Lo que necesitas para completar este tutorial
- Cuando el equipo de marketing publica un nuevo artículo de blog en WordPress, el flujo genera automáticamente con IA las versiones adaptadas para LinkedIn (post del CEO), Twitter/X (hilo de 5 tweets),
- Un prompt copiable y adaptado a tu empresa, listo para reutilizar
- Prompts de iteración para refinar el output según tus necesidades específicas
Antes de empezar, asegúrate de tener lo siguiente:
Que vas a obtener
Que vas a obtener
Al completar este flujo de trabajo con Make obtendrás, a partir de un único artículo publicado en WordPress, un conjunto listo para publicar y adaptado a canales clave: un post para LinkedIn firmado por el CEO, un hilo de 5 tuits optimizado para Twitter/X, un prompt copiable y personalizado para tu empresa, y una serie de prompts de iteración para ajustar tono, extensión y enfoque según necesidades. Todos los outputs incluyen metadatos prácticos: longitud recomendada, hashtags sugeridos, llamada a la acción (CTA) y orientación sobre imágenes o alt-text para accesibilidad.
El resultado está pensado para producción rápida: texto listo para pegar y programar, plus instrucciones de publicación y pequeñas optimizaciones para SEO y alcance social. El flujo automatiza la extracción del cuerpo del artículo, la condensación de ideas principales, y la reexpresión en formatos distintos preservando coherencia del mensaje y el posicionamiento de la marca. Es ideal para equipos que requieren consistencia de voz y agilidad en multicanalidad sin sacrificar control editorial.
Ejemplo concreto (datos ficticios)
| Canal | Contenido generado | Características | Ejemplo (TransMovil Logística) |
|---|---|---|---|
| LinkedIn (post CEO) | Post en primera persona, 2–3 párrafos + CTA | Tono ejecutivo y cercano; incluye mención a cliente/solución; 120–220 palabras | "En TransMovil Logística estamos transformando la entrega final mediante rutas optimizadas que reducen tiempos un 18%. Este artículo explica cómo incorporamos IA en la planificación. Invitación a leer y comentar: ¿cómo lo aplicarías en tu empresa?" |
| Twitter/X (hilo de 5) | Hilo de 5 tuits con hilo numerado y CTA final | Cada tuit ≤280 caracteres; hilo cohesionado; hashtags clave | 1/5 ¿Cómo reducimos un 18% los tiempos de entrega? 2/5 Usamos análisis de datos de rutas… 5/5 Lee el post completo: [enlace] #Logística #IA |
| Prompt copiable | Prompt listo para reutilizar y personalizar | Incluye placeholders para nombre de la empresa, tono y objetivo | "Reescribe este artículo para: audiencia B2B, tono ejecutivo, enfatizar ahorro de costos, incluir CTA para demo. Empresa: TransMovil Logística." |
| Prompts de iteración | Instrucciones para refinar outputs | Variantes: más breve, más técnica, versión para RR.II. | "Hazlo 30% más breve manteniendo datos clave"; "Adoptar tono técnico para audiencia de operaciones" |
Señal de que el output es correcto: el paquete generado cumple controles simples de calidad editorial y técnica —el post del CEO mantiene voz en primera persona y tiene CTA claro; el hilo de Twitter/X consta de 5 mensajes continuos y cada uno respeta el límite de caracteres; los hashtags y metadatos están presentes y coherentes con el tema; el prompt copiable contiene placeholders para sustituir por datos de la empresa. Además, puedes validar en Make revisando el registro de ejecución: el escenario debe completar sin errores y los archivos resultantes deben aparecer en la carpeta de salida o en los pasos de envío programado. Si todas estas comprobaciones son satisfactorias, el output está listo para publicación o para ajustes menores con los prompts de iteración incluidos.
Empresa de Logística — el problema real
Director de Operaciones de Empresa de Logística, una empresa del sector logística. Necesita resolver el siguiente reto: Cuando el equipo de marketing publica un nuevo artículo de blog en WordPress, el flujo genera automáticamente con IA las versiones adaptadas para LinkedIn (post del CEO), Twitter/X (hilo de 5 tweets), newsletter (resumen de 200 palabras) y Slack interno (resumen para el equipo), y las guarda como bo
Con Make y el prompt de este tutorial, puede resolver este reto en 15-20 minutos — sin conocimientos técnicos previos.
