Experimento de marketing en X: ¿un plan Premium o la cantidad de seguidores garantizan alcance?

Uno de los cambios más controvertidos que hizo Elon Musk después de adquirir Twitter fue monetizar su programa de verificación. Antes, Twitter otorgaba la tilde azul a celebridades, periodistas y personas que consideraba expuestas al riesgo de suplantación de identidad. Musk argumentó que el programa creaba una «clase privilegiada» de usuarios y decidió abrir la verificación a cualquiera que estuviera dispuesto a pagar por ella. Esto también ayudaría a la compañía a generar ingresos más allá de la publicidad.

El precio inicial de los planes con verificación era de USD 8 al mes. Con el tiempo, X desarrolló una estructura de tres niveles, además de planes con precios especiales para perfiles empresariales. Los usuarios verificados de los niveles más altos también pueden monetizar las interacciones con sus tuits, con pagos que van desde unos pocos dólares hasta miles.

Aunque Musk y la nueva dirección de Twitter esperaban que los nuevos usuarios verificados fueran menos propensos a incurrir en conductas perjudiciales, desde el lanzamiento del programa:

• Hubo usuarios verificados involucrados en estafas con memecoins, suplantaciones de identidad y otras conductas perjudiciales.
• Proliferaron miles de perfiles automatizados y cuentas dedicadas a provocar interacciones, lo que redujo la calidad promedio del contenido de X.

Sin embargo, todavía hay contenido interesante en Twitter: solo hay que encontrarlo. Pero, como marca, ¿cómo podés facilitar que los usuarios te encuentren? Especialmente en este momento de la historia de internet, optimizar tu contenido para que sea fácil de descubrir es un favor que le hacés a tu audiencia: la ayudás a encontrar contenido entretenido, informativo u original en un mar de publicaciones indistinguibles generadas por IA.

Tres perfiles de X, tres historias y tres nichos distintos

Durante el cuarto trimestre de 2025, monitoreamos e hicimos pruebas con tres cuentas de X que administrábamos:

• Cuenta A: Una cuenta verificada creada en 2013, con el plan más caro de X y aproximadamente 20.000 seguidores, entre ellos muchas cuentas reconocidas que ya estaban verificadas antes de que se implementara la verificación paga.
• Cuenta B: Una cuenta pública nueva, sin tilde azul y con 28 seguidores.
• Cuenta C: Una cuenta privada sin tilde azul, creada en 2018 y con 456 seguidores.

La relación entre cuentas seguidas y seguidores —cuántos usuarios sigue una cuenta por cada seguidor que tiene— se ha usado históricamente como indicador de calidad del contenido y como señal de autenticidad. Es muy común que los bots sigan a una gran cantidad de cuentas y tengan pocos seguidores o ninguno.

En cuanto a la relación entre cuentas seguidas y seguidores:

• La Cuenta A tiene una relación de 0,04 a 1.
• La Cuenta B tiene una relación de 1,5 a 1.
• La Cuenta C tiene una relación de 0,5 a 1.

En cuanto al nivel de actividad:

• La Cuenta A publicó, en promedio, un tuit cada dos días.
• La Cuenta B publicó menos de un tuit por semana.
• La Cuenta C publicó aproximadamente diez veces al día.

En cuanto a los temas:

• La Cuenta A responde principalmente a noticias con muchas interacciones, aportando comentarios breves y memes. Se centra en finanzas, actualidad internacional y política: tres de los nichos más activos de X.
• La Cuenta B se dedica principalmente a retuitear o responder a contenido más ligero sobre relaciones, anécdotas personales y citas. Publica poco contenido original.
• La Cuenta C combina ambos enfoques.

Las tres cuentas publicaron contenido en español. Ninguna incluye el nombre legal del usuario ni otros datos que permitan identificarlo.

Nuestro objetivo era poner a prueba tres hipótesis:

• ¿La antigüedad de la cuenta afecta la cantidad de visualizaciones?
• ¿Pagar por el plan Premium más caro afecta la cantidad de visualizaciones, tal como promete X?
• ¿Qué tono emocional está generando más interacciones?

