«Yellow Web» comparó cinco servicios de espionaje publicitario con un agente de IA: revisamos las cifras de Spytrend

En resumen: en agosto de 2026, «Yellow Web» comparó cinco servicios que recopilan anuncios de redes sociales y permiten buscarlos. Todos recibieron la misma tarea: encontrar anuncios de iGaming —casinos online, apuestas y loterías— dirigidos a España el 1 de agosto y durante la semana del 26 de julio al 1 de agosto; descargar los primeros 100 anuncios de cada periodo y comparar lo que entregaban Spytrend, Tyver, AdWall, Gamler y MTWSPY. La tarea la ejecutó un agente de IA. El autor publicó las herramientas, así que la prueba se puede repetir. Prueba original: «Cinco servicios de espionaje publicitario vistos por un agente de IA».

Somos el equipo de Spytrend, uno de los cinco servicios evaluados. Tomamos las mismas muestras de anuncios, repetimos la búsqueda y mostramos los dos recorridos: el del agente en la prueba y el que se obtiene con los filtros habituales del servicio. Confirmamos algunas cifras tal cual. Otras diferencias se explican por la forma en que el agente consultó la base, no por su tamaño. Para quien busca anuncios con IA, la conclusión principal es esta: el resultado depende de cómo se conecta el agente a los datos, no del modelo. El script y las dos exportaciones están disponibles para comprobarlo.

Gennadi, CEO de Spytrend · publicado el 12 de septiembre de 2026 · revisión basada en las fichas del autor, los registros del servidor y una nueva recopilación

A quiénes compararon

• Spytrend (nosotros): plataforma de inteligencia competitiva sobre publicidad de Facebook y TikTok; alrededor de 1,8 mil millones de anuncios, alrededor de 280 millones nuevos al mes, clasificación en 33 categorías y 342 subcategorías, y conexión oficial para agentes de IA. El plan Pro cuesta 79 USD al mes.
• Tyver: servicio de espionaje publicitario que clasifica los anuncios en varias verticales amplias y permite ordenar los resultados por visualizaciones; entregó 11 497 anuncios para la semana de la prueba.
• AdWall: servicio de espionaje publicitario con acceso gratuito durante 30 días; entregó 16 369 anuncios en una semana. De los primeros 100 archivos, 73 no eran pertinentes.
• Gamler: servicio especializado con clasificador propio y contador de relanzamientos; fue el único sin anuncios irrelevantes en la prueba, aunque entregó un volumen bastante menor.
• MTWSPY: servicio especializado con clasificador propio y ordenación por visualizaciones; el 13 % de sus resultados semanales no correspondía a la búsqueda. Las descripciones de los servicios se contrastaron con sus sitios web a septiembre de 2026 (Tyver, AdWall, Gamler, MTWSPY); las cifras proceden de la prueba de Yellow Web (agosto de 2026).

Quién es quién en este análisis

• Autor: la persona de «Yellow Web» que diseñó y realizó la prueba.
• Agente: el agente de IA al que el autor encargó la búsqueda. El programa consultó los cinco servicios y reunió los resultados.
• Capa intermedia: la herramienta de línea de comandos creada por el autor para convertir las órdenes del agente en consultas a los servicios. Lo que esa capa no transmitía, el agente no podía verlo.
• Medición: las cifras obtenidas por el agente durante la prueba.
• Nueva ejecución: la misma búsqueda, repetida por nosotros sobre los mismos datos con la configuración habitual del servicio.
• Configuración habitual: el funcionamiento del servicio con los filtros que quedaron desactivados en la prueba.
• Fichas del autor: las muestras de anuncios que descargó el agente. Trabajamos exactamente con ellas para poder comparar las cifras.

Cómo hicimos la revisión

Una medición sirve si se puede reproducir. Repetimos la búsqueda con las mismas fichas del autor. Cuando las condiciones coincidían, conservamos sus cifras; cuando diferían de la configuración habitual, mostramos los dos resultados e indicamos qué cambió. Cada punto sigue el mismo orden: qué mostró la medición, por qué ocurrió y qué arrojó la nueva ejecución.

Lo que esta revisión no demuestra.

• La prueba comparó los primeros 100 resultados: representan el 3,2 % del volumen diario y el 0,4 % del semanal de nuestra base. No permiten calcular cuánto se solapan las bases completas.
• El autor midió la proporción de anuncios pertinentes sobre 100 fichas. Aplicar esa proporción a todo el volumen produce una estimación.

Resumen

Tres de las seis discrepancias se explican por la forma en que el agente consultó el servicio, no por el contenido de la base. Confirmamos el consumo de cuota; la matriz de la propia prueba también favorece a Spytrend en funciones de búsqueda.

