar qué hará en el ecosistema más amplio, explicar qué hará para el cliente, y explicar cómo puede ayudar a ahorrar dinero al negocio, creo que es la parte más importante.

Así que eso va nuevamente a desentrañar exactamente cómo funcionan estas herramientas en relación con una base que tendremos que establecer de alguna manera. A tu punto, creo que eso va a ser lo más difícil para las agencias, y francamente me alegra no tener que hacerlo, es ¿en qué entrenamos a las personas ahora? Porque sabemos que el comportamiento del consumidor está cambiando.

También sabemos—y esto es algo que me di cuenta durante mi pequeña pausa y al volver—también es realmente importante echar un vistazo a internet desde una perspectiva externa y recordar que francamente la mayoría de las personas no son muy buenas en ello. Muchas personas se van a frustrar con las vistas previas de IA. Muchas personas van a seguir buscando de la misma manera. Otros pueden evolucionar, pero tomé probablemente un poco demasiado placer en ver a mi mamá tratar de buscar cosas en Google y ver cómo nuestros padres usan internet y ver cómo nuestros amigos mayores o menos adeptos tecnológicamente—cualquiera que sea el opuesto de inepto—ver a personas que no usan internet para vivir, cómo lo usan? Porque esos van a ser la mayoría de los clientes y cómo reaccionan a ello? El comportamiento está cambiando, pero aún no ha cambiado por completo. Entonces, ¿en qué enseñamos a las personas?

Frederick Vallaeys: Exactamente. Y eso es tal vez lo que hace que este momento en el tiempo sea tan difícil es que tenemos que lidiar con el pasado así como prepararnos para el futuro. Porque como habiendo estado en Google, las personas no sabían cómo buscar al principio y ponían “el” y eran muy verbosos sobre cómo especificaban las cosas, y luego comenzaron a darse cuenta, bueno, estas palabras en realidad no ayudan a devolver resultados diferentes. Así que déjame usar ese espacio limitado que tengo para algo que tal vez sea un poco más significativo que ayude a filtrar los resultados a lo que necesito. Pero las personas han llegado allí con el tiempo, ¿verdad?

Lo que es un poco gracioso ahora es que hemos sido condicionados a hablar en Google-ese en términos de cómo buscamos, pero ahora en realidad podemos comenzar a hablar humano otra vez y el modo IA debería presumiblemente darnos esas respuestas. Pero es un recondicionamiento y como dije, hay que pensar en la creación de prompts. Ahora, cuando pienso en la creación de prompts, puedes ser el experto y ser muy específico y explícito y básicamente el microgestor como aquí está mi tarea, aquí están los cinco pasos que quiero que sigas y simplemente hazlo exactamente de esa manera.

Pero lo que encuentro fascinante y tal vez como con personas más junior en PPC es decirles cuál es el objetivo y preguntarles cómo podrías abordar esto, y no decirles aquí está el objetivo, ve y hazlo, ¿verdad? Sino decirles aquí está el objetivo, ¿cómo podrías hacer esto? Y luego ves el proceso de pensamiento. Nuevamente, este es el beneficio de esa persona junior. Vienen con ideas novedosas y tal vez enfoques que no habías pensado. Si vienen con un enfoque que sabes que es completamente malo, bueno, te lo han dicho, puedes decirles que no es así como lo vamos a hacer y aquí está el porqué.

Pero ciertamente me he encontrado siendo informado por estos modelos y encontrando formas novedosas de abordar problemas que de otra manera habría seguido la metodología antigua un poco más. Sí, así es como me gusta usarlo.

Aaron Levy: Sabes, es interesante. Puede que hayas visto mis ojos levantarse y una pequeña bombilla encenderse sobre mi cabeza. Así que enseñé durante varios años. Uno como adjunto y otro solo como un curso de nivel de encuesta. El curso de nivel de encuesta en Drexel, quiero decir, solo teníamos estudiantes que venían un día a la semana. Era una especie de visión general sobre todos los tipos de medios. Básicamente enseñé todos los medios, lo cual fue difícil de hacer en una hora. Pero el proyecto que los estudiantes recibieron era una especie de mad libs. Recibieron una marca, un problema y un método de entrega. Así que terminabas con las cosas más estúpidas del mundo. Como tuvimos un grupo de estudiantes una vez que tuvo que hacer un concurso para anunciar un retiro de leche y tuvieron que centrarse en las redes sociales. Pero quiero decir, ese fue hilarante.

Pero muchos de ellos, muchos otros eran como, “Está bien, tuviste un problema de relaciones públicas y necesitas adelantarte proactivamente a las personas, pero también asegurarte de que las personas estén buscando eso, que estés frente a ellos. ¿Cómo abordarías esto?” Y ese tipo de proceso de pensamiento—nuevamente, esta pequeña bombilla acaba de encenderse. Estoy como, “Oh, hay algo allí para los tiempos presentes también. Hay algo que podemos poner allí desde una perspectiva de resolución de problemas. Simplemente dar a los estudiantes un problema realmente extraño que ChatGPT ciertamente no podría resolver cómo hacer un concurso para retiros de leche.”

