Blog Corporativo y Posts en Redes Sociales con Make

Antes de empezar

Lo que necesitas para completar este tutorial

Lo que conseguiras al terminar

Si sigues estos pasos, en 40-60 minutos tendras:

✓ Escenario Make que orquesta generación y publicación
✓ Prompt optimizado para ChatGPT Business con variables empresariales
✓ Templates listos para artículo (SEO) y posts en LinkedIn, X e Instagram

Antes de empezar, asegurate de tener lo siguiente:

Obligatorio Cuenta activa de Make con permisos para crear escenarios y conectar APIs externas.

Obligatorio Cuenta ChatGPT Business con clave de integración disponible para Make.

Recomendado Acceso a CMS corporativo (WordPress/Contentful/Sitecore) con API para publicación automática.

Recomendado Cuentas de redes sociales con APIs o herramientas de gestión (LinkedIn, X, Meta) para publicación programada.

Transferencia internacional de datos: Make procesa datos en servidores externos. Sin acuerdo de procesamiento de datos (DPA) firmado, no introduzcas datos personales, financieros confidenciales ni datos especialmente protegidos. Verifica con tu departamento legal o IT antes de usar datos reales de tu empresa.

El caso

LogiTrade SL, sector logística y transporte — el problema real

LogiTrade necesita publicar contenido técnico y comercial semanalmente para captar leads y educar clientes, pero el equipo editorial está sobrecargado y las publicaciones son inconsistentes.

Con Make y el prompt de este tutorial, puede resolver este reto en 40-60 minutos — sin conocimientos tecnicos previos.

Situacion real
Datos + contexto

→

Make
Prompt estructurado

→

Output ejecutivo
Listo para usar

Por que funciona: Make permite encadenar pasos deterministas (trigger, generación, revisión, publicación) y conectarse a APIs empresariales. La integración con ChatGPT Business garantiza contenido adaptable al tono corporativo y a las métricas SEO, todo en un flujo repetible y auditable.

Contexto

Cuando usar este tutorial

✓ Usalo cuando...	× No lo uses cuando...
Necesita aumentar frecuencia y consistencia de contenidos sin ampliar equipo Desea automatizar plantillas SEO y variaciones para redes sociales Quiere integrar producción de contenido con publicación automática en CMS y redes	Cuando los artículos requieren investigación primaria o entrevistas exclusivas Para campañas hiperpersonalizadas que demandan aprobación manual en cada pieza Si la empresa no cuenta con APIs o permisos para publicar desde herramientas externas

Paso 01

Preparar cuentas y permisos

Configure accesos y permisos necesarios en Make y ChatGPT Business antes de construir el escenario. Sin permisos correctos, las llamadas API y los conectores fallarán.

1
Crear carpeta de escenario en Make En Make cree un nuevo escenario y una carpeta de proyecto para centralizar módulos, variables y registros; facilita el control de versiones y auditoría.
2
Añadir conexión a ChatGPT Business Registre la clave API de ChatGPT Business en Make como una conexión segura. Verifique con una petición de prueba para validar permisos y límites.
3
Conectar CMS y redes sociales Agregue los conectores de su CMS (por API) y de las redes (LinkedIn, X, Meta). Configure credenciales con scopes mínimos para publicar y leer contenido.

Checkpoint: Make tiene conexiones válidas a ChatGPT Business, CMS y cuentas sociales; la petición de prueba devuelve éxito.

Paso 02

Diseñar el flujo en Make

Defina un trigger y encadene módulos para generar contenido, revisar y publicar. Planifique controles de calidad y manejo de errores antes de ejecutar en producción.

1
Crear trigger (programado o webhook) Configure un trigger cron semanal o un webhook desde su herramienta de planificación de contenidos. Esto inicia el flujo sin intervención manual.
2
Agregar módulo de generación ChatGPT Inserte un módulo HTTP o el conector nativo para ChatGPT Business que envíe el prompt principal con variables. Guarde la respuesta en variables estructuradas.
3
Añadir módulos de publicación y notificación Conecte módulos para publicar en CMS (POST a /articles) y en redes (creación de posts). Agregue notificaciones por correo/Slack con enlaces de previsualización.

