Cómo Andrew Lolk usa la IA para analizar datos de PPC, encontrar patrones y tomar mejores decisiones

Descripción del episodio

Fred Vallaeys, CEO y cofundador de Optmyzr y autor de The AI Amplified Marketer, se sienta con Andrew Lolk, fundador de Savvy Revenue, para hablar sobre dónde realmente gana su lugar la IA en una agencia PPC seria y dónde no.

Andrew es una de las voces más respetadas en paid search. Su agencia gestiona estructuras sofisticadas de campañas de búsqueda basadas en feeds, donde la gestión de keywords está en gran medida automatizada. Así que, cuando se trata de IA, no está buscando ayuda para gestionar campañas. Ya ha superado esa etapa.

Lo que ha encontrado en cambio es algo más valioso: un analista personal disponible a cualquier hora, capaz de destilar grandes conjuntos de datos en minutos y sacar a la luz patrones que antes requerían contratar a alguien junior, una pila de hojas de cálculo y unas cuantas horas.

Si quieres una perspectiva sólida y con experiencia sobre dónde la IA crea una ventaja real en el trabajo de una agencia PPC, este episodio merece la pena.

Esto es lo que se comentó en esta charla:

• Cómo Andrew usa la IA para analizar datos de PPC más rápido
• Por qué la IA es mejor en análisis que en gestión de campañas
• El valor sorprendente de subir exportaciones CSV a Claude
• Por qué Andrew le dice a la IA que no infiera, concluya ni adivine
• Cómo la IA está ayudando a Savvy Revenue a gestionar SOPs y operaciones internas
• Las oportunidades y riesgos de los agentes de IA y los MCPs
• La visión de Andrew de un futuro sin tipos de concordancia de keywords
• Formas prácticas en que los profesionales de PPC pueden usar la IA hoy sin perder el control

Conclusiones del episodio

Andrew Lolk no es alguien que se entusiasme con la IA por la IA misma. Dirige Savvy Revenue, una de las agencias PPC más sofisticadas técnicamente que operan hoy, y su nivel de exigencia ya es alto. Las campañas de búsqueda se construyen sobre estructuras basadas en feeds. Las keywords se añaden y eliminan de forma dinámica. Nuevas marcas y categorías se incorporan automáticamente.

No hay mucho margen para que la IA llegue y anuncie que está optimizando las cosas, porque la optimización ya está en gran medida resuelta.

Lo que Andrew ha encontrado es algo distinto y más útil: la IA como socio de pensamiento y capa analítica que sustituye horas de trabajo con hojas de cálculo, responde preguntas operativas al instante y conserva el conocimiento institucional de una agencia sin necesidad de que alguien lo gestione manualmente.

La conversación con Fred cubre todo eso, además de los riesgos que Andrew ve y de los que la mayoría de la industria no habla con suficiente claridad.

Cómo Andrew usa la IA para analizar datos de PPC más rápido

El flujo de trabajo que describe Andrew es deliberadamente poco glamuroso, y precisamente por eso funciona. En lugar de pedirle a Claude que extraiga datos directamente de Google Ads, algo que se complica a medida que las cuentas crecen y se vuelven más complejas, descarga un CSV con exactamente las columnas que quiere, luego sube ese archivo y empieza a hacer preguntas.

Andrew explica: “Al subir el archivo CSV y pedirle que destile los datos, que encuentre distintas visualizaciones de esos datos, a veces he llegado a un punto mucho mejor en lo que presento a los clientes, pero también simplemente a una mejor comprensión de lo que está pasando en una cuenta al hacerlo.”

Claude escribe Python por debajo para agregar y analizar los datos. Lo que antes requería 45 minutos de trabajo con VLOOKUP y tablas dinámicas ahora se resuelve con unas pocas preguntas bien enfocadas. Andrew dio un ejemplo concreto: una gran cuenta europea en la que necesitaba entender el rendimiento multicanal. Ingerió juntos datos de Google Ads, datos de Meta Ads, cifras de ingresos del cliente y datos de Klaviyo.

Uno de los gráficos mostró que cada vez que reducía el gasto en Google Ads, el cliente aumentaba el gasto en Meta con una correlación casi perfecta. Un media mix model, producido sin construirlo intencionadamente.