• Volumen de resultados. El agente obtuvo de Spytrend 996 anuncios del 1 de agosto y 9 526 de la semana. En la base había 3 112 y 24 985 para la misma consulta. → más detalles
• Duplicados. La prueba no activó el filtro de anuncios únicos, que agrupa en una fila todas las copias de una misma creatividad —la imagen o el vídeo del anuncio—. Sin él, entre las 100 fichas quedaron 55 archivos distintos. Con él, los mismos datos dan 100 creatividades distintas de 100. → más detalles
• Conexión del agente de IA. En la prueba, nuestro servidor MCP —Model Context Protocol, la vía oficial para conectar directamente un agente de IA al servicio— registró 0 llamadas correctas de 8 y una respuesta de 179 segundos. Nuestros registros de la misma sesión del autor, el 3 de agosto, muestran 43 llamadas correctas de 43, cero errores y una media de 1,6 segundos. La diferencia vino de la capa intermedia del autor, que iniciaba una sesión nueva del agente por cada consulta. → más detalles
• Funciones de búsqueda. En la prueba de Yellow Web (agosto de 2026), solo Spytrend figura con búsqueda por similitud visual de la creatividad y por píxel de Facebook —el código de seguimiento que instala el anunciante en su sitio—; la tabla comparativa de la prueba no incluye búsqueda por fragmento de un enlace de tracking ni por la red de un webmaster, con todos sus dominios, páginas y píxeles. → más detalles
• Coste de la prueba. La prueba consumió 201 tokens. Son unidades internas de la cuota de Spytrend, no tokens de un modelo de lenguaje. Frente a los 40 000 del plan Pro al mes, equivalen al medio por ciento. → más detalles
• Filtro geográfico. Casi tres cuartas partes de los resultados para España eran multigeo: anuncios dirigidos a varios países, entre ellos España. El agente los consideró errores, aunque estaban correctamente incluidos por el filtro. En los resultados recientes del mismo segmento no hay errores de ese tipo.

Gracias al autor de «Yellow Web» por la prueba detallada y las herramientas abiertas. A continuación están los ocho puntos: qué se midió, por qué salió así y qué muestra la nueva ejecución con la configuración habitual.

Cinco conclusiones principales de la prueba y lo que mostró la revisión

Ocho puntos discutibles de la prueba y lo que mostró la revisión

Cómo se hizo la prueba y qué acertó su método

Comparar públicamente cinco servicios con una misma tarea es poco habitual. Además, esta prueba está mejor planteada que muchas reseñas del sector.

El procedimiento fue el siguiente: la misma búsqueda de anuncios de iGaming para España en los cinco servicios, con dos periodos —el 1 de agosto y la semana del 26 de julio al 1 de agosto—. El agente tomó las primeras 100 fichas de cada servicio y periodo, descargó los archivos multimedia, vio completos los anuncios dudosos para decidir si eran pertinentes y contó coincidencias entre servicios mediante dos tipos de hash. Estos son los aciertos del método:

• Dos hashes en lugar de uno. Las coincidencias se calcularon con SHA-256, una suma de verificación del archivo, y también con PDQ y vPDQ, hashes perceptuales de imagen y vídeo. El segundo paso detecta copias comprimidas o recortadas que una comparación de bytes pasaría por alto.
• Recuentos separados. Se contaron por separado las fichas, los archivos descargados y las versiones visuales de una misma creatividad. Así pudo verse que «100 fichas» y «100 creatividades» son cifras distintas.
• El agente vio completos los vídeos dudosos. La pertinencia se comprobó mirando el contenido, no por el nombre del archivo ni por el texto del anuncio. El agente clasificó cada archivo único como pertinente, irrelevante o dudoso. En nuestra muestra semanal de 100 hubo cuatro archivos irrelevantes: ese es el 4 %, resultado de la revisión y no de una impresión visual.
• Herramientas abiertas y alcance claro. El autor publicó su capa intermedia y escribió expresamente que no hay un ganador universal en esta prueba. El planteamiento permite comparar: misma consulta, mismas fechas y mismo país para los cinco. Por eso pudimos recalcularlo. El nuevo cálculo ofrece una imagen distinta de la tabla final de la prueba.

Qué se confirmó

Qué se confirmó en la prueba

Empecemos por los resultados que repetimos y dieron las mismas cifras. No son salvedades antes de las objeciones: son resultados reproducibles.

• Anuncios multigeo. Un anuncio suele dirigirse a varios países a la vez, y España puede ser uno de ellos. El agente del autor clasificó esas fichas como ajenas a España. En los resultados actuales del mismo segmento no hay errores de ese tipo.
• 55 archivos distintos de 100 con la ordenación por visualizaciones usada por el agente. Con las fichas del autor obtuvimos los mismos 55 para la semana y 87 para el día. La prueba no activó el filtro de anuncios únicos.
• La prueba consumió más cuota. Fueron 201 unidades frente a 42 en Tyver. En aquel momento se cobraba la descarga de archivos multimedia, y el agente descargó 200.
• Hay resultados irrelevantes. El 4 % de las fichas semanales no correspondía a la búsqueda, según la clasificación de la prueba. El agente del autor revisó cada archivo.
• MCP falló a través de la capa intermedia creada por el autor. Hubo ocho llamadas y ocho errores. En el punto 6 mostramos qué registró el servidor durante esa sesión.

1. Filtros y búsqueda

Dos ausencias de la matriz eran errores, y Spytrend ya tenía los filtros señalados como exclusivos de otros servicios: de una creatividad a la red del webmaster

De la prueba de «Yellow Web»

«Los nombres de los filtros a veces crean una falsa sensación de estándar. La categoría de Spytrend, la vertical de Tyver y el nicho de Gamler y MTWSPY se basan en clasificadores propios».

La matriz marca cinco ausencias en Spytrend. El autor destaca el cloaking, los relanzamientos y la separación entre casino y apuestas como funciones de otros servicios.

