El análisis del SDK de Metehan Yesilyurt reveló los nombres de los pipelines internos de Google Discover. Nuestros datos muestran lo que hace realmente cada uno: volumen, alcance, temporalidad, dominios líderes. 42 millones de tarjetas, cientos de dispositivos, tres meses de observación.
Lo que hicimos
Durante tres meses (diciembre de 2025 – febrero de 2026), observamos los flujos Discover reales de cientos de dispositivos. Resultado: 42 millones de tarjetas analizadas. A cada tarjeta asociamos el pipeline responsable de su selección.
Los nombres ya existían en el SDK de Google; fueron publicados recientemente por Metehan Yesilyurt. Lo que faltaba era lo que hacen en la práctica : cuántos contenidos selecciona cada uno, a cuántos dispositivos lo muestra, a qué velocidad y qué dominios favorece. Esto es lo que revelan nuestros datos.
Para cada pipeline calculamos cuatro métricas:
- El alcance : porcentaje de dispositivos que ven cada URL al día
- La velocidad : edad mediana de los artículos en el momento de su aparición
- La exclusividad : porcentaje de URLs propias en el pipeline
- El volumen : participación en el flujo total
La revelación: no un algoritmo, sino un sistema en capas
La creencia común: Discover utiliza un algoritmo de recomendación. La realidad: es un sistema estructurado en seis capas funcionales, cada uno con una lógica y una audiencia distintas.
Cada pipeline posicionado por su velocidad (eje X, log) y su alcance (eje Y). Color = familia funcional. moonstone y shoppinginspiration dominan en alcance; mustntmiss y newsstoriesheadlines son los más rápidos; deeptrends y aura persisten más tiempo.
Los 20 pipelines FR clasificados por volumen total. content domina con 30,7 %, seguido de aura (13,3 %) y moonstone (12,9 %).
El mapa de los principales pipelines para FR con sus métricas principales
Las seis capas:
- La base editorial : content, moonstone, aura, paginationpanoptic, relatedcontentruby. El bucle básico: el contenido entra por content, se amplifica con moonstone si el engagement acompaña, se diversifica mediante aura, se prolonga por el scroll (pagpan) y el clic (ruby).
- La actualidad y la urgencia : mustntmiss (aumento de prioridad ~2x, Le Monde domina) y newsstoriesheadlines (clústeres de Google News, 46% de URLs exclusivas).
- Las tendencias : deeptrendsfable detecta, deeptrends persiste. Canal secuencial: 27% de tasa de paso, 21 horas de desfase. x.com es una fuente de tendencias en FR.
- Lo local y lo geo : geotargetingstories (mainstream geo-filtrado), webkicklocalstories (hiperlocal puro, 67% de URLs exclusivas, prensa regional), astria (autoridad local, plazo de 1,5 días).
- Lo social y el vídeo : creatorcontent (x.com domina al 75% en FR, no YouTube), freshvideos, neoncluster (ausente en FR). La cascada de vídeo funciona principalmente en inglés.
- Lo comercial : shoppinginspiration (19,7% de alcance, 3,7 días de vida útil) y feedads (publicidad pura, 24% de alcance).
El mensaje : optimizar «para Discover» sin comprender los pipelines es como optimizar «para Google» sin entender la diferencia entre Search, News y Shopping. Cada pipeline tiene su lógica y cada uno es una palanca distinta.
Las cuatro cifras que lo cambian todo
Moonstone muestra cada artículo en 1 de cada 5 dispositivos
Alcance: 19,3 %. Es 2x más que content (9,9 %). Moonstone no selecciona muchos artículos, pero los que selecciona se muestran en el máximo de dispositivos. Es una estrategia de difusión deliberada.
Contenido sobrerrepresentado: horóscopo (3,5x), apuestas/juegos (3,3x), entretenimiento, meteorología, prensa rosa. Y sin embargo, Ouest-France, un diario regional, domina moonstone. Su secreto: la noticia local con un ángulo nacional, la meteorología y la prensa rosa regional.
Alcance de cada pipeline FR (% de dispositivos alcanzados). moonstone y shoppinginspiration a la cabeza; el alcance no es proporcional al volumen.
Un artículo producido vive 8 veces más que una noticia
shoppinginspiration: 3,7 días de duración de vida mediana. content: 0,47 día (11 horas). Una prueba de producto publicada el lunes aún es visible el viernes en Discover. Es una ventana de visibilidad excepcional, pero el pipeline de shopping es un silo. Baja coocurrencia con los otros pipelines. Un artículo no sale fácilmente del silo de producto.
