Durante la primera etapa de las redes sociales, el feed operaba –al menos esa era su promesa inicial– como una extensión relativamente ordenada de la red personal del usuario: amistades, familiares, colegas, páginas elegidas y comunidades de afinidad. Hoy esa arquitectura ha cambiado de manera significativa. El feed es el flujo personalizado de publicaciones, anuncios y recomendaciones que las plataformas muestran al usuario en su pantalla principal.
El feed contemporáneo ya no responde únicamente a la lógica de “lo que sigue el usuario”, sino a una combinación dinámica de contenido recomendado, publicaciones patrocinadas, anuncios personalizados, creadores sugeridos y señales de comportamiento procesadas mediante sistemas algorítmicos.
Este cambio no es una simple modificación funcional. Se trata de una reconfiguración profunda del ecosistema mediático digital. Desde la ecología de medios, puede decirse que el medio vuelve a modificar las condiciones de percepción, relación y acción social. En las redes sociales actuales, el flujo dominante ya no es solamente la comunicación interpersonal, sino la circulación optimizada de atención comercializable.
Meta reportó que, durante 2024, las impresiones publicitarias entregadas en su familia de aplicaciones aumentaron 11% anual, mientras que el precio promedio por anuncio creció 10% en el mismo periodo (Meta Platforms, 2025). Este dato permite entender por qué los feeds tienden a incorporar más anuncios y más espacios susceptibles de monetización. El modelo económico depende de aumentar, ordenar y rentabilizar oportunidades de exposición publicitaria.
El ajuste algorítmico responde a una cuestión central. El usuario busca relevancia, entretenimiento y conexión; la plataforma requiere permanencia, datos y rendimiento publicitario; los anunciantes buscan precisión, conversión y escala. Para equilibrar estos intereses, los sistemas de recomendación aseguran clasificar contenidos con base en múltiples señales: historial de interacción, tiempo de visualización, afinidad temática, relaciones previas y probabilidad de comentar, compartir o detenerse ante una publicación. Meta explica que personaliza cada feed mediante sistemas de aprendizaje automático porque los usuarios tienen mucho más contenido disponible del que podrían consumir en una sola sesión (Meta, 2025).
El problema central está en quién define el valor de lo visible. Para el usuario, valor puede significar información pertinente o vínculos significativos. Para la plataforma, puede significar retención, frecuencia de uso y probabilidad de interacción. Para el anunciante, puede significar visibilidad, clic o compra. Entonces el feed deja de ser una línea de tiempo social y se convierte en una interfaz de asignación algorítmica de oportunidades comerciales.
TikTok, por ejemplo, representa con claridad esta lógica. Su sección For You no depende principalmente de las cuentas seguidas, sino de un sistema de recomendación que combina señales como interacciones, información del video, configuración del dispositivo y preferencias inferidas. La propia plataforma señala que su sistema recomienda contenidos a partir de factores que se ajustan conforme el usuario interactúa o indica desinterés (TikTok, 2020). Instagram y Facebook han seguido un camino similar: más contenido recomendado, más videos cortos, más publicaciones de cuentas no seguidas y una integración cada vez más naturalizada entre entretenimiento, recomendación y publicidad.
Hasta aquí conviene distinguir dos fenómenos que suelen confundirse. Primero, el aumento de anuncios insertados en el feed. Segundo, el aumento de contenido recomendado de cuentas no seguidas. Ambos producen la misma percepción: “veo menos de quienes sigo”. Pero no son idénticos. Los anuncios responden directamente al modelo publicitario; las recomendaciones responden a la competencia por atención frente a plataformas de descubrimiento algorítmico como TikTok. Ambos modifican la “dieta informativa” del usuario. El resultado parece ser un feed menos relacional y más predictivo; menos cronológico y más conductual; menos dependiente de la elección explícita y más subordinado a inferencias algorítmicas.
Estos cambios tienen consecuencias importantes. La primera es la pérdida relativa de control. Aunque las plataformas ofrecen herramientas como “no me interesa”, favoritos, silenciar, ocultar anuncios o elegir ciertos feeds alternativos, la experiencia predeterminada sigue siendo algorítmica. La segunda es la opacidad. El usuario no siempre distingue por qué ve un contenido, por qué dejó de ver ciertas cuentas o por qué se repiten determinados temas. Aunque algunas plataformas aseguran que siempre informan sobre lo que el usuario ve. La tercera es la concentración de poder editorial. Las plataformas no producen necesariamente el contenido, pero sí ordenan su visibilidad. En la práctica, programan la atención pública.
La Unión Europea ha comenzado a responder a este problema mediante el Digital Services Act, que exige mayor transparencia en los sistemas de recomendación, repositorios publicitarios y opciones para que los usuarios accedan a alternativas no basadas en perfilamiento (European Commission, 2024). Esta regulación reconoce que la arquitectura algorítmica no es neutral, afecta la circulación de información, la competencia económica, la exposición publicitaria y las condiciones de deliberación pública.
El debate, por tanto, no es si debe existir publicidad en redes sociales. La publicidad ha sido parte constitutiva de los medios comerciales modernos. Sin embargo, cuando el feed se optimiza prioritariamente para monetizar atención, la experiencia social se transforma en una infraestructura de persuasión continua. La red deja de ser solamente espacio de encuentro y se vuelve mercado conductual en tiempo real. Lo que aparece en pantalla no es simplemente “lo que está pasando”, sino aquello que el sistema calcula como más conveniente para sostener sus propios flujos económicos, técnicos y sociales.
Referencias
European Commission. (2024). The Digital Services Act package. European Commission. https://www.etui.org/publications/digital-services-act-package
Meta. (2025). Our approach to Facebook Feed ranking. Meta Transparency Center. https://transparency.meta.com/features/ranking-and-content/
Meta Platforms, Inc. (2025). Meta reports fourth quarter and full year 2024 results. Meta Investor Relations. https://investor.atmeta.com/investor-news/press-release-details/2025/Meta-Reports-Fourth-Quarter-and-Full-Year-2024-Results/
TikTok. (2020, 18 de junio). How TikTok recommends videos #ForYou. TikTok Newsroom. https://newsroom.tiktok.com/how-tiktok-recommends-videos-for-you?lang=en