Fragmento del artículo de «Yellow Web» · abrir el original

Qué mostró la medición. La tabla comparativa de funciones deja cinco casillas vacías para Spytrend: última actividad, App ID y tienda, sexo y edad, impresiones / alcance / visualizaciones, y formularios de captación. En cambio, el cloaking, los relanzamientos y la separación entre casino y apuestas, presentados como filtros exclusivos de otros servicios, ya estaban en Spytrend durante la prueba con otros nombres. Para las páginas ocultas están la pestaña «Cloaked» y el filtro de anuncios ocultos; para los relanzamientos, el botón que muestra las creatividades más relanzadas y el contador de la ficha. Casino y apuestas se buscan por separado mediante ocho subcategorías.

Por qué ocurrió. Dos de las cinco casillas se marcaron por error: el filtro de última actividad existía durante la prueba, igual que la búsqueda de aplicaciones. Esta tiene un campo para App ID, nombre o enlace y, al lado, un selector de tienda. El agente no los vio por la misma razón por la que no encontró el filtro de anuncios únicos: el servidor entrega el esquema de filtros, pero la capa intermedia no transmitió esa información. No ofrecemos filtros de sexo, edad ni impresiones: Facebook estima los dos primeros y no entrega las impresiones de la publicidad comercial. Tampoco existe un filtro de anuncios con formularios de captación; esa ausencia sí es correcta. Las ocho subcategorías de casino y apuestas son Online Casino Slots, Sportsbook, Crash and Plinko, Poker, Lottery, Esports Betting, Fantasy Sports y State Restricted Operators.

Qué señaló el autor y qué faltó en la matriz. El estudio sí menciona la búsqueda por similitud visual de la creatividad y por píxel de Facebook, como muestra también el gráfico. Otras dos funciones ni siquiera aparecen en la matriz: buscar por un fragmento del enlace de tracking y pasar de una creatividad a la red del webmaster, con los dominios, píxeles y páginas de Facebook desde las que anuncia el mismo actor. Esa parte del trabajo del media buyer quedó fuera de la tabla.

Qué sigue igual. En Spytrend no se puede filtrar por sexo, edad ni rango de impresiones. Los datos de impresiones de la publicidad comercial plantean otro problema, que tratamos en el punto 4.

Novedad de septiembre

La página real detrás del cloaking se puede descubrir por $1

Antes, el cloaking dejaba una barrera: se veía la landing blanca —la página a la que lleva el anuncio—, pero no lo que el competidor mostraba realmente detrás. Ahora hay un botón en la ficha de la creatividad, dentro de «Anuncios». Spytrend accede a la versión oculta, recorre el funnel hasta el final con todas sus redirecciones, instala y abre la aplicación si conduce a una PWA o un APK —una aplicación web o un archivo de instalación de Android— y obtiene la marca del operador, sea un casino, una casa de apuestas u otro negocio.

La cuenta recibe un informe de toda la secuencia: capturas de cada paso, el destino y el resultado. La landing se puede descargar en un solo archivo comprimido. Qué hacer después con las páginas de destino de la competencia se explica en el análisis de sitios web y páginas de destino de Spytrend. Cuesta $1 por ejecución en cualquier plan. Si no funciona, te devolvemos el dinero.

Qué mostró la nueva ejecución

Qué mostró la nueva ejecuciónEn la prueba de Yellow Web (agosto de 2026), solo Spytrend figura con búsqueda por similitud visual de la creatividad y por píxel de Facebook; la matriz de la prueba no incluye búsqueda por fragmento de un enlace de tracking ni por la red de un webmaster. Tres de las cinco funciones marcadas como ausentes ya estaban en Spytrend durante la prueba con otros nombres. En septiembre se añadió la identificación de la marca detrás del cloaking por $1 por ejecución en cualquier plan.

2. Volumen de la base

Los 996 anuncios eran la muestra del agente, no el tamaño de la base: había 3 112 para esa misma fecha

De la prueba de «Yellow Web»

«Spytrend, Tyver y AdWall tuvieron bastante más anuncios. Pero una cifra grande, por sí sola, dice poco sobre la calidad».

En el gráfico: Spytrend, 996 el 1 de agosto y 9 526 durante la semana.

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Qué mostró la medición. El agente obtuvo de Spytrend 996 anuncios el 01/08/2026 y 9 526 durante la semana del 26/07 al 01/08/2026.

Por qué ocurrió. En el momento de la prueba, la base contenía 3 112 y 24 985 anuncios para la misma consulta. La diferencia está en cómo se hizo la extracción: se detuvo tras 100 fichas por periodo. Los registros de nuestro servidor no muestran errores, rechazos ni una cuota agotada en esas consultas.

Nueva ejecución. Seguimos incorporando anuncios de fechas anteriores: al descubrir otra página de Facebook, un dominio o una red de webmasters, añadimos sus anuncios a los resultados. Por eso una semana pasada puede seguir creciendo un mes después. En la medición del 11 de septiembre de 2026, la base contenía 4 072 anuncios del 1 de agosto y 29 150 de aquella semana.

Qué aporta al trabajo diario. Si hace un mes encontró una combinación que funcionaba —creatividad, página y dominio—, vuelva a consultarla. Para las mismas fechas pueden aparecer otros anuncios y relaciones de esa combinación, y podrá ver cómo se lanzó y escaló.

