Las 6 mejores herramientas de ChatGPT para marketing

Casi todos los equipos de marketing han pasado ya por la misma curva con ChatGPT. Primero el asombro, después el uso intensivo para redactar cualquier cosa, y por último una sensación incómoda al comprobar que los textos salían correctos pero indistinguibles de los de la competencia, y que algunos datos incluidos en ellos sencillamente no eran ciertos.

La fase interesante empieza después de esa decepción, cuando se entiende que ChatGPT no es un sustituto del trabajo sino un motor que necesita combustible. Las herramientas de esta lista se han ordenado por lo bien que resuelven ese problema de alimentación.

El problema de fondo

Un modelo de lenguaje genera texto plausible. Esa es su función y la cumple extraordinariamente bien. Lo que no hace es consultar una base de datos antes de responder, de modo que cuando se le pregunta cuánta gente busca un término al mes, produce una cifra que suena razonable y que no procede de ninguna medición.

De ahí se deduce todo lo demás. ChatGPT rinde de forma espectacular cuando se le entregan datos reales y se le pide que los ordene, resuma, reformule o convierta en un borrador. Rinde muy mal cuando se le pide que sea la fuente. Las herramientas siguientes existen, en su mayoría, para cubrir esa carencia.

1. Ubersuggest

Para qué sirve: aportar los datos reales que ChatGPT no tiene.

Es una de las herramientas que menos suele mencionarse cuando se habla de inteligencia artificial y, sin embargo, puede marcar una gran diferencia en cualquier estrategia de contenidos. Antes de pedirle a ChatGPT que redacte artículos o proponga ideas, conviene saber qué temas tienen una demanda real y cuáles presentan oportunidades de posicionamiento. Ahí es donde entra Ubersuggest.

La plataforma permite analizar el volumen de búsqueda de las palabras clave, estimar su nivel de competencia, descubrir consultas relacionadas, identificar las páginas mejor posicionadas de la competencia y revisar el estado SEO de un sitio web mediante una auditoría que prioriza los problemas detectados.

Utilizada junto con un modelo de IA, la dinámica cambia por completo. En lugar de generar contenido a partir de suposiciones, primero se identifican oportunidades respaldadas por datos y, después, esas palabras clave se utilizan como base para solicitar ideas de contenido, estructuras, títulos o borradores adaptados a los objetivos del negocio. De esta forma, la investigación la aporta la herramienta SEO, mientras que la IA acelera la creación del contenido.

Ubersuggest fue desarrollado por Neil Patel, fundador de NP Digital, una agencia especializada en marketing digital que trabaja con este tipo de metodologías en proyectos de gran escala. Como ocurre con otras plataformas de su categoría, también tiene sus límites. Su base de datos no alcanza el tamaño de las soluciones empresariales más avanzadas, una diferencia que suele apreciarse únicamente en investigaciones SEO muy competitivas y que rara vez representa un inconveniente para las necesidades habituales de una pequeña o mediana empresa.

2. GPT personalizados

Para qué sirve: dejar de repetir las mismas instrucciones cada mañana.

La función de crear GPT propios permite fijar de antemano el tono, el público, las reglas de estilo y los datos de referencia de una marca, de modo que cada conversación no empiece de cero.

Para un equipo de marketing es la diferencia entre una herramienta anecdótica y una operativa. Un GPT configurado con el manual de marca, los productos y las objeciones habituales de los clientes produce borradores mucho más aprovechables que un chat en blanco, y cualquier persona del equipo obtiene resultados coherentes sin dominar el arte de escribir instrucciones.

3. Zapier

Para qué sirve: que las respuestas del modelo lleguen a donde tienen que llegar.

Zapier conecta ChatGPT con el resto de aplicaciones de la empresa, de manera que el texto generado se incorpore automáticamente a un CRM, una hoja de cálculo, un gestor de tareas o una plataforma de correo.

El salto de calidad se produce al automatizar tareas repetitivas de verdad: clasificar formularios entrantes por intención, redactar un primer borrador de respuesta, resumir conversaciones largas para el equipo comercial. Ninguna de esas tareas es creativa y todas consumen horas cada semana.

4. Jasper

Para qué sirve: producción de marketing con control de marca.

Jasper se construyó específicamente para equipos de marketing, con plantillas por formato y, sobre todo, con la posibilidad de fijar una voz de marca que se aplique de forma consistente a todo lo que se genera.

Esa consistencia es su argumento frente al uso directo de un modelo genérico. En organizaciones donde varias personas producen contenido, mantener un tono homogéneo sin revisarlo todo manualmente tiene un valor evidente. A cambio, es una herramienta de pago con un enfoque más cerrado.

5. Perplexity

Para qué sirve: investigar con fuentes citadas.

Perplexity funciona de forma distinta a ChatGPT en un aspecto decisivo: busca en la web y cita las fuentes de las que extrae cada afirmación, con enlaces comprobables.

Para cualquier tarea de documentación es la elección más sensata, porque permite verificar. Además resulta especialmente instructivo consultarlo sobre el propio sector: ver qué marcas aparece recomendando en tu categoría es una forma directa de comprobar cómo te percibe la nueva capa de búsqueda.

6. Copy.ai

Para qué sirve: volumen en formatos cortos.

Copy.ai se orienta a la producción rápida de textos breves y repetitivos: anuncios, asuntos de correo, descripciones de producto, variantes para redes.

Es el tipo de trabajo que agota a cualquier redactor y que una herramienta resuelve de forma razonable. Conviene mantener las expectativas en su sitio: sirve para generar veinte opciones entre las que elegir, no para publicar directamente.

Cómo encaja todo esto en una semana de trabajo

Un flujo realista se parece a esto. Al principio del mes se investiga con datos reales qué busca el público y qué huecos existen. Con esa lista en la mano, un GPT configurado con la voz de la marca produce esquemas y primeros borradores. Una persona reescribe, aporta criterio de sector y añade lo que la máquina no puede saber. Las automatizaciones se encargan de mover el resultado por los sistemas de la empresa.

Lo que falla es el orden inverso: generar mucho contenido y buscar después dónde encajarlo. Produce volumen, no resultados, y deja una web difícil de mantener.

Una advertencia sobre las extensiones

El ecosistema de complementos para ChatGPT ha crecido de forma desordenada, y muchos piden permisos amplios sobre el navegador o sobre las conversaciones. Antes de instalar cualquiera conviene revisar qué acceso solicita y quién está detrás, sobre todo si se manejan datos de clientes.

En general, las funciones nativas y las integraciones de proveedores conocidos ofrecen mejor relación entre utilidad y riesgo que las extensiones de origen incierto que prometen atajos milagrosos.