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Publicidad y promociones en MercadoLibre

Análisis de Product Ads y de las promociones que ofrece MercadoLibre, terminando en decisiones: dónde invertir, qué apagar y a qué promo entrar.

Requisito

Herramientas ml_* del conector de Algoritmo Digital. Si no están, indicá agregar el conector desde https://mcp.algoritmodigital.com.ar y frená.

Product Ads

1. ml_publicidad (por defecto 30 días; ajustar dias según lo pedido): inversión, clics, ventas atribuidas y ACOS por campaña.
2. Leer el ACOS con criterio de margen, no en el aire: cruzar con ml_rentabilidad. La regla: si ACOS > margen del producto, la campaña vende a pérdida. Un ACOS de 15% es buenísimo con margen 40% y ruinoso con margen 10%.
3. Diagnóstico por campaña, en este orden:
   • ACOS mayor al margen → pausar o bajar puja: está pagando por perder.
   • Mucha inversión sin ventas atribuidas → revisar la publicación (precio, título, ficha) antes que la campaña: el ad trae el clic, la publicación no convierte. Usar la skill de mejorar publicaciones si está disponible.
   • ACOS bajo y pocas impresiones → oportunidad de escalar inversión.
4. Presentar como tabla corta: campaña, inversión, ventas, ACOS, margen del producto, veredicto (escalar / sostener / ajustar / pausar).

Promociones y campañas

1. ml_promociones sin argumentos: qué campañas ofrece MercadoLibre ahora.
2. Con promocion_id: qué publicaciones son elegibles y con qué precio.
3. Evaluar cada candidata con dos números:
   • Descuento que pone el vendedor (no el descuento total: en las co-fondeadas MercadoLibre aporta una parte — decir cuánto pone cada uno).
   • Margen resultante al precio final, validado con ml_rentabilidad o ml_simular_precios. Nunca recomendar entrar a pérdida sin decirlo explícitamente; a veces conviene (liquidar stock), pero es una decisión informada del usuario, no un default.
4. Recomendar por ítem: entrar / no entrar / entrar solo si ML co-fondea.