Automatiza el monitoreo de menciones de marca y la generación de informes con IA (n8n/Make y Gemini/OpenAI)

Aprende a configurar un flujo automatizado para detectar menciones de tu marca en la web, resumirlas usando inteligencia artificial y generar informes periódicos, liberando tiempo valioso de tu equipo de marketing o relaciones públicas.

Por qué es útil

  • Reacciona rápidamente a comentarios positivos o negativos sobre tu marca.
  • Centraliza la información dispersa de diversas fuentes en un solo lugar y convierte datos brutos en insights accionables.

Cómo hacerlo paso a paso

  1. Paso 1: Configura tu disparador (Trigger). Utiliza un nodo RSS Feed Reader en n8n/Make para monitorizar blogs, noticias o foros relevantes. Alternativamente, puedes usar un módulo de Webhooks si integras con una herramienta de monitoreo de redes sociales que ofrezca callbacks.
  2. Paso 2: Filtra las menciones relevantes. Después de obtener los ítems del feed o webhook, añade un nodo Filter (n8n) o un módulo Filter (Make) para buscar palabras clave específicas de tu marca (ej. “LaraIA”, “automatización práctica”, “IA aplicada”).
  3. Paso 3: Extrae el contenido principal. Si la mención es un artículo, usa un nodo HTTP Request (n8n) o HTTP (Make) para obtener el contenido completo de la URL y luego un HTML Extract o Parse HTML para limpiar el texto.
  4. Paso 4: Resume con IA. Con el texto limpio, envía el contenido a Gemini o OpenAI (GPT-4) utilizando el nodo/módulo correspondiente. Pide un resumen conciso que destaque el sentimiento y los puntos clave de la mención.
  5. Paso 5: Guarda la información. Almacena el resumen, la URL original, la fecha y el sentimiento detectado en una Google Sheet usando el nodo Google Sheets (Append Row) o Sheets (Add a Row).
  6. Paso 6: Genera informes periódicos. Configura un segundo workflow o un cron job para que, semanal o mensualmente, lea los datos de la Google Sheet, compile un informe y lo envíe por Slack (Send Message) o lo añada a una página de Notion (Create Page).
  7. Paso 7: Alerta en tiempo real (opcional). Si el sentimiento detectado por la IA es negativo o la mención es de alta prioridad, envía una alerta inmediata a un canal de Slack o Microsoft Teams.

Ejemplo visual o JSON (Make / n8n)

{
  "trigger": "RSS Feed / Webhook",
  "modules": [
    { "name": "Filter Keywords", "conditions": "item.content.includes('LaraIA')" },
    { "name": "HTTP Request (Fetch Article)" },
    { "name": "Gemini/OpenAI (Summarize)", "prompt": "Resume este texto y detecta el sentimiento: " },
    { "name": "Google Sheets (Add Row)", "data": "summary, url, sentiment" },
    { "name": "Slack/Notion (Alert/Report)" }
  ]
}

Variantes o ampliaciones

  • Integra con APIs de redes sociales (Twitter, LinkedIn) para un monitoreo más directo y en tiempo real (requiere credenciales de desarrollador).
  • Adapta este flujo para monitorear tendencias de la industria o actividades de la competencia, ajustando las palabras clave y los canales de origen.

Plantilla rápida

[RSS/Webhook Trigger] -> [Filter Keywords] -> [HTTP Request (if needed)] -> [Gemini/OpenAI (Summarize)] -> [Google Sheets (Append Row)] -> [Slack/Notion (Report/Alert)]

Recursos y fuentes