Pero lo hace un poco más difícil. Es casi como en la academia en lugar de tratar de luchar contra las personas que usan GPT para escribir ensayos, hacer que piensen más. Hacer que los ensayos tengan que ser realmente valiosos en lugar de solo dar un informe de libro. Así que dar a las personas formas más creativas de pensar que la respuesta no se puede lograr simplemente poniendo un prompt realmente simple a prueba de idiotas.

Frederick Vallaeys: Sí. Y eso me hace pensar en la educación, ¿verdad? Y una cosa que realmente he disfrutado que así en la transmisión en vivo de GPT-4o, el anuncio de GPT-4o saliendo, una de las cosas que se demostró fue explicar visualmente el concepto de cómo un ala en un avión produce sustentación. Y para aquellos que no lo han visto, increíble—como tomó alrededor de cinco minutos más o menos. GPT escribió una página web que tenía un diagrama visual de un ala y podías cambiar el ángulo y podías cambiar la velocidad del flujo de aire y la pequeña cosa te mostraría si este avión ahora está despegando o está bajando.

Y eso es tan genial, ¿verdad? Porque si piensas en el principio de Bernoulli y todas estas otras cosas que hacen que los aviones vuelen, como es muy seco. Es como fórmulas y es difícil de visualizar. Sacas tu brazo por la ventana del coche como ah, ahora lo entiendo un poco. Si puedes visualizar esto en una página web, como cuán increíble es eso?

Y así tomé ese principio. Dije, ¿qué pasaría si pudiera visualizar cómo funciona una subasta de Google Ads? Porque quiero decir, durante 20 años, tú también lo has estado explicando, pero como, está bien, bueno, es el rango de anuncios y es básicamente CTR y CPC, estos dos factores, ¿verdad? Pero luego, ¿cómo calculas el CPC real que pagas? Y cómo entra en juego la sección orgánica? Y Google tiene estos umbrales de los que hablan para la calidad y el CPM mínimo. ¿Cómo encaja eso?

Así que simplemente hice una herramienta. Es visual. Así que lo pondré en las notas del programa, pero las personas pueden jugar con él. Mi idea es que esta es una gran manera de explicarlo a tus clientes. Puede que no conozcan el matiz de una subasta de anuncios, pero si fueran como, “Hey, Aaron, ve y gestiona esta campaña para mí, pero aquí está mi presupuesto. Son $10,000. No puedes ir más allá.” Y tú estás como, “Bueno, déjame mostrarte las ofertas en esta industria, y con esos $10,000, solo puedo conseguirte esta cantidad de clics.” Y como mira este simulador de subastas como qué esperas? No puedo conseguirte más allá de la posición seis. Y lo visualizas y les dejas jugar con un deslizador. Es como oh, está bien si gasto más tiempo mejorando mi puntaje de calidad ah mi anuncio comienza a saltar y mi costo en realidad no sube.

Así que esa es una forma realmente genial que he encontrado que también puedes usar para propósitos educativos.

Aaron Levy: Me gusta mucho eso. Y volviendo al mundo de las agencias, acabas de mencionar la cosa que es francamente el mayor—lo llamaré un desperdicio de tiempo, pero eso es un poco irrespetuoso para los clientes. El mayor desperdicio de tiempo en las agencias. La razón por la que no podemos simplemente automatizar todo e ir a la IA es por los clientes. El mayor uso de tiempo que teníamos era en servicios al cliente, presentaciones, informes, y esas son áreas donde, créeme, intenté cuando estaba en Tinuiti tratar de encontrar una manera de que nuestras QBRs se hicieran automáticamente. Y ciertamente GPT y Copilot pueden hacer algunas presentaciones bonitas. Y hay cosas como beautiful.ai, pero solo están escupiendo informes de libros en este punto.

Y esa es la verdadera parte difícil. Y nuevamente, recordando la academia donde creo que sí, GPT y otros tipos de IA generativa pueden hacer una tonelada de trabajo por nosotros. También puede llamar a los impostores igual de rápido. Es bastante fácil decirle a alguien que simplemente copió y pegó un informe o un montón de ideas de algo que metieron en GPT porque será—es casi como si pudieras verlo pensar. Y así muchos de los informes, ya sabes, “dame 10 ideas sobre mi campaña como, ‘Oh, mi CPA subió. ¿Por qué pasó eso?’” Luego un formato muy rudimentario iría como, “Oh, porque los CPCs subieron y tu CTR bajó porque tuviste menos clics y más impresiones.” Estoy como, “Está bien, genial. Eso es increíble. Genial saberlo. ¿Y ahora qué?” Es como, “Oh, deberías aumentar tu CTR.” Como, “Gracias. Muchas gracias.”