En lugar de pedirle a Claude que audite la cuenta, le pregunta si los datos respaldan una hipótesis concreta, o qué segmento entre diez cuentas está lastrando el rendimiento interanual. Ese enfoque produce algo útil. Una solicitud abierta de auditoría produce ruido.

Por qué la IA es mejor en análisis que en gestión de campañas

Andrew deja claro que no usa Claude para editar cuentas ni para construir campañas. Para el tipo de trabajo que hace Savvy Revenue, ahí no es donde la IA aporta valor. Las cuentas ya están funcionando con automatización sofisticada. Pedirle a una IA que optimice encima de eso crea más riesgo que oportunidad.

La capa de análisis es distinta. No toca nada. Solo te ayuda a ver las cosas más rápido y con más claridad. Y está disponible a cualquier hora, lo cual importa cuando diriges un equipo distribuido.

“Para mí, el reto casi se convierte en que tengo dos copias de Claude, una personal y otra de trabajo. Y luego, dentro de Claude, tienes las tres formas de trabajar con él. ¿A cuál le hice esta pregunta? O sea, ¿dónde tengo que ir para obtener esa respuesta?”, dice Andrew.

Gestionar asistentes de IA empieza a parecerse a gestionar personas. Necesitas saber dónde tiene contexto cada uno, qué sabe y qué no sabe. Es un nuevo tipo de problema operativo, pero es un buen problema. La alternativa era contratar a alguien o hacer el trabajo tú mismo.

El valor sorprendente de subir exportaciones CSV a Claude

Esta es la parte más práctica y transferible de la conversación, y va en contra de cómo la mayoría de la gente piensa sobre la IA y los datos de PPC. El instinto es conectar Claude directamente a Google Ads mediante API o MCP y dejar que extraiga lo que necesite. La experiencia de Andrew es que eso se desmorona en cuentas grandes.

El enfoque CSV funciona porque tú controlas exactamente qué datos entran. Defines las columnas, los rangos de fechas, la segmentación. Claude no tiene que averiguar qué extraer. Solo tiene que trabajar con lo que hay. Y, en conjuntos de datos grandes, solo Claude maneja esto bien por ahora. Otros modelos se confunden o alcanzan límites.

La misma lógica se aplica a las preguntas que haces. Las preguntas específicas, basadas en hipótesis, obtienen respuestas específicas y útiles. Andrew trata a la IA como a un analista brillante que es excelente detectando patrones, pero no tiene absolutamente ningún contexto de negocio. El contexto de negocio es trabajo del humano.

Por qué Andrew le dice a la IA que no infiera, concluya ni adivine

Esta es la instrucción que hace que todo lo demás funcione. Sin ella, Claude leerá un conjunto de datos que muestra una caída del volumen y un aumento del ROAS y concluirá que la estrategia de la cuenta de apretarse y volverse más rentable está funcionando. Si el objetivo real era crecer, esa conclusión no solo es incorrecta, sino potencialmente dañina si influye en una recomendación al cliente.

“Le pido que no concluya nada. Todas las habilidades que tenemos en Claude son muy específicas: no concluyas, no infieras, no adivines”, dice Andrew.

La IA no tiene forma de saber cuáles son los objetivos estratégicos de la cuenta a menos que se lo digas. E incluso entonces, sacar conclusiones a partir de los datos requiere un contexto de negocio que vive en la mente de las personas que gestionan la cuenta. Andrew quiere que los datos se destilen y se visualicen. Él sacará las conclusiones. Esa es la división de trabajo correcta.

Es una instrucción simple, pero hace falta disciplina para aplicarla de forma consistente. La tentación es dejar que la IA sintetice todo, lo que ahorra tiempo hasta que produce una recomendación convincente basada en una mala interpretación de la intención.

Cómo la IA está ayudando a Savvy Revenue a gestionar SOPs y operaciones internas

Savvy Revenue construyó su sistema operativo interno sobre Notion hace cuatro años. Hoy ese sistema funciona con agentes de IA integrados en toda su estructura, y los resultados son sustanciales.

Cada SOP tiene una pequeña nota específica para IA debajo. Los agentes de Notion pueden leer todos los correos de clientes, conversaciones de Slack, notas de proyectos y registros de reuniones. Durante la planificación trimestral, Andrew le pidió al agente que revisara cada vídeo de YouTube que había publicado, cada proyecto de cliente completado y cada resultado de proyecto, y luego compilara una base de datos de qué funcionó en qué circunstancias y qué no.

