Quando publicar, e porque a resposta quase nunca é a hora

As tabelas publicadas fazem a média precisamente do que procurava

Uma tabela de melhores horas constrói-se agregando o envolvimento de toda a base de clientes de um fornecedor e reportando quando a publicação média correu melhor. Cada conta desse conjunto tem o seu público, os seus fusos, o seu tema e os seus hábitos de publicação, e a agregação mistura tudo isso. O que sai é uma curva de quando as pessoas em geral estão no telemóvel, algo real, incontestado e quase inteiramente inútil para decidir quando uma conta concreta deve publicar.

Um segundo problema decorre do primeiro. Se uma tabela diz que a melhor hora é uma em concreto e um grande número de contas a lê, essa hora enche-se de publicações — que é a única condição em que um espaço piora em vez de melhorar. Um ótimo publicado sabota-se a si próprio de um modo que um privado não faz, e quanto mais uma tabela circula, menos vale a pena agir sobre ela.

Um feed ordenado por algoritmo não põe a sua publicação onde o relógio diz

Num feed cronológico, a hora de publicação era a posição: publique quando o seu público olha e está no topo, publique quando dorme e fica enterrado sob tudo o que veio depois. Esse mecanismo é toda a razão de ser das tabelas de horas ótimas, e é o mecanismo que foi retirado.

A explicação publicada do Instagram sobre a ordenação do feed nomeia quatro grupos de sinais: a sua atividade, a informação sobre a publicação — que inclui explicitamente quando foi partilhada —, a informação sobre quem publicou e o seu histórico de interação com essa pessoa. Descreve cerca de uma dúzia de previsões, das quais cinco dominam o feed: quanto tempo passará numa publicação e a probabilidade de a comentar, gostar, partilhar ou tocar na foto de perfil. A recência é uma entrada dessa lista. Não é a regra de ordem.

A outra grande plataforma a publicar algo concreto é o X, que abriu o código da sua recomendação: uma seleção de candidatos seguida de um classificador pesado que pontua cada candidato. A estrutura confirma que a ordem é uma pontuação aprendida e não uma marca temporal. Não confirma nenhuma das constantes de decaimento concretas que circulam em publicações de marketing — nenhuma plataforma publicou uma semivida para a pontuação de uma publicação, e números desse tipo devem ser dados como inventados enquanto isso não acontecer.

O cálculo que é realmente seu

Tome a distribuição do seu público pelos desvios horários, e uma curva de atividade diária por hora local — qualquer coisa com um pico de manhã, outro ao almoço e um grande pico ao serão serve para ver a forma. Para cada hora do dia num tempo de referência comum, some a fração de cada segmento multiplicada pela atividade local desse segmento à hora local correspondente. Isso dá um índice horário próprio do seu público, e é um cálculo de cinco minutos assim que tiver as frações por segmento.

Aplique-o a um público de um só fuso e a curva é espetacular: sobre um perfil de atividade suposto, a melhor hora pontua 2,160 contra uma base de dia plano de 1,000, uma hora mediana pontua 1,116, e a melhor hora supera a mediana em 93,55 % e o mínimo em 45,0 vezes. As três melhores horas contêm 25,50 % da atividade do dia, o dobro do que daria um dia plano. Nesse público, a hora de publicação conta mesmo e enganar-se na hora custa mesmo.

Agora reparta o público. Divida-o por dois fusos norte-americanos e a melhor hora só supera a mediana em 58,95 %. Divida-o por seis — 15 % Pacífico, 20 % Central, 30 % Leste, 12 % no Reino Unido, 18 % na Europa ocidental e 5 % na Índia — e a melhor hora, às 18:00 no tempo de referência comum, fica apenas 22,46 % acima de uma hora mediana, com um rácio pico-mínimo de 2,95 em vez de 45. As três melhores horas contêm agora 17,08 % da atividade diária contra 12,50 % de um dia perfeitamente plano. Reparta o público uniformemente pelos 24 desvios e todas as horas são idênticas: a alavanca horária desapareceu.

