Para conectar Facebook Insights a ChatGPT:
- Regístrate gratis en portermetrics.com y conecta tu cuenta de Facebook Insights con tu cuenta de Facebook.
- En ChatGPT, haz clic en + → Conectores → Gestionar conectores → Añadir conector personalizado, nómbralo Porter, pega
https://mcp.portermetrics.com/mcp, luego haz clic en Añadir y autentícate con Google.
Listo, ya estás conectado. El plan gratuito de Porter cubre hasta 3 páginas de Facebook Insights sin límites de uso en el plan gratuito de ChatGPT. No se requiere tarjeta de crédito.
Qué hace diferente a Porter:
- más de 277 campos y métricas de Facebook Insights, en todos los niveles de reporte en una sola conexión.
- MCP universal de Facebook Insights. Dashboards white-label alojados y portales de clientes, seguimiento de competidores con análisis creativo, validación de ideas con Google Trends y datos de keywords. Toda tu operación de Facebook Insights se ejecuta desde un solo chat.
Requisitos previos
- Una cuenta de Porter Metrics con tu cuenta de Facebook Insights conectada (el plan gratuito es suficiente para probarlo de principio a fin)
- Una cuenta de ChatGPT — el plan gratuito funciona para ChatGPT Web; se necesita una suscripción Pro para las funciones de Codex y MCP de escritorio
- Acceso de administrador o estándar a las páginas de Facebook Insights que quieres conectar
Conecta Facebook Insights a ChatGPT con MCP
Para este tutorial usaremos el método MCP. Aquí tienes una explicación rápida de qué es MCP y por qué es el mejor camino para Facebook Insights.
MCP (Model Context Protocol) es el estándar abierto que permite a herramientas de IA como Claude, ChatGPT, Codex y otras acceder y usar APIs externas — las cosas que hacen funcionar herramientas como Facebook Insights bajo el capó. En lugar de construir una integración personalizada para cada herramienta de IA que usas, instalas un MCP y cada IA compatible obtiene acceso a los mismos datos.
La configuración completa toma menos de 5 minutos y se divide en tres pasos: conecta Facebook Insights a Porter, apunta ChatGPT al MCP de Porter, y haz tu primera pregunta.
1. Conecta tus datos de Facebook Insights a Porter
Porter se sitúa entre la Graph API de Meta y ChatGPT. Maneja OAuth, límites de tasa, paginación y toda la infraestructura para que ChatGPT solo vea datos limpios y estructurados.
Regístrate en Porter. Crea una cuenta gratuita en portermetrics.com. El plan gratuito es suficiente para ejecutar este flujo completo de principio a fin.
Conecta tu Facebook. En Porter, haz clic en Crear → selecciona ChatGPT como destino → selecciona Facebook Insights como fuente → inicia sesión con Facebook para conceder acceso a tus páginas.
ASSET_MISSING: auth_screenshotSelecciona tus páginas. Elige las páginas de Facebook Insights que quieres que ChatGPT consulte. Cuando seleccionas múltiples páginas bajo una sola conexión, Porter mezcla automáticamente sus datos para que puedas consultarlas como una sola.
ASSET_MISSING: account_select_screenshotOpcional: habilita el almacenamiento en BigQuery si estás conectando múltiples páginas con grandes volúmenes de datos. Esto mantiene las respuestas de ChatGPT rápidas incluso a escala.
2. Conecta el MCP a ChatGPT
La URL del MCP de Porter es lo que pegas en ChatGPT. Una vez añadido, ChatGPT puede consultar datos de Facebook Insights bajo demanda en cualquier conversación.
Ve a chatgpt.com y haz clic en el + icono en la entrada de chat para abrir el menú de herramientas.
En el menú que se abre, pasa el cursor sobre Conectores y haz clic en Gestionar conectores.
En el panel de Conectores, haz clic en el + botón en la parte superior de la lista para empezar a añadir un nuevo conector.
Elige Añadir conector personalizado del menú desplegable que aparece.
Se abre un diálogo con los campos de nombre y URL. Escribe Porter en el primer campo para nombrar el conector.
En el segundo campo, pega https://mcp.portermetrics.com/mcp. No toques la configuración avanzada.
Haz clic en Añadir en la parte inferior derecha del diálogo. ChatGPT abre una ventana de inicio de sesión — usa la misma cuenta de Google vinculada a tu espacio de trabajo de Porter y aprueba el acceso.
