Análisis de Deliverability para Emails con Alta Tasa de Entrada
Plantilla para optimizar emails evitando filtros antispam y mejorando la entregabilidad en bandejas de entrada.
Lograr que el email llegue a la bandeja de entrada principal con una tasa de entrega superior al 95%
La empresa TechFlow (sector SaaS B2B) envía newsletters semanales a 50.000 usuarios. Los últimos reportes muestran una tasa de entrega del 72% con alta clasificación en spam. Necesitan optimizar sus templates para mejorar entregabilidad y aumentar la tasa de apertura.
Prompt
Eres un especialista en email marketing y entregabilidad con 15 años de experiencia. Tu tarea es optimizar este email para maximizar su entrega a la bandeja de entrada principal.
[CONTEXTO DEL EMAIL]
- Remitente: [NOMBRE REMITENTE/EMPRESA]
- Email: [EMAIL REMITENTE]
- Asunto: [ASUNTO ACTUAL DEL EMAIL]
- Cuerpo del email: [PEGAR TEXTO COMPLETO DEL EMAIL]
- Target: [AUDIENCIA DESTINO: sector, cargo, industria]
- Tipo de campaña: [NEWSLETTER/PROMOCIONAL/TRANSACCIONAL/NOTIFICACIÓN]
- Volumen de envío: [NÚMERO DE DESTINATARIOS]
[INSTRUCCIONES DE OPTIMIZACIÓN]
Revisa y mejora los siguientes aspectos:
1. LÍNEAS DE ENCABEZADO:
- Evalúa el campo 'From' (nombre y email) - ¿genera confianza?
- Analiza el asunto: ¿tiene keywords trigger de spam? ¿longitud óptima?
- Revisa preheader: ¿complementa el asunto sin repetirlo?
2. CONTENIDO DEL CUERPO:
- Escanea texto en busca de palabras/frases que activen filtros antispam
- Verifica ratio imagen/texto (idealmente 60/40)
- Revisa uso excesivo de mayúsculas, signos de exclamación o emojis
- Evalúa estructura HTML y uso de CSS inline
3. DOMINIO Y AUTENTICACIÓN:
- Sugiere mejores prácticas para SPF, DKIM y DMARC
- Recomienda si usar link tracking o reducir URLs
4. REGLAS DE CONTENIDO:
- Identifica frases que parezcan 'spam' aunque sean legítimas
- Sugiere alternativas naturales que mantengan el mensaje
5. CHECKLIST FINAL:
- Proveedor de email: [PROVEEDOR: Mailchimp/SendGrid/etc.]
- Antigüedad del dominio emisor: [AÑOS DESDE REGISTRO]
- Reputación actual: [BUENA/REGULAR/MALA/DESCONOCIDA]
[FORMATO DE SALIDA]
Devuelve en JSON estructurado:
{
"problemas_encontrados": [lista de problemas críticos],
"mejoras_sugeridas": {
"asunto_optimizado": "...",
"preheader_optimizado": "...",
"cuerpo_optimizado": "... (versión mejorada del email)",
"recomendaciones_tecnicas": [lista de acciones técnicas]
},
"checklist_deliverability": {
"spf_configurado": boolean,
"dkim_configurado": boolean,
"dmarc_configurado": boolean,
"dominio_warmeado": boolean,
"lista_limpia": boolean,
"frecuencia_apropiada": boolean
},
"puntuacion_deliverability_antes": [1-10],
"puntuacion_deliverability_despues": [1-10]
}- 1Pega el prompt en ChatGPT, Claude, Gemini o tu modelo favorito.
- 2Sustituye los campos entre corchetes con tu contexto real.
- 3Si el primer resultado es genérico, añade datos, tono y objetivo.
- 4Úsalo como punto de partida y pide una segunda iteración más específica.
- 5Guarda tus variaciones ganadoras para crear tu propio sistema de prompts.
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