No es bueno proporcionando ideas. No es bueno proporcionando estrategia. Y eso va a ser el mayor trabajo para el verdadero ahorro de tiempo.

Frederick Vallaeys: Bueno, te escucho completamente en eso, ¿verdad? Pero una cosa que—he estado haciendo un poco de codificación de vibraciones.

Aaron Levy: Estaba esperando esto. Estoy tan emocionado de que contrarrestes esto.

Frederick Vallaeys: Sí. Bueno, entonces en la codificación de vibraciones, básicamente solo le das un prompt a la máquina con la aplicación que quieres construir y luego la aplicación se construye y luego puedes decir, está bien, no me gusta esta sección o agrega más datos como esto aquí. Pero todo es impulsado por prompts. Ahora he creado algo que es algo complejo. Tiene muchas estructuras de datos. Y lo que encuentro realmente fascinante es que en el pasado cuando estaba desarrollando y me quedaba atascado en un error, tenía que abrir una base de datos, mirar una tabla, tal vez averiguar cómo estaba relacionada esa tabla con otra tabla, ir a mirar esa tabla, y luego tenía que abrir el archivo que se suponía que debía renderizar esos datos, pero ese archivo tendría dependencias, y tendría que abrir esos archivos.

Y así, solo el proceso literal de mirar estas 10 piezas diferentes de información que necesitaba para entender qué podría estar potencialmente yendo mal, puedes darle eso a un agente, un modelo de lenguaje grande, y muy rápidamente abre estas cosas en secuencia y en cuestión de segundos regresa y dice he leído todo esto es lo que está pasando. Ahora no siempre tiene razón, no siempre mira lo suficientemente profundo, pero solo el hecho de que—sabes, digamos que toma cinco prompts así que paso tres minutos haciendo esto, eso todavía es más rápido que yo procesando cada uno de estos archivos a su vez y perdiendo mi lugar y como, ¿realmente miré eso, no lo hice?

Así que ahí es donde creo que estos LLMs tal vez no están en el escenario todavía como estás describiendo. Así que se quedan atascados en un lugar muy fundamental, pero si les das más información, ahí es donde pueden profundizar. Y por eso estoy emocionado por Optmyzr también, porque Optmyzr tiene toda esta información profunda y acceso profundo a tus informes. Puedes conectarlo con tus datos de primera parte. Y así podemos comenzar a juntar estas cosas. Incluso podemos juntar contexto a través de múltiples cuentas que gestionas para el mismo portafolio, el mismo cliente. Y así toda esa investigación ahora puede suceder mucho más rápidamente.

Así que creo que lo que estás describiendo es un problema fundamental en este momento, pero lo veo como una oportunidad para construir algo que sea mejor porque la tecnología para hacerlo está absolutamente ahí.

Aaron Levy: Estaría de acuerdo con eso. Quiero decir, me encanta jugar con muchas de las cosas que construiste y muchas de las cosas que describiste. No es un pitch, lo prometo. Pero quiero decir, estoy pensando incluso en algunos ejemplos específicos de mi pasado como trabajé en una gran compañía de control de plagas durante mucho tiempo y estaban teniendo un comienzo lento del año y pasamos semanas—bueno, no literalmente semanas porque recibimos la vieja llamada telefónica un viernes “necesito que estés en nuestra oficina el lunes para decirme qué está pasando” cosa. Así que horas y horas y horas, fin de semana de 48 horas para tratar de averiguar todo. 10 personas, así que probablemente 300 horas persona gastadas trabajando para descubrir que estaba lloviendo en la primavera, así que no había tantos insectos. Y así es literalmente—eso es literalmente todo lo que fue, que los enjambres fueron más lentos.

O tuvimos uno—esto probablemente le ha pasado a muchas personas—una marca de moda de algún tipo. Estamos como, espera un minuto, ¿por qué acabamos de tener nuestro mejor día de todos? Por supuesto, descubrimos esto con alertas de Google o lo que sea. Oh, Mila Kunis estaba usando nuestro bolso. Por eso. Oh, porque todos querían lo que ella estaba usando.

Y esos son los tipos de inferencias que sé que la IA generativa puede resolver con un poco de entrenamiento. No sé si la persona promedio de búsqueda pagada va a llegar allí. Así que hasta que el producto esté allí, no sé si va a ser el ahorro de tiempo instantáneo que la gente espera en las agencias, ¿verdad?

Frederick Vallaeys: Porque parece que todavía tienes que entrar y hacer la pregunta. Y así en el caso de Mila Kunis usando tu bolso, es como que esa es una imagen en las redes sociales. Gracias a Dios por las alertas de Google donde identificaron el bolso probablemente, pero si no lo hicieron, ¿cómo lo sabrías, verdad? Hasta que alguien te lo dijera.