Una vez que termine la autorización, verás las herramientas de Porter aparecer en el panel de conectores. Estás listo para empezar a hacer preguntas.
Para un tutorial más completo con capturas de pantalla en cada paso, consulta el tutorial del MCP de Porter.
3. Empieza a construir preguntas y dashboards
Con Porter conectado, abre un nuevo chat de ChatGPT y pregunta cualquier cosa sobre tu Facebook Insights en inglés simple. ChatGPT llama a Porter entre bastidores, extrae datos en vivo de Meta, y responde con tablas, gráficos o resúmenes.
Prueba una de estas para verificar que la configuración funciona:
Para un catálogo completo de prompts de copiar y pegar organizados por caso de uso (rendimiento, monitoreo de marca, crecimiento de creadores, multicanal), salta a la sección de prompts más abajo.
Otras formas de conectar Facebook Insights a ChatGPT
⚠️ El MCP de Porter es el camino que acabamos de recorrer y el que recomendamos para la mayoría de los marketers. Sin embargo, no es la única forma de poner datos de Facebook Insights frente a ChatGPT. Las alternativas más comunes son la API directa de Facebook Insights, un puente de Google Sheets en vivo o carga de CSV, y BigQuery para escala. Cada una tiene pros y contras, así que elige la que se adapte a cómo trabaja tu equipo.
- 🔌 API directa de Facebook Insights — Habla directamente con la Graph API de Meta. Control máximo, pero tú manejas la autenticación, límites de tasa y paginación — y solo obtienes una fuente. (Meta aún no lanza un MCP oficial.)
- 📊 Google Sheets — Hoja en vivo o carga de CSV única. Auditable, familiar, más rápido para grandes exportaciones — pero la agregación ocurre en la Hoja, no en la API.
- 🗄️ Google BigQuery — Para páginas grandes o agencias que ejecutan análisis multi-página. BigQuery agrega; ChatGPT solo consulta resúmenes preconstruidos.
A través de la app de Porter Metrics en el marketplace de ChatGPT
Si prefieres no pegar una URL de conector, instala Porter directamente desde la galería de apps de ChatGPT — es la misma conexión de Porter entre bastidores, publicada como una app aprobada de ChatGPT:
- Abre la página de la app de Porter Metrics en ChatGPT (o busca “Porter Metrics” en la galería de apps).
- Haz clic en Conectar e inicia sesión con la misma cuenta que usas en Porter.
- Autorízala y haz tu primera pregunta de Facebook Insights — mismos datos en vivo que el MCP.
La compensación a conocer: la app del marketplace solo se actualiza después de cada ciclo de revisión de ChatGPT, mientras que el MCP se actualiza en el momento en que Porter lanza. Si quieres cada nueva herramienta y fuente de datos inmediatamente, usa el MCP; si quieres la instalación de un clic y no te importa esperar por nuevas funciones, la app del marketplace es el camino más corto — incluyendo acciones de escritura a través de tu cuenta de Porter conectada.
A través de la API directa de Facebook Insights
Si estás construyendo un producto alrededor de Facebook Insights — o eres un desarrollador que prefiere controlar cada capa de la integración — el camino más directo es hablar directamente con la Graph API de Meta, o — donde exista — el MCP oficial propio de Facebook Insights. Facebook Insights aún no lanza un MCP oficial, así que ir directo significa escribir llamadas a la API tú mismo en Codex o tus propios scripts. Cualquiera que sea la ruta que elijas, aún sigues los límites de tasa y cuotas de Meta. De cualquier forma omites a Porter y llamas a Meta desde tu propio código, desde Codex, o desde el conector propio de Facebook Insights.
La compensación a conocer. Ir directo te da el control máximo y los datos más frescos posibles — cada endpoint, cada parámetro, sin capa de abstracción en medio. Pero ahora eres responsable de los flujos de OAuth, tokens de refresco, límites de tasa, paginación, cambios de esquema, y reintentos de error. Y críticamente, solo obtienes una fuente. En el momento en que también quieras Google Ads, GA4 o Shopify en la misma conversación, vuelves a construir (o unir) más integraciones.
