¿Cuáles son las claves para el éxito online?

Observatorio / Paulo Villegas, experto tecnológico de Telefónica, explica las claves para tener éxito en los medios online. Utiliza a YouTube como laboratorio por ser una verdadera fábrica de materiales exitosos efímeros y sorprendentes. En la era previa a YouTube los factores más gravitantes para tener éxito en el público eran la calidad de los contenidos empujados por técnicas de saturación a través de campañas de marketing, lo cual hacía que el sistema fuera bastante predecible. Después de YouTube esa lógica ha cambiado. Averigüe porqué, leyendo el siguiente artículo publicado por la revista Telos:

Paulo Villegas Núñez de Telefónica I+D

¿Qué es lo que hace que un contenido sea popular? ¿Cuáles son las claves para el éxito online? ¿Es la Red el medio más eficaz?

En la era de Internet el éxito está siendo cada vez más impredecible. La facilidad de propagación de los contenidos y de la opinión a través de redes sociales provoca fenómenos de masas cuya explicación a posteriori puede ser posible, pero no sirve para determinar el éxito a priori. Portales como YouTube se han convertido en una fábrica de éxitos efímeros y sorprendentes, y por tanto un buen laboratorio para investigar cómo funciona el proceso de selección que determina el éxito.

¿Qué es lo que hace que un contenido sea popular?

En los tiempos clásicos, A.Y. (Antes de YouTube, o por extensión, antes de Internet), existían reglas establecidas. Los canales de difusión estaban mucho más controlados, y el principio de que la exposición produce familiaridad se aplicaba con fruición: para crear éxitos había que hacer que fueran bien conocidos. La calidad del contenido era (se supone) lo que en último término mantenía la popularidad, pero el empujón inicial se lo daba la saturación proporcionaba por campañas de marketing y la presencia de factores con popularidad pre-establecida (una película con actores famosos, un escritor de éxito). Esto no impedía sonoros fracasos, o éxitos sorpresa, pero en general el sistema era bastante predecible. La popularidad ha funcionado siempre como realimentación positiva: las listas de “los más vendidos” o los “más escuchados” siempre atraen más público.

Volviendo a la era D.Y. (Después de YouTube, que por cierto comenzó en 2005) , los tiempos han cambiado en varios frentes. Uno de ellos es la multitud de canales de exposición de los contenidos y el principio de la liberación del espectador de la programación fija e inamovible. En muchos casos se mantienen las viejas reglas de popularidad (de hecho, un porcentaje importante de los vídeos más vistos en YouTube son predecibles: vídeos musicales de estrellas consagradas, fragmentos de partidos de fútbol, celebridades), pero la facilidad de publicación permite que, en teoría, cualquiera pueda conseguir un éxito y hacerse popular de la noche a la mañana.

Aún así, no es fácilmente explicable que “Charlie me mordió el dedo” sea el cuarto vídeo más visto de la historia de YouTube1 (se aconseja verlo para hacerse una idea de qué tipo de contenido es). Una vez contemplado (dura menos de un minuto), la pregunta que surge es ¿por qué este vídeo (simpático pero sin mucha sustancia) ha sido visto por 275 millones de personas2?

Figura 1: “Charlie bit my finger” (Youtube)

El vídeo de Charlie es un ejemplo de libro de lo que se denomina Contenidos de Usuario (conocidos como UGC, o User-Generated Content, por sus siglas en inglés) y sobre ellos no hay reglas fiables. Hubo un tiempo en que el UGC iba a ser el futuro de los medios, que los incorporarían de forma masiva en su flujo estándar de contenidos; hoy en día los ánimos se han atemperado un poco, pero el comportamiento social de los contenidos UGC sigue siendo un fenómeno poco explicado. YouTube nació precisamente como un repositorio de UGC, aunque con el tiempo y dada su preponderancia actual en el mundo del vídeo online (se estima que YouTube puede estar proporcionando el 40% de todos los vídeos vistos en Internet) ha ido ampliando su repertorio; ahora mismo contiene contenidos muy diversos.