El otro ejemplo sobre el clima, eso es realmente interesante porque eso parece que podría aplicarse a muchos más escenarios y como escucha desde el primer día que se anunciaron los scripts de Google Ads todo era como hey puja por—como está bien, ahí hay un ejemplo perfecto de por qué eso podría importar realmente y por eso apoyamos esos casos de uso en Optmyzr. Pero eso también era interesante es como apoyamos que configures condiciones basadas en el clima pero no necesariamente te decimos como cuál es el clima que deberías estar buscando, cuáles son los patrones que estamos viendo, y ahí es donde un modelo de aprendizaje automático—ni siquiera tiene que ser IA generativa pero el aprendizaje automático puede señalarte en la dirección correcta.

Aaron Levy: Ciertamente podría, pero entonces, por supuesto, ¿de qué fuentes de datos extraes y qué nivel de tienes que darle? Así que en ese ejemplo particular, como el clima tenía que ser inusualmente frío durante un período inusualmente largo de tiempo, lo que luego retrasaría el período de reproducción de termitas y mosquitos. Así que entonces nuestro presupuesto se dispararía de nuevo en un mes. No descubrimos esto. ¿Podría el aprendizaje automático, podría la IA generativa probablemente, pero quién va a entrenarlo y quién va a construirlo?

Frederick Vallaeys: ¿Verdad? Y así una de las ideas detrás de los modelos de lenguaje grandes es que los haces tan inteligentes como son básicamente alimentándolos con todos los datos y no interponiéndote como humano. Y esto un poco en Google Ads también, ¿verdad? Como cuanto más miramos las campañas de Performance Max, si te interpones en el camino y dices, “Hey, aquí están los temas de palabras clave. Aquí están las palabras clave negativas. Aquí están las audiencias,” en realidad no siempre vemos que eso se correlacione con un mejor rendimiento porque has hecho algunas suposiciones humanas sobre lo que funcionará y lo que no funcionará. Y te estás interponiendo en el camino de la máquina haciendo lo que mejor hace, que es encontrar patrones y establecer la oferta correcta para algo.

Y como siempre he dicho, no hay tal cosa como una mala palabra clave. Solo hay tal cosa como una mala oferta. Correcto. Todo puede ser relevante en algún nivel. Tal vez no puedas ofertar por debajo de un centavo. Así que en ese caso, tal vez sea una mala palabra clave, pero todavía es una cuestión de valor. No es necesariamente una cuestión de orientación.

Entonces, pero tú habiendo estado en tantas agencias, como qué si fueras a comenzar una agencia hoy, pensando en estos datos de primera parte, tienes como el conjunto de datos más amplio del mundo como Reddit, indicadores económicos, ¿es eso algo que construirías en una agencia para tener éxito? Como, ¿cómo pensarías sobre eso?

Aaron Levy: No creo que lo construiría como una herramienta propietaria de la agencia. Y la razón es que una vez que se construye, una vez que todos tendrán la idea. Así que verán tu pitch. Verán tu material web. Sí. ¿Podrían—son tan inteligentes como yo? Tal vez, tal vez no. ¿Podrían construirlo mejor que yo? Tal vez, tal vez no. Pero se siente repetible para mí. Se siente mucho más como un juego de software o un juego de proveedor o algo que construirías en una herramienta.

Haces un punto interesante sobre los datos de primera parte también. Sería increíble si cada cliente tuviera sus datos de primera parte en orden. No lo tienen. El número de personas que todavía operan con notas adhesivas y hojas de cálculo y cosas así, o sus datos de primera parte no se han limpiado en 20 años, así que nada coincide y todo está al revés. Y luego algún CMO trató de migrar a un lugar diferente y se rompió.

Creo que si hubiera un lugar en el que invertiría como dueño de una agencia, sería en infraestructura de datos porque construir la herramienta, construir el software, construir el LLM, creo que si lo estás construyendo para ti mismo, las cosas se pondrán al día en un par de años. Como estábamos hablando al principio. Estamos un poco en un cruce o un nexo en términos de no sé el mundo si quieres que estas cosas apenas están comenzando y obviamente se están moviendo muy rápidamente. Así que invertir todo ese tiempo y dinero en algo que sería propietario para mí por un tiempo no parece una buena inversión.

Gastar una tonelada de dinero en asegurarnos de que podemos ingerir y entender y limpiar datos. Entonces eso podría ser alimentado en algo más. Eso para mí suena como una inversión increíble. Y curiosamente, es algo en lo que las agencias subinvierten y donde los clientes no quieren pagar porque nadie tiene un presupuesto de datos. Y eso para mí parece la inversión más valiosa para las personas.

Frederick Vallaeys: Sí. Bueno, eso vuelve al punto fundamental de que la automatización solo puede hacer un buen trabajo con los datos que ingresas. Así que estoy completamente de acuerdo en que deberías tener tu estructura de datos en su lugar y hacer una inversión en eso. Quiero decir, ¿cómo viste en la agencia a las personas manejando los datos de conversión y las importaciones de conversiones offline? ¿Eran al menos decentes en eso o es eso una lucha y todavía una oportunidad para las agencias?