Cuando esto tiene sentido: equipos de ingeniería que necesitan una sola fuente con control total, productos que envían datos de Facebook Insights como una característica (donde de todos modos posees la integración), o scripts únicos donde no te importa escribir el código de autenticación y paginación tú mismo. Para marketers que quieren hacer preguntas en inglés simple y mezclar Facebook Insights con el resto de su stack en una sola conversación, el camino del MCP de Porter es dramáticamente menos trabajo.
A través de Google Sheets (hoja en vivo o CSV manual)
Si tu equipo ya vive en Google Sheets — o quieres un rastro de papel antes de que ChatGPT toque algo — alimenta Facebook Insights en una Hoja, luego deja que ChatGPT lea la Hoja. Puedes automatizar el pipeline de Facebook Insights → Sheets con Porter para que se refresque diariamente, o hacer exportaciones de CSV únicas desde Meta Business Suite para análisis estático.
La compensación a conocer. Con el camino del MCP, ChatGPT llama directamente a la API de Meta y Meta hace el filtrado y agregación de su lado — limpio y determinista. Con el camino de Sheets, ChatGPT agrega dentro de la Hoja misma, lo que puede introducir alucinaciones en totales, promedios, y uniones cuando tienes miles de filas. La ventaja es la velocidad: para rangos de fechas muy grandes o análisis histórico, una Hoja preconstruida es dramáticamente más rápida que llamadas a la API en vivo.
Cuando esto tiene sentido: equipos de finanzas que quieren revisar números antes de que ChatGPT actúe sobre ellos, agencias que ya entregan reportes de clientes en Sheets, análisis histórico a través de años de datos, o cualquier caso donde te importe más la velocidad que la frescura en tiempo real.
A través de Google BigQuery (para escala)
Este es el camino que la mayoría de la gente pasa por alto — y es el que te salva cuando tu página de Facebook Insights se pone seria. Un solo gestor de página grande o una agencia que gestiona más de 10 páginas golpeará límites de tasa de la API y problemas de latencia consultando ChatGPT directamente. ChatGPT literalmente te dirá que está tomando demasiado tiempo o que se agota el tiempo en grandes extracciones.
BigQuery soluciona eso. Cargas datos de Facebook Insights en tablas de BigQuery según un horario, luego conectas BigQuery a ChatGPT — ya sea a través de un MCP de BigQuery o vía Codex con consultas SQL. En lugar de pedirle a ChatGPT que extraiga datos brutos de Facebook Insights, dejas que BigQuery agregue en tablas pequeñas y optimizadas, y ChatGPT solo consulta el resultado resumido. Problema de escala resuelto.
Cuando esto tiene sentido: páginas empresariales con miles de publicaciones y millones de impresiones, agencias que ejecutan análisis multi-página a través de más de 10 clientes, o cualquier equipo que ya use BigQuery como data warehouse. Porter carga Facebook Insights (y más de 25 fuentes más) directamente en BigQuery para que no tengas que construir tu propio ETL.
Conectando Facebook Insights a Codex
La mayoría de los marketers agrupan ChatGPT y Codex juntos y pasan por alto la mayor ventaja de todo el ecosistema MCP. No son la misma herramienta — y la diferencia importa enormemente una vez que empiezas a trabajar con datos de Facebook Insights seriamente.
ChatGPT es una interfaz de chat. Haces una pregunta, ChatGPT extrae datos en vivo a través del MCP, responde, tal vez construye un dashboard rápido dentro de la conversación. Genial para análisis únicos. El problema: todo es efímero. ¿Quieres refrescar el dashboard mañana? Lo regeneras desde cero. ¿Quieres el mismo reporte cada lunes? Vuelves a hacer la pregunta cada lunes.
Codex es ChatGPT ejecutándose dentro de la terminal de tu computadora. Porque tiene acceso a tu sistema de archivos, tiempo de ejecución, y otras herramientas de desarrollador, no solo responde preguntas — puede construir software real. Scripts persistentes, rutinas programadas, apps HTML, dashboards internos, integraciones que funcionan 24/7 sin tu intervención. Una vez que está conectado al MCP de Porter para Facebook Insights, toda una categoría de trabajo se vuelve posible.
LOCKED, banned word detectedLo que Codex desbloquea que ChatGPT solo no puede
Aquí es donde el ecosistema MCP da sus mayores frutos. Porque Codex puede combinar el MCP de Porter con otros MCPs — Firecrawl para web scraping, Airtable para datos estructurados, Notion para wikis, Vercel para despliegue, Slack y Gmail para entrega — ya no estás consultando datos. Estás construyendo herramientas.