Checkpoint: Escenario con trigger, generación y módulos de publicación configurados; simulación devuelve payloads válidos.

Paso 03

Ejecutar el prompt principal

Este es el prompt central del tutorial. Cópialo completo, rellena las variables entre corchetes con los datos de tu empresa o situación, y envíalo.

1
Copia el prompt completo Selecciona todo el texto del prompt y cópialo. No modifiques la estructura — está diseñado para obtener el output más útil posible.
2
Rellena las variables entre corchetes Sustituye cada [VARIABLE] con información real de tu empresa. Cuanto más específico seas, mejor será el output.
3
Envía el prompt y espera la respuesta Pega el prompt en el chat y envíalo. El modelo puede tardar entre 10 y 60 segundos dependiendo de la complejidad.

Variables del prompt — sustituye cada [VARIABLE] con datos reales

[EMPRESA]Nombre de la empresa tal como debe aparecer en el contenido (ej: LogiTrade SL)

[PRODUCTO_SERVICIO]Producto o servicio principal que se promociona (ej: Plataforma de optimización de rutas)

[AUDIENCIA]Audiencia objetivo principal (ej: Directores de logística en empresas medianas)

Prompt principal — Blog y Redes con Make + ChatGPT Eres un redactor ejecutivo y estratega de contenidos con experiencia en B2B. Genera un paquete completo de contenidos listos para publicar para la empresa [EMPRESA], centrado en el producto/servicio [PRODUCTO_SERVICIO] y orientado a la audiencia [AUDIENCIA]. Entrega los resultados en español y en formato estructurado con las siguientes secciones obligatorias: 1) Artículo de blog (750-900 palabras): título SEO (hasta 70 caracteres), slug sugerido, meta descripción (140-160 caracteres), H1, 3 subtítulos H2, introducción, desarrollo con evidencia técnica o comercial, conclusión con llamada a la acción (CTA) clara para captación de leads. Incluir 'tiempo de lectura' estimado. 2) Resumen ejecutivo (1 párrafo, 3-4 líneas) para el Comité de Dirección que destaque el objetivo del artículo y el principal KPI esperado. 3) Tres posts optimizados: LinkedIn (tono profesional, 130-160 palabras), X (tono directo, 2 variantes de 280 caracteres) e Instagram (caption de 100-150 caracteres y sugerencia de imagen). Para cada post incluya 5-8 hashtags relevantes y el mejor horario de publicación sugerido. 4) 3 asuntos de newsletter (líneas de asunto, 40-55 caracteres) y 2 variaciones A/B para prueba. 5) Lista de 8 palabras clave SEO (priorizadas) y 3 sugerencias de meta tags adicionales. 6) Plan de publicación automatizado para Make: describa paso a paso los módulos que debe usar (trigger, módulo ChatGPT con prompt, parseo de respuesta, POST al CMS, publicación social). Indique payload de ejemplo JSON para la llamada a CMS y para el conector social, y reglas de fallback si la generación falla. 7) Checklist de control de calidad (5 ítems) y 5 métricas para medir impacto (ejemplos con objetivos cuantitativos). Formato de entrega: devuélvelo en JSON con claves claras: blog, summary_exec, posts, newsletter, seo, make_flow, checklist, metrics. No agregues texto fuera del JSON. Si falta información, asume el objetivo es 'generación de leads' y tono 'profesional ejecutivo'. Usa la información proporcionada por las variables, adapta ejemplos a [EMPRESA] y [PRODUCTO_SERVICIO], y prioriza claridad y utilidad operacional para el equipo de marketing.

Checkpoint: El modelo ha respondido con un output estructurado que incluye las secciones solicitadas en el prompt.

Paso 04

Iterar y publicar en producción

Revise el contenido generado, aplique ajustes y active el escenario para producción. Incluya métricas de control para medir rendimiento y ajustar prompts.

