Cuándo publicar, y por qué la respuesta casi nunca es la hora

Las tablas publicadas promedian justo lo que buscabas

Una tabla de mejores horas se construye agregando la interacción de toda la base de clientes de un proveedor e informando de cuándo le fue mejor a la publicación media. Cada cuenta de ese conjunto tiene su propia audiencia, sus propios husos horarios, su propio tema y sus propios hábitos de publicación, y la agregación lo mezcla todo. Lo que sale es una curva de cuándo la gente en general está en el móvil, algo real, incontrovertido y casi por completo inútil para decidir cuándo debe publicar una cuenta concreta.

Un segundo problema se deriva del primero. Si una tabla dice que la mejor hora es una en concreto y un gran número de cuentas la lee, esa hora se llena de publicaciones — que es la única condición bajo la cual un hueco empeora en vez de mejorar. Un óptimo publicado se autodestruye de un modo en que uno privado no lo hace, y cuanto más circula una tabla, menos vale la pena actuar sobre ella.

Un feed ordenado por algoritmo no pone tu publicación donde dice el reloj

En un feed cronológico, la hora de publicación era la posición: publica cuando tu audiencia mira y estás arriba, publica cuando duerme y quedas enterrado bajo todo lo que vino después. Ese mecanismo es toda la razón de ser de las tablas de horas óptimas, y es el mecanismo que se ha retirado.

La explicación publicada de Instagram sobre la ordenación del feed nombra cuatro grupos de señales: tu actividad, la información sobre la publicación — que incluye explícitamente cuándo se compartió —, la información sobre quien publicó y tu historial de interacción con esa persona. Describe alrededor de una docena de predicciones, de las cuales cinco dominan el feed: cuánto tiempo pasarás en una publicación y la probabilidad de que la comentes, le des me gusta, la compartas o toques la foto de perfil. La recencia es una entrada de esa lista. No es la regla de orden.

La otra gran plataforma que ha publicado algo concreto es X, que abrió el código de su recomendación: una selección de candidatos seguida de un clasificador pesado que puntúa cada candidato. La estructura confirma que el orden es una puntuación aprendida y no una marca de tiempo. No confirma ninguna de las constantes de decaimiento concretas que circulan en publicaciones de marketing — ninguna plataforma ha publicado una vida media para la puntuación de una publicación, y las cifras de ese tipo deben darse por inventadas mientras eso no ocurra.

El cálculo que sí es tuyo

Toma la distribución de tu audiencia por desfases horarios, y una curva de actividad diaria por hora local — cualquier cosa con un repunte por la mañana, otro a mediodía y un gran pico por la tarde sirve para ver la forma. Para cada hora del día en un tiempo de referencia común, suma la proporción de cada segmento multiplicada por la actividad local de ese segmento a la hora local correspondiente. Eso da un índice horario propio de tu audiencia, y es un cálculo de cinco minutos una vez conocidas las proporciones por segmento.

Aplícalo a una audiencia de un solo huso y la curva es espectacular: sobre un perfil de actividad supuesto, la mejor hora puntúa 2,160 frente a una base de día plano de 1,000, una hora mediana puntúa 1,116, y la mejor hora supera a la mediana en un 93,55 % y al mínimo en 45,0 veces. Las tres mejores horas contienen el 25,50 % de la actividad del día, el doble de lo que daría un día plano. En esa audiencia, la hora de publicación importa de verdad y equivocarse de hora cuesta de verdad.

Ahora reparte la audiencia. Divídela entre dos husos norteamericanos y la mejor hora solo supera a la mediana en un 58,95 %. Divídela entre seis — 15 % Pacífico, 20 % Central, 30 % Este, 12 % en el Reino Unido, 18 % en Europa occidental y 5 % en India — y la mejor hora, a las 18:00 en el tiempo de referencia común, queda apenas un 22,46 % por encima de una hora mediana, con una razón pico-mínimo de 2,95 en vez de 45. Las tres mejores horas ahora contienen el 17,08 % de la actividad diaria frente al 12,50 % de un día perfectamente plano. Reparte la audiencia uniformemente entre los 24 desfases y todas las horas son idénticas: la palanca horaria ha desaparecido.

