social-graph-ranker

Social Graph Ranker (Clasificador de Grafos Sociales)

Capa canónica de clasificación ponderada de grafos para la prospección basada en la red.

Utilízalo cuando el usuario necesite:

• clasificar los contactos o conexiones existentes por su valor para una presentación
• mapear caminos cálidos hacia una lista de objetivos
• medir el valor de puente entre conexiones de primer y segundo grado
• decidir qué objetivos merecen una presentación cálida frente a un contacto directo en frío
• comprender las matemáticas del grafo independientemente de lead-intelligence o connections-optimizer

Cuándo usar esto de forma independiente

Elige este skill cuando el usuario quiera principalmente el motor de clasificación:

• "¿quién en mi red está mejor posicionado para presentarme?"
• "clasifica mis contactos según quién pueda llevarme hasta estas personas"
• "mapea mi grafo contra este ICP"
• "muéstrame las matemáticas de los puentes"

No lo uses por sí solo cuando el usuario realmente quiera:

• generación completa de leads y secuenciación de salida -> utiliza lead-intelligence
• podar, reequilibrar y hacer crecer la red -> utiliza connections-optimizer

Entradas

Recopila o infiere:

• personas, empresas o definición de ICP objetivo
• el grafo actual del usuario en X, LinkedIn o ambos
• prioridades de ponderación como rol, industria, geografía y capacidad de respuesta
• profundidad de recorrido y tolerancia a la decadencia

Modelo Central

Dado:

• T = conjunto de objetivos ponderados
• M = tus contactos / conexiones directas actuales
• d(m, t) = distancia de salto más corta desde el contacto m al objetivo t
• w(t) = peso del objetivo según la puntuación de señal

Puntuación base del puente:

B(m) = Σ_{t ∈ T} w(t) · λ^(d(m,t) - 1)

Donde:

• λ es el factor de decaimiento, normalmente 0.5
• un camino directo aporta el valor completo
• cada salto extra reduce la contribución a la mitad

Expansión de segundo orden:

B_ext(m) = B(m) + α · Σ_{m' ∈ N(m) \ M} Σ_{t ∈ T} w(t) · λ^(d(m',t))

Donde:

• N(m) \ M es el conjunto de personas que el contacto conoce y tú no
• α descuenta el alcance de segundo orden, normalmente 0.3

Clasificación final ajustada por respuesta:

R(m) = B_ext(m) · (1 + β · engagement(m))

Donde:

• engagement(m) es la capacidad de respuesta normalizada o la fortaleza de la relación
• β es la bonificación por compromiso, normalmente 0.2

Interpretación:

• Nivel 1: R(m) alto y caminos de puente directos -> solicitudes de presentación cálida
• Nivel 2: R(m) medio y caminos de puente de un salto -> solicitudes de presentación condicionales
• Nivel 3: R(m) bajo o ningún puente viable -> contacto directo o llenado de brechas

Señales de Puntuación

Pondera los objetivos antes del recorrido del grafo con lo que sea relevante para el conjunto de prioridades actual:

• alineación de rol o cargo
• ajuste de empresa o industria
• actividad actual y actualidad
• relevancia geográfica
• influencia o alcance
• probabilidad de respuesta

Pondera los contactos después del recorrido con:

• número de caminos ponderados hacia el conjunto de objetivos
• inmediatez de esos caminos
• capacidad de respuesta o historial de interacción previa
• ajuste contextual para realizar la presentación

Flujo de Trabajo

1. Construye el conjunto de objetivos ponderados.
2. Obtén el grafo del usuario desde X, LinkedIn o ambos.
3. Calcula las puntuaciones de puente directas.
4. Expande los candidatos de segundo orden para los contactos de mayor valor.
5. Clasifica según R(m).
6. Devuelve:
   • mejores solicitudes de presentación cálida
   • caminos de puente condicionales
   • brechas en el grafo donde no existe un camino cálido

Formato de Salida

CLASIFICACIÓN DEL GRAFO SOCIAL
================================

Conjunto de Prioridades:
Plataformas:
Modelo de Decaimiento:

Puentes Principales
- contacto / conexión
  puntuación_base:
  puntuación_extendida:
  mejores_objetivos:
  resumen_del_camino:
  acción_recomendada:

Caminos Condicionales
- contacto / conexión
  motivo:
  costo_extra_de_salto:

Sin Camino Cálido
- objetivo
  recomendación: contacto directo / llenar brecha en el grafo

Skills Relacionados

• lead-intelligence utiliza este modelo de clasificación dentro del pipeline más amplio de descubrimiento de objetivos y prospección
• connections-optimizer utiliza la misma lógica de puente al decidir a quién mantener, podar o añadir
• brand-voice debe ejecutarse antes de redactar cualquier solicitud de presentación o contacto directo
• x-api proporciona acceso al grafo de X y rutas de ejecución opcionales