Datos + contexto
Prompt estructurado
Listo para usar
Acceder a Make y preparar el entorno
Antes de ejecutar el prompt, necesitas tener Make abierto y configurado correctamente. Este paso te lleva de cero a listo en menos de 2 minutos.
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Abre Make en tu navegador. Navega a la URL oficial de Make. Asegúrate de estar con tu cuenta Make Plan o superior. Si no tienes cuenta, el tutorial incluye las instrucciones para crearla en la sección "Antes de empezar".
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Abre una nueva conversación. Haz clic en el botón "Nueva conversación" o "New chat" (normalmente en la esquina superior izquierda o en el panel lateral). Esto garantiza que no hay contexto de conversaciones anteriores que pueda interferir con el resultado.
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Selecciona el modelo correcto. Usa el modelo más capaz disponible en tu plan de Make. Para tareas complejas de análisis, el modelo más avanzado siempre produce mejores resultados.
Trigger
Trigger: "WordPress → New Post" filtrado por categoría y estado "Published".
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Ejecuta la acción indicada. Sigue las instrucciones del paso con atención. Si algo no funciona como se describe, consulta la sección "Errores frecuentes" al final del tutorial.
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Verifica el resultado antes de continuar. No avances al siguiente paso hasta que el resultado de este paso sea el esperado. Cada paso construye sobre el anterior — un error no detectado aquí se amplifica en los pasos siguientes.
Extraer el contenido
Extraer el contenido: El trigger de WordPress incluye el título, el extracto y el contenido del artículo. Limpia el HTML con el módulo "Formatter → Text → Strip HTML".
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Ejecuta la acción indicada. Sigue las instrucciones del paso con atención. Si algo no funciona como se describe, consulta la sección "Errores frecuentes" al final del tutorial.
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Verifica el resultado antes de continuar. No avances al siguiente paso hasta que el resultado de este paso sea el esperado. Cada paso construye sobre el anterior — un error no detectado aquí se amplifica en los pasos siguientes.
Generar versión LinkedIn
Generar versión LinkedIn: Módulo "OpenAI → Create Completion" con el prompt de LinkedIn. Guarda el resultado en Google Sheets como borrador.
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Ejecuta la acción indicada. Sigue las instrucciones del paso con atención. Si algo no funciona como se describe, consulta la sección "Errores frecuentes" al final del tutorial.
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Verifica el resultado antes de continuar. No avances al siguiente paso hasta que el resultado de este paso sea el esperado. Cada paso construye sobre el anterior — un error no detectado aquí se amplifica en los pasos siguientes.
Generar hilo de Twitter
Generar hilo de Twitter: Módulo "OpenAI → Create Completion" con el prompt de Twitter. Guarda como borrador.
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Ejecuta la acción indicada. Sigue las instrucciones del paso con atención. Si algo no funciona como se describe, consulta la sección "Errores frecuentes" al final del tutorial.
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Verifica el resultado antes de continuar. No avances al siguiente paso hasta que el resultado de este paso sea el esperado. Cada paso construye sobre el anterior — un error no detectado aquí se amplifica en los pasos siguientes.
Generar resumen para newsletter
Generar resumen para newsletter: Módulo "OpenAI → Create Completion" con el prompt de newsletter. Añade a Mailchimp o Klaviyo como borrador de campaña.
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Ejecuta la acción indicada. Sigue las instrucciones del paso con atención. Si algo no funciona como se describe, consulta la sección "Errores frecuentes" al final del tutorial.
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Verifica el resultado antes de continuar. No avances al siguiente paso hasta que el resultado de este paso sea el esperado. Cada paso construye sobre el anterior — un error no detectado aquí se amplifica en los pasos siguientes.
Notificar al equipo
Notificar al equipo: Módulo "Slack → Send a Message" con el resumen del artículo y los enlaces a los borradores para revisión.
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Ejecuta la acción indicada. Sigue las instrucciones del paso con atención. Si algo no funciona como se describe, consulta la sección "Errores frecuentes" al final del tutorial.
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Verifica el resultado antes de continuar. No avances al siguiente paso hasta que el resultado de este paso sea el esperado. Cada paso construye sobre el anterior — un error no detectado aquí se amplifica en los pasos siguientes.
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. No modifiques la estructura del prompt — está diseñado para obtener el output más útil posible.
Revisar el output y aplicar los ajustes
El primer output de Make es un borrador de alta calidad, no el documento final. Dedica 5-10 minutos a revisarlo con estos criterios antes de usarlo:
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Lee el output completo de arriba a abajo. No te saltes esta lectura. Make puede haber incluido suposiciones o datos que no corresponden a tu situación real. Identifica qué partes son correctas, qué partes necesitan ajuste y qué partes debes eliminar.
