Auditoría de Google Ads con un agente de IA: paso a paso con ChatGPT

En este contenido se muestra cómo realizar una auditoría de Google Ads con un agente de IA de ChatGPT, sin intervenir manualmente en la cuenta. El proceso, presentado por Thomas Edel, parte de un prompt dentro de la interfaz de ChatGPT 5 y se ejecuta de forma gratuita con el modo AI agent: el agente accede al enlace de la cuenta (tras iniciar sesión), navega por campañas, grupos de anuncios y métricas, y genera un informe y una presentación con recomendaciones a nivel de cuenta, campaña y grupo de anuncios.

El autor subraya un disclaimer de privacidad: la demostración se realiza en su propia cuenta (no en cuentas de clientes) y, si se aplicase en cuentas de terceros, sería imprescindible contar con el consentimiento explícito del cliente por razones de protección de datos. Durante la ejecución, el agente recorre distintos tipos de campañas, consulta documentación y foros para contrastar mejores prácticas, y compila hallazgos y sugerencias en poco tiempo, mostrando que esta operativa ya es viable actualmente.

Cómo configurar el agente de IA en ChatGPT para auditar Google Ads

El proceso comienza en la interfaz de ChatGPT 5 de OpenAI, donde es necesario seleccionar el modo AI Agent. A partir de ahí, se introduce un prompt personalizado con las instrucciones de la auditoría. El ejemplo utilizado por Thomas Edel fue el siguiente:

"Perform a Google Ads audit for my Google Ads account.

Find all possible recommendations at account level, campaign level, and ad group level.

Put all recommendations in a presentation for me.

Make sure to act like a professional Google Ads expert and perform the audit based on your best knowledge."

Tras redactar el prompt, se debe pegar el enlace de la cuenta de Google Ads y adaptar las peticiones según las necesidades (por ejemplo, pedir un nivel extra de detalle o un formato específico de informe).

Una vez enviado el prompt, el único paso manual es iniciar sesión en la cuenta de Google Ads desde ChatGPT para que el agente tenga acceso autorizado. A partir de ese momento, la auditoría se desarrolla de forma totalmente autónoma, sin intervención del usuario.

Cómo trabaja el agente de IA durante la auditoría

Una vez concedido el acceso, el agente de IA comienza a navegar dentro de la cuenta de Google Ads de forma autónoma. El sistema:

• Accede a las campañas activas e inactivas para obtener una visión general.
• Analiza diferentes tipos de campañas (búsqueda, Performance Max, vídeo, etc.).
• Revisa métricas clave y detecta configuraciones relevantes, como campañas en pausa, ausencia de conversiones o carencias en la segmentación.
• Contrasta información consultando artículos de ayuda de Google Ads, foros y sitios externos (incluido Reddit) para aplicar las mejores prácticas.
• Aprende con la repetición: en ejecuciones posteriores, la navegación es más rápida y precisa gracias a la memoria del sistema.

Durante el proceso, el agente demuestra ser capaz de recolectar datos más rápido que un humano, identificar patrones de optimización y preparar un resumen con los principales hallazgos.

Un aspecto relevante señalado en la demostración es que, aunque el prompt pedía actuar como un experto en Google Ads, el agente también busca información complementaria para validar sus recomendaciones, lo que enriquece el resultado final.

Principales hallazgos y recomendaciones del agente de IA

El agente de IA de ChatGPT generó una presentación automática con los resultados de la auditoría realizada sobre la cuenta de prueba. Entre los hallazgos más destacados se encuentran:

• Cobertura de palabras clave. La campaña de búsqueda contenía solo 20 keywords, muchas de ellas variaciones del mismo término. No se habían añadido palabras clave negativas, lo que podía provocar impresiones en consultas irrelevantes.
• Optimización de grupos de anuncios. El agente recomendó crear grupos temáticos, ampliar las keywords y generar más anuncios relevantes para mejorar el Quality Score.
• Conversion tracking. Detectó que no había seguimiento de conversiones ni Consent Mode activado, lo que impedía utilizar estrategias de puja automáticas.
• Estructura y activos. El naming de las campañas era genérico, había pocos recursos creativos (imágenes, logotipos, titulares) y las campañas de vídeo estaban limitadas por colocaciones manuales.
• Segmentación geográfica y horaria. Se observó una segmentación demasiado amplia y sin ajustes de programación de anuncios, lo que podía afectar a la eficiencia de la inversión.
• Audiencias y remarketing. El agente señaló la ausencia de listas de audiencia y remarketing, recomendando su incorporación.

Entre las recomendaciones concretas, el agente sugirió:

• Implementar palabras clave negativas y ampliar keywords por intención.
• Reestructurar campañas y ad groups, con convenciones de nombres más claras.
• Mejorar activos en Performance Max: al menos 15 imágenes de calidad, varios vídeos, 5-10 titulares y descripciones.
• Diversificar el targeting en vídeo para no limitar el alcance con ubicaciones manuales.
• Ajustar la segmentación geográfica y horaria según objetivos de la campaña.
• Utilizar audiencias personalizadas y remarketing para optimizar el rendimiento.

El agente también propuso pruebas avanzadas, como experimentar con broad match + smart bidding tras configurar conversiones, realizar A/B tests de landing pages y aprovechar insights cross-channel en Google Analytics 4 (evaluando conversiones asistidas).

Conclusiones sobre el uso de agentes de IA en auditorías de Google Ads

La demostración de Thomas Edel muestra que, en 2025, ya es posible realizar una auditoría completa de Google Ads con un agente de IA de ChatGPT, capaz de detectar errores, proponer mejoras y presentar resultados de manera estructurada sin intervención manual.

El proceso evidencia varias ventajas: rapidez en la recopilación de datos, capacidad de identificar prácticas recomendadas y posibilidad de generar informes listos para su análisis. Sin embargo, también plantea consideraciones de privacidad: es imprescindible contar con el consentimiento del cliente antes de usar este tipo de herramientas en cuentas de terceros.

El resultado final confirma que los agentes de IA pueden convertirse en un aliado estratégico en la optimización de campañas, al ofrecer diagnósticos detallados y sugerencias de mejora que tradicionalmente requerían mucho más tiempo. Al mismo tiempo, el uso de estas herramientas requiere supervisión profesional para validar hallazgos y aplicar cambios con criterio.