Automatización con IA para análisis de anuncios (imágenes y videos) en redes sociales y Google
Budget: $250 – $750 USD
Contexto
Como empresa de Marketing Digital buscamos analizar la información de la pauta publicitaria de forma efectiva y automatizada, contamos con clientes de diferentes sectores (educación, construcción, consumo masivo) que buscan incrementar sus ingresos apoyándose en pauta para visibilizar sus servicios o productos.
Objetivo del proyecto
Desarrollar una herramienta o sistema que realice un análisis de las piezas gráficas (imágenes y videos) para identificar cuál está siendo el contenido más efectivo a la vez que se almacena la información para posteriores consultas sobre la misma.
Información detallada del requerimiento
Herramienta o sistema: se espera una interfaz gráfica por medio de la cual se pueda filtrar:
Marca o cliente
Tipo de pieza
Fecha
Y se pueda evaluar:
Mejores métricas o resultados de la pieza
Análisis con IA del contenido y los resultados de la pieza
Análisis de las piezas gráficas (imágenes y videos): esta herramienta debe facilitar el análisis sistemático del contenido de las piezas, evaluando aspectos como:
Patrones (colores, formas, textos): ¿Cuáles son los patrones que tienen las piezas que generan mejores resultados?
Análisis del texto dentro de las publicaciones y en el copy: ¿Qué comunica la pieza y que comunicación es más efectiva para generar resultados?
Esto con el fin de determinar cuáles son las variables que influyen para generar los mejores resultados en términos de:
Impresiones
Clics
CTR (Click-Through Rate o Tasa de Clics)
O las métricas que se puedan extraer de acuerdo a la herramienta.
Almacenamiento de la información: se debe asegurar que la información recopilada pueda ser almacenada de forma estructurada en un data lake (Google Cloud Storage) o data warehouse (BigQuery) o en Google Drive, con el fin de que sea consultada en el tiempo.
Fuentes de datos
Para la extracción de la información de piezas gráficas se sugiere:
Google: Ads transparency
Meta, LinkedIn y TikTok: Biblioteca de anuncios
Herramientas sugeridas
Apify: extraccion y scraping
Google Drive, Google Cloud Storage, BigQuery: almacenamiento de las piezas gráficas
Servicio Vision de OpenAI: análisis de imágenes
N8N: automatizaciones
Python
Entregables esperados
Herramienta o interfaz gráfica
Automatización de N8N
Información extraía almacenada de forma estructurada
Código o algoritmo (en caso de ser usado) que permita la escalabilidad y réplica del ejercicio
Nota
La idea es poder tener como integrador n8n; sin embargo, también se puede usar Python para este proceso, lo que sea de su dominio.
Como empresa de Marketing Digital buscamos analizar la información de la pauta publicitaria de forma efectiva y automatizada, contamos con clientes de diferentes sectores (educación, construcción, consumo masivo) que buscan incrementar sus ingresos apoyándose en pauta para visibilizar sus servicios o productos.
Objetivo del proyecto
Desarrollar una herramienta o sistema que realice un análisis de las piezas gráficas (imágenes y videos) para identificar cuál está siendo el contenido más efectivo a la vez que se almacena la información para posteriores consultas sobre la misma.
Información detallada del requerimiento
Herramienta o sistema: se espera una interfaz gráfica por medio de la cual se pueda filtrar:
Marca o cliente
Tipo de pieza
Fecha
Y se pueda evaluar:
Mejores métricas o resultados de la pieza
Análisis con IA del contenido y los resultados de la pieza
Análisis de las piezas gráficas (imágenes y videos): esta herramienta debe facilitar el análisis sistemático del contenido de las piezas, evaluando aspectos como:
Patrones (colores, formas, textos): ¿Cuáles son los patrones que tienen las piezas que generan mejores resultados?
Análisis del texto dentro de las publicaciones y en el copy: ¿Qué comunica la pieza y que comunicación es más efectiva para generar resultados?
Esto con el fin de determinar cuáles son las variables que influyen para generar los mejores resultados en términos de:
Impresiones
Clics
CTR (Click-Through Rate o Tasa de Clics)
O las métricas que se puedan extraer de acuerdo a la herramienta.
Almacenamiento de la información: se debe asegurar que la información recopilada pueda ser almacenada de forma estructurada en un data lake (Google Cloud Storage) o data warehouse (BigQuery) o en Google Drive, con el fin de que sea consultada en el tiempo.
Fuentes de datos
Para la extracción de la información de piezas gráficas se sugiere:
Google: Ads transparency
Meta, LinkedIn y TikTok: Biblioteca de anuncios
Herramientas sugeridas
Apify: extraccion y scraping
Google Drive, Google Cloud Storage, BigQuery: almacenamiento de las piezas gráficas
Servicio Vision de OpenAI: análisis de imágenes
N8N: automatizaciones
Python
Entregables esperados
Herramienta o interfaz gráfica
Automatización de N8N
Información extraía almacenada de forma estructurada
Código o algoritmo (en caso de ser usado) que permita la escalabilidad y réplica del ejercicio
Nota
La idea es poder tener como integrador n8n; sin embargo, también se puede usar Python para este proceso, lo que sea de su dominio.