Como automatizar clips de podcast a redes sociales

Por qué reutilizar episodios de podcast para redes sociales

Los podcasters dedican horas a cada episodio, pero el audio vive en plataformas que premian la lealtad sobre el descubrimiento. Los nuevos oyentes raramente encuentran un podcast de la misma forma que descubren un TikTok o un Instagram Reel. Los clips de video cortos son la forma en que la gente descubre podcasts ahora.

Una entrevista de 60 minutos puede generar facilmente de 10 a 20 clips independientes. Cada uno es una oportunidad de alcanzar una audiencia diferente en una plataforma diferente. TikTok favorece momentos crudos y con personalidad. Instagram Reels premia los visuales pulidos. LinkedIn adora las reflexiones de expertos de la industria. YouTube Shorts genera suscriptores para tus episodios completos.

El problema es la distribucion. Subir cada clip a cinco plataformas manualmente, con diferentes descripciones y horarios optimos, toma mas tiempo que grabar el episodio. La API de publicación en redes sociales de Upload-Post se encarga de toda esa ultima milla. Tu te concentras en el contenido; la API se encarga de la entrega.

El flujo de trabajo de podcast a redes sociales

El pipeline completo tiene cuatro etapas:

1. Record your episode y exporta el audio (o video si grabas con camaras).
2. Extrae momentos destacados. Selecciona manualmente los mejores momentos, o usa herramientas de IA como Whisper para transcripcion y Gemini o ChatGPT para identificar los segmentos mas atractivos.
3. Crea clips de video. Convierte cada segmento de audio en un video vertical con formas de onda, subtitulos y visuales del presentador. Herramientas como FFmpeg, Headliner, Descript y Opus Clip se encargan de esto.
4. Distribuye a todas las plataformas. Sube cada clip a TikTok, Instagram, YouTube, LinkedIn y X en una sola llamada a la API.

Upload-Post se encarga del paso 4 por completo. Combinado con la integracion de FFmpeg, tambien puede encargarse del paso 3. Y con flujos de trabajo de n8n, puedes automatizar todo el pipeline de principio a fin.

Subir un clip de podcast a todas las plataformas

Una vez que tienes un clip de video listo, envialo a cada plataforma con una sola solicitud. Este comando cURL publica en multiples plataformas a la vez:

curl -X POST https://api.upload-post.com/api/upload \
  -H "Autorización: Apikey tu-clave-api-aquí" \
  -F "[email protected]" \
  -F "user=mypodcast" \
  -F "title=The biggest mistake new founders make" \
  -F "platform[]=tiktok" \
  -F "platform[]=instagram" \
  -F "platform[]=youtube" \
  -F "platform[]=linkedin" \
  -F "platform[]=x" \
  -F "media_type=REELS" \
  -F "async_upload=true"

La respuesta llega inmediatamente gracias a async_upload=true:

{
  "status": "success",
  "message": "Solicitud de subida recibida",
  "request_id": "req_abc123xyz",
  "platforms": ["tiktok", "instagram", "youtube", "linkedin", "x"],
  "async": true
}

Cinco plataformas gestionadas en una sola llamada. Sin flujos OAuth individuales, sin SDKs por plataforma, sin malabarismos de formato.

Agregar subtítulos y audiogramas

El audio sin mas no funciona bien en plataformas visuales. Necesitas video, y el enfoque mas comun para podcasts es el audiograma: un video vertical con una animacion de forma de onda, subtitulos incrustados y opcionalmente la cara del presentador o un fondo de marca.

Varias herramientas generan estos clips:

• FFmpeg para control total sobre formas de onda, renderizado de texto y recorte. Usa la API de FFmpeg de Upload-Post para ejecutar estos comandos en la nube.
• Headliner para audiogramas rapidos con plantillas y subtitulos automaticos.
• Descript para edicion basada en transcripcion donde puedes seleccionar texto y exportar el clip correspondiente con subtitulos.
• Opus Clip para deteccion de momentos destacados con IA a partir de video podcasts.

Aqui tienes un comando FFmpeg que crea un audiograma de 1080x1920 con una forma de onda superpuesta a partir de un clip de audio de podcast:

curl -X POST https://api.upload-post.com/api/uploadposts/ffmpeg/jobs/upload \
  -H "Autorización: Apikey tu-clave-api-aquí" \
  -F "[email protected]" \
  -F 'full_command=ffmpeg -i {input} -filter_complex "[0:a]showwaves=s=1080x200:mode=cline:colors=white[wave];color=c=#1a1a2e:s=1080x1920:d=60[bg];[bg][wave]overlay=0:860" -c:v libx264 -preset medium -pix_fmt yuv420p -c:a aac -shortest {output}' \
  -F "output_extension=mp4"

Esto produce un video vertical con un fondo oscuro y forma de onda centrada. Puedes superponer la portada del podcast, fotos del presentador o pistas de subtitulos para un resultado mas pulido. Consulta la guia de reutilizacion de video para mas patrones de FFmpeg.