Nuestros hallazgos

• Como esperábamos, las visualizaciones de la Cuenta C estuvieron por debajo de su cantidad total de seguidores. Esto es razonable, ya que solo sus seguidores pueden acceder al contenido. No hubo retuits en la muestra de esta cuenta.
• La Cuenta B obtuvo la mayor cantidad de visualizaciones.
• A pesar del aumento de visibilidad prometido y de su base de seguidores de tamaño medio, los tuits de la Cuenta A solo se mostraron a una pequeña cantidad de usuarios.

• La Cuenta B fue la ganadora, con cantidades de «Me gusta» de tres dígitos, a diferencia de las Cuentas A y C.
• Las interacciones en general fueron consistentes con la cantidad de visualizaciones: más visualizaciones se tradujeron en más interacciones.
• Si medimos la relación entre interacciones y seguidores, la Cuenta C lleva la delantera, con diez interacciones por cada cien seguidores.

¿Qué significa esto?

• Una cuenta con trayectoria, muchos seguidores, una relación saludable entre cuentas seguidas y seguidores, y un volumen moderado de publicaciones no tiene garantizada la distribución. Lo que nos preocupa no son las tasas de interacción, sino la baja distribución. Sin un volumen suficiente de visualizaciones, es imposible alcanzar tasas de interacción altas.
• La frecuencia de publicación no parece ser un factor determinante.
• El contenido no especializado, relacionado con vínculos y cultura pop, tiene más potencial de distribución e interacción que el contenido político. Esto podría responder a un intento de X por atraer nuevos usuarios y alejarse de su reputación como plataforma políticamente problemática.

Por qué las marcas deportivas superan al resto en Twitter

A pesar de la caída general de las interacciones en X, el nicho deportivo sigue siendo una excepción destacada, en la que los equipos de marketing todavía pueden encontrar niveles relativamente altos de participación. Durante el último año, los equipos deportivos mantuvieron algunas de las tasas de interacción más altas de la plataforma. En 2024 y 2025, el contenido deportivo alcanzó una tasa promedio cercana al 0,07 %, más del doble del promedio de la plataforma, de aproximadamente 0,029 %. Esto contrasta con las marcas de medios, cuyas tasas son mucho más bajas, cercanas al 0,009 %. Los equipos deportivos también publican con frecuencia —unos 44 tuits por semana—, lo que ayuda a mantener una interacción sólida con la audiencia en comparación con otros sectores.

Exploremos algunas posibles razones detrás de esta anomalía.

• Publicaciones frecuentes y en tiempo real: Los equipos deportivos publican mucho —unos 44 tuits por semana— y mantienen a sus fans al tanto de resultados en vivo, jugadas destacadas y noticias. Esto sostiene las conversaciones y las interacciones. Twitter era una gran herramienta para seguir acontecimientos en tiempo real, y X todavía lo es. Sin embargo, como muestra nuestro experimento, el volumen de contenido por sí solo no genera resultados.
• Portales dedicados y contenido agregado: Ligas como la NBA y la NFL lanzaron portales específicos en X que reúnen contenido de equipos, jugadores y medios. Así crean un espacio centralizado donde los fans pueden seguir e interactuar con actualizaciones en tiempo real y videos exclusivos de jugadas destacadas.
• Comunidad e implicación emocional: Los fans del deporte están muy involucrados y tienen un vínculo emocional con sus equipos, lo que los vuelve más propensos a dar «Me gusta», retuitear y responder. El algoritmo de la plataforma favorece los tuits con muchas interacciones y amplifica la visibilidad de las publicaciones deportivas.
• Preferencia por información reciente y de actualidad: Los usuarios de X prefieren contenido informativo, relevante y vinculado con las tendencias. El contenido deportivo responde naturalmente a esa demanda con actualizaciones oportunas y de interés periodístico, y con participación en las conversaciones del momento. Esto genera más interacciones.
• El impulso del contenido multimedia: Los tuits con videos e imágenes, habituales en las publicaciones deportivas, atraen muchas más interacciones. Las visualizaciones de videos y sus tasas de finalización ayudan a mantener la atención de los fans durante más tiempo y mejoran las métricas de interacción.
• Estrategias para mantener el vínculo durante todo el año: Las organizaciones deportivas ofrecen cada vez más experiencias inmersivas e interactivas fuera de los días de partido: contenido detrás de escena, cobertura en vivo de los drafts y transmisiones exclusivas de atletas. Esto mantiene a los fans conectados durante todo el año.

