Insights de plataformas durante la campa?a
01 — Calidad de atención vs. volumen bruto
Spark_Ad_1 generó 72% del alcance del Dinamico_1 (3.6M vs 5.0M) con CPM 28% menor ($0.26 vs $0.36) y 2× tiempo promedio por vista (4.8s vs 2.4s), mostrando una relación más eficiente entre costo y calidad de atención.
Next step: Mantener Mercy como pieza principal de profundidad y usar el institucional solo como refuerzo de cobertura.
02 — El algoritmo premia novedad visual, no receptividad
Promoted Posts en Feed mostraron CTR 0.49% (mejor del periodo) pero solo concentraron 26.9% de las impresiones. En paralelo, Estático_C3 absorbió 53.9% del delivery con CTR 0.34%, por sesgo del algoritmo hacia All Placements por novedad.
Next step: Redistribuir peso hacia formatos con mayor receptividad real, no dejar que el algoritmo optimice solo por inercia de entrega.
03 — Costo por vista mejor, interacción peor
Dinamico_Super_Like logró CPV 49% menor que Spark_Ad_3 ($0.037 vs $0.074), pero el Spark Ad generó 2.24× más vistas de 6s y ~4.5× más engagement rate por impresión. El asset más barato fue también el más débil en calidad de interacción.
Next step: Usar Super Like como pieza de costo eficiente solo si hace falta sostener volumen; priorizar el influencer cuando el objetivo sea calidad de atención.
04 — El problema no era costo, era retención por formato
Shorts presentaron retención de 58–66% y CPV más alto ($0.0009–0.0010). Bumper_Ad_1 e In-Stream_1 sostuvieron retención de 93–94% con CPV $0.0005–0.0006. Los Shorts concentraban 38% de las impresiones pero aportaban menos del 20% de las vistas completas.
Next step: Apagar el Short con peor retención y redirigir inversión a Bumper Ad e In-Stream para recuperar eficiencia.
05 — Eficiencia global buena, fatiga puntual debajo
CPM total se mantuvo 7% bajo la referencia ($0.279 vs $0.300). Pero debajo: 4 creativos activos registraron caídas de CTR entre 25% y 47% frente a su media histórica, mientras el CPM de los últimos 3 días subió +9.8% y el CTR agregado cayó -12.9%.
Next step: Retirar piezas fatigadas antes de que la eficiencia agregada del canal empiece a ocultar una caída real del sistema.
Señales de fatiga que aparecen cuando el CPM ya subió. Formatos que el algoritmo prioriza por inercia, no por rendimiento. Piezas que llevan semanas activas sin que nadie lo haya notado. Si estás viendo algo de esto, vale la pena revisarlo antes de que afecte los números del mes. Cuéntame qué está pasando →