Descripciones específicas por plataforma

Cada plataforma social tiene su propia cultura. Una descripcion que funciona en TikTok suena fuera de lugar en LinkedIn. Upload-Post te permite establecer texto diferente para cada plataforma en la misma solicitud:

curl -X POST https://api.upload-post.com/api/upload \
  -H "Autorización: Apikey tu-clave-api-aquí" \
  -F "[email protected]" \
  -F "user=mypodcast" \
  -F "title=The biggest mistake new founders make #startups #podcast" \
  -F "youtube_description=In this clip from Episode 42, we discuss the single biggest mistake that kills most startups in year one. Full episode: https://podcast.example.com/ep42" \
  -F "youtube_tags=startups,founders,podcast clips,entrepreneurship" \
  -F "linkedin_description=After interviewing 200+ founders, this is the pattern I see over and over. The biggest mistake is not validating demand before building. Full conversation on the podcast." \
  -F "instagram_first_comment=#podcast #startups #founderstory #entrepreneurship #businesstips" \
  -F "media_type=REELS" \
  -F "platform[]=tiktok" \
  -F "platform[]=youtube" \
  -F "platform[]=linkedin" \
  -F "platform[]=instagram" \
  -F "platform[]=x"

El campo title sirve como descripcion por defecto para las plataformas sin un valor especifico. TikTok y X usan el valor de title. YouTube obtiene su propia descripcion optimizada para SEO y etiquetas. LinkedIn recibe un tono profesional. Los hashtags de Instagram van en instagram_first_comment para mantener limpia la descripcion principal.

Programa una semana de clips

Un episodio, cinco clips, cinco dias diferentes. Usa el parametro scheduled_date para programar cada clip para una fecha y hora especificas:

curl -X POST https://api.upload-post.com/api/upload \
  -H "Autorización: Apikey tu-clave-api-aquí" \
  -F "[email protected]" \
  -F "user=mypodcast" \
  -F "title=Why most podcast growth advice is wrong" \
  -F "platform[]=tiktok" \
  -F "platform[]=instagram" \
  -F "platform[]=linkedin" \
  -F "media_type=REELS" \
  -F "scheduled_date=2025-07-21T09:00:00Z" \
  -F "timezone=America/New_York"

O evita el calculo manual de fechas y usa add_to_queue=true para que Upload-Post coloque cada clip en el siguiente horario disponible segun tu configuracion de cola. La cola respeta los limites diarios de cada plataforma y distribuye el contenido de manera uniforme. Consulta la guia de programacion de TikTok y la guia de automatizacion de Instagram para consejos especificos por plataforma.

Automatizar con Python

Este script de Python lee archivos de clips de una carpeta, publica cada uno en multiples plataformas y los distribuye a lo largo de la semana. Instala el SDK primero:

import os
import glob
from datetime import datetime, timedelta
from upload_post import UploadPostClient

client = UploadPostClient(api_key="your-api-key-here")

clip_folder = "/path/to/podcast-clips"
clips = sorted(glob.glob(os.path.join(clip_folder, "*.mp4")))

platforms = ["tiktok", "instagram", "youtube", "linkedin"]
base_date = datetime(2025, 7, 21, 9, 0, 0)  # Next Monday at 9 AM

print(f"Found {len(clips)} clips to schedule")

for i, clip_path in enumerate(clips):
    filename = os.path.basename(clip_path)
    title = filename.replace(".mp4", "").replace("-", " ").replace("_", " ")
    schedule_date = base_date + timedelta(days=i)

    try:
        response = client.upload_video(
            video_path=clip_path,
            title=title,
            user="mypodcast",
            platforms=platforms,
            media_type="REELS",
            scheduled_date=schedule_date.isoformat() + "Z",
            timezone="America/New_York",
            async_upload=True
        )
        job_id = response.get("request_id", "async")
        print(f"[{i+1}/{len(clips)}] Scheduled {filename} for {schedule_date.strftime('%A %B %d')} ({job_id})")
    except Exception as e:
        print(f"[{i+1}/{len(clips)}] Failed: {filename} - {e}")

print("¡Todos los clips programados!")

Cada clip se publica un dia despues del anterior. De lunes a viernes, tu audiencia ve un nuevo clip del mismo episodio. Para cuando grabes el siguiente episodio, el pipeline se llena de nuevo. Para operaciones de subida masiva con lotes mas grandes, usa add_to_queue=True en lugar de calcular fechas manualmente.

Sin código con n8n

Si prefieres un flujo de trabajo visual en lugar de scripts, n8n puede automatizar todo el pipeline de podcast a redes sociales. La idea: combinar Whisper para transcripcion, Gemini para deteccion de momentos destacados, FFmpeg para creacion de clips y Upload-Post para distribucion. Todo conectado en un lienzo de arrastrar y soltar.