Alimenta a Codex con tus objetivos y metas de Facebook Insights — objetivos de tasa de engagement, metas de crecimiento de seguidores, umbrales de rendimiento de contenido — y pídele que genere un dashboard de engagement y crecimiento personalizado para cada cliente. Construye el HTML, extrae datos en vivo, despliega a una URL. Sin embed de Data Studio que se rompa cuando el proveedor cambia precios, sin restricciones de plantilla. El dashboard se actualiza automáticamente porque consulta el MCP de Porter en cada carga de página.
Mejor para:agencias que quieren dashboards white-label para clientes sin dependencias de Looker o Data Studio.
Combina tu propio rendimiento de Facebook Insights de Porter con páginas de competidores y rendimiento de publicaciones públicas de Facebook Public Data extraídas vía Firecrawl. Codex une ambos en un reporte semanal de inteligencia competitiva — tus números junto a sus temas de contenido y frecuencia de publicación, con un resumen de LLM encima de lo que cambió semana a semana. Funciona en cron, llega a tu bandeja de entrada cada lunes por la mañana.
Mejor para:equipos internos que necesitan contexto de mercado, no solo números internos.
Usa Airtable o Notion como el esquema, Porter como la fuente de datos. Codex mantiene cada página poblada con alcance total actual de la página, interacciones de publicación, y nuevos seguidores de la página para cada página — sin capturas de pantalla obsoletas, sin copiar y pegar desde Excel. Los nuevos empleados leen una entrada de wiki y tienen contexto completo sobre la cuenta de un cliente.
Mejor para:agencias y equipos de operaciones que incorporan analistas o rotan gestores de cuentas frecuentemente.
Una rutina de Codex en cron extrae Facebook Insights vía Porter, evalúa umbrales — la tasa de engagement de la página cae por debajo del 2%, los nuevos unfollows diarios se disparan 2× por encima del promedio móvil — y envía alertas de Slack o Gmail en el momento en que algo cruza la línea. Dejas de revisar dashboards reactivamente; el dashboard se revisa a sí mismo y te dice cuándo mirar.
Mejor para:cualquier equipo que haya descubierto un problema 48 horas tarde porque nadie abrió el reporte.
Conclusión: ChatGPT es para preguntas rápidas y dashboards ad-hoc. Codex es para construir apps, dashboards en vivo, alertas, y herramientas reales — cualquier cosa que quieras ejecutar por sí sola sin volver a preguntar. La misma URL del MCP de Porter funciona en ambos, así que no eliges una vez y te quedas encerrado.
Casos de uso: qué puedes hacer realmente una vez que Facebook Insights está conectado a ChatGPT
Conseguir la conexión correcta es la mitad de la batalla. El valor real aparece en lo que haces después. Aquí están los casos de uso que los usuarios de Porter construyen alrededor de sus datos de Facebook Insights — desde Q&A simple hasta flujos de trabajo completos orientados al cliente.
1. Chatea y haz preguntas directamente
El caso de uso más simple — y aún el que el 80% de los marketers empiezan. Abre ChatGPT, haz una pregunta, obtén una respuesta basada en datos en vivo.
Es la forma más rápida de reemplazar un check-in diario de Meta Business Suite. Pero el chat es lo básico — los casos de uso interesantes vienen después.
2. Mezcla Facebook Insights con tus datos de ingresos (Meta Ads, Shopify, HubSpot)
Aquí es donde una vista de 360° se vuelve real. Cuando conectas Facebook Insights y tu fuente de ingresos (Meta Ads para amplificación social pagada, Shopify para conversión de e-commerce, HubSpot CRM para nutrición de leads), ChatGPT puede mapear publicaciones de página y contenido a ventas reales y conversiones de leads — usando URLs de publicación, nombres de campaña, y marcas de tiempo — y darte atribución que ningún número de plataforma puede.
ChatGPT maneja las URLs de publicación, nombres de campaña, y mapeo y uniones de marcas de tiempo. Obtienes un reporte de atribución listo para el cliente que ninguna plataforma individual puede generar por sí sola.
3. Alertas y notificaciones automatizadas en Slack o Gmail
Con Codex puedes convertir el monitoreo de Facebook Insights en una rutina que funciona por sí sola. Conecta el MCP de Porter (para los datos) junto con un MCP de Slack o Gmail (para la entrega), luego escribe una tarea programada de Codex que extrae rendimiento cada mañana y te notifica solo cuando algo realmente necesita atención.
Sin dashboards, sin check-ins diarios. El reporte viene a ti — y solo cuando importa.
4. Presentaciones listas para clientes con datos en vivo (Gamma, HTML, PDF)
Un dolor común de agencia: envías a los clientes un embed de Data Studio, Looker se rompe, el cliente entra en pánico — y pasas una hora explicando un dashboard roto. Con ChatGPT puedes construir la presentación misma — como un deck de Gamma, una página HTML personalizada, o un PDF — poblada con números en vivo cada vez.
La presentación se convierte en un artefacto de entrega que envías al cliente, no un dashboard que depende de que otra herramienta siga funcionando. Sin iframe roto, sin prompts de inicio de sesión, solo el contenido.
Campos y métricas de Facebook Insights que puedes consultar con ChatGPT
Antes de empezar a escribir prompts, ayuda saber qué datos están realmente disponibles. El MCP de Porter le da a ChatGPT acceso a 277 campos y métricas de Facebook Insights en todos los niveles de reporte (nivel de página, nivel de publicación, Video, Reels, Reseñas), más desgloses por demografía de audiencia, geografía, hora del día, y tipo de contenido. Y la misma URL de MCP también desbloquea más de 25 fuentes más — así que ChatGPT puede mezclar Facebook Insights con Google Ads, GA4, Shopify, HubSpot y más en un solo prompt.
Prompts que puedes copiar y pegar hoy
…organizados por trabajo: Agencias, Equipos de marca, Creadores y DTC, Multicanal.
1. Agencias
Para gestores de redes sociales y líderes de cuentas de agencia que gestionan múltiples páginas de clientes.
2. Equipos de marca
Para gestores de marca y comunidad internos que monitorean sentimiento y salud.
3. Creadores y DTC
Para creadores de contenido, marcas DTC, y monetizadores de video que rastrean Reels y ganancias de ad-break.
4. Multicanal
Para equipos que mezclan Facebook Insights con el resto de su stack de marketing.
Límites, autenticación, y mejores prácticas para Facebook Insights vía ChatGPT
rate limit exceeded errores alrededor de las 10 AM todos los días. Resulta que estábamos golpeando el límite de 200 llamadas/usuario/hora porque no estábamos haciendo batching de requests.” — u/marketingops_dude, Reddit r/facebook, 2024-08-14″Esta es la trampa clásica de escalado de Facebook Insights: la API parece generosa hasta que la multiplicas a través de muchas páginas o extraes desgloses granulares. El costo no es un ban — es un fallo silencioso del pipeline de datos que deja tus dashboards obsoletos al mediodía. Los equipos de marketing con más de 20 páginas gestionadas o agencias que ejecutan reportes multi-cliente son los más vulnerables.
El límite de tasa de Meta para la API de Facebook Insights es basado en cuota, no en herramienta. Meta no banea cuentas porque usaste ChatGPT o un MCP. Limita la velocidad porque cómo se usó la API: excediendo el límite de 200 llamadas por usuario por hora, haciendo requests individuales sin batching en lugar de usar batching, o solicitando desgloses excesivos que multiplican el volumen de llamadas. El acceso de solo lectura dentro de la cuota es seguro. El tráfico en ráfagas, requests multi-página sin batching, e ignorar la paginación no lo es.
Las dos formas de agotar tu cuota de Facebook Insights
Después de revisar documentos oficiales y hilos de comunidad, dos patrones aparecen una y otra vez.
1. Requests multi-página sin batching. Extraer métricas para cada página individualmente en lugar de usar el endpoint de batching de la Facebook Graph API convierte 1 llamada en 50. Esto agota rápidamente la cuota de 200 llamadas/usuario/hora y activa rate limit exceeded errores que detienen la recolección de datos por el resto de la hora. Fuente: Documentos de límite de tasa de Meta Graph API — developers.facebook.com/docs/graph-api/overview/rate-limiting. Usa requests de batch o el /insights edge con paginación adecuada.
2. Ignorar la paginación en datasets grandes. Facebook Insights pagina resultados cuando se solicitan datos con muchos desgloses (ej., métricas a nivel de publicación por país/edad/género). No seguir paging.next URLs y en su lugar volver a solicitar el dataset completo repetidamente multiplica el volumen de llamadas y golpea límites de tasa innecesariamente. Fuente: Documentos de paginación de Meta Graph API — developers.facebook.com/docs/graph-api/results. Implementa paginación basada en cursor en tu lógica de requests.
