Cómo verificamos los descuentos
No alcanza con ver el porcentaje de descuento que muestra Mercado Libre. Usamos historial real de precios para determinar si el "precio original" existió de verdad.
Leemos precios todos los días desde 23 de marzo de 2026 (casi todos los productos, cada uno o dos días). Stats actualizadas cada hora.
Cómo funciona el rastreo de precios
Lectura de precios y registro diario
Todos los días, un proceso consulta la API oficial de Mercado Libre: el precio de casi todos los productos se lee cada uno o dos días. Cada noche guardamos como mucho un registro por producto con el último precio leído. Llevamos 32.340 productos con historial real desde 23 de marzo de 2026.
Cálculo de mediana, percentiles y mínimo histórico
Con los snapshots disponibles (hoy llevamos 214 días desde 23 de marzo de 2026) calculamos la mediana, el percentil 75 y el mínimo de la serie. Usamos mediana y percentiles en vez de promedio porque resisten mejor el truco de inflar precios durante las semanas previas a un evento.
Análisis del descuento declarado
Comparamos el precio anunciado como referencia (originalPrice de ML) contra el percentil 75 de la serie real. Si el originalPrice supera al p75 × 1.15, la "rebaja" parte de un piso artificialmente inflado y la marcamos como descuento inflado.
Asignación del veredicto
Según el análisis asignamos uno de 7 veredictos (ver abajo). Necesitamos al menos 10 puntos de datos para dar un veredicto. Con menos snapshots mostramos 'sin historial suficiente' en vez de emitir un juicio débil.
Los 7 veredictos posibles
Cada producto en nuestras guías muestra uno de estos badges según el análisis de su historial.
El precio de hoy es el más bajo que le registramos, o está a 2% o menos de ese mínimo, contra todo su historial. Oportunidad real.
Con precio tachado, el de hoy está a 5% o menos de su precio más bajo registrado; sin tachado, está 5% o más abajo de su precio habitual (la mediana de sus registros). Buen momento para comprar.
El precio "original" fue artificialmente elevado para que el descuento parezca mayor. El precio real con descuento es similar o mayor al precio histórico habitual.
Hay descuento, pero no tenemos suficiente historial para verificarlo (menos de 10 puntos de datos).
El precio está dentro del rango habitual de los snapshots disponibles. Sin descuento real.
El producto no tiene precio original declarado. No hay descuento aplicado.
No hay historial de precios para este producto. Lo estamos rastreando desde hoy.
Ejemplo real: cómo detectamos un descuento inflado
Un producto aparece con 50% de descuento: "Antes $200.000 → Ahora $100.000".
Revisamos el historial: el producto costaba $110.000 durante los últimos 60 días. El precio anunciado como referencia de $200.000 apareció recién 7 días antes del Hot Sale.
Conclusión: el descuento real sobre el precio habitual es del 9%, no del 50%. Veredicto: ⚠️ Descuento inflado.
Cobertura y limitaciones
Rastreamos 32.438 productos de las principales categorías: celulares, notebooks, televisores, electrodomésticos, herramientas, indumentaria, zapatillas, perfumes y más.
Para productos fuera de nuestro historial, podés pegar el link de ML en nuestra herramienta de historial de precios — lo incorporamos al seguimiento diario automáticamente desde el día siguiente.
Limitación: el veredicto requiere mínimo 10 snapshots. Productos nuevos o recientemente añadidos al catálogo pueden no tener veredicto definitivo.
Política de afiliados
MejoresCompras participa en el Programa de Afiliados de Mercado Libre Argentina. Cuando comprás un producto a través de nuestros links, podemos recibir una comisión sin costo adicional para vos.
Esta comisión no influye en los veredictos. Si un producto tiene descuento inflado, lo marcamos aunque eso signifique que no compres. Nuestro negocio es tu confianza, no el volumen de clics.
Preguntas frecuentes
Las dudas más comunes sobre nuestra metodología de verificación de precios.
