Algoritmos de Recomendación para tu Estrategia de Comunicación

Bienvenidos, si estás en Dircom TV, nuestro canal de YouTube, o en cualquiera de las otras plataformas, como Spotify, Apple Podcast, Google Podcast, Amazon Music, en todas ellas y donde estés, por favor, presioná seguir, así no te perdés ninguna de las novedades que vamos teniendo. Empecemos con la recomendación algorítmica en tu estrategia de comunicación. Si no lo estás viendo y lo estás escuchando, te lo voy a explicar todo. Empecemos por saber qué es un algoritmo de recomendación.

Un algoritmo, palabra ya conocida porque está bastante de moda, tiene que ver con un programa que fue desarrollado para un objetivo, como cualquier otro. Se llaman algoritmos porque también tienen otras ventajas, como cierto aprendizaje, pero no nos vamos a complicar con eso. ¿Qué utiliza un algoritmo de recomendación para poder trabajar? Básicamente, datos.

¿De quién? De todos los usuarios que integran nuestros públicos, colega. Todo lo que ellos van haciendo, y también todos los contenidos que han sido creados, tal vez por usuarios o tal vez por máquinas, como en inteligencia artificial, que se van publicando automáticamente. Acá hacemos una división: por un lado, el algoritmo de recomendación que se basa en contenidos, y por el otro, el que se basa exclusivamente en los usuarios.

La recomendación basada en contenidos es cuando nuestros usuarios, clientes o visitantes dejan un rastro digital de todo lo que fueron haciendo, y este algoritmo, este programa, va aprendiendo en base a los materiales y contenidos que van visitando. A partir de ahí les recomienda, por eso algoritmo de recomendación, otros contenidos relacionados con lo que les interesa, de otras marcas. Y acá hay un punto a tener en cuenta que también sirve para lo que voy a explicar después: lo que el algoritmo de recomendación le recomienda a tu cliente, a tu usuario, al visitante, ¿es de una marca que ya venía siguiendo? ¿Es de una marca o un perfil, en alguna de las plataformas que vamos a ver, que ya seguía, con el que ya interactuaba o que incluso conocía?

No necesariamente. El algoritmo de recomendación se basa, como te decía antes, en todos los contenidos que este usuario en particular fue consumiendo, y a partir de eso empieza a sugerir perfiles, marcas, organizaciones, empresas públicas o privadas, pequeñas, medianas o grandes, que no necesariamente conocía, pero que en base a su rastro digital le pueden llegar a servir. Más adelante hacemos alguna otra reflexión sobre esto. Grupo Dircom: gestión del conocimiento latinoamericano en comunicación, por expertos latinos.

El algoritmo de recomendación también se divide y utiliza los datos de los usuarios, te lo decía antes. ¿Qué clase de datos? Todo lo que van realizando en cuanto a interacción, como likes, comentarios, visitas a sitios web, plataformas, etcétera. Y en base a eso va creando un patrón de conducta, un estereotipo, y todos estos datos también ayudan a algo muy interesante: predecir acciones que pueda llegar a tomar un usuario, incluso acciones que el mismo usuario no sabía que iba a realizar.

Esto tiene mucho que ver con el gran procesamiento de datos y el big data, que en otras clases hemos trabajado y que tenés disponible en el podcast Dircom para cuando lo quieras escuchar y reflexionar. Entonces, el algoritmo de recomendación utiliza básicamente y de forma prioritaria datos de contenidos por un lado y de usuarios por el otro. ¿Dónde se usan los algoritmos de recomendación? En plataformas como, por ejemplo, tiendas online, servicios de streaming y redes sociales, en todas las que te imagines.

