Superposición de audiencia no es lo mismo que encaje de audiencia
Las listas de alianzas se arman con conteos de seguidores y cercanía de categoría. Eso produce un socio cuya audiencia se parece a la tuya en el papel pero no tiene motivo para interesarse en los productos que vendes. La campaña de co-marketing no genera conversiones, y ambas partes pierden un trimestre.
Lo que tiene que superponerse es la intención. Dos audiencias pueden compartir cada atributo demográfico y aun así estar en momentos de compra completamente distintos. Eso lo ves solo si lees con qué se involucra de verdad cada audiencia.
Otra pregunta que la gente no hace lo bastante temprano es qué ventaja recibe el socio. Una alianza que ofrece un desequilibrio de beneficios no falla en el lanzamiento. Falla en silencio hacia el tercer correo.
La evaluación también debería incluir el riesgo de adyacencia. Un socio que está a una sola decisión de producto de competir contigo es una situación distinta de uno que nunca podría hacerlo.
Cómo se construye el agent en Agent Studio
El system prompt plantea los criterios de encaje como superposición de intención, no similitud demográfica. Si no lo hace, el agent cae en la comparación más fácil.
Los prompt skills incluyen lo que puedes ofrecer a un socio y lo que necesitas de uno, para que el caso atienda ambas direcciones, no solo la tuya.
Un nodo Scrappey y un nodo HTTP Request reúnen material público. Un flujo lo arma y se lo pasa al agent por el nodo Agent Chat. Un nodo Loop recorre una lista de candidatas cuando filtras en volumen.
Cada candidata recibe un caso breve, incluidas las que recomiendas en contra, con motivos. Esas entradas negativas son las que más tiempo toman.
Usa solo información pública, como especifica el system prompt.
Una persona siempre es dueña de las decisiones de contacto. El agent ejecuta el filtrado y no hace contacto. No lo configures para contactar a nadie.
De qué está hecho este agent
- System prompt: plantea los criterios de encaje como superposición de intención, no similitud demográfica.
- Prompt skills: establecen lo que puedes ofrecer a un socio y lo que necesitas de uno.
- Scrappey (Util): reúne material público. HTTP Request cubre el resto.
- Loop (Control): recorre una lista de candidatas. Agent Chat (Util): filtra cada candidata de a una.
- Notion (Integration): recibe un caso por candidata, incluidas las negativas.
- Human decision: el agent filtra y nunca contacta a nadie.
- Cuando un ActionFlow basta: Extraer un directorio hacia una lista de candidatas es un flujo de trabajo. Filtrar es el trabajo del agent.
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