Esa base de datos ahora ofrece recomendaciones en tiempo real al equipo: si una cuenta se parece a esto, este tipo de proyecto suele tener éxito.

El sistema de mantenimiento de SOPs también está muy simplificado. Antes, los miembros del equipo tenían que hacer clic en un botón, rellenar un formulario y enviar una solicitud cuando algo en un SOP no estaba claro o estaba desactualizado. Ahora simplemente comentan directamente en la página, igual que comentarías en un Google Doc.

Un agente de IA se ejecuta mensualmente, revisa todos los comentarios, corrige lo que puede dentro de unos límites definidos, incorpora el historial relevante de Slack para añadir contexto y empaqueta todo lo que no puede resolver por sí solo para que lo revise el socio de operaciones de Andrew.

“La cantidad de trabajo que quita de encima al gestionar una agencia, no desde el punto de vista de Google Ads, es increíble”, explica Andrew. “Y le falta todo el contexto de lo que está pasando aquí y de cómo te gusta hacer las cosas. Y creo que es una gran ventaja para crear contenido, porque compartes tu forma de pensar, y eso se puede convertir en SOPs.”

El caso de uso de operaciones de agencia está hoy más maduro que el caso de uso de Google Ads, y Andrew lo dice con total claridad. La documentación, la programación, la gestión del conocimiento institucional; ahí es donde la IA está aportando valor real hoy.

Las oportunidades y riesgos de los agentes de IA y los MCPs

Andrew usa ampliamente el ecosistema de Claude. Usa Superhuman para el correo específicamente porque tiene un MCP de Claude bien construido que se conecta a Gmail de forma más limpia que el MCP nativo de Gmail. Tiene una cuenta personal y una cuenta de trabajo de Claude. Ha pensado con cuidado qué conectar y qué no.

Pero también está preocupado. Sobre los MCPs en general, especialmente en el espacio de Google Ads, está levantando una bandera de alerta que la mayoría de la gente no está levantando con suficiente fuerza.

“La seguridad, la ciberseguridad, es algo realmente importante para mí. Creo que esto va a explotar en la cara de todo el mundo muy pronto. Todas las distintas APIs, todos los distintos MCPs, todo. Hay muy pocas soluciones MCP de confianza, especialmente dentro del espacio de Google Ads, y creo que eso es algo por lo que todo el mundo debería preocuparse mucho más”, comenta Andrew.

Su analogía son los scripts. En los primeros días de los scripts de Google Ads, podías instalar algo escrito por un desconocido y no tener ni idea de lo que realmente estaba haciendo en tu cuenta. Los MCPs con acceso de escritura son una versión del mismo riesgo, solo que con más superficie de ataque y más potencial de daño. La industria de PPC ya ha sufrido por esto antes. La actual era de herramientas de IA merece el mismo nivel de escrutinio.

La preocupación de Andrew por los MCPs forma parte de una idea más amplia sobre cómo la industria se está lanzando hacia la conectividad sin pensar del todo en las implicaciones. El acceso de lectura es una cosa. El acceso de escritura a la cuenta publicitaria de un cliente, con presupuestos reales asociados, es un nivel de riesgo completamente distinto.

La visión de Andrew de un futuro sin tipos de concordancia de keywords

El deseo de Andrew para Google es eliminar por completo los tipos de concordancia y sustituirlos por un espectro de ajustes inteligentes de exploración en Smart Bidding. El sistema actual pide a los anunciantes que señalen su intención mediante el formato de las keywords: broad match para expansión, exact match para control, phrase en un punto intermedio. Cada vez le parece más redundante.

Lo que quiere en su lugar es un único control en el lado de Smart Bidding. En un extremo, puedes decirle al sistema que explore hasta un 30% por debajo de tu objetivo de ROAS a cambio de volumen. En el otro extremo, puedes ajustarlo hasta un 30% por encima de tu objetivo de ROAS para lograr la máxima eficiencia. Los corchetes y las comillas de los tipos de concordancia dejan de ser necesarios porque el sistema de pujas ya está gestionando lo que ellos intentaban aproximar.

“¿Por qué tengo que añadir una keyword entre corchetes o entre comillas y discutir con la gente en internet sobre si las comillas o los corchetes son mejores? Es ridículo”, dice Andrew.

