El marketing de los algoritmos, el marketing de la relevancia

Mann steht vor Wandtafel mit vielen Formeln

Algoritmo: (Quizá del lat. tardío *algobarismus, y este abrev. del ár. clás. ḥisābu lḡubār ‘cálculo mediante cifras arábigas’).
1. m. Conjunto ordenado y finito de operaciones que permite hallar la solución de un problema.
2. m. Método y notación en las distintas formas del cálculo.

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Tener la búsqueda más relevante en Google, aparecer en las primeras posiciones del muro de Facebook o llegar a la máxima personalización en la bandeja de entrada del email. Los algoritmos son en gran parte los “culpables” de que el marketing digital sea cada vez más exacto en la información y en los impactos que se generan desde los múltiples canales que nos hiperconectan con el mundo virtual.

La fórmula matemática del algoritmo de Google, su secreto mejor guardado, es la clave del éxito que le ha llevado a convertirse en 15 años en el gigante tecnológico que conocemos actualmente. Así describen el funcionamiento de sus búsquedas en una de sus páginas de ayuda: “los algoritmos se basan en más de 200 señales únicas o ‘pistas’ que permiten adivinar lo que realmente podrías estar buscando. Estas señales incluyen, entre otros, los términos de los sitios web, la actualidad del contenido, tu región y el PageRank”.
Google actualiza continuamente sus algoritmos y ha ido bautizando estos cambios con nombres de animales: Panda, Pingüino, Colibrí o Paloma son algunas de las curiosas denominaciones.

google_algorithm

  • Panda: fue creado para evitar el posicionamiento de sitios web con contenido insuficiente, de baja calidad o copiado de otros sites.
  • Pingüino: nació para combatir las malas prácticas para posicionar artificialmente las páginas, como el Linkbuilding automático o la sobreutilización de palabras clave y excesivos elementos de posicionamiento.
  • Colibrí: es uno de los más recientes y supone un importante cambio arquitectónico en el motor de búsqueda puesto que mejora la experiencia del usuario ofreciéndole respuestas a preguntas complejas, contextualizando y relacionando conceptos, no únicamente palabras individuales.
  • Paloma: en julio de 2014 se anunció la llegada de esta nueva actualización en Estados Unidos. Está dirigida a posicionar los resultados de búsqueda local más útiles y relevantes según la ubicación de los usuarios. Estos cambios serán visibles dentro de los resultados de búsqueda de Google y Google Maps.

Facebook y Twitter se suben al tren de la relevancia

Las redes sociales también acuden a las fórmulas matemáticas para ofrecer la información más relevante y personalizada en los muros. El algoritmo de Facebook se denomina EdgeRank. Así explica su funcionamiento José Manuel Rodríguez en Teknautas: “El criterio de selección atiende básicamente a tres aspectos:  fecha de publicación, histórico de interacciones del usuario con la persona/página y la tracción social de esa publicación (número de personas haciendo algo sobre ella, ya sea comentando, compartiendo o pulsando en ‘Me gusta’, con un peso distinto para cada una de esas acciones)”.

El pasado mes de agosto Facebook ha introducido algunos cambios en su algoritmo con el fin de favorecer la identificación de contenidos interesantes y relevantes y evitar los que son spam, no le interesan a nadie o solo tienen por objetivo el clic, sin aportar valor a los lectores. Ahora se posicionarán mejor los textos descriptivos, claros e interesantes.

Facebook-EdgeRank-Formula

Diagrama de funcionamiento del EdgeRank de Facebook. Por www.jenders.com

Y el pasado mes de septiembre Twitter ha iniciado también pruebas para modificar la presentación de contenidos. Ahora los tuits estarán organizados con un algoritmo que los valorará según su relevancia en vez de la cronología inversa a la que ya nos habíamos acostumbrado. El portal tecnológico Fayerwayer explicaba recientemente que este cambio se basa en: “una línea de tiempo más algorítmica que elige cosas para compartir contigo basada en tus intereses e interacciones y los de quienes forman parte de tu red”.

Big Data, algoritmos elevados a la máxima potencia

Las tecnologías de la información ofrecen la posibilidad de gestionar y analizar grandes conjuntos de datos que por su volumen no pueden ser  procesados con los sistemas y herramientas tradicionales, dando lugar a sofisticados sistemas de predicción del mercado.

Un ejemplo muy clarificador de la revolución que estas técnicas suponen para el consumo aparecía en un reciente artículo del diario EL PAÍS, que explica que: “un supermercado estadounidense de la cadena Target fue capaz de detectar que una adolescente estaba embarazada antes que sus padres con un algoritmo que estudiaba sus hábitos de compra”.

Woman using mobile phone while shopping in supermarket

A través del Big Data se pueden monitorizar las intenciones de compra de los usuarios.

Las tecnologías de tratamiento de datos, como los CRM, ayudan en la gestión de esta información, permiten generalizar comportamientos, identificar patrones, realizar técnicas de scoring e implementar recomendaciones de productos (o venta cruzada). Estos son solo algunos ejemplos de las ventajas de esta compleja maquinaria.

El objetivo no es solo comunicar mensajes coherentes y automatizados a través de diferentes canales (web, redes sociales, email, telemarketing…), sino que también se debe estimular que la respuesta al mismo retorne a través de las líneas de servicio al cliente, para así ir ampliando el conocimiento de sus intereses y necesidades. De nuevo el objetivo es hacer llegar al usuario un contenido relevante en el dispositivo adecuado y en el momento y lugar deseados, generando una experiencia agradable y no invasiva.


Bárbara Maregil
Gestora de proyectos de Email Marketing
PRISA

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