Publicidad política en 2026: por qué algunos candidatos son invisibles y otros dominan las redes sociales

En el contexto de la jornada electoral presidencial de 2026 en Colombia, es posible que hayas notado que, al navegar por redes sociales o hacer búsquedas en internet, ciertos candidatos te aparecen con más frecuencia que otros.

Esto puede ocurrir con punteros como Iván Cepeda, Abelardo de la Espriella y Paloma Valencia, e incluso con otros candidatos como Sergio Fajardo y Claudia López, entre otros.

Esto no significa que tus algoritmos hayan sido intervenidos; al contrario, están funcionando de acuerdo con tus intereses, tu ubicación, las publicaciones con las que has interactuado recientemente, tu grupo de edad e incluso las páginas que has visitado.

Para ejemplificarlo, es algo similar a cuando buscas una prenda en un comercio electrónico: si el correo que usas allí es el mismo que tienes vinculado a alguna red social, es probable que luego te aparezcan anuncios relacionados.

Como ocurre con cualquier publicidad, la decisión de adquirir un producto es tuya. Con tu voto pasa lo mismo: tenlo presente.

Cómo funcionan los algoritmos en redes sociales

Los algoritmos en redes sociales usan distintos datos para ordenar y recomendar publicaciones. El objetivo es mostrarte contenido que el sistema considera relevante para ti, según tu actividad y el contexto en el que navegas.

En Facebook, por ejemplo, la plataforma explica que cada vez que abres la app el sistema sigue un proceso de cuatro pasos para responder a una pregunta: qué contenido es más probable que te interese.

Cómo decide Facebook qué te muestra

Inventario: qué contenido hay disponible.

En primer lugar, el sistema reúne un “inventario” de publicaciones candidatas: lo que compartieron tus amigos y las páginas que sigues. El tipo de contenido que aparece también depende del espacio que estés usando dentro de Facebook (por ejemplo, el feed o la pestaña “Video”).

Señales: qué datos analiza sobre la publicación y el contexto.

Luego, el algoritmo evalúa una gran cantidad de señales. Entre ellas:

• quién publicó la historia;
• cuándo se publicó;
• detalles del entorno de visualización, como la hora y la velocidad de la conexión a internet.

Predicciones: qué probabilidad hay de que interactúes.

Con esas señales, el sistema estima qué tan probable es que interactúes con cada publicación. Por ejemplo, predice:

• si comentarías una historia;
• si dedicarías tiempo a leerla;
• si verías un video completo;
• si indicarías que te resultó informativa.

Puntuación: cómo ordena el feed.

Por último, el algoritmo asigna una puntuación de relevancia a cada publicación y ordena el feed en función de ese valor. En ese cálculo incorpora probabilidades como:

• clics;
• tiempo de lectura o visualización;
• “Me gusta”, comentarios y compartidos;
• que te resulte informativa;
• que sea clickbait;
• que lleve a una web de baja calidad.

Instagram: no existe un único algoritmo

En Instagram, debes tener en cuenta que no hay un solo algoritmo que decida todo lo que ves. Cada sección de la app (el feed, “Explorar” y Reels) tiene su propio sistema de clasificación, que se ajusta según cómo la uses.

TikTok: pruebas iniciales y ampliación por desempeño

En TikTok, cuando un usuario sube un video, el sistema suele mostrarlo primero a un subconjunto pequeño de usuarios. Si esas personas lo miran completo o lo comparten, la plataforma tiende a ampliarlo a más usuarios con intereses similares.

Ese ciclo puede repetirse varias veces: si el rendimiento inicial es bajo, el alcance se reduce.

X: ordenamiento con predicciones de interacción

En X, el feed se ordena con modelos que estiman la probabilidad de que cada publicación genere acciones como respuestas, clics, reproducciones de video o tiempo de lectura. Con esas previsiones, el sistema ajusta el orden de manera dinámica para maximizar la retención de los usuarios.