Es una visión coherente. La exploración en Smart Bidding ya se mueve en esa dirección. El argumento es que los tipos de concordancia son un mecanismo de control heredado, diseñado para un mundo de pujas manuales, y que cuanto antes los retire Google en favor de parámetros de exploración más directos, más limpia será la experiencia del anunciante.

Formas prácticas en que los profesionales de PPC pueden usar la IA hoy sin perder el control

La idea que atraviesa toda esta conversación es el control. Andrew es entusiasta con la IA, pero preciso sobre dónde opera. Analiza, detecta patrones, mantiene la documentación, responde preguntas operativas. No gestiona cuentas, no saca conclusiones estratégicas y no toma acciones que no puedan revisarse.

Ese enfoque es más útil que el consejo genérico de “usa la IA para ahorrar tiempo” que llena la mayoría del contenido del sector. El ahorro de tiempo es real, pero proviene de aplicaciones concretas con límites concretos, no de entregar el acceso a la cuenta y esperar lo mejor.

El punto de partida práctico que describe es accesible para cualquier equipo de PPC: descarga un CSV, súbelo a Claude, haz una pregunta específica sobre un problema concreto sobre el que ya tienes una teoría. Mira qué muestra la visualización. Construye a partir de ahí. Las agencias que más partido saquen de la IA en los próximos años no serán las que conecten más herramientas. Serán las que hayan pensado con cuidado dónde la IA se gana la confianza y le hayan dado espacio para operar solo en esos lugares.

Transcripción del episodio

Frederick Vallaeys: Hola, me llamo Fred Vallaeys. Estoy haciendo una serie sobre marketers potenciados por IA, y una de las mejores personas con las que hablar, una de las personas más opinativas e inteligentes en PPC, es Andrew Lolk, que dirige Savvy Revenue. Así que, Andrew, me alegra verte de nuevo. Bienvenido al estudio.

Andrew Lolk: Gracias, Fred. Encantado de estar aquí.

Frederick Vallaeys: Sí. ¿Claude te dijo que te cortaras el pelo?

Andrew Lolk: En realidad, subí una foto mía en el gimnasio y le pedí a Gemini que lo hiciera de mentira, y simplemente no me gustó. Pero mi mujer dijo que debería probarlo. Así que.

Frederick Vallaeys: Vale. Al final lo hiciste. Eso está bastante bien. Así que confías en la IA. Pero hablemos de la IA en los negocios, ¿no? Le pediste consejo sobre el corte de pelo. Obviamente hay muchas cosas que podemos pedirle para nuestra vida laboral, para PPC. ¿Cuál es tu nivel de comodidad hoy en día con el uso de la IA en los negocios?

Andrew Lolk: Creo que una de las cosas que diría, la mejor forma en que puedo decirlo, es que cuando la gente dice que se siente incómoda subiendo sus transacciones bancarias a través de la IA, mi primera respuesta es: “¿Por qué?” Yo estoy en el grupo de que cuanto más podamos darle a la IA, mejor. Cuanto más sepa de mí, mejor. Cuanto más pueda conectarse a mi correo, mis transacciones bancarias, todo lo que hacemos, mejor.

Así que eso es lo que intentamos hacer en Savvy. Intentamos darle todo el contexto que podamos. Todas las notas de clientes, correos, Slacks, todo, porque simplemente me ahorra tiempo. Hablamos antes hoy de esto de tener personas en distintas zonas horarias. Puedo preguntarle a la IA: “¿Qué es esto? ¿Por qué funciona esto? ¿Cuál es nuestra política de vacaciones? ¿Cuándo trabaja esta persona?”

No tengo que sentirme mal por invitar a alguien a una reunión a las 4:00 p. m. cuando sale todos los días a las 3:00 porque por alguna razón no puedo recordarlo. Pero sale todos los días para recoger a sus hijos. Simplemente tengo eso en un documento en Notion. Puedo preguntarle a Notion AI: “¿Cuál es la mejor hora para programar una reunión con Benjamin?” La haré a las 3.

Frederick Vallaeys: Sí, la IA puede ser súper útil. Y realmente, tú eres uno de los principales profesionales de PPC. Supongo que has usado la IA para diferenciarte, y solo quería saber qué has estado haciendo y qué te ha funcionado.