¿X Premium aumenta el alcance?

Los grandes conjuntos de datos sugieren que sí. Buffer analizó 18,8 millones de publicaciones de 71.000 cuentas entre agosto de 2024 y agosto de 2025. Encontró una mediana de alcance cercana a las 600 impresiones por publicación para Premium, superior a las 1.550 para Premium+ e inferior a las cien para las cuentas sin suscripción.

Pero el estudio de Buffer es observacional, y resulta difícil saber qué vino primero: el huevo o la gallina. Compara grupos en lugar de asignar las suscripciones al azar, por lo que quienes pagan también podrían publicar más o mejor. ¿Las personas que publican buen contenido son simplemente más propensas a contratar una suscripción Premium de X? El estudio también trabaja con medianas, que ocultan casos atípicos como nuestra Cuenta A. Nuestro resultado solo encaja en ese panorama si hubo algún factor con más peso que la suscripción en el alcance de la Cuenta A. Las siguientes secciones exploran cuáles podrían ser esos factores.

Una mirada al algoritmo de X: ¿cómo ordena las publicaciones en 2026?

X publicó el código de su feed «Para ti» el 20 de enero de 2026 y luego agregó los parámetros de puntuación y los sistemas de filtrado de visibilidad el 13 y el 14 de agosto. El sistema de puntuación multiplica la probabilidad que el modelo predice para cada acción del usuario por un peso y luego suma los resultados.

Según una interpretación del archivo público de parámetros, los valores predeterminados de param.rs asignan un peso de 0,5 a un «Me gusta», 1,0 a un repost, 5,0 a una respuesta y 20,0 a compartir mediante un enlace copiado. Estos pesos se aplican a probabilidades predichas, no a cantidades brutas de interacciones, y X agregó comentarios en su propio repositorio para aclararlo. Interpretalos como una señal de «qué valora el modelo», y no como una equivalencia de «cuántos “Me gusta” vale una respuesta».

¿Qué mecanismos podrían explicar nuestros resultados?

Estas son hipótesis basadas en el repositorio, no hallazgos. Nuestra prueba se realizó en el cuarto trimestre de 2025 y el código es de 2026, por lo que describe el sistema actual, que no necesariamente es el mismo que medimos.

Mecanismo en el código de X	Cuenta cuyo resultado podría explicar	Cómo ponerlo a prueba
Las respuestas y los reposts de cuentas que el usuario no sigue se eliminan antes de calcular su puntuación en «Para ti».	A y B: ambas publican principalmente respuestas y retuits.	Comparar las visualizaciones de respuestas y publicaciones originales de una misma cuenta.
Un impulso para autores nuevos favorece las publicaciones de quienes están por debajo de un umbral de impresiones, según el sistema de puntuación.	B.	Seguir las visualizaciones de B a medida que crece su historial de impresiones.
El filtrado de visibilidad tiene en cuenta si una cuenta está protegida.	C.	No se puede poner a prueba sin una cuenta pública equivalente.
Cada publicación adicional del mismo autor se multiplica por un factor decreciente, y se descartan las publicaciones de más de 48 horas.	C: unas diez publicaciones al día.	Variar la frecuencia de publicación y mantener el tema constante.

¿Qué deberían medir primero los equipos?

Primero, medí el alcance entre quienes pueden ver el contenido; después, la respuesta; luego, la conversión para el negocio; y, por último, lo que aprendiste. Una publicación que nunca se muestra no permite evaluar las interacciones de forma significativa, y una tasa de interacción calculada sobre cuarenta visualizaciones dice muy poco sobre el canal.