¿Cómo detectan que un descuento está inflado?+
Comparamos el precio anunciado como referencia de Mercado Libre contra el historial real del producto. Si ese precio anunciado supera al percentil 75 del histórico multiplicado por 1.15, lo marcamos como inflado. Usamos percentiles en vez de promedio porque resisten mejor el truco de inflar precios pre-evento.
¿De dónde sacan el historial de precios?+
Leemos el precio de casi todos los productos cada uno o dos días con la API pública de Mercado Libre Argentina y guardamos como mucho un registro por día: el precio actual y el precio anunciado como referencia. Los que llevan días sin oferta se leen menos seguido, y unos pocos que la API no deja leer quedan con su último precio. El dataset crece automáticamente con cada visita a /precio (el verificador agrega lo que aún no estaba en tracking).
¿Cuántos productos analizan?+
Más de 9.000 productos activos en cache, con historial verificable mínimo de 10 días para emitir veredictos confiables. Productos descontinuados o sin afiliado se filtran del análisis público.
¿Reciben pagos de Mercado Libre o de las marcas?+
No. MejoresCompras es independiente. Generamos ingresos solo via afiliados de Mercado Libre cuando alguien compra a través de un link recomendado. El análisis de descuentos truchos no está pago por nadie — los datos son públicos y verificables.
¿Qué significa cada veredicto (mínimo histórico, precio normal, inflado, recurrente)?+
Mínimo histórico: el precio de hoy es el más bajo que le registramos, o está a 2% o menos de ese mínimo, contra todo su historial. Precio excelente: con precio tachado, el de hoy está a 5% o menos de su precio más bajo registrado; sin tachado, está 5% o más abajo de su precio habitual (la mediana de sus registros). Precio normal: dentro del rango habitual sin oferta especial. Descuento inflado: el precio anunciado como referencia por ML es artificialmente alto. Descuento recurrente: el precio sube y baja en ciclos, lo que ahora es "descuento" es el precio habitual.
¿Sirve esta metodología para Hot Sale y Black Friday?+
Sí, es la misma metodología: comparamos el precio de cada producto contra su propio historial, todo el año y también durante los eventos. Para el Black Friday 2026 (viernes 27 de noviembre de 2026) aplicamos exactamente el mismo análisis.
¿Por qué usan percentiles y no el promedio?+
El promedio se distorsiona con un solo precio anómalo. Si un seller bota un solo día a $100.000 un producto que cuesta $300.000, el promedio se va para abajo y todo descuento parece inflado. Los percentiles (mediana, p75) reflejan mejor el precio real del mercado e ignoran outliers.
¿Qué hacen si un producto cambia de modelo o se descontinúa?+
Si la API de ML reporta el producto como descontinuado, se marca "discontinuedAt" en cache y se excluye del análisis público. Si un seller cambia el precio drásticamente sin razón aparente (ej. de $300.000 a $30.000), la verificación falla por falta de soporte y mostramos "sin historial suficiente".
¿Por qué un producto a veces aparece sin veredicto?+
Para emitir un veredicto necesitamos al menos 10 puntos de datos (10 snapshots históricos). Productos nuevos o recién agregados al catálogo no cumplen ese mínimo. En esos casos mostramos "Sin historial suficiente" en vez de un veredicto débil que pueda confundir.
¿Cómo agrego un producto que no está en su sistema?+
Andá a /precio y pegá el link del producto de Mercado Libre. Lo agregamos automáticamente al tracking diario. El primer snapshot se toma al instante; el veredicto requiere 10 días para ser confiable.
¿Se puede confiar en los datos que muestran?+
Los datos son auditables: la metodología está documentada acá, el código del análisis es público en GitHub, y cualquier visitante puede ver el histórico completo de un producto en /precio/{slug}. No hay caja negra — si discrepás con un veredicto, podés rastrear por qué lo asignamos.
¿Trackean precios de otros marketplaces como Frávega o Garbarino?+
Por ahora solo Mercado Libre Argentina, donde el volumen de datos públicos y la consistencia de la API hacen el tracking factible. Frávega, Garbarino y otros tienen tracking en evaluación pero requieren scrapers más complejos y menos confiables que la API oficial de ML.