Aaron Levy: La mayoría de los clientes eran competentes al hacerlo. Podían manejarlo. Donde nos encontrábamos con paredes era asegurarnos de que las personas de ventas lo estuvieran haciendo. Podíamos conectar las tuberías, pero no podíamos hacer que las personas las pusieran en el lugar correcto. Y así resolver el problema humano fue el mayor desafío. Quiero decir, pasé por esta experiencia con un centro de llamadas una vez donde, oh, estamos haciendo increíble. Como, tenemos más MQLs de los que hemos tenido nunca esta semana. Nuestra tasa de conversión es realmente alta. ¿Qué está pasando? Esto es increíble, pero ¿lo es?

El centro de llamadas estaba haciendo bonificaciones por la mayoría de los MQLs generados. Así que cada SQL era un MQL ese mes porque las personas querían obtener su bonificación. Y así es como, está bien, está bien. Ese es el mayor desafío que creo que enfrentamos como agencias es número uno, las personas solo nos dirían cosas de marketing y como, no, no, no, necesitamos saber todo. Necesitamos saber todo lo que está pasando en el negocio. Necesitamos saber dónde están todos tus datos. Necesitamos saber tu calendario de relaciones públicas. Necesitamos saber tu televisión. Así que entonces podemos usarlo. Entonces podemos alimentarlo en una herramienta propietaria o francamente en cualquier lugar y tomar mejores decisiones en lugar de solo aquí está tu presupuesto de marketing, ve a gastarlo.

Frederick Vallaeys: Sí. Todas estas cosas. Y sabes, mencionaste también que trabajar con clientes es una de las cosas más que consumen tiempo. Hacer los informes para ellos. A veces el cliente se interpone en su propio camino hacia el éxito. Aquí hay algo que quiero lanzar. He estado haciendo esto en otros episodios de PPC Town Hall, pero una idea es por qué no ver la reunión con el cliente como el prompt maestro para el trabajo que necesita hacerse? Porque la mayoría de las veces, como las agencias no les gustan las reuniones con clientes porque es solo tiempo que te sientas allí y qué pasa al final de esa llamada? Bueno, tienes elementos de acción, lo que significa más tiempo. ¿Qué pasaría si pudieras pensar en esa reunión de 30 minutos como hey vamos a averiguar realmente qué es lo que quieres hacer, cómo vamos a hacerlo, y al final vamos a tomar esa transcripción, dársela a la IA y al agente, y al menos las cosas simples como ajustar presupuestos para este período promocional que acabamos de decirte que va a ser un período promocional como eso debería ser posible por la IA. ¿Qué piensas sobre eso?

Aaron Levy: Así que primero que nada no quiero que parezca que odiaba las reuniones con clientes porque me encantaban. Francamente pensaba que eran el mejor momento porque era cuando realmente obtenías la información del negocio. Era la preparación lo que era horrible y muy a menudo el formato de datos que las personas necesitaban porque necesitarían un análisis para su propia herramienta de presupuesto. Pondrían su propia herramienta de presupuesto, lo que sea.

Es gracioso. Creo que tú y yo estamos hablando el mismo idioma pero en una vista ligeramente diferente. Tú—la mayoría de las personas probablemente no saben esto. Soy un poco ludita personalmente. Como tiendo a no inclinarme hacia la tecnología loca nueva tan a menudo en mi vida personal, obviamente en mi vida laboral, pero así que estamos diciendo lo mismo de maneras exactamente diferentes. Lo que acabas de describir es una buena estructura para una presentación. Acabas de describir tener una presentación que sea intencionada, que tengas cosas que quieras mostrarles, que tengas un objetivo, que tengas algo que quieras que un cliente diga sí al final.

Así que fundamentalmente en ambos casos es nuevamente es una buena ingeniería de prompts o un buen establecimiento de objetivos y así creo que mientras estemos entrenando a las personas—tanto a los más jóvenes como a los más experimentados—entrenando a las personas sobre cómo entrar en estas conversaciones con una ruta extremadamente intencionada, ciertamente en su estado actual entonces podemos tener algo que automatice la mayor parte del desarrollo de la presentación, ciertamente todos los gráficos y números y luego ponemos las palabras en ello, pero mientras entres allí con algo que realmente quieras obtener de ello entonces tendrás mucho éxito y luego tendrás tus instrucciones para seguir adelante porque habías diseñado un prompt o estructurado una reunión realmente bien.

Frederick Vallaeys: Bueno, ahora que lo pones de esa manera, tiene completo sentido para mí, es como tu presentación perfecta tiene una introducción sobre somos tu equipo experto de gestión de PPC, así que vas a actuar en ese papel, aquí está lo que hemos probado en el pasado y aquí está lo que hemos visto, llamada al contexto, aquí está lo que estamos tratando de lograr, objetivo, aquí ahora hablemos sobre ese objetivo. Así que pusimos en marcha algunos límites y parámetros. Y luego, como dije al final de la cosa, es como, ¿es eso lo que quieres que trabajemos? Sí. Está bien. Ve y hazlo. Eso es exactamente cómo sería un prompt. Así que sí, me encanta eso. Creo que es una gran conclusión para cualquiera que esté escuchando que tal vez tenga reuniones más estructuradas de manera suelta. Como piensa en ello en términos de cómo le darías un prompt a una IA. Y si lo llevas a ese punto, entonces eventualmente creo que estarás en un nivel donde se lo das a la IA y hará la mayor parte del trabajo por ti.