La razón merece decirse sin rodeos: en la mezcla de seis husos, ninguna hora sirve a dos segmentos a la vez. El Pacífico alcanza su máximo a las 04:00 en el tiempo de referencia común, el Central a las 02:00, el Este a la 01:00, el Reino Unido a las 20:00, Europa occidental a las 19:00 e India a las 14:00. Cada hora buena para un grupo es mediocre para los demás, así que el agregado es casi plano por construcción. Las audiencias dispersas no tienen mejor hora; tienen un compromiso menos malo, que vale una quinta parte de lo que vale la mejor hora de una audiencia de un solo huso.

Donde la hora todavía te compra algo: los primeros minutos

Un feed ordenado por algoritmo tiene que decidir si mostrar una publicación a un público más amplio, y la evidencia disponible en ese momento es cómo reaccionaron los primeros que la vieron. No es una teoría de la conspiración, es la estructura de todo sistema de ordenación que predice interacción: se hace una estimación temprana con datos escasos, y esa estimación mejora conforme llegan datos. Publicar cuando una porción de tu audiencia está despierta y receptiva le da a esa estimación mejores entradas que publicar en una sala vacía.

Lo que no se puede saber desde fuera es cuánto dura esa ventana ni cuánto pesa. Ninguna plataforma publica una curva de decaimiento, una vida media de puntuación ni una fracción del alcance final determinada en la primera media hora, y las cifras rotundas que circulan sobre las tres cosas no están respaldadas por nada. La versión defendible del consejo es cualitativa: publica cuando parte de tu audiencia esté disponible, quédate para responder un rato, y deja de intentar acertar un minuto.

Probar la hora de publicación es un problema de A/B, y el tamaño muestral es brutal

La unidad de aleatorización es la publicación, no la impresión. No puedes mostrar a una persona una publicación a las 09:00 y a esa misma persona la misma publicación a las 19:00; solo puedes publicar unas a una hora y otras a otra y comparar sus tasas de interacción. Eso lo convierte en una comparación de dos muestras sobre tasas a nivel de publicación, y esas tasas varían enormemente porque el contenido domina. Un artículo compañero de esta serie desarrolla la aritmética de dimensionado de pruebas A/B en general; aquí solo hay que aplicarla.

El número de publicaciones necesarias por brazo es dos veces el cuadrado de la suma de los dos valores críticos, por el cuadrado del coeficiente de variación, dividido por el cuadrado del efecto relativo. Con un 80 % de potencia y un nivel bilateral del 5 %, esa constante inicial vale 15,697757. Con un coeficiente de variación de 0,8 — cifra razonable para tasas de interacción a nivel de publicación, donde la varianza del contenido lo aplasta todo — detectar una diferencia relativa del 10 % exige 1005 publicaciones por brazo, o sea 2010 en total. A una publicación diaria son 5,51 años. Una diferencia del 20 % exige 504 en total, o 1,38 años; una del 30 %, 224 en total.

Esa es la conclusión honesta, y conviene decirla también al revés. Haz cien publicaciones, cincuenta por brazo, y la menor diferencia relativa que puedes detectar al 80 % de potencia es del 44,83 %. Doscientas publicaciones aún te dejan en el 31,70 %. Si la hora de publicación cambiase la interacción en un tercio, probablemente ya lo habrías notado; los efectos sobre los que la gente discute de verdad están en porcentajes de un dígito, y esos son inmensurables con cualquier volumen que una cuenta corriente produzca. Peor aún, a lo largo de los cinco años y medio que llevaría la prueba precisa, la audiencia, el sistema de ordenación y el producto cambian todos, así que la respuesta estaría caducada antes de llegar.

Qué hacer en su lugar

Calcula una vez el índice horario de tu propia audiencia, quédate con las mejores horas y deja de optimizar esa elección. Si tu audiencia está concentrada en una región, esa elección vale algo y debes honrarla. Si está repartida entre seis husos, vale alrededor de una quinta parte, y el esfuerzo pertenece a otro sitio.