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Verifica todos los datos específicos (cifras, nombres, fechas). Make puede haber inferido datos a partir del contexto que proporcionaste. Cualquier cifra, nombre propio o fecha debe verificarse antes de compartir el documento con terceros. Si algo no es correcto, corrígelo directamente en el documento o pide a Make que lo ajuste.
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3
Usa los prompts de iteración para refinar lo que no esté perfecto. No reescribas manualmente lo que Make puede ajustar por ti. Si algo no está bien, pídele que lo cambie en el siguiente mensaje. Los prompts de iteración de la sección siguiente están diseñados para los ajustes más frecuentes.
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4
Exporta el resultado a tu herramienta habitual. Copia el texto del output y pégalo en Word, Google Docs, PowerPoint o el sistema que uses habitualmente. El texto generado en formato Markdown se convierte automáticamente en formato limpio al pegarlo en la mayoría de editores.
Prompts para refinar el output
Estos son los ajustes más frecuentes que se piden después del primer output. Cópialos directamente en el chat:
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Cuando el output es demasiado genérico.
"El output es demasiado genérico. Adapta cada sección a la situación específica de [EMPRESA] en el sector [SECTOR]. Usa datos y ejemplos concretos del contexto que te he proporcionado."
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Cuando necesitas más o menos profundidad.
"Necesito una versión más concisa: máximo [N] puntos o [N] páginas, priorizando lo más accionable. Elimina el contexto teórico y céntrate en las recomendaciones concretas."
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Cuando el tono no es el adecuado para tu audiencia.
"Reescribe el output con un tono más [formal/directo/ejecutivo/técnico] para una audiencia de [PERFIL DE AUDIENCIA]. Mantén el contenido pero ajusta el registro."
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Cuando necesitas incorporar algo que no está en el output.
"Añade [ELEMENTO ESPECÍFICO] al output. Debe integrarse de forma coherente con el resto del documento, no como un apéndice."
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Para compartir con el Comité de Dirección o el Consejo.
"Genera una versión ejecutiva de máximo una página con: la situación en una frase, los 3 puntos más importantes, y la recomendación de acción inmediata. Formato: directo, sin relleno, orientado a decisiones."
Qué aspecto tiene el output
Este es el tipo de output que genera Make con el prompt de este tutorial. El contenido varía según tu empresa y situación, pero la estructura es siempre esta:
El output incluirá: análisis de la situación, recomendaciones priorizadas, y en muchos casos, una tabla o checklist para facilitar la implementación.
• Las recomendaciones son accionables (no genéricas)
• El lenguaje es ejecutivo y directo, sin relleno
• La estructura facilita la lectura rápida (encabezados, listas, tablas)
Inversión y retorno
Qué hacer cuando algo no funciona
| Síntoma | Causa probable | Solución exacta |
|---|---|---|
| El output es genérico y no se ajusta a mi empresa | Las variables del prompt no se han rellenado con información específica | Vuelve al prompt y sustituye TODOS los textos entre corchetes [COMO ESTE] con información real de tu empresa. Cuanto más específico, mejor el output. |
| Make no responde o tarda demasiado | El prompt es demasiado largo o hay saturación del servidor | Recarga la página y vuelve a enviar el prompt. Si el problema persiste, divide el prompt en dos mensajes: primero el contexto, luego las instrucciones. |
| El output incluye datos incorrectos o inventados | Make infiere datos cuando no se los proporcionas explícitamente | Añade al final del prompt: "Si necesitas datos específicos que no te he proporcionado, indica [DATO PENDIENTE] en lugar de inferir cifras." Revisa siempre los números antes de compartir. |
| El output es demasiado largo para usarlo directamente | El prompt solicita demasiados elementos a la vez | Pide una versión resumida: "Genera una versión ejecutiva de máximo [N] puntos, priorizando lo más accionable." O divide la solicitud en dos mensajes separados. |
| El tono no es adecuado para mi audiencia | El prompt no especifica el tono ni la audiencia | Añade al prompt: "El tono debe ser [formal/directo/técnico] para una audiencia de [PERFIL]. Evita el lenguaje académico y usa términos del sector [SECTOR]." |
¿Qué hacer ahora?
Ahora que has completado este tutorial, hay dos caminos naturales: