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Forecast Reporting

Usar Codex para convertir forecast de Google Ad Manager en decisiones de campaña

Codex funciona mejor con un contrato claro: la pregunta forecast, las dimensions de agrupación y las metrics que definen riesgo de sell-through.

OA
OrbiAds Engineering
Publicado el 9 de junio de 2026 · Lectura 7 min

Plantea el forecast como una decisión

Un forecast solo es útil si responde una decisión de campaña: ¿podemos vender este paquete, debemos ampliar targeting o falta inventario?

En reporting de Google Ad Manager, las vistas Future Sell-Through e inventory ayudan a estimar capacidad y presión. Codex puede preparar la request MCP, comparar escenarios y explicar el trade-off sin tocar objetos de trafficking activos.

  • Define la pregunta comercial antes de elegir campos.
  • Usa dimensions estables como date, ad unit, device category, country e inventory size cuando esté disponible.
  • Separa el forecast de cualquier booking hasta que un humano confirme el escenario.

Dale a Codex una checklist de campos

Codex no debe adivinar campos de reporting de memoria. Pídele que inspeccione primero la referencia de dimensions y metrics, y luego construya la request MCP con nombres válidos.

Prompt fuerte: "Revisa las dimensions disponibles para Future Sell-Through y crea una vista forecast por ad unit, date y device category. Devuelve capacidad disponible, presión sell-through y principales restricciones."

  • Usa get_report_dimensions para evitar nombres inválidos.
  • Usa get_report_metrics antes de añadir metrics de capacidad o sell-through.
  • Pide a Codex la lista final de campos antes de ejecutar un informe costoso.

Compara escenarios, no un informe estático

El forecast se vuelve operativo cuando Codex compara dos o tres escenarios: targeting amplio, targeting por country restringido y paquete premium de ad unit, por ejemplo.

El resultado debe ser una tabla con capacidad, nivel de riesgo y recomendación. Si la señal es débil o las dimensions son demasiado amplias, Codex debe decirlo en lugar de sobreinterpretar datos ruidosos.

  • Compara escenarios sobre el mismo rango de fechas.
  • Mantén dimensions consistentes para que los cambios reflejen el escenario y no la query.
  • Archiva el report ID y el prompt para reproducir el forecast antes del booking.