3. Solicitar granularidad excesiva sin propósito. Pedir insights a nivel de publicación con desgloses demográficos completos para análisis histórico genera volúmenes masivos de llamadas. Cada dimensión de desglose adicional multiplica el número de llamadas a la API requeridas. Fuente: Mejores prácticas de Meta Insights API — developers.facebook.com/docs/graph-api/insights-api. Solicita solo las métricas y dimensiones que realmente necesitas para tu análisis.
Ambos comportamientos activan el limitado de tasa. Si quieres usar ChatGPT para Facebook Insights de forma segura, mantente dentro de la cuota, haz batching de tus requests, y pagina adecuadamente.
El protocolo de escalado de 5 reglas
Basado en los límites de tasa y cuotas documentados de Facebook Insights y los comportamientos que realmente han causado limitación — no conjeturas:
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Haz batching de tus requests. La Facebook Graph API soporta batching de hasta 50 requests por llamada. Usa esto para mantenerte bien por debajo del límite de 200 llamadas/usuario/hora. Fuente: Documentos de requests de batch de Meta Graph API — developers.facebook.com/docs/graph-api/batch-requests. Ignorar esto agota la cuota y te deja sin datos por el resto de la hora.
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Respeta el límite duro de 200 llamadas/usuario/hora. Este es el límite de tasa documentado para acceso a Insights API. Diseña tus extracciones de datos para mantenerte por debajo del 80% de este umbral para dejar margen para reintentos. Fuente: Documentos de límite de tasa de Meta Graph API — developers.facebook.com/docs/graph-api/overview/rate-limiting. El MCP de Porter hace cumplir esto automáticamente con cola de requests por cuenta.
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Usa cursores de paginación, no bucles de reintento basados en offset. Facebook Insights usa paginación basada en cursor. Sigue las
paging.nextURLs exactamente como se proporcionan en lugar de construir tus propios parámetros de offset. Fuente: Documentos de paginación de Meta Graph API — developers.facebook.com/docs/graph-api/results. Volver a solicitar desde offset cero repetidamente es un camino rápido al agotamiento de cuota. -
Solicita solo las métricas que necesitas. La Insights API cobra llamadas por métrica solicitada. Extraer más de 50 métricas cuando solo necesitas 5 multiplica tu volumen de llamadas 10x sin beneficio. Fuente: Referencia de Meta Insights API — developers.facebook.com/docs/graph-api/reference/insights. El MCP de Porter usa por defecto solo métricas esenciales, con opción de suscripción para sets extendidos.
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Cachea y respeta las ventanas de frescura de datos. Los datos de Facebook Insights tienen un retraso de frescura conocido de 5-20 minutos para métricas de página y hasta varias horas para algunas métricas a nivel de publicación. Hacer polling más frecuentemente que cada 15 minutos agota la cuota sin mejorar la calidad de datos. Fuente: Mejores prácticas de Meta Insights API — developers.facebook.com/docs/graph-api/insights-api. El MCP de Porter cachea respuestas y respeta las ventanas de frescura de la plataforma.
Lo que el MCP de Porter hace diferente: hace cumplir estos límites de tasa y salvaguardas a nivel de plataforma. Porter hace batching de requests automáticamente usando el endpoint de batch de Graph API, encola requests por cuenta para mantenerse por debajo del umbral de 200 llamadas/usuario/hora, implementa paginación basada en cursor siguiendo, y cachea respuestas para respetar las ventanas de frescura de datos de Facebook. Ese es el comportamiento que los sistemas automatizados de Meta manejan con gracia — ven requests de solo lectura bien espaciados, en batch, bien dentro de la cuota, que es exactamente lo que su límite de tasa está diseñado para permitir.
Preguntas frecuentes
¿Listo para chatear con tu Facebook Insights?
Abre ChatGPT, agrega el conector de Porter y haz tu primera pregunta. Si aún no tienes Porter, empieza una prueba gratis y conecta tu cuenta de Facebook Insights — estarás chateando con tus campañas en menos de cinco minutos.
rocket_launch Empieza tu prueba gratis de Porteropen_in_new Abre ChatGPT