Qué mostró la nueva ejecución

El agente obtuvo 996 anuncios de un día; en la base había 3 112 para esa misma fecha. La extracción se había detenido tras 100 fichas por periodo.

3. Pertinencia de los resultados

El 96 % de los resultados semanales de Spytrend correspondía a iGaming: lo midió el propio autor

De la prueba de «Yellow Web»

«Las muestras diarias de Spytrend y MTWSPY también salieron limpias. En la semana, MTWSPY tuvo un 13 % de resultados irrelevantes y Spytrend, un 4 %».

«En Tyver, la calidad depende mucho del periodo y la ordenación. En un día, solo el 3 % fue irrelevante; en la semana, el 44 %». «AdWall entregó 73 archivos irrelevantes de 100».

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Qué mostró la medición. El autor comprobó qué proporción de fichas correspondía realmente a iGaming. Su agente clasificó cada archivo único como pertinente, irrelevante o dudoso y vio completos los vídeos dudosos. En nuestra muestra semanal, el 4 % era irrelevante; la muestra diaria no contenía resultados irrelevantes.

Qué implica. Cuantos menos resultados irrelevantes haya, más tiempo queda para analizar creatividades. Apliquemos la proporción de fichas pertinentes de la muestra del autor al volumen de anuncios para estimar cuántos corresponden a iGaming en cada servicio.

El agente detuvo la extracción de MTWSPY tras más de 500 fichas para no agotar la cuota. Sus 435 anuncios se calcularon sobre esa muestra, no sobre toda la base.

Cómo lo calculamos. Aplicamos el 27 % de pertinencia a las 16 369 fichas de AdWall y el 56 % a las 11 497 de Tyver. Ambos volúmenes proceden del gráfico del estudio de «Yellow Web»; no los recalculamos. En Gamler no se encontraron resultados irrelevantes, pero su volumen era un orden de magnitud menor. En la fecha de la prueba, Spytrend tenía 24 985 anuncios de esa semana; el 96 % da 23 986 pertinentes, una cifra comparable con las demás. El gráfico muestra también la nueva medición del 11 de septiembre de 2026: 29 150 anuncios y 27 984 pertinentes. Son estimaciones, no un recuento exhaustivo: la proporción se midió sobre 100 fichas y se aplicó al volumen completo. Solo una revisión de todos los anuncios daría la cifra exacta.

Qué mostró la nueva ejecución

El autor midió que el 96 % de los resultados semanales de Spytrend correspondía a iGaming. Aplicada esa proporción, el volumen estimado de anuncios pertinentes de la semana supera al de los otros cuatro servicios juntos.

4. Duplicados y anuncios únicos

Los duplicados dependían de la extracción: con el filtro de únicos salen 100 creatividades distintas de 100

De la prueba de «Yellow Web»

«Spytrend tuvo más duplicados en la semana: un archivo apareció en 28 fichas y, de 100, quedaron 55 archivos distintos».

La medición se hizo ordenando por visualizaciones: «Tyver, Spytrend y MTWSPY permiten ordenar los resultados por visualizaciones».

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Qué mostró la medición. Con las fichas del autor obtuvimos los mismos 55 archivos únicos para la semana y 87 para el día. El resultado se reproduce.

Por qué ocurrió. El agente ordenó por visualizaciones y no activó el filtro de únicos. Esa ordenación reunió anuncios de los días más antiguos de la semana. Para entonces, una creatividad se había relanzado desde distintas páginas de Facebook y ocupaba 28 de las 100 fichas.

Análisis del equipo de Spytrend

Ordenar «por visualizaciones» no identifica las mejores creatividades de casino: faltan esos datos

En la documentación de Ad Library API de Facebook, el campo impressions está marcado como disponible solo para anuncios políticos y sobre temas de interés público. Incluso en ese caso se entrega por rangos, desde «menos de 1000» hasta «más de 1 millón». Puede comprobarse en la descripción oficial del nodo de anuncio de Facebook.

Para los anuncios europeos existe eu_total_reach, una estimación del alcance en Europa: cuántas personas vieron el anuncio durante toda su vida. Tampoco sirve para identificar por sí sola la mejor creatividad. Un anuncio que lleva más tiempo activo ha tenido más tiempo para acumular audiencia.

Además, Facebook cuenta cada lanzamiento por separado. Si una misma creatividad se publica desde cinco cuentas, para Facebook son cinco creatividades distintas, cada una con sus propias impresiones. No reconoce que la imagen es la misma.

Spytrend agrupa esos lanzamientos por la similitud de la propia imagen o el vídeo. Así se ve cuántas veces se ha relanzado realmente una creatividad. El contador no se reduce a un rango ni desaparece con el siguiente relanzamiento. Una creatividad que se relanza masivamente suele ser rentable; por eso el número de relanzamientos sirve como señal. El análisis de tendencias y relanzamientos de creatividades muestra cómo usarla.

Nueva ejecución, 11 de septiembre de 2026. El filtro de anuncios únicos, en la primera fila de filtros, agrupa todas las copias de una creatividad en una sola fila. Con las mismas fichas obtuvimos 100 creatividades distintas de 100, sin limpiar los resultados ni recalcular hashes por nuestra cuenta.