A razão merece ser dita sem rodeios: na mistura de seis fusos, nenhuma hora serve dois segmentos ao mesmo tempo. O Pacífico atinge o máximo às 04:00 no tempo de referência comum, o Central às 02:00, o Leste à 01:00, o Reino Unido às 20:00, a Europa ocidental às 19:00 e a Índia às 14:00. Cada hora boa para um grupo é medíocre para os restantes, por isso o agregado é quase plano por construção. Os públicos dispersos não têm melhor hora; têm um compromisso menos mau, que vale um quinto do que vale a melhor hora de um público de um só fuso.

Onde a hora ainda lhe compra algo: os primeiros minutos

Um feed ordenado por algoritmo tem de decidir se mostra uma publicação a um público mais amplo, e a evidência disponível nesse momento é como reagiram os primeiros que a viram. Não é uma teoria da conspiração, é a estrutura de todo o sistema de ordenação que prevê envolvimento: faz-se uma estimativa precoce com dados escassos, e essa estimativa melhora à medida que os dados chegam. Publicar quando uma fatia do seu público está acordada e recetiva dá a essa estimativa melhores entradas do que publicar numa sala vazia.

O que não é conhecível de fora é quanto dura essa janela nem quanto pesa. Nenhuma plataforma publica uma curva de decaimento, uma semivida de pontuação, nem uma fração do alcance final determinada na primeira meia hora, e os números confiantes que circulam sobre as três coisas não estão apoiados em nada. A versão defensável do conselho é qualitativa: publique quando parte do seu público estiver disponível, esteja presente para responder durante um bocado, e deixe de tentar acertar um minuto.

Testar a hora de publicação é um problema de A/B, e o tamanho da amostra é brutal

A unidade de aleatorização é a publicação, não a impressão. Não pode mostrar a uma pessoa uma publicação às 09:00 e à mesma pessoa a mesma publicação às 19:00; só pode publicar umas a uma hora e outras a outra e comparar as suas taxas de envolvimento. Isso torna-a uma comparação de duas amostras sobre taxas ao nível da publicação, e essas taxas variam enormemente porque o conteúdo domina. Um artigo companheiro desta série desenvolve a aritmética de dimensionamento de testes A/B em geral; aqui basta aplicá-la.

O número de publicações necessárias por braço é duas vezes o quadrado da soma dos dois valores críticos, vezes o quadrado do coeficiente de variação, a dividir pelo quadrado do efeito relativo. Com 80 % de potência e um nível bilateral de 5 %, essa constante inicial vale 15,697757. Com um coeficiente de variação de 0,8 — número razoável para taxas de envolvimento ao nível da publicação, onde a variância do conteúdo esmaga tudo o resto — detetar uma diferença relativa de 10 % exige 1005 publicações por braço, ou seja 2010 no total. A uma publicação por dia são 5,51 anos. Uma diferença de 20 % exige 504 no total, ou 1,38 anos; uma de 30 %, 224 no total.

É essa a conclusão honesta, e vale a pena dizê-la também ao contrário. Faça cem publicações, cinquenta por braço, e a menor diferença relativa que consegue detetar a 80 % de potência é de 44,83 %. Duzentas publicações ainda o deixam nos 31,70 %. Se a hora de publicação mudasse o envolvimento num terço, provavelmente já teria reparado; os efeitos sobre os quais se discute mesmo estão em percentagens de um dígito, e esses são imensuráveis a qualquer volume que uma conta comum produza. Pior, ao longo dos cinco anos e meio que o teste preciso levaria, o público, o sistema de ordenação e o produto mudam todos, por isso a resposta estaria desatualizada antes de chegar.

O que fazer em vez disso

Calcule uma vez o índice horário do seu próprio público, fique com as melhores horas, e deixe de otimizar essa escolha. Se o seu público estiver concentrado numa região, essa escolha vale algo e deve honrá-la. Se estiver repartido por seis fusos, vale cerca de um quinto, e o esforço pertence a outro lado.