Un flujo de trabajo tipico de podcast en n8n se ve asi:

1. Activador: Un nuevo archivo aparece en Google Drive o Dropbox (tu audio del episodio en crudo).
2. Transcribe: Envia el audio a OpenAI Whisper para obtener una transcripcion con marcas de tiempo.
3. Detectar momentos destacados: Pasa la transcripcion a Gemini o GPT con un prompt como "Find the 5 most engaging 60-second segments and return their timestamps."
4. Crear clips: Para cada momento destacado, llama a la API de FFmpeg de Upload-Post para extraer el segmento y agregar una forma de onda.
5. Distribuir: Envia cada clip procesado a todas las plataformas a traves del endpoint de subida de Upload-Post con programacion escalonada.

Tambien puedes usar Make.com para una configuracion similar si esa es tu herramienta de automatizacion preferida.

n8n templates ready for podcasts

En lugar de construir desde cero, comienza con una de estas plantillas en la pagina de plantillas de n8n:

• Transform podcasts into viral TikTok clips with Gemini AI: Usa Gemini para identificar los mejores momentos, crea clips con subtitulos y publica automaticamente en TikTok.
• Clips de podcast completamente automatizados con edición y subtítulos: Pipeline de principio a fin desde audio en crudo hasta clips de TikTok publicados con subtitulos incrustados.
• Videos largos a Shorts con Whisper y Gemini: Funciona para video podcasts. Transcribe con Whisper, selecciona momentos destacados con Gemini y programa Shorts en todas las plataformas.
• Publicación masiva de videos con IA: Procesa multiples clips en lote con descripciones generadas por IA y publica en todas las redes conectadas.
• Completely automated video generation with AI: Genera contenido de video desde cero usando IA, util para crear recursos visuales a partir de transcripciones de podcast.

Cada plantilla se puede importar en tu instancia de n8n auto-alojada o en la nube con un solo clic. Usa el calendario de fechas clave para redes sociales para programar tus clips alrededor de temas en tendencia y dias de concientizacion.

Mejor duración de clip por plataforma

No todas las plataformas premian la misma duracion de clip. Esto es lo que funciona mejor para clips de podcast segun el comportamiento de cada plataforma:

La zona segura para clips multiplataforma es de 45 a 58 segundos en formato vertical 9:16. Un clip de esa duracion funciona en todas partes, incluyendo YouTube Shorts con su estricto limite de 60 segundos. Para contenido mas largo en LinkedIn, crea un corte separado. Consulta la guia de la API de LinkedIn para detalles sobre parametros especificos de LinkedIn. Tambien puedes consultar la guia de YouTube Shorts para mas informacion sobre optimizacion de Shorts.

Preguntas frecuentes

¿Que formato de video funciona mejor para clips de podcast?

H.264 MP4 en 1080x1920 (9:16 vertical). Este es universalmente aceptado en TikTok, Instagram, YouTube, LinkedIn y X. Manten el archivo por debajo de 300 MB para cumplir con el limite de Instagram. Usa -c:v libx264 -pix_fmt yuv420p -movflags +faststart en FFmpeg para maxima compatibilidad.

¿Puedo publicar contenido de solo audio?

Las plataformas sociales requieren archivos de video. No puedes subir archivos MP3 o WAV directamente. Convierte tu audio a video primero agregando una imagen estatica, animacion de forma de onda o subtitulos superpuestos. La API de FFmpeg facilita esto con un solo comando. Herramientas como Headliner y Descript tambien gestionan esta conversion.

¿Como agrego subtitulos a los clips?

Tres opciones. Primero, usa Descript u Opus Clip para generar subtitulos y exportar el video con texto incrustado. Segundo, usa Whisper para transcripcion y el filtro subtitles de FFmpeg para superponer un archivo SRT. Tercero, usa las plantillas de n8n mencionadas anteriormente, que combinan transcripcion con Whisper y renderizado automatico de subtitulos. Los subtitulos incrustados aumentan consistentemente la interaccion entre un 30 y un 40 por ciento, ya que la mayoria del contenido en redes sociales se consume sin sonido.

¿Y los videos estilo audiograma?

Los audiogramas (forma de onda mas fondo mas subtitulos) son la forma mas sencilla de convertir audio en video. Headliner es la herramienta dedicada mas popular. Para mas control, construye audiogramas con FFmpeg usando el filtro showwaves como se mostro anteriormente en esta guia. La API de FFmpeg de Upload-Post te permite ejecutar estos comandos en la nube sin procesamiento local.

¿Cuantos clips debo crear por episodio?

Apunta a 5 a 10 clips por episodio. Eso te da una semana completa de contenido si publicas una o dos veces al dia. Comienza con los momentos mas fuertes: opiniones controversiales, datos sorprendentes, historias emotivas y consejos practicos. La calidad importa mas que la cantidad. Una alternativa a Hootsuite o Buffer como Upload-Post hace que la distribucion sea sencilla una vez que tus clips estan listos.