Andrew Lolk: Creo que para mí, como para mucha gente, siento que voy constantemente por detrás. Esa ansiedad por la IA está ahí, ves a alguien hacer algo y piensas: “Dios mío, ¿por qué no estoy haciendo eso?” Creo que por fin he encontrado un punto en el que estoy más tranquilo con lo que hago y con lo que la IA puede hacer.

Frederick Vallaeys: Te entiendo. Vimos la keynote de Google I/O, y en un momento nos miramos como diciendo: “¿Por qué estamos aquí viendo esto cuando hay cosas nuevas con las que deberíamos estar haciendo algo?” Siempre te sientes desbordado.

Andrew Lolk: Y creo que lo que uso hoy de la IA, desde la perspectiva de Google Ads, es en realidad muy poco interesante. No hago nada en lo que Claude entre y edite mis cuentas o construya campañas. Pero también creo que es importante que miremos dónde estamos desde la perspectiva de Google. ¿Qué tipo de cuentas gestionamos hoy y qué beneficios obtenemos de la IA?

Porque en Savvy ya gestionamos muchas cosas más o menos totalmente automatizadas. Todas nuestras campañas de búsqueda se construyen sobre una estructura basada en feeds. Así que se añaden nuevas keywords, se eliminan keywords antiguas, se añaden nuevas marcas, se añaden nuevas categorías. Todo eso ya ocurre de forma dinámica. Luego hay una pequeña parte de añadir variaciones de keywords, y eso se puede hacer bastante rápido.

Pero donde he encontrado con diferencia la mayor ayuda para nuestra clientela es básicamente conseguir un analista personal, poder —y esto va a ser muy impopular— descargar el archivo CSV de Google Ads para tener exactamente las columnas que quieres. No le pides que intente obtener los datos porque, una vez que las cuentas son lo bastante grandes, Claude o Gemini se confunden mucho al intentar sacar los datos. Pero simplemente subes el archivo CSV y luego le pides que destile los datos, que encuentre distintas visualizaciones de esos datos. Y a veces he llegado a un punto mucho mejor en lo que presento a los clientes, pero también simplemente a una mejor comprensión de lo que está pasando en una cuenta al hacerlo. Eso ha sido, con diferencia, el mayor avance para mí.

Frederick Vallaeys: Entonces, cuando haces que una de tus IAs analice datos, ¿la encuentras bastante fiable? ¿Está escribiendo Python para hacer el análisis?

Andrew Lolk: Sí, escribirá un script en Python para destilar los datos y agregarlos y todo eso. Con lo que soy muy cuidadoso es con pedirle que no concluya nada. Todas las habilidades que tenemos en Claude son muy específicas: no concluyas, no infieras, no adivines. Porque leerá los datos y dirá: “Vale, ahora tu ROAS está aumentando y tu volumen está bajando. Tu estrategia de apretarte y volverte más rentable funciona”. Y yo me quedo ahí pensando: “Todo el propósito es expandirse. Esto es lo contrario de lo que queremos”. Así que que concluya cosas o infiera tu estrategia o tus razones de por qué los datos son como son.

Frederick Vallaeys: O sea, está asumiendo que tienes éxito y que realmente querías que eso pasara.

Andrew Lolk: Exactamente. Y he sido muy estricto en decirle que no haga eso. No infieras. No concluyas. No hagas nada. Solo ayúdame a destilar los datos.

Y eso es algo en lo que antes tendría los datos en una Google Sheet o en una hoja de cálculo de Excel y crearías VLOOKUPs, crearías tablas dinámicas para intentar llegar ahí. Y llegabas después de 45 minutos. Subiendo los datos, incluso conjuntos de datos bastante grandes, a Claude —hoy solo Claude puede manejar esto—, puedo hacer preguntas sobre los datos. Hice un análisis de una cuenta enorme en Europa hace un par de meses, y en lugar de hacer todo el trabajo de hojas de cálculo, simplemente le pregunté y le pregunté, y fue precioso.

Frederick Vallaeys: Sí, exactamente. Y puede hacerlo rápido porque no está usando hojas de cálculo, que en apariencia son bastante torpes. Solo está usando el código Python subyacente para hacer un análisis real.

Andrew Lolk: Así que creo que la magia aquí es evitar pedirle que haga una auditoría. “Audita estos datos”. No. Ya tienes los datos, ya tienes una teoría sobre lo que está pasando. Le dices: “¿Los datos respaldan mi hipótesis sobre esto?” O: “Estamos rindiendo peor interanualmente en 10 cuentas. ¿Qué segmento de la cuenta es el que funciona?”