El volumen existente de UGC (y no UGC) y su crecimiento son abrumadores. Sólo YouTube visualiza 2.000 millones de vídeos diarios, y recibe cientos de miles de vídeos nuevos cada día. La mayoría son vídeos cortos (el límite estándar en YouTube es de unos 10 minutos por contenido), pero aún así YouTube estima que cada minuto recibe contenido nuevo por un valor total de 24 horas de duración. Con estos volúmenes de contenido, encontrar es una tarea imposible: los buscadores no están preparados para ello, y los recomendadores tampoco. Típicamente uno no encuentra contenido en YouTube, sino que el contenido lo encuentra a él. Dentro de las vías de localización, es cada vez más importante la referencia externa: un amigo, un enlace encontrado en otra parte, un mensaje en una red social.

Por otro lado la democratización en la producción de los medios (que las facilidades en el acceso masivo a UGC prometían) no ha acabado de materializarse. En este momento cualquiera puede ser un creador … pero en la práctica casi nadie lo es. En los entornos de Internet se asume que se cumple la regla del 1%: sólo el 1% de los usuarios crea contenido de forma significativa, el 9% tiene alguna contribución esporádica o periférica, y el 90% son espectadores pasivos, que sólo consumen contenido. Sin embargo, incluso los consumidores pasivos podemos jugar un papel clave en la era de Internet: podemos decidir qué tiene éxito. Simplemente propagándolo.

Figura 2: Actividad de usuarios en Internet [1]

El fenómeno de propagación masiva por una red social es uno de los mecanismos que puede generar bruscos e inesperados aumentos de popularidad. Técnicamente se denomina una cascada de información, un proceso por el cual se “activa” en un punto de la red social (o en un conjunto pequeño de puntos) y a partir de ahí se propaga de forma multiplicativa hasta alcanzar, en los casos extremos, a toda la red. Requiere por tanto dos elementos: la chispa de arranque y la propagación multiplicativa. Que esta última funcione depende de la receptividad de los individuos que la forman, lo que en último caso se traduce en cuánto se dejan influir por las personas que están propagando la información.

El estudio de la influencia que manifestaciones o acciones de unas personas tienen sobre las decisiones de otras es un elemento clásico de la psicología social, que ha sido objeto de numerosos experimentos prácticos. Por ejemplo, a finales de los 60 Stanley Milgram[2] apostó a colaboradores en la calle mirando hacia el cielo, y anotó cómo variaba el porcentaje de paseantes que les imitaban en función del tamaño del grupo inicial3. Una década antes, Solomon Asch estudió la capacidad de las personas de aceptar opiniones presentadas como mayoritarias, incluso cuando iban en contra de las percepciones propias [3]. Estos y otros resultados confirman que los seres humanos funcionamos en gran medida por imitación, y tenemos una acentuada tendencia a la conformidad (seguir al grupo).

Esto permite que una vez iniciado un fenómeno mediático en las condiciones apropiadas resulte imparable. Sin embargo, en muchos otros casos (en realidad en la mayoría) esto no sucede, y la cascada de información muere antes de crecer. El resultado estadístico es una acusada diferencia entre los superéxitos y las opciones minoritarias. El éxito genera más éxito, en un proceso que se conoce como asignación preferencial (preferencial attachment) o, tal como fue popularizado por el sociólogo Robert K. Merton, “efecto Mateo” [4] (una alusión bíblica4. Los canales para producir viralidad actualmente son mucho más potentes que en el pasado: redes como Twitter o Facebook pueden convertir en todavía más acusados estos fenómenos de desigualdad.

Sin embargo nos queda la otra parte de la incógnita: la chispa. ¿Cómo empieza esa propagación? Se han hecho estudios y formulado teorías sobre la capacidad especial de algunas personas de iniciar esas cascadas de información: los individuos influyentes. El tema es controvertido, con algunos investigadores insistiendo en la existencia de esos “creadores de opinión” [5] y otros afirmando que su importancia ha sido exagerada, y que en realidad el fenómeno no es predecible [6]. Las conclusiones están en el aire, mal que les pese a los profesionales del marketing (la identificación de esos “influyentes” sería un sueño dorado de la publicidad, ya que bastaría con convencerles a ellos para iniciar una cascada de popularidad que garantizara el éxito).

