Automatización IA para análisis de anuncios en redes sociales con Apify, N8N y OpenAI Vision

CONTEXTO

Se están extrayendo y almacenando videos y piezas estáticas de pauta de la biblioteca de anuncios de Facebook a través de la herramienta Apify, y se están almacenando dos archivos: Una carpeta en drive que contiene las piezas gráficas y una documento en Excel que contiene información asociada a cada anuncio como: Copy, CTA, botón, etc.

Actualmente, se está realizando este proceso usando Python.

RETO

Se requiere realizar un proceso que permita analizar los videos e imágenes por medio de algún framework o servicio de inteligencia artificial.

En este momento para el análisis de piezas estáticas se está haciendo uso del servicio Vision de OpenAI a través de la API, para los videos no se tiene ningún proceso creado y se debe desarrollar.

El integrador principal del proceso, entre todas las herramientas, va a ser N8N.

OBJETIVO

Crear un proceso que nos permita extraer piezas gráficas (imágenes y videos) de la biblioteca de anuncios de Facebook sobre ciertas marcas, almacenar esta información para tener un repositorio, y poder generar análisis comparativos entre las imágenes y videos que están usando las marcas, para validar cuál es más efectivo para generar una venta, aumentar la visibilidad, entre otros.


HERRAMIENTAS SUGERIDAS

Apify (extraccion y scraping)
Drive (almacenmiento de las piezas graficas)
Servicio Vision de OpenAI (analizar imagenes)
N8N

FUENTES DE INFORMACIÓN
Ads transparency de Google, Biblioteca de Anuncios de Meta y de TikTok.

ENTREGABLE ESPERADO

Sistema, desarrollo o herramienta que permita acceder a la información almacenada y estructurada de las piezas estáticas y videos por medio de un llamado (prompt, campo de texto, selector, entre otros) para que por medio de IA (Open IA o Gemini) sea posible analizar, comparar y evaluar la información en cuanto a aspectos como por ejemplo:

Fondo, forma, texto
Recurrencia de contenido
Formas de comunicación no explorados por ninguna marca.