Un hilo de r/DigitalMarketing preguntó cómo las agencias mantienen distintas las voces de las marcas de los clientes cuando los LLM están al tanto. Esto sigue el enfoque de huella digital por cliente + referencia en vivo de Scavio.
Requisitos previos
- Clave API de LLM (Claude, GPT, Gemini)
- Clave API de Scavio
- 10-100 artefactos de muestra por cliente (publicaciones, correos electrónicos, transcripciones)
- 1 hora por cliente para construir la huella dactilar
Guia paso a paso
Paso 1: Recopile entre 50 y 100 artefactos de muestra por cliente
Publicaciones reales, correos electrónicos, transcripciones.
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// ./brand-voices/<client-slug>/<sample-1.md>, sample-2.md, ...Paso 2: Generar la huella digital de voz mediante análisis LLM
Entregable de una página.
Text
// LLM prompt:
// Analyze the attached samples. Output a fingerprint:
// - Sentence length range (median, p90)
// - Vocabulary preferences (3-5 words/phrases used 3+ times)
// - Don't-use list
// - Signature openers and closers
// - Tone descriptors with evidence samplesPaso 3: Guardar la huella digital como YAML/MD de 1 página por cliente
Controlado por versión.
// brand-voices/client-x.yaml: { sentence_length_median: 12, vocab_preferences: [...], dont_use: [...], signature_open: ..., signature_close: ..., tone_adjs: [...] }Paso 4: Tarea por contenido: Scavio recupera muestras recientes en vivo
No almacenado en caché del último mes.
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// site:instagram.com/CLIENT (recent captions)
// site:linkedin.com/in/CLIENT (recent posts)
// site:CLIENT.com/blog (latest articles)Paso 5: Redacte con huellas dactilares + muestras vivas en el mensaje LLM
Anclaje tanto estático como dinámico.
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// LLM prompt:
// Write a post for <client> using the fingerprint AND matching the tone of these 3 recent samples:
// Fingerprint: <YAML>
// Recent samples: <Scavio top-3>
// Brief: <today's content brief>Paso 6: Control de calidad: coteje 1 de 5 con la huella digital
Comprobación de cordura manual.
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// Quick checklist: signature opener? sentence length OK? tone adjectives match? any forbidden vocabulary?Ejemplo en Python
Python
# Per-client-month: 30 posts × 1 LLM + 1 Scavio reference = ~$1-3. Setup: 1-2h per client to build fingerprint.Ejemplo en JavaScript
JavaScript
// Same in TS.Salida esperada
JSON
Distinct, recognizable per-client posts that don't drift to default LLM tone. Fingerprint is auditable code; recent-samples grounding catches voice drift over months.