Los 88 del gráfico proceden de nuestra ejecución ordenada por fecha. Aparecen 88 archivos distintos tanto en el periodo diario como en el semanal porque, con esa ordenación, son los mismos 100 anuncios. Los 87 mencionados antes son otra medición: la muestra diaria del autor ordenada por visualizaciones.

Cómo funciona. Se comparan las imágenes y los vídeos, no los nombres de archivo ni los enlaces. Un relanzamiento, una compresión, un recorte o un cambio de subtítulos no impiden reconocer la misma creatividad. Junto a cada una aparece el número de anuncios en los que figura, para ver cuáles se relanzan más.

Una precisión más. Los anuncios repetidos no son basura. Que una creatividad ocupe 28 fichas indica que están escalando esa combinación: merece la pena examinar cómo la despliegan.

Qué mostró la nueva ejecución

Los duplicados se debían a que la extracción no activó el filtro de anuncios únicos. Con el filtro, 100 fichas dan 100 creatividades distintas. Ordenar publicidad comercial por impresiones no funciona: Facebook solo entrega esos datos para publicidad política.

5. Solapamiento de las bases

Se compararon los primeros 100 resultados, no las bases completas

De la prueba de «Yellow Web»

«Conté las coincidencias entre servicios primero con SHA-256 y después también con PDQ».

«Durante la semana, entre el 92 % y el 100 % de los archivos de cada fuente no aparecieron entre los primeros 100 de los demás servicios. Incluso Gamler y MTWSPY, con perfiles parecidos, solo coincidieron en siete archivos».

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Qué mostró la medición. Entre el 92 % y el 100 % de los archivos de cada servicio no apareció entre los primeros 100 de los demás. En nuestro caso, tras tener en cuenta los relanzamientos, fue el 98,1 %.

El indicador es el mismo para los cinco, así que no describe sus bases. Se calcula sobre 100 fichas sin considerar lo que hay detrás. Durante la semana de la prueba, Gamler reunió 849 anuncios pertinentes y nosotros, 23 986. Aun así, la proporción de archivos que no aparecían en otras muestras quedó para ambos dentro del mismo intervalo, del 92 % al 100 %. Un indicador que no distingue una base de 849 anuncios de otra de 23 986 refleja la ordenación de los resultados, no el contenido completo.

Cien fichas son una fracción del volumen. Representan el 3,2 % de los resultados del 1 de agosto y el 0,4 % de los de la semana. Dos bases pueden coincidir en la mitad de sus anuncios y mostrar primeros 100 distintos si usan otra ordenación predeterminada.

El autor acertó al añadir la comparación perceptual. SHA-256 no bastaba, así que incorporó PDQ y vPDQ para comparar imágenes y vídeos, no solo bytes. La herramienta mejora la comparación entre las muestras de 100, pero no convierte esas muestras en una comparación de bases completas.

También influye la versión del archivo. SHA-256 solo coincide si se descarga exactamente la misma versión. Una API puede entregar el original, una copia comprimida o una vista previa de un vídeo. La comparación perceptual detecta parte de esos casos, aunque un fotograma aislado y el vídeo completo no se comparan directamente.

Cómo medir el solapamiento de las bases. Hay que comparar los Library ID —los identificadores que Facebook asigna a los anuncios— sobre todos los resultados de un periodo, no sobre los primeros 100. Así se reconoce un mismo anuncio en dos servicios y se calcula la coincidencia sobre el volumen completo.

Conclusión de este punto

El intervalo del 92 % al 100 % fue el mismo para un servicio con 849 anuncios pertinentes en la semana y otro con 23 986. Mide lo que aparece entre los primeros resultados, no cuánto se solapan las bases. Para medir el solapamiento hay que usar Library ID y todos los resultados del periodo.

6. MCP en la práctica

Spytrend aparece dos veces en la tabla, pero ambas filas corresponden al mismo servidor: el registro muestra 43 llamadas correctas de 43

De la prueba de «Yellow Web»

«Spytrend MCP a través de un agente independiente: 0 de 8, 8 errores y un tiempo medio de respuesta de 178,96 s».

«Spytrend SDK con acceso directo a la API: 15 de 15, 0 errores y 1,69 s».

«Los problemas surgieron al trabajar con Spytrend por MCP. Primero falló la autorización; después, cada llamada iniciaba una sesión independiente del agente y tardaba unos tres minutos».

«Por cierto, acaban de actualizar MCP; probablemente el problema ya esté resuelto».

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Empecemos por la última cita. El autor planteó que el problema quizá ya estuviera resuelto. Los registros del servidor con sus fechas permiten comprobarlo.

Qué mostró la medición. La tabla tiene dos filas para Spytrend: «0 de 8» por MCP y «15 de 15» mediante un supuesto «SDK con acceso directo a la API».

Por qué ocurrió. Las dos filas corresponden al mismo servidor. Spytrend no tiene ni ha tenido un SDK independiente. La herramienta de la prueba accede a mcp.spytrend.com/mcp mediante OAuth2 client credentials, un sistema de autorización con un par de claves entregadas al agente. La fila del «SDK con acceso directo a la API», con 15 de 15 y 1,69 s, también mide MCP, llamado de otra manera.