Etapa	Pregunta	Métrica
Distribución	¿Se mostró a suficientes personas relevantes?	Visualizaciones por publicación, segmentadas por formato y tema.
Respuesta	¿Reaccionaron los usuarios que la vieron?	Respuestas, veces que se compartió mediante un enlace copiado, reposts y visitas al perfil por cada mil visualizaciones.
Conversión	¿La atención generó una acción?	Registros, solicitudes de demo y suscripciones identificados mediante etiquetas de seguimiento.
Aprendizaje	¿Qué pone a prueba la siguiente publicación?	Una hipótesis por escrito.

¿Cómo podés poner a prueba la distribución en X?

Usá una cuenta pública durante cuatro semanas y cambiá una sola variable por vez.

Pregunta	Diseño	Criterio de decisión
¿Importa el tema?	Alternar dos temas con el mismo formato y en la misma franja horaria.	Mantener un tema solo si aumenta las visualizaciones de la audiencia objetivo en varias publicaciones.
¿Importa el formato?	Publicar la misma idea como texto breve y con contenido multimedia.	Mantener el formato que genere más acciones relevantes por visualización.
¿Importa la verificación?	Comparar publicaciones equivalentes antes y después de cambiar de plan.	Considerar el resultado provisional hasta que se repita.
¿Las respuestas superan a las publicaciones originales?	Publicar la misma tesis como publicación original y como respuesta.	Elegir según las visitas al perfil o las acciones identificadas mediante etiquetas de seguimiento.

Dejá registrada la pregunta antes de empezar, guardá la exportación de los datos sin procesar antes de hacer gráficos y publicá el conjunto de datos.

¿Qué nos haría cambiar de conclusión?

Si una prueba controlada muestra que las cuentas verificadas superan de forma consistente el alcance de cuentas equivalentes sin verificación, diremos que Premium permite comprar distribución e informaremos la magnitud del efecto. Hasta entonces, considerá la verificación como una decisión sobre credibilidad y funcionalidades, y el alcance como algo que tenés que medir en cada cuenta.

¿Todavía vale la pena hacer marketing en Twitter en 2026?

¡Eso lo dejamos a tu criterio! A pesar de las métricas preocupantes, la alta actividad de bots y su reputación por el contenido político desquiciado y radical, Twitter todavía tiene mucho para ofrecer a las marcas y a los usuarios. Tal vez estemos en la antesala de una nueva etapa para la plataforma, impulsada por la cobertura de la cultura pop en tiempo real y la cultura de los fans. ¿Podrá Twitter recuperar su antigua gloria? Solo el tiempo lo dirá.

Preguntas frecuentes

¿Esto demuestra que X Premium no aumenta el alcance?

No. Muestra que una cuenta verificada, dentro de una muestra pequeña y sin controles, no superó el alcance de otras dos cuentas. El estudio de Buffer sobre 18,8 millones de publicaciones encuentra una gran ventaja promedio para Premium. Por eso, hace falta una prueba controlada que permita separar el efecto de la suscripción de los hábitos de publicación y del contenido.

¿X penaliza las publicaciones con enlaces?

La evidencia es contradictoria. Buffer encontró que las publicaciones con enlaces de cuentas sin Premium tenían una tasa de interacción cercana al 0 % desde marzo de 2025. Sin embargo, Elon Musk afirmó en julio de 2026 que X llevaba más de un año sin penalizar los enlaces, y la revisión del código publicado que hizo PPC Land no encontró ninguna regla dirigida específicamente a las URL. Publicar el contenido principal directamente en X y dejar el enlace en una respuesta es la opción de menor riesgo.

¿El algoritmo de X es realmente de código abierto?

En gran medida. El repositorio es público y tiene licencia Apache 2.0, pero algunas partes se mantienen deliberadamente fuera de él, incluidos los prompts de Grok usados para clasificar contenido. Además, los valores de los parámetros utilizados en producción pueden diferir de los valores predeterminados del repositorio.

¿Las marcas deberían ignorar la cantidad de seguidores?

No. Los seguidores representan una audiencia a la que se puede llegar, pero no permiten predecir hasta dónde llegará una publicación concreta.