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Metodología

Pruebas de SMM

Nuestra puntuación de calidad de seguidores

El sistema de auditoría, el protocolo de muestreo y los umbrales de rechazo que respaldan cada afirmación de seguidores reales — y la puntuación que publicamos en cada página /buy-*.

Última revisión Reproducible por los lectores
Revisado porLikes.io TeamContent Team at Likes.io

Por qué una puntuación y no un sí/no

“Seguidor real” no es algo binario en ninguna plataforma social. Incluso una cuenta gestionada por completo por un ser humano pierde algunas señales (sin biografía, sin publicaciones) cuando es realmente nueva. Un clasificador binario optimizado con datos del mundo real acaba teniendo demasiados falsos positivos (humanos marcados como bots) o demasiados falsos negativos (bots bien disfrazados marcados como humanos).

Puntuamos en una escala de 0–100 a través de tres componentes ponderados y solo informamos de un seguidor como de “baja calidad” si su puntuación es inferior a 40. La puntuación compuesta es más conservadora que una comprobación binaria sobre cualquier señal individual, lo cual es la decisión correcta cuando la consecuencia de un falso positivo es rechazar a un seguidor que un cliente ha pagado.

El sistema de puntuación

Completitud del perfil

40%

Foto de perfil presente · biografía rellena · 5+ publicaciones · nombre de usuario sin patrón generado automáticamente

Señales de interacción

30%

Ha dado me gusta / comentado en los últimos 30 días · sigue cuentas distintas a la cuenta objetivo

Heurísticas de señal humana

30%

Etiquetado en publicaciones de otras cuentas · ratio realista de seguidores/seguidos · antigüedad de la cuenta de 90+ días

Cada señal devuelve 0 (ausente) o 1 (presente). Las puntuaciones de los componentes son promedios de señales en una escala de 0–100. Calidad compuesta = suma ponderada de los tres componentes.

Cómo se muestrean los seguidores

Auditar cada seguidor entregado no es ni factible ni útil — con nuestro volumen consumiría cada minuto del presupuesto de la API de la plataforma y aun así produciría un número más ruidoso que una muestra aleatoria de tamaño adecuado. En su lugar, hacemos un muestreo.

  • Marco de muestreo: todos los seguidores entregados en los pedidos de prueba descritos en la metodología de velocidad de entrega durante el mes natural más reciente.
  • Tamaño de la muestra: 200 seguidores por plataforma al mes, extraídos de forma uniforme al azar — lo bastante grande para mantener el intervalo de confianza del 95% sobre el porcentaje principal dentro de ±3 puntos.
  • Momento de la auditoría: los seguidores muestreados se puntúan 7 días después de la entrega, de modo que cualquier purga de bots de corta duración por parte de la plataforma ya se haya asentado.

Qué publicamos

Tres números por plataforma, actualizados mensualmente:

  • Puntuación compuesta mediana — el seguidor del percentil 50 en la muestra.
  • Tasa de aprobación — el porcentaje de seguidores muestreados que puntúan ≥ 40, el umbral por debajo del cual tratamos a un seguidor como de baja calidad.
  • Desglose por componente — la puntuación media por componente, para que un componente inusualmente débil (p. ej. la caída de las señales de interacción) sea visible sin tener que hurgar en los datos de muestra en bruto.

Qué descalifica un lote de entrega

Un lote entregado se rechaza y se vuelve a ejecutar de principio a fin si se activa cualquiera de estos disparadores durante la ventana de auditoría posterior a la entrega:

  • La puntuación compuesta mediana de ese lote cae por debajo de 50.
  • La tasa de aprobación (compuesta ≥ 40) de ese lote cae por debajo del 80%.

Los umbrales están deliberadamente por encima de los mínimos generales de la plataforma que publicamos en /buy-*, de modo que un lote se reemplaza antes de que el número público llegue siquiera a moverse.

Fuera del alcance

  • No se auditan los seguidores existentes de la cuenta objetivo — solo los entregados por Likes.io.
  • La puntuación de afinidad demográfica / de nicho (si un seguidor es afín al tema de un creador) es una cuestión aparte que gestionan las calculadoras de tasa de interacción y no forma parte de este sistema de puntuación.
  • Las cuentas privadas de la muestra aportan menos señales (no hay publicaciones públicas que contar). Las excluimos del conjunto de auditoría en lugar de puntuarlas con datos parciales.

Metodología relacionada

Cómo citar esta metodología

Fuente: Metodología de Likes.io — Nuestra puntuación de calidad de seguidores. URL: https://likes.io/methodology/follower-quality

Hay copias legibles por máquina de cada página de metodología disponibles en /llms.txt.