La diferencia entre «0 de 8» y «15 de 15» está en la capa intermedia. El autor accedía a nuestros puntos de conexión mediante su herramienta de línea de comandos, que iniciaba una sesión nueva del agente por consulta. Los 178,96 s incluyen todo ese ciclo —inicio del agente, autorización, conexión y búsqueda—, no solo la respuesta de nuestro servidor.

43 de 43 llamadas correctas en la sesión del autor del 3 de agosto

1,608 s de respuesta media; mediana de 0,163 s

0 errores

Nueva ejecución. El registro del 3 de agosto muestra 43 llamadas correctas de 43, una media de 1,608 s, una mediana de 0,163 s y cero errores. No contiene respuestas cercanas a tres minutos. En las nuevas ejecuciones del 11 de septiembre de 2026 hicimos series de diez llamadas dentro de una sola sesión: las medianas fueron de 0,77 a 0,93 s, sin errores.

La pérdida más costosa fue otra. MCP no consiste solo en puntos de conexión. El servidor explica al agente con qué trabaja: le entrega el esquema de filtros, la lista actual de ordenaciones y las instrucciones de cada herramienta, incluidos los criterios de búsqueda y los interruptores disponibles. La capa intermedia conservó el acceso a los datos, pero perdió esas indicaciones.

Por eso el agente utilizó filtros que no convenían a esta tarea y no encontró el filtro de anuncios únicos. Ese filtro figura desde junio en la descripción de nuestra herramienta de búsqueda y agrupa las repeticiones con un solo valor. Así se explican los 55 archivos entre 100 del punto 4 y parte de las ausencias de la matriz del punto 1. El servidor podía ofrecer más; la capa intermedia no se lo pidió.

Qué cambió después de la prueba. El servidor ya no acepta en silencio una ordenación por impresiones. Rechaza la consulta, indica las alternativas y muestra un ejemplo: date —fecha—, most_popular —ranking de popularidad—, folder_added —adiciones a carpetas— y most_reused_creative —número de relanzamientos de la creatividad—. Un agente conectado directamente recibe esa orientación.

Qué mostró la nueva ejecución

En la sesión del autor del 3 de agosto hubo 43 llamadas correctas de 43, una media de 1,608 s y cero errores. Las dos filas de la tabla corresponden al mismo servidor; Spytrend no tiene un SDK independiente. La capa intermedia impidió que llegaran al agente las instrucciones del servidor, incluido el filtro de anuncios únicos.

7. Consumo de cuota

Toda la prueba costó 201 tokens: medio por ciento de la cuota mensual

De la prueba de «Yellow Web»

«Spytrend consumió la cuota sobre todo al descargar 200 archivos». El gasto fue de 201 unidades con el plan Pro de 79 USD al mes.

«Cada servicio contabiliza de otra manera las visualizaciones, las descargas y las solicitudes a la API, así que lamentablemente no se puede calcular aquí un precio comparable por 1000 fichas».

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Qué mostró la medición. La prueba consumió 201 tokens en Spytrend y 42 en Tyver. Aquí un token es una unidad interna de la cuota de Spytrend; no tiene relación con los tokens de los modelos de lenguaje.

Por qué no se comparan directamente. Cada servicio tiene precios y límites mensuales distintos. La misma cantidad de unidades puede representar otra proporción de la suscripción. La medida comparable es el porcentaje de la cuota mensual.

Qué porcentaje representa. La cuota mensual de Pro es de 40 000 tokens. La prueba usó 201, es decir, medio por ciento. Ese plan permitiría hacer una ejecución similar unas doscientas veces al mes.

Por qué se consumieron. En aquel momento, recorrer los metadatos era gratis y solo se cobraba la descarga de archivos multimedia. El agente descargó 200.

Qué cambió. La tarifa actual es distinta: se cobra por lo que se recibe.

Si una página devuelve menos resultados de los solicitados, los tokens sobrantes se devuelven automáticamente: si solicita veinte filas y aparecen doce, se cobran doce. La misma prueba costaría hoy unos 865 tokens, algo más del dos por ciento de la cuota mensual. El agente puede consultar el saldo gratis.

Conclusión de este punto

El número de tokens no se compara entre servicios porque cada uno tiene su propio límite. En proporción a la suscripción, toda la prueba costó medio por ciento de la cuota mensual de Pro: 201 de 40 000 tokens. Con la tarifa actual habría costado unos 865 tokens, alrededor del dos por ciento.

8. Conclusión sobre el volumen

En la semana de la prueba, Spytrend tenía 23 986 anuncios pertinentes: casi cuatro veces más que el siguiente servicio

De la prueba de «Yellow Web»

«Spytrend destaca por la búsqueda integrada de duplicados (…) y por incluir TikTok para quienes compran tráfico en varias fuentes. Los resultados de un día fueron limpios y los de una semana tuvieron pocos anuncios irrelevantes».

«No hay un ganador universal en esta prueba, y es normal».

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El método de la prueba describe una configuración de extracción, no las bases completas: los resultados se ordenaron mediante una métrica que no existe para la publicidad comercial, no se activó el filtro de únicos y las bases se compararon mediante hashes de distintas versiones de un archivo. Al corregir esas tres condiciones y recalcular, el resultado cambia: Spytrend supera ampliamente a cada uno de los otros cuatro servicios en anuncios pertinentes. También ofrece alrededor de 280 millones de anuncios nuevos al mes, 342 subcategorías, agrupación de duplicados con un botón, redes de webmasters, TikTok y conexión oficial para agentes de IA. En esta comparación de cinco servicios, Spytrend ocupa el primer puesto según la estimación de anuncios pertinentes obtenidos en una semana de prueba.

