Top/flop con hipótesis: leer para decidir el siguiente envío

Una tabla de resultados no decide nada. Lo que decide es la pareja top/flop con una hipótesis falsable de POR QUÉ, convertida en la variación del siguiente ciclo.

0. Antes de empezar

1. get_message_type_performance o get_campaign_results de la ventana + las 4 previas.
2. search_cerebro("pausado") y search_cerebro("decisiones de contenido") — no reproponer lo que ya se pausó ni relitigar lo cerrado.
3. El output alimenta propose_campaign / save_content_draft, pero este skill NO los llama: primero la lectura, después la propuesta.

1. Normalizar antes de rankear

• Rankear por tasa sobre el denominador correcto (por entregado, por alcanzado, por expuesto), nunca por absolutos: la pieza más enviada siempre "gana" en absolutos.
• Si dos brazos o piezas tienen denominadores de tamaños muy distintos, decir el n de cada uno junto a la tasa.
• Muestra chica se declara: con pocas piezas o segmentos pequeños la lectura es direccional y se etiqueta así.

2. Top Y flop, ambos obligatorios, cada uno con hipótesis

Formato de la hipótesis: elemento concreto → mecanismo → acción falsable.

Componente	Pregunta que responde
Elemento	¿Qué parte del mensaje explica el resultado? (hook, ángulo, formato, timing, segmento)
Mecanismo	¿Por qué ese elemento produjo ese comportamiento en ESE segmento?
Acción falsable	¿Qué repetimos/pausamos y qué número, en qué ventana, nos diría que la hipótesis era falsa?

Sin hipótesis, el top es suerte y el flop es mala suerte: no se aprende nada accionable.

3. Reglas de decisión

Situación	Acción
Ganador claro (supera al resto en su métrica normalizada)	Doblar con UNA variación por ciclo (cambiar todo a la vez rompe la atribución)
Perdedor consistente 2-3 ciclos seguidos	Pausar con criterio escrito de reactivación. Un solo mal resultado NO pausa
Formato entero en cero sostenido	Pausar el formato con fecha de decisión estructural, no pieza por pieza
Resultado bueno en métrica de pulso pero cero en métrica de decisión	No doblar: retiene atención pero no mueve el funnel. Ajustar el CTA antes de repetir
Costo por resultado fuera de rango vs pares (>5-10x)	Auditar el creativo/segmento antes de invertir un peso más

4. Ejemplo bueno y malo (datos FinZen reales)

• Bueno: el reel "Muchos crecimos sin educación financiera" hizo 3.38% de moneda social con 15 shares (récord del mes). Hipótesis: hook de identidad colectiva ("crecimos sin...") en pilar educación → convierte en shares porque comparte identidad, no solo información. Acción: 2 piezas del mismo patrón con CTA explícito; falsable si ninguna supera 1% en 2 semanas.
• Bueno: tercera foto estática consecutiva con cero acciones y cero seguidores → se pausó el formato completo con criterio: si en 2 semanas los videos nativos siguen sumando y las fotos no, la decisión pasa a ser estructural.
• Malo: una campaña con costo por registro de $2.41 cuando sus pares de la misma plataforma rondaban $0.06-0.32 (hasta 40x) siguió corriendo sin auditoría del creativo. Ese caso se detecta en este paso, no en el cierre mensual.

Anti-patrones

• Rankear por absolutos o mezclar denominadores.
• Reportar solo el top (el flop es la mitad del aprendizaje).
• Pausar por un solo mal resultado, o doblar cambiando 3 variables a la vez.
• Hipótesis inverificables ("el contenido no conectó") sin elemento ni número falsable.
• Proponer de nuevo un ángulo/segmento que el Cerebro registra como pausado o cerrado.

Formato de entrega

Top (con hipótesis) · Flop (con hipótesis) · máximo 3 acciones para el ciclo siguiente, cada acción con la métrica y ventana que la validará, y la marca de confianza (direccional si la muestra es chica). Cierra con qué quedó pausado y su criterio de reactivación.