Marketing agéntico: Por qué es tan importante y cómo empezar

Le das un objetivo como "planifica la campaña de lanzamiento de nuestra nueva funcionalidad", y ejecuta todo el trabajo. Extrae el posicionamiento de la competencia, redacta el texto de la landing page, escribe los correos electrónicos de anuncio, crea una hoja informativa para habilitar las ventas, archiva los recursos en Notion y abre un ticket en Linear para que el equipo lo revise. Vuelves a un paquete terminado, no a una lista de tareas.

Este artículo te pone al día sobre la IA agéntica en marketing, te muestra cómo los profesionales del marketing, incluidos nosotros, la están usando en este momento y señala los casos de uso que vale la pena copiar esta semana.

Antes de que nos pongamos prácticos, aquí tienes una base rápida: dónde se encuentra realmente la IA agéntica hoy en día, los pocos tipos de "agente" que vale la pena distinguir y las palabras que necesitarás para seguir cualquier conversación sobre ellos.

El volumen de búsqueda para "IA agéntica" en EE. UU. pasó de 1.450 búsquedas al mes en mayo de 2023 a 122.175 en mayo de 2026, un salto de 84 veces en tres años, según Keywords Explorer de Ahrefs. El término "qué es la IA agéntica" atrae ahora alrededor de 14.000 búsquedas mensuales y apenas existía antes de finales de 2023.

Por cierto, todos los datos y gráficos fueron preparados completamente por Agent A; yo solo dije lo que necesitaba para este artículo.

Además de eso, YouTube está lleno de ejemplos funcionales que puedes copiar en días, sin necesidad de skills especiales: configuraciones de análisis de datos, herramientas internas personalizadas e incluso negocios en solitario dirigidos por equipos de agentes de IA. Solo en los últimos tres meses, unos 6.000 vídeos de YouTube mencionaron la IA agéntica, logrando alrededor de 83 millones de impresiones.

Recientemente empezamos a experimentar con el marketing agéntico en Ahrefs y rápidamente se ha convertido en una gran parte de cómo trabajamos.

Una vez que nuestro propio agente de marketing de IA se lanzó, el equipo de contenido organizó un hackathon de una semana para explorar cómo la IA podría automatizar partes de nuestro flujo de trabajo. Al final de la semana, el equipo había construido 16 aplicaciones diferentes, todas creadas por el agente. Cero líneas de código por nuestra parte, solo guiamos sus pasos.

La otra mitad de la historia es el coste. Los precios de los LLM han caído de 15 a 20 veces desde 2023. El modelo insignia de OpenAI pasó de 30 dólares por millón de tokens de entrada con GPT-4 en 2023 a 2 dólares con GPT-4.1, según los anuncios de precios de OpenAI (datos recopilados por Agent A).

Una ejecución de un agente de múltiples pasos que antes costaba unos pocos dólares, ahora cuesta céntimos.

La palabra "agente" se extiende a productos muy diferentes. Vale la pena distinguir tres categorías:

Si vas a hablar con un proveedor o leer un hilo sobre agentes, te encontrarás con estos términos:

A continuación hay once trabajos diarios de marketing en los que los agentes de IA ya están haciendo el trabajo.

Cada caso de uso tiene cuatro partes: la tarea en sí, lo que puede hacer un agente al respecto, un ejemplo de cómo funciona en Agent A y un prompt de inicio que puedes darle a cualquier agente de IA.

El SEO responde a dos preguntas a la vez: ¿sobre qué deberíamos escribir? y ¿la gente nos está encontrando de verdad? Ambas significan mucho trabajo de datos estructurado y repetitivo, y una parte cada vez mayor de ese "encontrarnos" sucede ahora dentro de asistentes de IA como ChatGPT y Perplexity, no en una página de resultados.

Cualquier agente con acceso a datos SEO en vivo puede hacer un intento real en ambos. Apúntalo hacia los datos de palabras clave y rankings, y podrá agrupar temas, encontrar las brechas en las que los competidores están ganando y señalar dónde los asistentes de IA nombran a un rival pero nunca te mencionan a ti.