Primero, la comparación en la misma fecha. Los volúmenes de los otros cuatro servicios corresponden a agosto de 2026, cuando se hizo la prueba. Para compararlos usamos también nuestro volumen de entonces: 24 985 anuncios de la semana del 26 de julio al 1 de agosto. El 96 % pertinente da 23 986. Indicamos aparte la cifra de la nueva medición, del 11 de septiembre de 2026: la misma semana ya tenía 29 150 anuncios, de los que se estiman 27 984 pertinentes. Esta última cifra no es comparable con los volúmenes de agosto de los competidores, que no recalculamos para septiembre.

La comparación utiliza las cifras del autor y los materiales públicos de los servicios. Los anuncios pertinentes se estiman multiplicando la proporción de la muestra revisada por el autor por el volumen de la base en el mismo periodo.

Para la comparación se usaron las cifras del autor (prueba de agosto de 2026) y los materiales públicos de los servicios a septiembre de 2026 — Tyver, AdWall, Gamler, MTWSPY. Estimación de anuncios pertinentes: porcentaje de anuncios pertinentes en la muestra del autor × volumen de la base para el mismo periodo.

Qué mostró la nueva ejecuciónEn la fecha comparable de la prueba, Spytrend tenía una estimación de 23 986 anuncios pertinentes por semana, frente a 6 438 del siguiente servicio; al 11 de septiembre de 2026, la cifra era de 27 984. Se suman alrededor de 280 millones de anuncios nuevos al mes, 342 subcategorías, agrupación de duplicados con un botón, redes de webmasters, TikTok y conexión oficial para agentes de IA.

Lo que se excluye deliberadamente

Qué filtros no se ofrecen deliberadamente

No conviene presentar como hechos todos los datos que entrega Facebook sobre la publicidad.

• Sexo y edad de la audiencia. Facebook los entrega como estimaciones, no como mediciones: son atribuciones basadas en una suposición sobre quién vio el anuncio. Meta las clasifica como métricas estimadas y basadas en muestras. Un filtro de esos campos transmitiría una certeza que los datos no respaldan. Por eso Spytrend no filtra por sexo ni edad. No se debe a que esos datos sean inaccesibles, sino a que no presentamos una estimación como si fuera una medición.

Qué cambiamos

Qué mejoró después de la prueba

La prueba mostró qué indicaciones necesitaba el agente. Desde agosto cambiaron estas funciones:

• El agente recibe orientación para ordenar. Antes aceptábamos una consulta por impresiones aunque faltaban los datos necesarios. Ahora la búsqueda explica el motivo y propone date, most_popular, folder_added —adiciones a carpetas— y most_reused_creative. Se pueden elegir anuncios recientes, nuestro ranking de popularidad o las creatividades más relanzadas.
• Se puede analizar una muestra completa de anuncios. Añadimos análisis por anunciantes, países, categorías y dominios. Ahí también se muestra el rango de alcance con una explicación de lo que significa.
• Revisamos cómo seleccionan anuncios los filtros. Comprobamos los 45 parámetros de búsqueda y registramos los casos en que los resultados no respetaban las condiciones.
• Se añadió la identificación de la marca detrás del cloaking: $1 por ejecución, en cualquier plan; se explica en el punto 1.

El filtro de anuncios únicos, la opción de mostrar las creatividades más relanzadas, la búsqueda por similitud visual de la creatividad, píxel y fragmento de enlace de tracking, las redes de webmasters, TikTok y la conexión para agentes de IA ya estaban en Spytrend durante la prueba.

Recomendación para quienes buscan con agentes

Conecte al agente mediante el MCP oficial para evitar la mayoría de estos problemas

Esta prueba dejó una conclusión: en una búsqueda con IA, el resultado depende de cómo se conecta el agente a los datos, no del modelo. Una capa propia sobre una API ajena puede perder las instrucciones del servidor, la lista actual de ordenaciones y los mensajes de error útiles.

Spytrend ofrece conexión oficial por MCP. Claude, ChatGPT, Cursor, Codex y VS Code trabajan directamente con la base mediante OAuth. El agente ve el esquema actual de filtros, recibe orientación cuando una consulta no sirve y mantiene una sesión en vez de conectarse de nuevo en cada solicitud. La documentación está en spytrend.com/mcp; el funcionamiento del asistente MCP de Spytrend se explica en otro artículo.

FAQ

¿En qué se diferencia Spytrend de Tyver al buscar creatividades de iGaming?

Según la medición del autor, el 96 % de los resultados semanales de Spytrend correspondía a iGaming; en Tyver, el 44 % de esa semana era irrelevante. La clasificación también difiere: Tyver usa varias verticales amplias (a septiembre de 2026) y Spytrend, 33 categorías y 342 subcategorías, ocho de ellas específicas para casino y apuestas. Spytrend permite además buscar por creatividad, píxel y red del webmaster.

¿Por qué Spytrend tuvo más duplicados que MTWSPY?