1
Revisar y editar contenido Valide coherencia, datos técnicos y cumplimiento legal. Aplique correcciones directamente en Make o en CMS antes de programar la publicación.
2
Activar escenario y monitorizar Ponga el escenario en modo activo y supervise las primeras ejecuciones. Ajuste tiempos de espera, manejo de errores y límites de tasa según sea necesario.

Checkpoint: Escenario activo en Make con publicaciones automáticas y panel de métricas para control de calidad y alcance.

Iteracion

Prompts para refinar el output

Estos son los ajustes mas frecuentes que se piden despues del primer output. Copialos directamente en el chat:

Hacer el output más específico

cuando el output es demasiado genérico. "Amplía el contenido anterior incorporando datos concretos: volumen de negocio anual aproximado ([VOLUMEN_ANUAL]), tamaño del equipo ([N_EMPLEADOS]) y 2 retos técnicos específicos que enfrenta la audiencia. Reescribe el artículo y los posts incorporando esos datos reales."

Cambiar el nivel de detalle

cuando necesitas más o menos profundidad. "Genera una versión 'extensa' del artículo con un apartado técnico adicional (500 palabras) y otra versión 'resumida' de 300 palabras para publicación rápida. Mantén el mismo título y CTA."

Adaptar el tono

cuando el tono no es el adecuado para tu audiencia. "Reescribe todo el paquete de contenidos en un tono [TONO], donde [TONO] puede ser 'más comercial', 'más técnico' o 'más cercano'. Mantén la estructura y las CTA."

Versión ejecutiva resumida

para compartir con el Comité de Dirección. "Devuélveme un resumen ejecutivo de máximo 120 palabras que incluya objetivo, público, principal beneficio para clientes y 2 KPIs recomendados. Incluye una sola recomendación operativa inmediata."

Resultado

Que vas a obtener

Este es el tipo de output que genera Make con el prompt de este tutorial. El contenido varia segun tu empresa y situacion, pero la estructura es siempre esta:

Ejemplo de output — LogiTrade SL, sector logística y transporte

Estructura del output

El prompt genera un JSON con claves: blog (contenido largo y metadatos), summary_exec (párrafo ejecutivo), posts (lista con LinkedIn, X e Instagram), newsletter (asuntos A/B), seo (keywords y meta tags), make_flow (pasos y payloads), checklist y metrics. Esto facilita inyección directa en el escenario Make.

Senales de un buen output

El artículo incluye título SEO y meta descripción
Los posts tienen hashtags y horarios específicos
El make_flow contiene ejemplos de payload JSON y módulos detallados
La entrega es un JSON válido con las claves solicitadas

Senal de que el output es bueno: El modelo devuelve un JSON válido con todas las claves solicitadas y ejemplos de payloads listos para uso en Make.

Costes

Inversion y retorno

99$ Make Business / mes

cada ejecución 1-3 minutos Por ejecucion del tutorial

∞ Reutilizaciones del prompt

ROI: La automatización reduce el tiempo de producción por pieza en 60-80%, permitiendo publicar con más frecuencia y generar más leads. El coste mensual queda compensado si se obtiene al menos uno o dos leads cualificados adicionales por mes.

Errores frecuentes

Que hacer cuando algo no funciona

Sintoma	Causa probable	Solucion exacta
El escenario falla en el módulo ChatGPT con error 401	Clave API inválida o permisos revocados en ChatGPT Business	Verifique y vuelva a registrar la clave API en Make; pruebe la petición de prueba desde la sección de conexiones.
Publicado en CMS pero el formato queda corrupto	Payload JSON con campos inesperados o falta de escape en HTML	Validar el payload de ejemplo, usar funciones de escape en Make y probar con un post de prueba en un entorno staging.
Los posts en redes aparecen truncados o sin hashtags	Conector social recibe un campo de texto diferente al esperado (ej. 'message' vs 'text')	Revisar la documentación del conector social y mapear correctamente los campos; usar logs de Make para ver la estructura enviada.
El contenido generado no respeta el tono corporativo	Prompt insuficiente o variables incompletas	Refinar el prompt añadiendo ejemplos de tono y breves guidelines de estilo; usar iterative prompt para adaptar tono.
Ejecutiones fallidas por límites de tasa	Límites de API superados por múltiples ejecuciones simultáneas	Implementar cola de ejecución en Make, añadir backoff exponencial y programar ejecuciones fuera de picos.

