¿Qué es esto?
Una base de datos de inteligencia de contenido: un panel web autocontenido (sin dependencias externas) que ingiere las métricas de tus publicaciones y las convierte en decisiones concretas: cuándo publicar, cuánto deben durar los videos y qué hace que un post rinda.
Mejores horas y días, duración óptima, eficiencia por cada 1.000 espectadores, score compuesto, top/bottom 25, outliers y correlaciones. Todo con gráficos propios en SVG/Canvas.
Etiquetado de cada post con ~25 variables (tema, hook, edición, narración…) usando un LLM configurable (Gemini/OpenAI) y preguntas cruzadas sobre los resultados.
Datos cargados
Vista previa (primeras 10 filas)
Estadísticas de publicación
Mejores momentos para publicar, ordenados por views promedio.
Top 5 horas
Top 3 días
Views promedio por hora del día
Revenue promedio por día de la semana
Rendimiento por duración
Cómo rinde el contenido según cuánto dura el video.
Eficiencia por cada mil viewers
Cuánto genera el contenido por cada 1.000 espectadores (engagement = reacciones + comentarios + compartidos).
Score compuesto de rendimiento
Puntaje 0–100 combinando views (40%), revenue (30%), engagement (20%) y tiempo de visualización (10%), todo normalizado. Haz clic en un post para etiquetarlo (Fase 2).
Top 25 (mejores)
Bottom 25 (peores)
Outliers (valores atípicos)
Posts fuera del rango normal según el método IQR (Q1−1.5·IQR / Q3+1.5·IQR) en views, revenue y engagement.
Correlaciones y regresión
Coeficiente de Pearson (−1 a 1) y recta de regresión y = a·x + b para cada par de variables.
Dispersión: views vs revenue (con recta de regresión)
Preguntas cruzadas (Fase 2)
Cruzan las etiquetas de cada post con sus métricas (views, revenue, engagement, clics). Etiqueta posts desde el ranking o usa la clasificación automática.