Los resultados se extrajeron ordenados por visualizaciones y sin el filtro de únicos. Una creatividad ocupó 28 de las 100 fichas y quedaron 55 archivos distintos. Reprodujimos esa cifra con las fichas del autor. Al activar el filtro de anuncios únicos, 100 fichas dan 100 creatividades distintas.

¿Por qué el servidor MCP de Spytrend obtuvo 0 llamadas correctas de 8 en la prueba?

El autor se conectó mediante una capa propia que iniciaba una sesión nueva del agente por consulta; de ahí la media de 178,96 segundos. Nuestro registro de la sesión del autor del 3 de agosto muestra 43 llamadas, 43 correctas, una media de 1,608 segundos, una mediana de 0,163 segundos y cero errores.

¿Cuántos anuncios de iGaming para España entrega Spytrend en un día?

El agente obtuvo 996 anuncios del 1 de agosto y detuvo la extracción tras 100 fichas por periodo. La base tenía 3 112 anuncios para esa fecha y consulta. Tras seguir incorporando anuncios históricos, la medición del 11 de septiembre de 2026 mostró 4 072 para ese día y 29 150 para la semana del 26 de julio al 1 de agosto.

¿Se puede medir cuánto se solapan dos bases con sus primeros 100 resultados?

No. La prueba comparó los primeros 100 de una consulta, equivalentes al 0,4 % de nuestro volumen semanal. Dos bases que coincidan en la mitad pueden mostrar primeros resultados distintos por su ordenación predeterminada. Para medir el solapamiento hay que comparar los Library ID de todos los anuncios del periodo.

¿Cuánta cuota de Spytrend consume una prueba así?

La prueba del autor consumió 201 tokens de una cuota mensual Pro de 40 000: medio por ciento. Entonces era gratis recorrer los metadatos y solo se cobraban las descargas multimedia. Con la tarifa actual, la misma prueba costaría unos 865 tokens, algo más del dos por ciento de la cuota mensual.

¿Qué no puede hacer Spytrend de lo que comprobó el autor?

No hay filtros de sexo ni edad deliberadamente: Facebook entrega estimaciones, no mediciones; Meta clasifica esas métricas como estimadas y basadas en muestras. El filtro geográfico funciona; gran parte de los anuncios son multigeo y España figura entre sus países de destino. Tampoco existe una ordenación por impresiones reales para publicidad comercial: Facebook solo entrega impresiones de publicidad política.

Compruébelo por su cuenta

Cómo comprobarlo por su cuenta

El script repite la medición en su cuenta y muestra una tabla «afirmación → medición → veredicto». Necesita Python y las claves de acceso de su cuenta de Spytrend. No hace falta instalar bibliotecas adicionales:

export SPYTREND_CLIENT_ID=... # Configuración → IA → Crear acceso para agente
export SPYTREND_CLIENT_SECRET=...
python3 verify.py

Repositorio con los datos: https://github.com/Spytrend/yellowweb-test-verify

Contiene el script, las exportaciones sin procesar de las dos ejecuciones —la de la prueba y la realizada con la configuración habitual—, los comandos exactos, las fechas y las versiones de las herramientas. Puede recalcular las cifras a partir de las exportaciones.

La ejecución consume alrededor del dos por ciento de la cuota mensual. Si los resultados de su cuenta no coinciden con los nuestros, escríbanos. Revisaremos y explicaremos públicamente la diferencia, como hizo el autor de la prueba.

Conclusiones

Cinco conclusiones de la prueba y lo que mostró la revisión

Qué queda después de la revisión

Tres condiciones de extracción determinaron la imagen que ofreció la prueba: se ordenó por una métrica no disponible para publicidad comercial, no se activó el filtro de únicos y se compararon bases mediante hashes de distintas versiones de archivos. El agente no llegó a buena parte de lo que ya ofrecía Spytrend. Al corregir esas condiciones y volver a contar las mismas fichas, el resultado es distinto: 23 986 anuncios pertinentes en la semana frente a 6 438 del más cercano de los otros cuatro servicios —ambas estimaciones corresponden a la fecha de la prueba—, 100 creatividades distintas de 100 y 43 llamadas MCP correctas de 43.

No hace falta aceptar nuestras cifras sin comprobarlas. Use el script, sus claves y su propia combinación de anuncios: la ejecución tarda cinco minutos. Si las cifras difieren, analizaremos la discrepancia públicamente.

Puede consultar la base sin pagar: el plan gratuito Starter permite acceder, sin tarjeta y en modo limitado, al archivo de anuncios de más de 90 días: spytrend.com.

Spytrend es una plataforma de inteligencia competitiva para anuncios de Facebook y TikTok. Reúne una base de anuncios desde 2018 (la mayoría, de 2025–2026), los clasifica con IA en 33 categorías de negocio y presenta a cada anunciante en una sola ficha, con todos sus anuncios, páginas, dominios y países.

Alrededor de 1,8 mil millones de anuncios, alrededor de 280 millones nuevos al mes, 342 subcategorías y un servidor MCP oficial para Claude, ChatGPT, Cursor y Codex.

Los gráficos del estudio se reproducen como citas para facilitar la comparación; sus derechos pertenecen al autor. La revisión se basa en las fichas del autor, los registros del servidor y una nueva recopilación.