Monthly Content Report — Correlación contenido → tráfico → ventas

Genera un informe mensual que cruza:

1. Posts de X publicados en el período (via bird CLI)
2. Tráfico a /cursos/expert/ai en Umami (pageviews diarios)
3. Ventas de AI Expert registradas en Google Sheets

El objetivo es entender qué contenido genera tráfico y conversiones reales.

Configuración requerida

Fichero ~/.config/skills/config.json bajo clave monthly_content_report:

{
  "monthly_content_report": {
    "umami_url": "<your-umami-url>",
    "umami_user": "<umami-username>",
    "umami_pass": "<umami-password>",
    "umami_website_id": "<umami-website-id>",
    "umami_path": "<path-to-track>",
    "thrivecart_api_key": "<api_key>",
    "thrivecart_product_id": 0
  }
}

Fuentes de datos

1. Posts de X (bird CLI)

bird timeline --count 200 --since YYYY-MM-DD --until YYYY-MM-DD

Filtrar solo posts propios (no RTs), obtener: fecha, texto, likes, RTs, replies, impresiones.

2. Tráfico Umami

Script: scripts/umami-pageviews.js

node scripts/umami-pageviews.js --start YYYY-MM-DD --end YYYY-MM-DD

Autenticación: POST /api/auth/login → JWT Pageviews: GET /api/websites/{id}/pageviews?startAt=&endAt=&unit=day&timezone=Europe/Madrid&path=eq.%2Fcursos%2Fexpert%2Fai

Salida: array [{date, pageviews, sessions}]

3. Ventas (ThriveCart API)

Script: scripts/thrivecart-sales.js

node scripts/thrivecart-sales.js --start YYYY-MM-DD --end YYYY-MM-DD --json

• Producto AI Expert: ID 9
• Filtrar transaction_type == "charge" → primera compra (único o primer plazo)
• Ignorar rebill (plazos posteriores) y failed
• Campo related_to_recur: true indica pago a plazos
• Campos útiles: date, customer.email, customer.name, amount_str, item_pricing_option_name

Workflow del agente

1. Determinar período: por defecto el mes anterior completo. Preguntar si quiere otro rango.

2. Obtener datos en paralelo:

   • Posts de X del período
   • Pageviews diarios de Umami
   • Ventas del período del Sheet

3. Correlacionar:

   • Para cada día con ventas: ¿qué posts se publicaron ese día o los 2-3 días anteriores?
   • Para cada post: ¿cuánto subió el tráfico el día de publicación y los siguientes?
   • Calcular correlación entre engagement de posts y picos de tráfico
   • Identificar posts publicados dentro de los 7 días previos a cada venta

4. Generar informe con estructura:

   Copy

   ## Resumen mes [MES YYYY]
   - Total ventas: X (€ total)
   - Total visitas /cursos/expert/ai: X
   - Posts publicados: X
   - Conversión estimada: X%
   
   ## Posts con mayor impacto en tráfico
   [tabla: fecha | texto (100 chars) | likes | RTs | pico tráfico siguiente día | variación %]
   
   ## Días de venta y contenido previo
   [para cada venta: fecha venta, posts publicados en los 7 días anteriores]
   
   ## Top posts del mes (por engagement)
   [top 5 por likes+RTs]
   
   ## Insights y recomendaciones
   [qué temáticas/formatos correlacionan mejor con ventas]
   

5. Guardar en ~/Documents/aipal/reports/monthly-content-report/YYYY-MM.md

6. Enviar resumen compacto por Telegram

Registro en el vault (paso final obligatorio)

Después de guardar el informe completo en ~/Documents/aipal/reports/monthly-content-report/YYYY-MM.md, añadir una entrada al fichero ~/Documents/aipal/10-areas/contenido/learnings.md. Si el fichero no existe, crearlo.

Formato del bloque a añadir (append, nunca truncar):

## YYYY-MM — Informe mensual

- **Ventas**: X unidades / €X.XXX
- **Visitas /cursos/expert/ai**: X pageviews
- **Posts publicados**: X
- **Top posts por correlación con ventas**: [títulos o fragmentos]
- **Patrón detectado**: [breve descripción del patrón contenido→ventas más claro del mes]
- **Temáticas con mejor rendimiento**: [lista]
- **Temáticas con peor rendimiento**: [lista]
- **Informe completo**: `reports/monthly-content-report/YYYY-MM.md`

Este registro permite que futuras sesiones (y otras skills como weekly-newsletter) conozcan qué contenido convierte sin necesidad de releer el informe completo.

Notas importantes

• Umami auth con path=eq.%2Fcursos%2Fexpert%2Fai (formato URL de Umami v2+, NO url= ni filters=)
• Solo contar primera compra en ventas a plazos
• Los posts de X via bird son solo los propios, no RTs ni respuestas
• Correlación no es causalidad: señalar posibles relaciones, no afirmarlas

Scripts auxiliares

• scripts/umami-pageviews.js — Obtiene pageviews de Umami por día
• scripts/correlate.js — Cruza datos y genera tabla de correlación

Ejecución manual

# Informe del mes anterior
node scripts/monthly-report.js

# Informe de un mes específico
node scripts/monthly-report.js --month 2026-01