Aaron Levy: Bueno, y muchas de estas preguntas son—quiero decir, hablando específicamente de reuniones con clientes, muy a menudo serían como, “Oh, ¿qué quieres ver en la presentación de este trimestre?” Solo haz lo mismo que hicimos la última vez. No les dejes hacer eso. De la misma manera que no irías a la IA generativa y como, “Solo dame algunos anuncios que se vean bien. Aquí está nuestro sitio web. Solo hazlo.” Simplemente los tomarías. Tienes que presionar a las personas. Tienes que presionar a la IA para que sea creativa.

Estaba hablando con un ex estudiante y se graduó ahora a quien mentoreo que es de Villanova donde fui a la escuela y desafortunadamente, curiosamente, sí tengo notas adhesivas frente a mí y sí las tiré lo cual debería haber tenido a la IA recordándome lo que era pero creo que lo llamó la muerte de la originalidad como la cosa que más nos preocupa que es muy fácil caer en una trampa si tienes a alguien que está poco educado o no quiere pensar mucho y están trabajando con una herramienta poderosa como GPT o en menor medida, incluso Performance Max.

Cada anuncio de Performance Max se ve igual. Sé cuando me están apuntando con un anuncio de retargeting porque es la misma cosa estúpida con los mismos titulares que todos pensamos que eran mejores prácticas. Y así creo que si hay algo, lo más importante que podemos enseñar en el estado actual de las cosas para presentaciones para prompts para marketing en general es mantener tu creatividad y recordarla y no esperar que cualquier herramienta lo haga por ti.

Frederick Vallaeys: Sí. Y recuerda también cómo la herramienta llegó a sugerir esas cosas. Es porque históricamente ha habido mucho uso de eso y eso puede haber correlacionado con buen éxito. Pero para que esas cosas tengan éxito en primer lugar, en algún momento tuvieron que ser innovadas. Alguien tuvo que probarlo y vieron más éxito que todas las otras cosas y luego todos los demás siguieron el ejemplo. Así que si quieres pensar en nivelar el campo de juego y tener una ventaja, estoy completamente de acuerdo. Necesitas ser creativo y estar dispuesto a experimentar con algo nuevo. Pero creo que eso también es una conversación con el cliente, ¿verdad? Como escucha, podemos hacer lo fácil para ti, no es tan difícil. Vamos a obtener resultados lo suficientemente decentes, pero si realmente quieres ser el mejor en su clase, aquí está lo que necesitamos gastar para un poco de presupuesto de pruebas y aquí están algunas de las cosas que necesitamos probar.

Aaron Levy: ¿Verdad? Y puede que no funcione cada vez, pero vamos a aprender de ello. Luego podemos aprender, dejar que eso aprenda en otro lugar, y podemos dejar que toda nuestra competencia idiota haga las llamadas “mejores prácticas” que leyeron en un blog en algún lugar, lo cual por cierto fue una frase que prohibí en mi equipo en Tinuiti. No se les permitía decir mejores prácticas. Las mejores prácticas son perezosas. Son promedio. Son el punto de partida. Son lo que todos los demás sugieren. Como no digas que es una mejor práctica como no, no, no, no digamos lo que estamos tratando de lograr y por qué.

Frederick Vallaeys: Muy interesante, difícil de hacer. Así que Aaron, ¿alguna herramienta de IA que tenga alguna conexión con el marketing con la que hayas estado realmente comprometido que hayas encontrado divertida, algunas cosas interesantes que hayas visto?

Aaron Levy: Francamente, todavía soy relativamente junior en mi viaje de IA. Como digo, tuve un año más de ludismo, lo cual ha sido un poco divertido. Ha sido un poco divertido volver como un infante. Primero que nada, un obvio plug para Optmyzr Sidekick porque amo a ese pequeño. Para aquellos que no lo saben, es un lenguaje natural—cómo lo llamarías—una herramienta, juguete que se sienta…

Frederick Vallaeys: Una función de chat dentro de tu cuenta de Optmyzr que básicamente usa LLMs y una integración profunda en tus datos de anuncios para ayudarte con lo que necesites.

Aaron Levy: Clippy para el siglo XXI. Sabes, vi a Clippy. No sé si la gente ha visto la nueva película de Naked Gun.

Frederick Vallaeys: Primero que nada, ¿qué? ¿Hay una nueva película de Naked Gun?

Aaron Levy: Sí, échale un vistazo. Buena película. Y Clippy hace su regreso. Y te dejaré descubrir si es súper molesto o súper útil.

