Cómo analizar cualquier campaña de influencers usando Claude
Analizar el rendimiento de una campaña de influencers puede llevar horas de trabajo clasificando métricas, informes de creadores y datos de conversión. Esta guía muestra cómo usar Claude para comparar resultados, detectar tendencias, medir el impacto de la campaña y transformar los datos en información práctica.
Cómo analizar cualquier campaña de influencers usando Claude
Como parte de mi trabajo en Favikon, estudio constantemente campañas de marketing de influencers. Qué funciona, qué fracasa, quién cobra y quién obtiene resultados.
Así que quise estudiar la campaña B2B más importante que existe: la de HubSpot.
El fin de semana pasado decidí crear un flujo de trabajo para ello yo mismo. Estoy orgulloso del resultado.
Quiero ser claro: esto no es un SaaS sofisticado. Es un flujo de trabajo que funciona. Habrá lagunas, así que tened paciencia conmigo.
Entonces ocurrió algo curioso. Alguien publicó en LinkedIn preguntando cómo automatizar las analíticas sociales de más de 500 URL de vídeos patrocinados. Eso me indicó que muchos profesionales del marketing de influencers necesitan exactamente esto.
Así que aquí lo tienes. Puedes construirlo tú mismo. Te mostraré 3 métodos, dependiendo de con qué empieces: un nombre de marca, una lista de URL de publicaciones o una lista de perfiles de creadores.
Nota rápida sobre el coste
Analizar una campaña debería ser gratis, o casi. Todo mi análisis de HubSpot se completó dentro de los créditos gratuitos de Apify. Nunca les pagué nada.
Si tus cifras superan las 500 publicaciones, o si necesitas hacerlo de forma recurrente, el Caso 2 te muestra la configuración necesaria.
3 métodos, según lo que tengas al empezar
- Caso 1: Solo conoces el nombre de la marca y quieres desglosar toda la campaña. Es complicado, pero factible. Sigue leyendo.
- Caso 2: Ya tienes las URL de las publicaciones y quieres obtener las cifras que hay detrás, ya sea una sola vez o cada semana. Salta al Caso 2.
- Caso 3: Ya tienes las URL de los perfiles de los creadores. Pasa directamente al Caso 3.
Caso 1: Solo tienes el nombre de la marca
Paso 1: Acepta que ninguna herramienta hace esto por ti
He investigado mucho. No existe un software fiable capaz de distinguir el contenido patrocinado del orgánico y realizar un seguimiento de todo ello en una plataforma.
Así que toca empezar con el trabajo de investigación. A la vieja usanza.
Paso 2: Encuentra el patrón
Abre algunas publicaciones que sepas que son patrocinadas y busca patrones.
- ¿Los creadores utilizan algún hashtag en particular?
- ¿Etiquetan a la marca?
- ¿Utilizan la etiqueta de asociación pagada de la plataforma?
En el caso de HubSpot, el patrón era evidente. Los creadores en LinkedIn utilizaban el hashtag #HubSpotMediaPartner.
Paso 3: Deja que Google haga el trabajo de búsqueda
Si los creadores utilizan un hashtag común en toda la campaña, esta es la parte fácil. Es muy probable que Google haya indexado la mayoría de estas publicaciones. Utiliza una búsqueda por sitio:
site:[URL de la plataforma] "[hashtag de la campaña]"
Para mi campaña de HubSpot en LinkedIn:
site:linkedin.com/posts "#hubspotmediapartner"
¿Por qué no usar el buscador de LinkedIn? Porque es malo. Incluso con el hashtag exacto, no mostrará todo. Google te acerca mucho más al resultado.
El mismo truco funciona en otras plataformas. Solo tienes que cambiar la URL:
- LinkedIn: site:linkedin.com/posts "#tuhashtag"
- YouTube: site:youtube.com "#tuhashtag"
- TikTok: site:tiktok.com "#tuhashtag"
- Instagram: site:instagram.com "#tuhashtag"
Solo he probado LinkedIn de principio a fin. La indexación es más irregular en algunas plataformas, así que haz una prueba manual primero y comprueba qué resultados devuelve Google.
Esto no cubre todas las publicaciones que se han hecho, pero sí una gran parte.
Aquí es donde empieza el trabajo de verdad
Ahora tienes que recopilar todas esas URL de las publicaciones.
Si tienes becarios, asígnales la tarea. Ja, ja.
Pero si el número supera los 30 o 40, usa IA. No lo hagas a mano.
Paso 4: Conecta Apify a Claude
Ve a Apify.com. Apify tiene scrapers para casi todo. Los llaman actors. Conecta Apify a Claude mediante MCP para que puedas simplemente usar prompts en lugar de rellenar formularios haciendo clic.
Una cosa a tener en cuenta: los actors están creados por la comunidad y su calidad varía mucho. Revisa las reseñas y valoraciones antes de elegir uno. Yo utilicé este scraper de búsqueda de Google: https://console.apify.com/actors/nFJndFXA5zjCTuudP/input
Funcionó. Nada del otro mundo. Simplemente comprobé las reseñas antes.