Agent A hace esto con dos herramientas creadas específicamente para ello.

La aplicación de Content Keyword Research toma un nicho sobre el cual escribes y ejecuta todo el proceso: palabras clave, clústeres de temas, ganancias rápidas, brechas de la competencia y un brief de contenido para cualquier clúster a petición.

AI Mention Gap Analysis se encarga del lado de la IA. Encuentra a tus competidores, mide con qué frecuencia ChatGPT, Perplexity, Gemini y las AI Overviews de Google los nombran frente a ti, y devuelve una lista clasificada de preguntas en las que la IA recomienda a un rival pero nunca te menciona a ti, cada una con su volumen de búsqueda y un ángulo de contenido sugerido.

O consíguelo ya hecho en Agent A: instala la aplicación de Content Keyword Research y usa la skill preinstalada de AI Mention Gap Analysis.

Escribir un buen artículo es un trabajo arduo de cinco pasos: investigar el tema, planificar la estructura, escribir el borrador, verificar los hechos y pulirlo. Un agente ejecuta los primeros cuatro y devuelve la pieza a quien esté editando. Tú sigues a cargo de la voz y de la decisión final; incluso puedes tomar medidas dentro del proceso.

Ryan, nuestro Director de Contenido, construyó una aplicación como esta con Agent A. Le das un tema y algunos enlaces de origen. Investiga el tema, crea un brief editorial, construye un esquema, escribe el artículo, comprueba cada afirmación y se detiene tres veces para que puedas aprobar la dirección antes de continuar.

Míralo en acción:

Para este prompt necesitas tener acceso a los datos de Ahrefs a través del MCP

Cada mes, alguien en el equipo reconstruye el mismo informe de rendimiento: tráfico de una herramienta, rankings de otra, backlinks de una tercera, todo pegado en una presentación con unas cuantas viñetas en la parte superior explicando lo que cambió. Esto consume un día, cada mes, para siempre.

Cualquier agente con acceso a tus datos de marketing puede hacerse cargo de esto. Conéctalo a tus cifras de tráfico, rankings y backlinks, y podrá extraer el mes actual, compararlo con el anterior y escribir el resumen de lo que se movió y por qué, de forma programada, sin que se lo vuelvas a pedir.

Agent A hace esto con la aplicación de Monthly Website Performance Report. Extrae tu tráfico, posiciones de búsqueda, clics de Search Console y crecimiento de backlinks en un panel de control, y luego escribe el resumen en un lenguaje sencillo de lo que cambió. Lo configuras una vez y, después de eso, se actualiza automáticamente cada mes, de modo que el informe simplemente está ahí, esperándote, la mañana que lo necesitas.

O sáltate la construcción y úsalo en Agent A: instala la aplicación de Monthly Website Performance Report, apúntala a tu sitio y se actualizará sola.

La mayoría de los equipos hacen un análisis de la competencia una vez al año porque hacerlo correctamente lleva un día entero. Cualquier agente con acceso a datos SEO puede ejecutarlo todo bajo demanda. Dale tu dominio y sacará a la luz a tus competidores de nicho genuinos, construirá la comparación cara a cara y señalará las brechas de contenido y backlinks que vale la pena cerrar.

Aquí tienes un ejemplo de Agent A. Puedo escribir una sola frase y obtener un informe rápido de alto nivel porque el agente ya está conectado a los datos SEO y sabe exactamente qué información extraer. A partir de ahí, puedo pedirle que me ayude a crear contenido que cierre las brechas de palabras clave, identifique nuevas oportunidades y apoye los esfuerzos de creación de backlinks.

O sáltate la construcción y úsalo en Agent A: solo pídele que ejecute un análisis de la competencia en tu sitio.