Frederick Vallaeys: Bueno, ahí están mis planes para la noche.

Aaron Levy: Pero no, más allá de eso, solo he estado jugando con los más estándar. ¿Por qué esto acaba de dejar mi cerebro? GPT, Claude, jugando con Gemini, jugueteando con Copilot. Estábamos jugueteando con algunas integraciones tempranas de lo que sea que Gemini se llamara antes de que fuera Gemini e integrando eso en algunos complementos de Google Sheets. Haciendo un montón de cosas geniales de esa manera. Jugué un poco con beautiful.ai, que es más o menos desarrollo de presentaciones, pero no me he vuelto tan sofisticado como otros, lo cual creo que si acaso me hace un buen candidato para una conversación como esta porque creo que represento a la mayoría de las personas de nivel medio en las agencias en este punto que van a aprender lo suficiente para hacer su trabajo. Y así, ¿cómo hacemos para que lo usen de manera efectiva?

Frederick Vallaeys: ¿Verdad? Y es como tienes estas herramientas increíbles, pero no todos se han vuelto buenos en la creación de prompts o en descubrir cómo conectar las piezas. Y ahí es donde ves herramientas especializadas que salen que muy simplemente están construidas sobre GPT-4, pero descubrieron cómo dar mejor contexto, cómo hacer mejor ajuste fino y realmente lograr que logre una tarea determinada para ti.

Y sí, estoy jugando con mucho de eso ahora mismo. Codificación de vibraciones estos simuladores de subastas. Estoy codificando una funcionalidad de blogger fantasma para que pueda escribir publicaciones de blog como si estuviera hablando con un reportero y me pregunta sobre mis pensamientos sobre ciertos temas y luego construye algo que es mucho más relevante para quién soy. Y luego, por supuesto, todas las cosas que estamos haciendo en Optmyzr. Así que nuevamente no demasiado de un plug para Optmyzr pero estoy súper emocionado de que Sidekick esté comenzando a trabajar en toda la cuenta.

Así que, si tú como gerente de cuenta necesitas entrar y decir, “Escucha, solo necesito hacer un informe para mi cliente, y no quiero usar los informes personalizados que están en Optmyzr, pero simplemente voy a hacer clic a través de la interfaz, y mientras miro cosas, simplemente voy a hablar en voz alta sobre lo que veo y lo que creo que significa eso.” Y así, al final de la sesión, el Sidekick de Optmyzr te ha escuchado hablar sobre una variedad de herramientas, y luego compila eso y dice, “Está bien, bueno, déjame agruparlo. Aquí hay algunas cosas de palabras clave. Aquí hay algunas cosas de presupuesto. Aquí hay una visión estratégica a largo plazo y en realidad escupe una narrativa que no es solo generada genéricamente por el LLM, sino que es realmente tú como el gerente de cuenta y tu opinión experta combinada con lo que los datos están mostrando. Así que esta es una especie de visión futura que estoy muy emocionado y creo que va a ser, con suerte, muy útil para las personas.

Aaron Levy: Bueno, y es tangible. Es fácil de trabajar y francamente eso es mucho de la manera en que he estado—mi propio nuevamente lo llamaré viaje de IA ha sido está bien voy a intentar algo un poco más complicado esta vez voy a—he tenido una idea en el fondo de mi cabeza para una aplicación para siempre que voy a codificar ahora porque ahora me estoy sintiendo más cómodo con ello. Pero solo jugueteando con cosas simples y descubriendo qué se equivoca.

En mi conferencia magistral para SMX que fue dios probablemente hace más de un año en este punto. Fue alrededor de esta época el año pasado. Más o menos salpicé mala IA a lo largo de la cual fue simplemente un solo prompt que fue en ese momento mi percepción de la IA y creo que la de muchas personas. Pero ahora que estamos mejorando mucho y mucho más fuertes en ello y los modelos están mejorando y aprendiendo más rápido. Está bien. Ahora este es un juguete con el que puedo jugar. Ahora puedo construir una aplicación para que las personas encuentren a otras personas para ir a jugar golf. No lo robes. Es mío.

Frederick Vallaeys: Es gracioso también porque hiciste esa conferencia magistral criticando la IA y probablemente hice una conferencia magistral la anterior en el SMX anterior como todo entusiasmado con la IA. Así que somos el yin y el yang aquí. Pero creo que eso es bueno, ¿verdad? Y por eso estoy feliz de tenerte en la empresa para aportar esa perspectiva de practicante de agencia y tal vez botas en el suelo y como cómo se desarrolla todo esto realmente porque porque yo viviendo en Silicon Valley quiero decir estoy tan rodeado por ello y esa visión donde creemos que podríamos ir pero como qué está pasando en la mayoría del mundo. Vamos a traerlo de vuelta a la realidad en algún nivel.

