Analiza, agrupa y predice el performance de cada creative. Detecta anomalías antes de que quemen tu budget. Pensada para quien gestiona Meta, Google y TikTok en serio.
Conectamos tu cuenta de Meta, importamos los creatives y los analizamos uno a uno con visión + transcripción + atributos estructurados. Después agrupamos por concepto y comparamos performance entre familias para que sepas qué replicar.
Cada ad pasa por visión (frames + escenas), transcripción Whisper si es vídeo, y un esquema de 70+ atributos: hook, ángulo, emoción, compliance, persona, color, formato.
K-means sobre embeddings de atributos. Agrupa tus creatives en familias y te dice cuál consume budget sin convertir y cuál genera conversiones por encima de su spend share.
Spikes de CPA con root cause counterfactual, fatiga creativa (caída de performance en ads veteranos) y new-bad-ad (creatives nuevos que arrancan mal). Con ahorro estimado por día.
Calculamos lift por atributo con mediana + bootstrap CI + fuerza (strong/suggestive/weak). Nada de "el CTA aumenta CTR un 80%" basado en n=2. Solo conclusiones defendibles.
Lee tus winners (transcripts + escenas + atributos), propone 3 conceptos nuevos anclados en lo que funciona, y los compone con tipografía + assets listos para subir.
Evolución diaria de CPA, CTR, ROAS y spend. Por ad individual y a nivel cuenta. Sync nocturno automático de los últimos 7 días desde Meta.
Sin integraciones complicadas. Sin SQL. Sin dashboards de KPI vacíos.
Sin caja negra. Sin "AI mágica". Decisiones técnicas que podemos defender una a una.
Análisis multimodal con prompt caching. Esquema permisivo Zod-validated para tolerar drift de modelo.
Búsqueda de similares por coseno sobre embeddings de 70 dimensiones. Sin servicios externos de vector DB.
SSR + Server Components + middleware edge con Web Crypto. HMAC-signed sessions, sin dependencias de auth third-party.
System User token + Page Access Token fallback para Reels. Sync incremental con backoff exponencial.
Extracción de frames y audio en el servidor. Transcripción Whisper. Multi-frame fallback para Reels sin source.
1000 resamples para CI por atributo. Conclusiones marcadas strong/suggestive/weak según fuerza estadística.
Es exactamente para lo que sirve adsforall.
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