La constancia es la parte que sobrevive a la aritmética. Un calendario regular es lo único que tanto un feed ordenado como una audiencia humana pueden aprender, y mantenerlo no cuesta nada. Más allá, las variables con tamaños de efecto lo bastante grandes para ser medibles al volumen que una cuenta real publica son las que están dentro de la publicación: el formato, los primeros segundos, el tema, si invita a responder. Esas mueven la interacción en cantidades que una prueba de cien publicaciones sí detecta, cosa que la hora de publicación no hace.

Preguntas frecuentes

¿Hay una mejor hora universal para publicar?

No, y la aritmética lo explica más claro que cualquier argumento. Las tablas publicadas promedian sobre todas las cuentas de la base de clientes de un proveedor, lo que mezcla audiencias, temas y husos; lo que sobrevive al promedio es una curva de uso general del móvil. Peor aún, un óptimo publicado atrae publicaciones, y un hueco abarrotado es la única condición bajo la cual una hora empeora en vez de mejorar. Calcula en su lugar el índice horario de tu propia audiencia a partir de su distribución por husos. Lleva cinco minutos y es la única versión de la pregunta que tiene respuesta.

¿Cuánto importa de verdad la hora de publicación para una audiencia global?

Mucho menos que para una local, y la diferencia se calcula. Sobre una curva de actividad diaria supuesta, una audiencia de un solo huso tiene una mejor hora un 93,55 % por encima de una hora mediana y 45,0 veces por encima de su mínimo. La misma audiencia repartida entre dos husos norteamericanos baja al 58,95 %. Repartida entre seis husos que cubren Norteamérica, Europa e India baja al 22,46 %, con una razón pico-mínimo de apenas 2,95. Repartida uniformemente entre los 24 desfases, todas las horas son idénticas. La dispersión por husos aplana la curva porque ninguna hora sirve a dos segmentos a la vez: en la mezcla de seis husos, los picos de segmento caen a las 04:00, 02:00, 01:00, 20:00, 19:00 y 14:00 en un tiempo de referencia común.

¿Los primeros treinta minutos deciden de verdad el alcance de una publicación?

La interacción temprana plausiblemente importa, pero nadie fuera de las plataformas sabe cuánto, y las cifras concretas que circulan no están respaldadas. Lo documentado es la estructura: Instagram publica que la ordenación del feed usa tu actividad, la información sobre la publicación incluido cuándo se compartió, la información sobre quien publicó y tu historial de interacción, y que hace alrededor de una docena de predicciones de las cuales cinco dominan el feed. X abrió el código de un flujo de selección de candidatos seguido de un clasificador pesado. Ninguno publica una curva de decaimiento, una vida media de puntuación ni un porcentaje de alcance fijado en la primera media hora. Da por inventada cualquier cifra rotunda al respecto, y quédate con el consejo cualitativo: quédate a responder un rato después de publicar.

¿Cuántas publicaciones necesito para probar bien la hora de publicación?

Más de las que publicarás. La unidad de aleatorización es la publicación, así que es una comparación de dos muestras de tasas de interacción a nivel de publicación, y esas tasas las domina el contenido, no la hora. Con un coeficiente de variación de 0,8, un 80 % de potencia y un nivel bilateral del 5 %, detectar una diferencia relativa del 10 % exige 1005 publicaciones por brazo — 2010 en total, o 5,51 años a una publicación diaria. Una diferencia del 20 % exige 504 en total y una del 30 %, 224. A la inversa, una prueba de cien publicaciones no detecta nada menor que un 44,83 % y una de doscientas nada menor que un 31,70 %. Como los efectos que se discuten son porcentajes de un dígito, la respuesta honesta es que la mayoría de las cuentas no pueden medir esto en absoluto.

Si la hora apenas importa, ¿qué debo optimizar en su lugar?

Las variables con tamaños de efecto lo bastante grandes para medirse al volumen que realmente publicas. El formato, los primeros segundos, el tema y si la publicación invita a responder mueven la interacción en cantidades que una comparación de cien publicaciones detecta, mientras que un efecto horario de un dígito exige miles. Después, mantén un calendario constante, porque esa es la única propiedad temporal que tanto un feed ordenado como una audiencia humana pueden aprender, y no cuesta nada. Calcula tu índice horario una vez para elegir unos pocos huecos sensatos, y luego deja esa elección en paz.