Siempre hay una parte de tu flujo de trabajo en la que ninguna herramienta estándar encaja del todo. Una sencilla aplicación interna lo resolvería, pero necesitarías un ingeniero para construirla. Con un agente, describes lo que quieres y él lo construye.

Yo construí mi aplicación Source of Truth en Agent A: una biblioteca en la que se puede buscar la información de la que mi agente y yo dependemos al crear contenido. Almacena cuatro tipos de contenido: hechos y estadísticas, explicaciones, detalles de productos y guías prácticas.

Pega un artículo o documento, y extrae la información útil, la categoriza y señala los duplicados antes de que se añadan. La búsqueda funciona en todo, de modo que la gente obtiene una respuesta coherente en lugar de indagar a través de los documentos.

Describí el flujo de trabajo a Agent A, construyó la aplicación y la he estado usando desde entonces.

También puedes recrear mi aplicación mostrándole a tu agente este enlace: https://github.com/mmakosiewicz/sots_webinar. Contiene todas las instrucciones para recrear la aplicación y empieza a usarla.

Un lanzamiento de producto es en realidad una pila de entregables que todos tienen que decir lo mismo el mismo día: posicionamiento, texto de la landing page, correos electrónicos de anuncio, una hoja informativa de ventas, publicaciones sociales. Escribir cada uno desde cero y mantenerlos alineados a medida que cambia el mensaje es donde los lanzamientos se ralentizan.

Cualquier agente puede tomar un solo brief y producir todo el paquete a la vez, cada pieza construida a partir del mismo posicionamiento, para que se mantengan coherentes por defecto.

En Agent A, entregas un solo brief de lanzamiento y él redacta el posicionamiento, el texto de la landing page, los correos electrónicos de anuncio y la hoja informativa de ventas, luego coloca todo en las herramientas en las que tu equipo ya trabaja, con un ticket por recurso para que cada borrador tenga un propietario claro para su revisión.

En una tienda grande, la mayoría de las páginas de productos están atascadas justo fuera de la página uno: posicionándose en sexto u octavo lugar para un término que vendería, a una edición decente del tráfico real, y nadie tiene tiempo para encontrarlas, y mucho menos para reescribirlas. Este es un trabajo que un agente hace bien. Apúntalo hacia una URL de producto, y extrae las palabras clave para las que esa página ya casi se posiciona, luego reescribe el título, la descripción y la introducción para apuntar hacia ellas, basándose en la página real para que nunca invente un hecho del producto. Ejecútalo en todo el catálogo y las páginas se arreglarán por sí solas unas pocas a la vez.

En Agent A, mi colega Andei construyó una suite de SEO para e-commerce que hace exactamente esto. Catalog Refresh reescribe el título, los metadatos y la introducción de la página de un producto para apuntar a las palabras clave para las que casi se posiciona. Rank Monitor señala qué productos cayeron o abrieron una nueva funcionalidad SERP, y Reviews to Page convierte las objeciones de los clientes en actualizaciones de preguntas frecuentes. Una herramienta detecta la oportunidad, las otras escriben la solución.

Los correos electrónicos genéricos de onboarding no se leen. Los que están diseñados en exceso tardan semanas en construirse. Un agente con acceso a una herramienta de análisis de producto como Mixpanel puede leer lo que tus clientes están haciendo realmente en tu producto, agruparlos por comportamiento y escribir el correo electrónico que cada grupo debería recibir.

Aquí tienes un ejemplo de Agent A. Conecta los datos de eventos de tu producto y los segmentos de clientes. Redacta unas cuantas opciones de correo electrónico para cada segmento, explica el razonamiento detrás de cada uno y los añade a tu herramienta de correo electrónico para su revisión. Tú eliges la versión que te parezca adecuada.

Pruébalo

Los líderes de marketing pasan más tiempo contratando del que les gustaría admitir. Y las herramientas no ayudan: tu rastreador de candidatos contiene los datos pero no te permite segmentarlos, escribir una descripción de puesto significa empezar desde cero cada vez, y revisar las entregas de pruebas es un trabajo manual lento. Un agente que pueda leer datos de contratación y escribir cambios de código así de rápido.