Apify te regala 5 $ en créditos. Es suficiente para hacer pruebas y realizar un trabajo. El mío se completó sin que tuviera que pagar ni un céntimo.
Paso 5: Pide a Claude que realice la búsqueda y rellene una hoja de cálculo
Mi prompt fue más o menos así:
Utiliza el scraper de búsqueda de Google en Apify. Busca site:linkedin.com/posts "#hubspotmediapartner". Luego, usa un scraper de publicaciones de LinkedIn que funcione con esas URLs. Extrae el texto, el nombre del creador, el usuario y la URL de la publicación a una hoja de cálculo. Haz que sea autocorrectivo. No permitas que entre información irrelevante.
Problema 1: Google te limita a unos 100 resultados
Me topé con esto rápidamente. Una consulta te da aproximadamente 100 resultados, sin importar cuántas publicaciones existan realmente.
La solución: divide la misma consulta en rangos de fechas. Google permite añadir fechas after: y before: a una búsqueda. Yo dividí la mía en 8 periodos. Eso sacó a la luz 352 URLs de publicaciones únicas.
Problema 2: No todos los resultados son una coincidencia real
Aquí está el truco. No todas las 352 URLs usaban realmente el hashtag. Algunas eran solo publicaciones relacionadas que Google consideró lo suficientemente cercanas.
Así que necesitas un filtro. Necesitas un segundo agente que lea la publicación y le pidas a Claude que solo conserve aquellas donde el texto contenga el hashtag exacto.
En mi ejecución, 191 de las 352 URLs no contenían el hashtag. Más de la mitad era ruido. Tras filtrar, me quedé con 158 publicaciones verificadas de 62 creadores.
Problema 3: Un scraper puede decir "éxito" y no devolver nada
Mi primer scraper de publicaciones de LinkedIn informó de ÉXITO. Devolvió cero elementos. Cada URL había fallado silenciosamente.
Ahora hago una cosa siempre. Primero ejecuto una prueba con 3 URLs y compruebo que el texto y el nombre del creador realmente se obtienen. Solo entonces envío el lote completo. Nunca confíes en la etiqueta de éxito. Comprueba el número de elementos.
Cambié a otro agente, lo probé con 3 URLs y luego ejecuté todo. Terminó el lote completo en aproximadamente un minuto. Costó alrededor de medio céntimo por publicación.
Paso 6: Ponlo todo en una hoja de cálculo
Al final de esto, Claude me dio un archivo limpio. Publicaciones, creadores, una pestaña con las publicaciones que no pasaron el corte y una pestaña explicando el método.
El scraper también devuelve datos básicos de interacción, por lo que cada publicación incluye los "me gusta" y los comentarios.
Puedes descargarlo aquí.
Profundizando: enriquecimiento de datos
Vale, pero ¿cómo se obtienen datos más profundos que los "me gusta" y los comentarios?
Lo siento, pero tengo que mencionar a Favikon.
Favikon funciona dentro de Claude. Lo conecté y le pedí a Claude que enriqueciera la hoja de cálculo. Me proporcionó lo que necesitaba sobre los creadores: sus seguidores, su nivel, su interacción habitualy una estimación de precios.
De los 62 creadores, Favikon encontró 57. Los otros 5 eran principalmente páginas de empresa y algunos perfiles que no pudo identificar.
He aquí por qué esto es importante. La interacción bruta en una publicación patrocinada no significa nada por sí sola. Necesitas saber qué obtiene ese creador normalmente. Con una base de referencia, puedes hacer la pregunta real: ¿funcionó la publicación patrocinada mejor o peor que su contenido habitual?
Para HubSpot, la publicación patrocinada mediana obtuvo aproximadamente 0,53x la interacción normal del creador. Solo el 19% de las publicaciones superaron el promedio del propio creador.
Ese es el tipo de información que no se puede obtener solo con "me gusta" y comentarios. Y es una historia mucho más clara que cualquier cifra de vanidad.
Ten cuidado aquí. Cualquier cifra de costes son estimaciones de mercado, no el gasto real de HubSpot. Acláralo siempre que compartas los resultados.
Obtén los mismos datos de creadores para tu campaña. Conecta Favikon a Claude y pruébalo gratis →
Caso 2: Ya tienes las URL de las publicaciones
Este es el caso de esa publicación de LinkedIn. Tienes una lista de publicaciones patrocinadas, quizás 50, quizás más de 500. Provienen de tu propia campaña, de un informe de agencia o de una hoja de cálculo de un cliente. Quieres las cifras detrás de cada publicación, los creadores detrás de ellas y, a ser posible, una forma de mantenerlo todo actualizado.
Buenas noticias. Te saltas por completo la parte de Google del Caso 1. Aquí tienes el flujo de trabajo.
Paso 1: Pon las URL en una hoja de cálculo de Google
Una URL por fila. Añade una columna para la plataforma. Luego, limpia la lista:
- Elimina todo lo que aparezca después del signo ? en cada URL. Son parámetros de seguimiento.
- Elimina los duplicados basándote en el ID de la publicación en la URL, no en el enlace completo. A menudo, la misma publicación aparece bajo dos enlaces diferentes.