A consistência é a parte que sobrevive à aritmética. Um calendário regular é a única coisa que tanto um feed ordenado como um público humano conseguem aprender, e mantê-lo não custa nada. Para além disso, as variáveis com tamanhos de efeito suficientemente grandes para serem mensuráveis ao volume que uma conta real publica são as que estão dentro da publicação: o formato, os primeiros segundos, o tema, se convida a responder. Essas movem o envolvimento em quantidades que um teste de cem publicações deteta mesmo, coisa que a hora de publicação não faz.

Perguntas frequentes

Existe uma melhor hora universal para publicar?

Não, e a aritmética explica-o mais claramente do que qualquer argumento. As tabelas publicadas fazem médias sobre todas as contas da base de clientes de um fornecedor, o que mistura públicos, temas e fusos; o que sobrevive à média é uma curva de uso geral do telemóvel. Pior, um ótimo publicado atrai publicações, e um espaço lotado é a única condição em que uma hora piora em vez de melhorar. Calcule antes o índice horário do seu próprio público a partir da sua distribuição por fusos. Leva cinco minutos e é a única versão da pergunta que tem resposta.

Quanto conta realmente a hora de publicação para um público global?

Muito menos do que para um público local, e a diferença calcula-se. Sobre uma curva de atividade diária suposta, um público de um só fuso tem uma melhor hora 93,55 % acima de uma hora mediana e 45,0 vezes acima do seu mínimo. O mesmo público repartido por dois fusos norte-americanos cai para 58,95 %. Repartido por seis fusos que cobrem a América do Norte, a Europa e a Índia cai para 22,46 %, com um rácio pico-mínimo de apenas 2,95. Repartido uniformemente pelos 24 desvios, todas as horas são idênticas. A dispersão por fusos achata a curva porque nenhuma hora serve dois segmentos ao mesmo tempo: na mistura de seis fusos, os picos de segmento caem às 04:00, 02:00, 01:00, 20:00, 19:00 e 14:00 num tempo de referência comum.

Os primeiros trinta minutos decidem mesmo o alcance de uma publicação?

O envolvimento precoce plausivelmente conta, mas ninguém fora das plataformas sabe quanto, e os números concretos que circulam não estão apoiados em nada. O que está documentado é a estrutura: o Instagram publica que a ordenação do feed usa a sua atividade, a informação sobre a publicação incluindo quando foi partilhada, a informação sobre quem publicou e o seu histórico de interação, e que faz cerca de uma dúzia de previsões das quais cinco dominam o feed. O X abriu o código de um fluxo de seleção de candidatos seguido de um classificador pesado. Nenhum publica uma curva de decaimento, uma semivida de pontuação nem uma percentagem de alcance fixada na primeira meia hora. Dê por inventado qualquer número confiante sobre isso, e fique com o conselho qualitativo: fique para responder um bocado depois de publicar.

Quantas publicações preciso para testar bem a hora de publicação?

Mais do que virá a publicar. A unidade de aleatorização é a publicação, por isso é uma comparação de duas amostras de taxas de envolvimento ao nível da publicação, e essas taxas são dominadas pelo conteúdo, não pela hora. Com um coeficiente de variação de 0,8, 80 % de potência e um nível bilateral de 5 %, detetar uma diferença relativa de 10 % exige 1005 publicações por braço — 2010 no total, ou 5,51 anos a uma publicação por dia. Uma diferença de 20 % exige 504 no total e uma de 30 %, 224. Ao invés, um teste de cem publicações não deteta nada menor do que 44,83 % e um de duzentas nada menor do que 31,70 %. Como os efeitos discutidos são percentagens de um dígito, a resposta honesta é que a maioria das contas não consegue medir isto de todo.

Se a hora quase não conta, o que devo otimizar em vez disso?

As variáveis com tamanhos de efeito suficientemente grandes para se medirem ao volume que realmente publica. O formato, os primeiros segundos, o tema e se a publicação convida a responder movem todos o envolvimento em quantidades que uma comparação de cem publicações deteta, ao passo que um efeito horário de um dígito exige milhares. Depois, mantenha um calendário constante, porque essa é a única propriedade temporal que tanto um feed ordenado como um público humano conseguem aprender, e não custa nada. Calcule o seu índice horário uma vez para escolher alguns espaços sensatos, e depois deixe essa escolha em paz.