Y además, vosotros tuvisteis el PPC detective hace años. No sé si todavía lo tenéis.

Frederick Vallaeys: Sí, el PPC Investigator.

Andrew Lolk: Investigator. Sí. Siempre me encantó eso, tener esa vista en la que puedes ver, vale, el CTR de las campañas de shopping ha disminuido, así que por tanto obtienes menos volumen. Vale, ahora ya sabes qué hacer.

Es exactamente lo mismo aquí, donde intentas encontrar ese segmento que no está funcionando y luego una visualización de ello. Tuve un cliente en el que no podía averiguar por qué su cuenta de Polonia, hiciera lo que hiciera, redujéramos el gasto y el margen de contribución total o el ROAS combinado, nunca mejoraba. Pasamos de un ROAS del 250% a un 450. ¿Cómo puede no mejorar? Y lo intentamos dos veces, y no mejoró.

Así que ingeri todos los datos de Google Ads, todos los datos de Meta Ads, y los ingresos del cliente y los datos de Klaviyo. Y el único gráfico que produjo fue el porcentaje de gasto en Meta, y coincidía exactamente con el momento en que yo reducía el gasto de Google Ads, entonces el cliente aumentaba Meta. Prácticamente un modelo de mix de medios a partir de datos sin saberlo.

Frederick Vallaeys: Genial.

Andrew Lolk: Y esas son las cosas que, para mí, simplemente pienso que la parte de análisis significa que no necesito tener al junior, no necesito que alguien de mi equipo haga todos estos informes. Puedo llegar a ese informe de inmediato con un prompt.

Frederick Vallaeys: Para mí, eso ha sido la clave de lo que estás describiendo, pero también el hecho de que gran parte de mi equipo trabaja en diferentes zonas horarias. Y para cuando estoy listo para hacerles una pregunta, a menudo están dormidos o están con sus familias. Pero este asistente siempre está ahí y siempre listo para funcionar cuando yo lo estoy.

Y para mí, el reto casi se convierte en esto: tengo dos copias de Claude, una personal y una de trabajo. Y luego, dentro de Claude, tienes las tres formas de trabajar con él. ¿A cuál le hice esta pregunta? O sea, ¿a dónde tengo que ir para obtener esa respuesta?

Andrew Lolk: Así que, igual que al gestionar empleados en una empresa, ahora tengo esta fuerza laboral de muchos agentes, y cómo hago… ¿necesito un manager para mantenerlos bajo control? Y eso se está convirtiendo en ese siguiente nivel de desafío para mí.

Frederick Vallaeys: Sí. Sí. En cuanto a los agentes con los que trabajas, Claude Co-work — ¿eso está bastante bien?

Andrew Lolk: Pues vamos y venimos. Creo que, a estas alturas, Claude está tan por delante que desbloquea tantas cosas geniales que simplemente no tienes hoy en ChatGPT o Gemini.

Frederick Vallaeys: Sí, absolutamente. Totalmente de acuerdo. Es el que funciona para el trabajo. ChatGPT — ese es al que recurro si necesito encontrar algo y no quiero buscarlo en Google. Pero si necesito escribir un email, ¿por qué iría a ChatGPT para obtener algo que luego tengo que copiar y pegar en otra pantalla cuando Claude puede simplemente hacerlo por mí?

Andrew Lolk: Es otra vez la analogía del marketplace. Es como que, para ser un marketplace exitoso, necesitas tener muchos compradores y muchos vendedores. Necesitas compradores para conseguir vendedores, necesitas vendedores para conseguir compradores. Y el ecosistema de Claude es simplemente increíble, ¿verdad? Yo uso Superhuman para mi correo y tienen un MCP de Claude. Así que el MCP de Gmail no funciona tan bien dentro de Claude en comparación con Superhuman porque lo han abierto por completo y tienen una conexión con Gmail. Así que es simplemente increíble lo que han construido hoy.

Frederick Vallaeys: Sí. Y hablando de MCPs, te gusta el de Superhuman. ¿Has creado MCPs para Savvy, o cuáles te atraen especialmente?

Andrew Lolk: Pues no hemos creado ninguno, pero también es porque la mayor parte de los datos que tenemos — tenemos todo nuestro almacenamiento de datos en BigQuery. Muy pronto creamos un data warehouse para todos los datos de nuestros clientes para poder consolidarlo todo en un solo lugar.