Ya que es difícil medir efectivamente la influencia que el comportamiento de los demás tiene sobre cómo cada uno interactúa con los contenidos, se han hecho experimentos en entornos controlados para tratar de diseccionar ese efecto. Uno de ellos [7] utilizó un portal de música para comprobar el efecto que la presencia o no de listas de “más escuchados” tenía sobre los usuarios. Como era predecible, dicha presencia impulsó más el éxito de ciertas canciones y generó más desigualdad entre la popularidad de los contenidos del portal (de nuevo el “efecto Mateo”). Pero más interesante fue comprobar la impredecibilidad asociada a la propagación de popularidad: varias repeticiones del experimento permitieron comprobar que resulta mucho más difícil predecir el éxito cuando existe influencia de otros que en los grupos de control (no expuestos a la opiniones de los demás). En dichos grupos de control otros factores (presumiblemente la calidad intrínseca de las canciones) determinan más el éxito, mientras que cuando las cascadas de información son posibles, es mucho más aleatorio quién alcanza los puestos de cabeza. Lo que viene a decir que, en la era de la sociedad conectada, el éxito es en mayor medida que antes fruto de la casualidad o de la suerte.

La actividad en Internet (por ejemplo, las búsquedas relacionadas con un término) ya puede usarse para predecir con fiabilidad cuál será el éxito de una película [8]. Sin embargo este proceso no predice en realidad la creación del éxito, sólo transpone al mundo real lo que ya tiene éxito en Internet. Identificar los patrones subyacentes que darán lugar al éxito sigue siendo muy elusivo.

Por mucho que la mayoría de nosotros seamos consumidores pasivos, el mundo de los contenidos en Internet rebosa de talento creador. Lo que nos falta a los consumidores es tiempo para disfrutarlo, así que vamos a necesitar medios para seleccionar la parte que podemos disfrutar. La deseada popularidad será cada vez más difícil de alcanzar, ya que el bien más preciado en la economía digital empieza a ser la atención del público. Así que la gestión de la atención (attention economy) está llamada a permear la economía y la sociedad.

Mientras tanto, Charlie seguirá batiendo marcas de popularidad, y seguiremos sin saber muy bien por qué.

Notas al pie

1A fecha de enero de 2011. Su posición ha ido variando con el tiempo, pero siempre se ha mantenido en los puestos de cabeza.

2Más exactamente, tiene 275 millones de visualizaciones. No necesariamente de usuarios distintos.

3El porcentaje de seguidores aumentaba al incrementarse el tamaño del grupo de “ganchos”, aunque a partir de 5 se estabilizaba (en alrededor del 80%).

4“Porque a todo el que tiene, se le dará más, y tendrá en abundancia. Al que no tiene se le quitará hasta lo que tiene.” (Mateo 25: 29)

Referencias

[1] J. Nielsen, “ Participation Inequality: Encouraging More Users to Contribute”,Alertbox: Current Issues in Web Usability, October 9, 2006

[2] S. Milgram, L. Bickman, L Berkowitz, “Note on the drawing power of crowds of different size”, Journal of Personality and Social Psychology, Vol 13(2), Oct 1969, 79-82.

[3] S. E. Asch, “Opinions and social pressure”. Scientific American, 193, 31-35, 1955

[4] R. K. Merton. “The Matthew Effect in Science”. Science 159 (3810), 56–63, 1968

[5] M.Cha, H. Haddadi, F. Benevenuto, and K. P. Gummadi, “Measuring user influence in twitter: The million follower fallacy,” in Fourth International AAAI Conference on Weblogs and Social Media, May 2010.

[6] D. J. Watts and P. S. Dodds, “Influentials, networks, and public opinion formation,”Journal of Consumer Research, vol. 34, no. 4, pp. 441-458, December 2007.

[7] M. J. Salganik, P. S. Dodds, and D. J. Watts, “Experimental study of inequality and unpredictability in an artificial cultural market,” Science, vol. 311, no. 5762, pp. 854-856, February 2006.

[8] S. Asur, B. A. Huberman, “Predicting the Future with Social Media”, arXiv:1003.5699v1, March 29th, 2010

Perfil del autor

Paulo Villegas es Experto Tecnológico en Telefónica I+D y trabaja en áreas relacionadas con recuperación de información y contenidos multimedia. Con especial interés en todas las actividades de investigación que ayuden a las personas a navegar por los mares digitales manteniéndose a flote, y a entender por qué actuamos de la manera que lo hacemos.