Aaron Levy: Sí, estoy en el sur de Filadelfia donde nada ha cambiado durante 150 años excepto que mi tienda de la esquina ahora es una casa, pero además de eso. No, es decir, siempre he tratado de tomar ese enfoque. Especialmente cuando estaba gestionando un equipo a gran escala. Sí, tenía a mis superaltos rendimientos, pero no tenía que construir cosas para ellos. Ellos construirían sus propias cosas. Tenía que construir cosas para todos, y tenía que construir cosas con barandillas para—tenía solo jugadores A, pero algunos eran jugadores A menos. Vamos, todos. Todos tienen una curva de campana. Pero así que tienes que hacer estas cosas tangibles para todos y hacerlas utilizables para todos, incluidas las personas que no están cómodas con la tecnología, lo cual creo que nos hace buenos contrastes aquí.

Frederick Vallaeys: Así que, y eso es una posición envidiable, ¿verdad? Como tener jugadores A y tal vez algunos jugadores A menos. ¿Cómo haces eso como agencia? ¿Cómo consigues esos jugadores?

Aaron Levy: Bueno, número uno, dimos a nuestros equipos una tonelada de libertad. Y así a su vez, si había personas que requerían dirección directa, dirección, dirección, dirección, se descubrirían rápidamente. Serían personas que pedirían instrucciones paso a paso para hacer todo. En cambio, tendríamos una especie de, ya sabes, tendríamos un marco y aquí hay un proceso de pensamiento aproximado, pero tú lo tomas, lo construyes a tu estilo, lo construyes a tu manera.

Así que siempre me gusta decir que en Tinuiti, podías mirar una cuenta y decir que era una cuenta de Tinuiti, pero también podías ver que era la cuenta de Alana o Jeff porque tendrían su propio estilo que despegaría de nuestro propio punto de partida. Y nuevamente, hablando de agencias a gran escala, casi siempre la persona que los clientes casi siempre quieren que la persona que va a trabajar en su negocio presente el negocio. Así que a su vez, la persona podría presentarse a sí misma tanto como nosotros podríamos presentar la empresa. Y así eso haría que los clientes se sintieran mucho más cómodos porque entonces una persona no estaba forzando o tal vez neutralizando su propio estilo porque tenía que encajar en las mejores prácticas de una empresa.

Frederick Vallaeys: ¿Verdad? Así que dales autonomía. Diles lo que estás tratando de lograr y no cómo hacerlo.

Aaron Levy: Autonomía, mucha confianza. Y luego encontrarás que los jugadores de nivel inferior se sacudirán rápidamente. Sabes, en Tinuiti, teníamos vacaciones ilimitadas. No creo que haya tenido una empresa donde tuviera que contar mis horas. Quiero decir, incluso tú y yo trabajando juntos cuando comenzamos, yo estaba como, “Entonces, ¿qué horas debería trabajar?” Y tú dijiste, “No sé. Siempre que necesites hacer tu trabajo.” Esa especie de actitud siempre se ha visto como una especie de laissez-faire, como, “Oh, ¿cómo te aseguras de que no estén holgazaneando?” Si acaso, creo que lo descubres más rápido de esa manera con libertad y confianza.

Frederick Vallaeys: Sí, buen consejo. Está bien. Bueno, Aaron, diste una conferencia magistral en SMX hace un año. Las personas pueden ir y encontrar eso, pero también vas a estar hablando en el próximo SMX, creo. ¿Qué pueden esperar las personas?

Aaron Levy: Más de mí, más cosas contrarias. Quiero decir, mucho de lo que estoy emocionado en trabajar con Optmyzr es usar un equipo súper fuerte de analistas y obviamente una tonelada de datos para jugar. Y sabes, en el pasado, ciertamente tenía eso disponible para mí, pero no a este nivel y no a este volumen. Así que lo que más me emociona es comenzar a diseccionar algunas de estas cosas que están surgiendo. Estoy realmente emocionado de profundizar en Performance Max y descubrir si realmente es algo especial o si es solo DSA con diferentes botones.

Y tratar de averiguar cuántas de estas cosas son incrementales, cuántas de estas cosas están generando valor. Eso es realmente lo que estoy buscando no nueva herramienta. La gente probó la herramienta bien, pero tratar de averiguar qué hizo la herramienta? ¿Está haciendo algo nuevo o simplemente está moviendo la comida alrededor de tu plato? Esas son las cosas que voy a estar investigando más porque esas son las preguntas que recibimos más.

Frederick Vallaeys: Genial. Está bien. Bueno, todos regístrense para eso. Y luego, si han disfrutado de PPC Town Hall, suscríbanse, denle un me gusta para que otras personas lo encuentren. Y Aaron. Con eso, las personas pueden encontrarte en LinkedIn. Eres parte de Optmyzr, así que pueden contactarte allí también. Vayan a ver a Aaron y a mí en las próximas conferencias. Pero con eso, lo dejaremos aquí. Gracias por ver, y nos vemos en el próximo.

Aaron Levy: Gracias, jefe.