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DistroMachina
Demo datos sintéticos · marca ficticia “Lumo” (asistente de tareas · AR, MX) · nada se guarda ← growthmachina.app

Lo que el loop aprendió de lo publicado: qué ideas rindieron por encima de la mediana del canal (×N), a qué hora, y si el ICE estimado anticipó el resultado. Se recalcula a diario (dm learn) y la guía en español entra en los prompts de ideación de SignalMachina.

↻ Recalculate nowúltimos 90 días · properties en el alcance actual

lumo

19 posts medidos de 23 publicados · hace 4 h
published within ±1 day of planpublished posts with a 7d outcomeskipped slotschannel medians
83% (19/23 · meta ≥ 80%)71% (12/17 · meta ≥ 70%)2tiktok 27,300 instagram 8,100 youtube 7,600 x 2,100 telegram 1,400

Winners

trendchannelloopmetric×median
Notas de voz que se vuelven tareastiktokloop_listas_compartidasviews 61,200 @7d×2.2
Regreso a clases · un recordatorio por materiainstagramone-offviews 9,400 @7d×1.2

Losers

trendchannelloopmetric×median
Lumo vs. la agenda de papeltiktokone-offviews 11,900 @7d×0.4
Tres atajos del lunesxone-offviews 740 @7d×0.4

Observed best hours

channellocal hour×mediann
tiktok19:00×1.65
12:00×1.14
instagram20:00×1.33
youtube13:00×1.03

Pocas muestras por hora todavía: tomalo como pista, no como regla. Las reglas se cambian en Timing Rules.

ICE calibration

ICE impactnrealized ×median
84×1.8
77×1.1
66×0.7
52×0.5

Si impacto alto rinde más que impacto bajo, el estimador apunta bien.

guía que recibe SignalMachina

Las piezas con loop de lista compartida rinden ×2 sobre la mediana de TikTok; los ganchos de contraste (“tres audios, una valija”) superan a los de pregunta. Mejor hora observada en AR: 19:00–20:00. Evitá one-offs en X: no se comparten.

The gate before trusting any result: ≥ 80 % published within a day of plan and ≥ 70 % with a 7-day outcome. Learn guidance to ideation depends on that coverage.

Live demo with a fictional brand and invented numbers; the real panel runs on your own machine. ← Back to growthmachina.app