Mi colega Ben construyó un conjunto de herramientas de reclutamiento dentro de Agent A que se conectan a nuestro rastreador de candidatos. Un panel de métricas convierte los datos sin procesar de la base de candidatos en una vista legible: candidatos por puesto, conversión por etapa, tiempo de contratación. Un generador de documentos redacta descripciones de puestos, bancos de preguntas y tareas de prueba a partir de un chat, un puesto existente o archivos que tú subas. Y un revisor de tareas de prueba ejecuta una primera pasada calibrada sobre las entregas técnicas, las califica según una rúbrica ajustada a decisiones pasadas, asigna un revisor humano y redacta el feedback para el candidato.

Manejar un canal de YouTube conlleva dos trabajos que tienden a pasarse por alto: averiguar qué vídeos consiguen realmente tráfico de búsqueda y producir miniaturas que logren el clic. Ambos requieren tiempo y ambos son fáciles de posponer.

Un agente puede hacerse cargo de una buena parte de ellos. Puede estudiar tu canal o el de la competencia frente a los resultados de Google y decirte qué vídeos atraen tráfico y qué palabras clave los impulsan, y puede generar opciones de miniaturas que encajen con el aspecto de tu canal, de modo que el trabajo de diseño no empiece de cero cada vez.

En Agent A, hay dos aplicaciones gratuitas que se encargan de esto.

La aplicación Video SEO Opportunities escanea cualquier canal de YouTube, encuentra los vídeos que ya están consiguiendo tráfico de Google y muestra las cinco palabras clave principales que lo envían, con el volumen de búsqueda y la dificultad de cada una, además de una línea de tráfico de 52 semanas para que puedas ver si un vídeo está subiendo o cayendo.

La aplicación Thumbnail Generator produce tres conceptos de miniatura por vídeo, y puedes subir una foto de referencia para que la misma cara aparezca de forma coherente en todo tu canal.

O sáltate la construcción y úsalo en Agent A: instala Video SEO Opportunities y Thumbnail Generator de Sam Oh (a quien quizás conozcas por nuestro canal de YouTube) desde la biblioteca de aplicaciones de Agent A.

Mantener los canales sociales alimentados es un trabajo constante y repetitivo. La parte difícil rara vez son las ideas, es el volumen: convertir lo que ya has creado en el valor de publicaciones de un feed, semana tras semana, cada una adaptada a su destino.

Un agente es muy adecuado para eso. Puede tomar una pieza que ya has publicado y convertirla en un conjunto de publicaciones a través de tus canales, para que el trabajo siga circulando en lugar de apagarse un día después del lanzamiento.

En Agent A, lo apuntas hacia un artículo publicado o la transcripción de un vídeo. Elige las citas más fuertes, las cifras sorprendentes y los puntos que vale la pena debatir, y luego escribe publicaciones que encajen en cada plataforma, porque una publicación de LinkedIn y un tuit no son la misma bestia. Obtienes un lote para revisar, editas las que valen la pena y programas el resto.

Los agentes son potentes, pero no funcionan solos. Aprendí estas cosas por las malas:

Para los trabajadores del conocimiento, incluidos los profesionales del marketing, la IA agéntica es probablemente la siguiente evolución del trabajo. En los próximos años, muchos de nosotros podríamos estar gestionando equipos de agentes de IA que se encarguen de las tareas rutinarias mientras nos centramos en lo que las máquinas aún tienen dificultades para hacer: el juicio, la creatividad, las relaciones y las decisiones que requieren un toque humano.

Si quieres empezar a trabajar con tu primer agente hoy mismo, prueba Agent A: ya está conectado a los datos de Ahrefs y puede ejecutar todos los casos de uso de este artículo de forma inmediata.

¡Gracias por leer! No dudes en contactar conmigo en LinkedIn o Substack.