La seguridad, la ciberseguridad, es algo realmente importante para mí. Creo que esto va a explotar en la cara de todo el mundo muy pronto. Todas las distintas APIs, todos los distintos MCPs, todo eso — me preocupa muchísimo. Y hay muy pocas soluciones MCP de confianza, especialmente dentro del espacio de Google Ads. Creo que eso es algo de lo que todo el mundo debería preocuparse mucho más. Dejar que cualquiera cree acceso a una cuenta que no sea solo acceso de lectura, sino acceso de escritura.

Frederick Vallaeys: Es un poco como los scripts de antes, ¿no? Podías instalar un script que otra persona había escrito y, sin saberlo, simplemente dejarlo correr.

Andrew Lolk: Sí, exactamente. Lo dejas correr y ahora está enviando por email todos los datos de tu cuenta a alguna persona aleatoria sin que lo sepas.

Frederick Vallaeys: Sí, exactamente. Así que eso son los MCPs. ¿Qué pasa con las skills? ¿Desarrolláis skills internamente en Savvy Revenue?

Andrew Lolk: Tenemos dos capas en Savvy. Construimos todo nuestro sistema operativo interno sobre Notion. Fue una decisión que tomamos hace cuatro años, y siempre nos ha funcionado muy bien. Hoy está funcionando increíblemente bien porque puedes tener cualquier página en Notion — no tenemos que complicarlo demasiado — pero cada página en Notion puede ser instrucciones de IA. Así que donde tenemos todos nuestros SOPs, simplemente ponemos una pequeña nota debajo de un SOP que es específica para IA. Así que, de repente, todo el trabajo que hemos hecho, todas las notas, todos los emails de clientes, todas las conversaciones con clientes, todo lo que hemos tenido y todo lo que tenemos, desde una perspectiva del día a día funciona dentro de Notion. Y los agentes están funcionando con la gestión de proyectos, la planificación semanal y todo eso. Todo está ahí.

Frederick Vallaeys: Maximizando tokens.

Andrew Lolk: Ah, ¿de verdad? O sea, pero no pagas por tokens ahí.

Frederick Vallaeys: Ah, es increíble. Compré una suscripción de Claude, una normal, para agotarla en dos minutos. Vale, genial. Pero puedo hacer lo que quiera dentro de Notion. Es una versión limitada de Claude, así que no agota tokens de la misma manera.

Andrew Lolk: Y eso es algo que a veces me frustra. Compras un software, ya sea Notion o cualquier otro, y para que sea viable darte uso ilimitado de IA dentro del plan que pagas, no te dan el mejor modelo, ¿verdad? Pero a veces piensas: “Realmente me beneficiaría del mejor modelo porque así no necesito revisar todo”.

Andrew Lolk: Notion tiene el mejor modelo. Tiene OpenAI 4.6, tiene ChatGPT 5.5, pero la modalidad es limitada, mientras que Claude generará un informe con buen aspecto y diferentes gráficos. Notion no hará eso. Así que realmente lo están limitando. Pero ahora tienen agentes autónomos dentro de todo el workspace. Pueden simplemente quedarse ahí.

Así que hacemos la planificación trimestral en Savvy, y una de las cosas que hicimos esta vez para los clientes fue: “Vale, revisa todos los videos de YouTube que he hecho, revisa todos los proyectos que se hicieron en los últimos proyectos de clientes, encuentra las conclusiones y luego redacta — resume cuáles fueron los distintos proyectos, qué proyectos tuvieron éxito bajo qué circunstancias y cuáles no”. Y entonces podemos tomar todos esos aprendizajes, y ahora tenemos una base de datos en vivo con 12 recomendaciones para el equipo que dice: si tu cuenta está en este escenario, entonces este proyecto te funcionaría bien.

La cantidad de trabajo que quita al gestionar una agencia, no desde el punto de vista de Google Ads, es increíble.

Frederick Vallaeys: Sí. Y esto es importante, ¿verdad? Tienes un SOP, si esto entonces aquello, que también se aplica con skills. Pero el riesgo con la IA es que dices: “Oye, optimiza esta cuenta”, y yo podría optimizarla de mil maneras distintas. Y como has señalado en algunas entradas de blog, es arriesgado porque podría destrozar toda tu cuenta y darte seis meses de…

Andrew Lolk: Exactamente. Y le falta todo el contexto de lo que está pasando aquí y de cómo te gusta hacer las cosas. Y creo que es una gran ventaja crear contenido porque compartes tu forma de pensar, y eso puede convertirse en SOPs.