De newsstoriesheadlines (2,2 h) a shoppinginspiration (3,7 días). El contenido producido vive 8 veces más que la actualidad.
El 58 % de las URLs FR aparecen en 2 o más pipelines
Es el hallazgo más accionable. La mayoría de los artículos franceses en Discover no permanecen confinados a un solo pipeline, atraviesan el sistema.
- 42% de las URLs en un solo canal (generalmente content)
- 20% en dos canales
- 13% en tres
- 25 % en cuatro o más; algunos valores atípicos alcanzan de 12 a 14 pipelines
Cada pipeline adicional = una ventana de visibilidad extra, con una audiencia y un timing parcialmente distintos. Un artículo en content + moonstone + mustntmiss = tres oportunidades de ser visto.
El análisis completo de los mecanismos multi-pipeline, palancas por perfil, scorecard, será objeto de un artículo dedicado que publicaremos próximamente.
El sistema evoluciona constantemente
Lo que mostramos es un instantánea. Google añade y retira pipelines regularmente. Toda una familia, las queryrecommendations*, fue abandonada: el antiguo sistema funcionaba por consultas, el nuevo por embeddings y señales de engagement. Observamos ~8 nuevos identificadores aún no integrados en nuestro análisis (collaborative filtering, NL tuning, entertainment trailers, garamond/Google Showcase).
La dirección está clara: de query-based hacia embeddings, de texto hacia social/video, de selección pasiva hacia engagement en tiempo real.
Tres perfiles, tres estrategias
Cada fila = un dominio, cada columna = una familia de pipelines, color = porcentaje de hits. Encuentra tu dominio, o el de tus clientes, y observa su huella de pipelines.
Para cada pipeline, los 5 dominios líderes y su cuota. El detalle que falta en el heatmap: quién domina dónde y con qué peso.
Prensa nacional (perfil Le Monde / Le Figaro)
Presencia en 8-10 pipelines. Le Monde domina mustntmiss (11,3 % del pipeline) — el impulso de prioridad ~2x recompensa la importancia editorial. El reto: maximizar el paso por moonstone (engagement) y mustntmiss (importancia), los dos amplificadores. Content 41,6 % para Le Monde, concentrado en la autoridad.
Prensa regional (perfil Ouest-France / La Dépêche)
webkicklocalstories es su pipeline exclusivo, 67 % de URLs que no se encuentran en ningún otro lugar de Discover. Pero Ouest-France no se queda en lo local: #1 en moonstone, top-5 en geotargetingstories, deeptrendsfable, astria. La distribución es excepcional: content 25 %, moonstone 14 %, local 8,4 %, aura 12,5 %, tendencias 15,2 %. El reto: combinar el ángulo local y el nacional para multiplicar los pipelines.
Sitio tech / reseñas (perfil Frandroid / Les Numériques)
shoppinginspiration ofrece un alcance masivo (19,7 %) y una vida útil de 3,7 días. Pero shopping es un silo — muy baja coocurrencia con los otros pipelines. Una prueba del Samsung Galaxy permanece en shopping. El reto: diversificar más allá de la pura prueba de producto para alcanzar content + aura (que sobrerrepresenta tech/ciencia 2x). Añadir un ángulo editorial (análisis de tendencia, contexto de mercado) puede abrir puertas.
Las recomendaciones completas por perfil (prensa nacional, regional, tech, lifestyle, video, pure player, finanzas) serán detalladas en nuestra serie de Substack.
Explore por su cuenta
Estos resultados son un vistazo. El análisis completo, 20 pipelines, datos por pipeline, dominios líderes, títulos típicos, está disponible:
- El explorador interactivo : navegue por los 20 pipelinescompare las métricas, vea los dominios líderes y los títulos típicos
- La serie Substack : cada semana, un análisis en profundidad sobre un grupo de pipelines con datos, gráficos y recomendaciones
- El análisis de referencia : 1492.Visión/investigación/ – los artículos de referencia completos, en francés y en inglés, con el detalle pipeline por pipeline.
El sistema Discover evoluciona. Estos datos son una instantánea de diciembre de 2025 a febrero de 2026. Los pipelines que estallan hoy no existían hace tres meses. De ahí la importancia de seguir la evolución, no solo de fotografiar un instante.
Datos: 42 millones de tarjetas Discover, diciembre de 2025 a febrero de 2026. Análisis: 1492.visionCrédito a Metehan Yesilyurt por el análisis SDK; nuestros datos muestran lo que hace cada pipeline en la práctica.
El artículo «Google Discover bajo el capó: 20 pipelines, millones de tarjetas, insights inéditos derivados de los datos.» fue publicado en el sitio Abondance.