Modo avanzado

Como hacer este tutorial con Make en modo avanzado

El modo agente en Make permite ejecutar flujos autónomos con decisiones condicionales y reintentos automáticos. Para este caso, use el agente para supervisar calidad, reintentar fallos y manejar aprobaciones humanas cuando se requiera.

Modo avanzado

Flujo de trabajo avanzado

1
Configurar agente con permiso para ejecutar escenarios y acceder a logs
2
Definir reglas condicionales: si la calidad del texto < umbral, enviar a revisor humano
3
Programar reintentos automáticos con backoff para errores de red o límites de API
4
Registrar eventos clave en un dashboard y notificar al equipo si hay fallos persistentes

Actúa como agente de orquestación y control de calidad. Para cada ejecución del escenario, realiza: 1) validación de metadatos (title, meta description, H1), 2) chequeo de tono (comprobación de 5 palabras clave de estilo), 3) estimación de lectura y verificación de longitud mínima, 4) si cualquiera de las verificaciones falla, marca el elemento para revisión humana y envía notificación al canal Slack [CANAL_SLACK]. Devuelve un registro JSON con campos: execution_id, status, checks (pasados/fallidos) y recomendaciones de corrección.

Cuando usar el modo avanzado en este tutorial: Útil cuando la publicación automatizada debe mantener control editorial estricto o cuando se desea disminuir el tiempo de intervención humana para flujos a gran volumen.

Siguiente paso

Que hacer ahora?

Ahora que has completado este tutorial, hay dos caminos naturales:

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Para sacarle mas partido: Integre pruebas A/B en el flujo: genere dos versiones del título y del primer párrafo y publique ambas en horarios distintos para medir CTR y adaptar futuros prompts según rendimiento.

Alternativa segura

Puedo hacer esto sin que mis datos salgan de la empresa?

Si. Este caso de uso trabaja con datos que, por su naturaleza confidencial, estrategica o regulada, son candidatos optimos para ejecutarse con un modelo de lenguaje open source desplegado en infraestructura propia (on-premises o nube privada). Con esta configuracion, ningun dato abandona nunca los servidores de tu organizacion y el modelo no puede ser entrenado con tu informacion.

Modelos recomendados

Llama 3.3 70B — Ideal para analisis de documentos largos y generacion de texto estructurado (contexto 128K tokens).

Mistral Large 2 — Excelente para extraccion de informacion y clasificacion con alta precision.

Qwen 2.5 72B — Especialmente potente para analisis de datos tabulares y financieros.

Plataformas de despliegue

Ollama — Para equipos pequenos o uso individual en hardware propio.

vLLM — Para entornos de produccion con multiples usuarios simultaneos.

LM Studio — Para pruebas y uso individual sin configuracion de servidor.

Infraestructura minima

Para un modelo de 70B parametros en produccion:

GPU: 2x NVIDIA A100 40GB o 4x RTX 4090.

RAM: 128GB minimo.

Alternativa cloud privada: AWS Private Cloud, Azure Government o Google Cloud Confidential Computing.

Garantia de privacidad: Con un modelo on-premises correctamente configurado, los datos nunca salen de tu red corporativa, el modelo no se entrena con tu informacion, no hay transferencia internacional de datos y el cumplimiento normativo es total incluso para datos del art. 9 RGPD.

Necesitas implementar esta solucion en tu organizacion?

La configuracion de modelos open source on-premises requiere un proveedor tecnico especializado. Agere puede ayudarte a desplegar esta solucion en tu infraestructura de forma segura, con garantias legales y sin que tus datos salgan nunca de tu organizacion.

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