Y suena sofisticado y tal, pero básicamente es solo decir: “Creemos que no deberías añadir cada palabra clave como una variación de palabra clave”. Eso es un SOP. Pero si Claude lee una entrada de blog de alguien de hace dos años en la que tenías que añadir todas las variaciones de palabras clave porque los tipos de concordancia funcionaban de forma diferente, entonces lo hará y lo recomendará y cosas así.

Frederick Vallaeys: Y hacer seguimiento de todos esos pequeños detalles nuevos que aprendes — simplemente ve a tu agente y dile: “Oye, aquí hay otra cosa que deberíamos considerar para nuestros SOPs”. Encontrará el lugar correcto para ponerlo, sabrá cómo actualizarlo.

Andrew Lolk: Un muy buen ejemplo es que antes teníamos una estructura bastante complicada con cada SOP en la que, cuando algo estaba demasiado anticuado o alguien no lo entendía, tenía que hacer clic en un botón. Ese botón creaba una automatización que abría una tarea que tenías que completar con una solicitud para decir por qué algo no funcionaba.

Ahora, lo único que hacemos es que en nuestra base de datos de SOPs la gente puede simplemente comentarlo. Eso es todo. No necesito nada más. Funciona igual que Google Docs: resaltas algo, lo comentas y dices: “Esto es lo que funciona, esto es lo que no funciona, o no entendí esto”.

Y luego tenemos un agente de IA que se ejecuta cada mes, lo revisa todo. Lo que puede corregir por sí mismo dentro de ciertos límites que le hemos dado, simplemente lo corrige. Incorporará la información más reciente. Tomará información de nuestro Slack y dirá: “Vale, alguien ha preguntado esto antes. Puedo tomarlo y ponerlo aquí”. Y lo que no puede entender por sí mismo, lo recopila en un proyecto y se lo da a mi socio en Savvy, que dirige las operaciones. Entonces él puede revisarlo.

Y es mucho más simple. Miro el mundo de Google Ads — creo que llegaremos a hacer cosas similares ahí, pero lo que hace hoy para operar un equipo y una empresa es increíble.

Frederick Vallaeys: Sí. Ahora, ¿qué hay en la lista de deseos? ¿Cuál es una gran cosa de IA que haría tu vida aún mejor?

Andrew Lolk: Mi gran deseo es que eliminen los tipos de concordancia y no dejen ningún tipo de concordancia o solo concordancia exacta.

Así que creo que la exploración de Smart Bidding puede eliminar por completo la necesidad de los tipos de concordancia. Donde hoy, con Smart Bidding, digamos que tenemos un objetivo de ROAS del 500%, debería poder decirle eso — la exploración de Smart Bidding funciona cuando le damos permiso para explorar más. Desde mi perspectiva, esa es la versión de concordancia amplia: explorar más, ir más amplio.

Frederick Vallaeys: Claro. Quizá no tengas que cumplir los objetivos estrictos cuando estás explorando.

Andrew Lolk: Exactamente. También quiero lo contrario. Quiero que sea en una escala en la que pueda decir: “Vale, puedes ir un 10, 20, 30% por debajo en ROAS”. También quiero lo contrario: quiero ir un 10, 20, 30% por encima. Así que básicamente eso es lo que intento hacer con los tipos de concordancia. Si solo ejecuto concordancias exactas porque quiero ser muy estricto, tener un ROAS más alto, cero riesgo, ¿por qué tengo que añadir una palabra clave entre corchetes o entre comillas y discutir con la gente en internet sobre si las comillas o los corchetes son mejores? Es ridículo.

Mi gran deseo es que eliminen los tipos de concordancia.

Frederick Vallaeys: Vale. Quizá algún día. Quizá pronto. Ya veremos.

Andrew Lolk: No te lo esperabas.

Frederick Vallaeys: Bien. Oye, muy bueno conocer tu perspectiva sobre todas estas cosas. Ideas muy únicas, y gracias por compartirlas, y espero tenerte de vuelta en otro podcast.

Andrew Lolk: Gracias por invitarme, Fred.