Agentes de IA que conocen tu marca, no chatbots genéricos.
Cada agente analiza los datos reales de tu marca —tráfico, SEO, leads, contenido— y propone recomendaciones concretas. Ninguno ejecuta nada por su cuenta: siempre decides tú.
El problema
La IA genérica no conoce tu marca, y eso se nota en cada respuesta.
Un chat de IA suelto no sabe qué integraciones tienes conectadas, cuál es tu histórico de tráfico ni qué leads llevas sin atender. Sus recomendaciones son plausibles, pero no están basadas en tus datos —y ejecutarlas a ciegas es un riesgo que ninguna marca se puede permitir.
Cómo lo resuelve
Recomendaciones basadas en tu contexto, nunca en respuestas genéricas
Por eso cada agente de Marketing OS parte del contexto real de la marca activa: sus integraciones, su histórico de datos y su actividad reciente. Analiza esa información y propone una acción concreta; tú decides si se marca como hecha.
- Cada agente trabaja con los datos reales de la marca activa, no con un prompt genérico
- Las recomendaciones se pueden aceptar, descartar o posponer, siempre por decisión humana
- Un copiloto con briefing periódico resume el estado de la cuenta sin tener que ir a buscarlo
Cómo trabajan los agentes
Proponen, no ejecutan
Cada agente genera recomendaciones; marcar una acción como hecha depende siempre de ti.
Copiloto con briefing periódico
Un resumen del estado de tu cuenta, sin tener que ir a buscarlo módulo a módulo.
Contexto real de tu marca
Trabajan con tus integraciones y tu histórico de datos, no con respuestas genéricas.
Un agente por área
SEO, analítica, ecommerce, leads e informes: cada uno especializado en su terreno.
Historial de recomendaciones
Consulta qué propuso cada agente y qué decidiste hacer con ello.
Multi-marca
Cada agente respeta el contexto de la marca activa, sin mezclar datos entre cuentas.
Los agentes de IA de Marketing OS están pensados para agencias y equipos que gestionan varias marcas y no pueden permitirse recomendaciones que no estén basadas en datos reales. En lugar de un chat genérico al que hay que explicarle el contexto cada vez, cada agente ya conoce la marca activa: sus integraciones conectadas (Google Analytics 4, Search Console, Matomo, PrestaShop, WordPress), su histórico y su actividad reciente.
Cada agente está especializado en un área concreta —SEO, analítica, ecommerce, leads, informes— y genera recomendaciones dentro de su terreno: una página que ha perdido posiciones, un lead que lleva días sin seguimiento, una incidencia técnica detectada en una auditoría. La recomendación llega con el porqué, no como una afirmación sin justificar.
El principio es siempre el mismo: los agentes proponen, la persona decide. Ninguna acción se ejecuta automáticamente sobre tu marca; tú revisas la recomendación y decides si aplicarla, descartarla o dejarla para más adelante. Por encima de las recomendaciones puntuales, el copiloto ofrece un briefing periódico que resume qué ha cambiado en tu cuenta, para que no tengas que revisar módulo a módulo para saber si algo necesita tu atención.
Preguntas frecuentes
¿Los agentes de IA ejecutan acciones automáticamente?
No. Cada agente propone una recomendación; eres tú quien decide si la aplicas, la descartas o la pospones.
¿Con qué datos trabajan los agentes?
Con el contexto real de la marca activa: sus integraciones conectadas, su histórico de tráfico, SEO, leads y contenido.
¿Hay un agente distinto para cada módulo?
Sí, cada agente está especializado en un área (SEO, analítica, ecommerce, leads, informes) y genera recomendaciones dentro de ese terreno.
¿Puedo ver qué recomendó un agente en el pasado?
Sí, queda un historial de las recomendaciones de cada agente y de qué decidiste hacer con cada una.
¿Los agentes mezclan datos entre mis distintas marcas?
No. Cada agente trabaja siempre con el contexto de la marca activa, sin cruzar datos con el resto de marcas de tu cuenta.
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