Comparador de Rendimiento entre Publicaciones
Cargá las métricas de dos publicaciones y mirá cuál rindió mejor y por qué margen.
Publicación A
Publicación B
Completá al menos el alcance y las interacciones de las dos publicaciones para ver la comparación.
¿Para qué sirve comparar dos publicaciones puntuales?
Cuando se prueban formatos distintos para un mismo tema — un Reel contra un carrusel, una foto contra un video, dos ganchos de copy distintos — la comparación cabeza a cabeza dice mucho más que mirar cada publicación por separado. Esta herramienta ordena esa comparación en una tabla, con el margen exacto de diferencia en cada métrica, para no tener que sacar la cuenta a mano cada vez que se quiere decidir qué formato repetir.
La tasa de interacción como desempate
El alcance por sí solo puede ser engañoso: una publicación puede tener más alcance simplemente porque el algoritmo la mostró más, no porque haya conectado mejor con la audiencia. Por eso esta herramienta calcula también la tasa de interacción (interacciones sobre alcance) de cada publicación, que suele ser una señal más confiable de cuál gustó más a quienes la vieron.
Preguntas frecuentes
¿En qué se diferencia esto del Informe Mensual de Redes?
El Informe Mensual compara el rendimiento general de una red entre dos meses. Esta herramienta compara dos publicaciones puntuales entre sí — por ejemplo, un Reel contra un carrusel, o dos formatos distintos del mismo tema — para decidir qué tipo de contenido conviene repetir.
¿Qué métrica conviene mirar más, el alcance o la tasa de interacción?
El alcance depende mucho del algoritmo del momento y puede variar por motivos ajenos a la calidad del contenido. La tasa de interacción (interacciones sobre alcance) es más representativa de qué tan bien conectó el contenido con quienes lo vieron, así que suele ser la métrica más confiable para decidir qué repetir.
¿Puedo comparar publicaciones de redes distintas?
Técnicamente sí, la herramienta solo compara números, pero el resultado tiene más sentido comparando publicaciones de la misma red, ya que el comportamiento de cada plataforma (y sus métricas) no son directamente equivalentes entre sí.
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