Social Media

Buzzfeed nos revela cómo se comparten los contenidos online

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Escrito por Marcos Merino

Ponen en marcha un nuevo sistema de analítica para conocer el patrón de difusión de los contenidos en las redes sociales.

Tendemos a ver las redes sociales como compartimentos estancos, en los que los contenidos compartidos en una de dichas redes irán aumentando su número de visualizaciones dentro de la misma gracias a su difusión a través de grupos de usuarios interconectados.

Pero en nuestro día a día, no nos limitamos a compartir contenidos en una única red: enlaces descubiertos en Facebook son transportados a Twitter, y los nos llegan mediante esta segunda red pueden terminar en una conversación de Google Hangouts o en Pinterest. Y los sistemas de analítica web no son capaces de realizar un seguimiento a dichos saltos de plataforma, ni de percibir su ‘estructura de árbol’, en palabras de los empleados de BuzzFeed Dao Nguyen y los hermanos Andrew y Adam Kelleher.

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Precisamente BuzzFeed es una de las principales fuentes de contenido social a nivel global: todos los meses, sus artículos son compartidos en las redes por decenas de millones de usuarios. “Más del 75% de nuestros 200 millones de usuarios mensuales provienen de fuentes sociales“, afirman, “y esta escala nos proporciona una oportunidad única para aprender acerca de la estructura de árbol de la difusión del contenido social”.

Pound, el nuevo sistema de analítica social de BuzzFeed

A raíz de ello, BuzzFeed presentó recientemente una tecnología propia (y patentada) que analiza el modo en que los artículos de BuzzFeed se propagan por la web social. Su nombre es ‘Pound’ (de las siglas de ‘Process for Optimizing and Understanding Network Diffusion’), y está diseñado de tal forma que procese más de 10.000 peticiones web por minuto, pero sin almacenar información que posibilite la identificación personal de los usuarios: los datos se recogen usando un hash anónimo como código UTM, dentro de la URL. “En un mes almacenamos más datos de Pound que todos los que hemos recogido previamente para optimizar contenidos desde el origen de BuzzFeed”.

Todos estos datos se pueden usar para averiguar qué clase de historias resultan más atractivas para los seguidores de la publicación a través de redes sociales, para evaluar la influencia de celebridades e influencers en su difusión, así como para completar los resultados de los tests A/B.

Una de las cosas que han aprendido gracias al análisis de Pound es que, más que de árboles, debemos hablar de bosques: cada contenido carece de un único usuario inicial, sino que su difusión tiene su origen en cientos o miles de usuarios diferentes, por lo que el esquema del árbol resulta insuficiente para explicar el mecanismo de propagación de contenidos.

También descubrieron que el contenido propio se comparte en la misma medida que el contenido patrocinado o ‘branded content, lo que abre toda una nueva serie de posibilidades de marketing conjunto. Según desvela Nguyen, BuzzFeed estaría ahora buscando ‘socios beta’ para explorar la efectividad de los datos de Pound a la hora de impulsar mensajes patrocinados.

Como explica FastCompany, “lo que diferencia a BuzzFeed de los medios de la competencia no son los listados o los vídeos hilarantes, sino la tecnología que usan para entender qué te lleva a leer y compartir determinado contenido”.

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Imágenes | BuzzFeed

Sobre el autor de este artículo

Marcos Merino

Marcos Merino es redactor freelance y consultor de marketing 2.0. Autodidacta, con experiencia en medios (prensa escrita y radio), y responsable de comunicación online en organizaciones sin ánimo de lucro.