Paso 2: Extrae datos a nivel de publicación con Apify
Conecta Apify y Google Sheets a Claude. Luego, deja que Claude lea la hoja y ejecute un extractor de publicaciones por plataforma. Cada extractor toma una lista de URL de publicaciones y devuelve el texto, la fecha de publicación, las visualizaciones, los "me gusta", los comentarios, las veces que se ha compartido y la URL del perfil del creador.
Para LinkedIn, utilicé apimaestro/linkedin-post-detail. Procesó 352 publicaciones en aproximadamente un minuto, a un coste de medio céntimo por publicación. Apify también tiene extractores de publicaciones para TikTok, Instagram y YouTube. La misma regla que en el Caso 1: revisa las valoraciones y prueba con 3 URL antes de procesar la lista completa.
Mi instrucción para este paso:
Lee las URL de las publicaciones en [enlace a tu hoja]. Agrúpalas por plataforma. Para cada plataforma, utiliza un actor de Apify que acepte URL de publicaciones como entrada. Pruébalo primero con 3 URL y comprueba que se obtienen datos reales. Luego, procesa el resto. Escribe el texto, la fecha de publicación, las visualizaciones, los "me gusta", los comentarios, las veces que se ha compartido y la URL del perfil del creador en la hoja, una fila por publicación. Pon todas las URL que no devuelvan resultados en una pestaña aparte.
Paso 3: Extrae los creadores y añádelos a una lista de Favikon
Ahora cada publicación tiene una URL de perfil de creador. Pide a Claude que elimine los perfiles duplicados y los añada a una lista de Favikon a través del conector de Favikon. 500 publicaciones suelen suponer muchos menos creadores.
Dos cosas que aprendí a base de golpes:
- Algunos perfiles no coinciden al primer intento. Volver a intentarlo con el identificador básico, como linkedin.com/in/identificador, solucionó la mayoría de los míos.
- Las páginas de empresa pueden asociarse a la persona equivocada. Exclúyelas o revísalas manualmente.
Paso 4: Analizar
Aquí es donde se cruzan los datos de las publicaciones y los datos de los creadores. Cada publicación tiene sus cifras. Cada creador obtiene una base de referencia de Favikon: seguidores, tasa de interacción y crecimiento a lo largo del tiempo. Eso funciona para Creadores de LinkedInyCreadores de TikTok por igual.
Después, hazle a Claude las preguntas que importan:
- ¿Qué publicaciones patrocinadas superaron el nivel de interacción habitual del creador y cuáles no alcanzaron las expectativas?
- ¿Qué creadores generaron más visualizaciones en relación con su precio estimado?
- ¿Qué formatos y temas tuvieron mejor rendimiento?
- ¿Qué creadores merece la pena contratar de nuevo?
¿Quieres verificar manualmente a un creador antes de confiar en las cifras? Aquí tienes cómo analizar a cualquier influencer gratis.
Paso 5 (opcional): Hazlo recurrente
Si necesitas datos actualizados cada semana, programa las ejecuciones. Apify puede ejecutar un actor con una frecuencia fija, y su integración con Zapier puede enviar cada ejecución finalizada a Google Sheets.
Un consejo: añade cada ejecución como una nueva instantánea con fecha en lugar de sobrescribir la anterior. De este modo, verás cómo crecen las visualizaciones con el tiempo, no solo la cifra de hoy.
O ahórrate complicaciones. Añade a los creadores a una campaña de Favikon y sus publicaciones se extraerán automáticamente y se actualizarán cada día.
Haz un seguimiento de cada publicación patrocinada en un solo lugar. Inicia una campaña de Favikon →
Caso 3: Ya tienes las URL de los perfiles de los creadores
Esto es muy sencillo.
- Sube las URL de los perfiles a tu CRM en Favikon. Automáticamente, incluirá todos esos perfiles en una lista.
- Desde la lista, crea un rastreador.
- Elige el hashtag o los creadores que quieras filtrar. A partir de ahí, todo es sencillo.
- Exporta un CSV o conéctalo a Claude. Tendrás todas las analíticas que necesitas.
Convierte tu lista de creadores en un informe dinámico y compartible. Créalo en Favikon →
Lo que haría de forma diferente y las carencias
Me pediste que me ahorrara la perfección, así que aquí tienes las carencias.
- Google solo encuentra lo que ha indexado. Algunas publicaciones no aparecerán.
- Un hashtag significa una parte de la campaña. Los creadores que se olvidaron de incluirlo no aparecerán.
- Solo he cubierto LinkedIn. Un desglose completo de la campaña requiere también las otras plataformas.
- No tengo el gasto real ni las conversiones de HubSpot. Por tanto, no hay un ROI real.
Nada de eso impide que sea útil. Me permitió obtener una imagen real de una campaña real en un fin de semana.
Si necesitas más que esto
Si gestionas más de 500 publicaciones o necesitas hacerlo de forma recurrente (cada semana, cada mes), este flujo manual se volverá tedioso. Ahí es donde usaría una configuración diferente. El caso 2, paso 5, te muestra esa configuración.
Si vas a analizar una sola campaña, hazlo gratis. Empieza por el hashtag.
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