La pregunta que te podés estar haciendo es: ¿este algoritmo de recomendación lo tengo que crear yo, o ya lo tienen estas plataformas? Estas plataformas, empresas en su mayoría privadas, ya tienen algoritmos de recomendación creados por personas idóneas, que van recolectando y luego analizando los datos de contenido y rastro digital del usuario que te comentaba antes, y le van recomendando tu marca, ya sea que te siguieran o no, o la de otro desconocido, en base a los intereses de nuestros públicos. Recordá que esto tiene mucho que ver con poder aprovechar la fragmentación de nuestras diferentes audiencias: estos algoritmos trabajan para nosotros, en plataformas que no tuvimos que crear, ni la plataforma ni el algoritmo. Por eso, después vamos a pensar si sigue siendo prioritario tener muchos likes o muchos seguidores, porque te voy a demostrar que la cosa no funciona así.

Pasemos a qué tipos de algoritmos de recomendación conocés o con los que ya te encontraste. ¿Podrías decirme qué algoritmos de recomendación en otras plataformas existen, que hayas visto, o cuáles creerías que se podrían aplicar? Formas de usar los algoritmos de recomendación en la estrategia de comunicación: te voy a comentar algunas, como crear contenido relevante en las distintas plataformas que mencionamos antes, e incluso en tu sitio web. Porque todas estas plataformas que mencionamos ya tienen ese algoritmo de recomendación trabajando para nosotros, y podemos ser candidatos a que nos recomienden.

Para crear contenido relevante, primero tengo que recopilar datos sobre las preferencias de mis públicos. Por eso es tan importante poder auditar: primero observar y después analizar qué hacen mis diferentes públicos, cuáles son sus intereses, y con todos esos datos poder crear contenidos de calidad para que los algoritmos me recomienden. Segmentar a mis diferentes públicos, creando contenidos para cada uno de estos grupos, de estas audiencias, más personalizados. De hecho, acá en el podcast vas a encontrar una entrevista que habla sobre audiencias y públicos objetivos para tu estrategia de comunicación.

Y algo muy importante para poder aprovechar estos algoritmos de recomendación en plataformas de streaming, tiendas online o redes sociales, que ya están ahí para que les saquemos rédito: medir el impacto de nuestras acciones, de nuestras publicaciones de contenidos de calidad, de nuestros posteos, de los materiales que sabemos que les pueden gustar a nuestros usuarios. ¿Para qué? Para poder ir ajustando y perfeccionando cada vez más lo que entendemos que nuestras audiencias están solicitando. com.

Y te preguntaba antes: ¿importan los likes y los seguidores? Mirá, siempre importaron. Cuando nacieron estas plataformas, lo que uno más quería era tener cientos de miles de seguidores y millones de likes. ¿Por qué?

Porque en ese momento los algoritmos les daban mucha prioridad a los seguidores y a los me gusta. Después esto fue evolucionando, como toda tecnología que se innova, que aprende cada vez más de las audiencias, y hoy te encontrás con que de tus cientos de miles de seguidores son muy pocos los que ven las publicaciones que hacés de forma recurrente. ¿Por qué? Porque perdieron la interacción con vos, porque no visitan tanto tu perfil, porque están en otras cosas, y porque tal vez vos mismo desatendiste a estos usuarios, clientes o ciudadanos, interactuando menos con ellos.

Entonces, lo que hace el algoritmo es que en la línea de tiempo de cada uno de tus clientes o usuarios no se muestre tu página o perfil, porque interpreta que, al haber menos interacción entre vos y ellos, hay menos preferencia o interés por parte del usuario que antes, aunque te sigan. Por esto es importante que, si bien la prioridad de seguidores y likes bajó y ahora volvió a subir, trates de incrementarla con las sugerencias que te di antes, para que el algoritmo de recomendación le muestre tu marca tanto a tus propios clientes o seguidores como a personas que antes no te conocían. De hecho, lo que te estoy contando te puede llegar a resultar familiar, porque cuando estás viendo las publicaciones de distintos perfiles que ya seguías, te aparecen entremedio algunas que dicen «esto te podría interesar», y te dan la opción, además de mostrarte un posteo, de seguir a ese perfil aunque nunca antes hubieras oído hablar de él. Muy bien, continuemos.

Los algoritmos de recomendación pueden ayudar a las marcas a mostrar contenidos a personas que no las conocen. Esto lo tengo destacado con letras grandes, porque quiero que le pongas muchísima atención: es en lo que hoy tenemos que basarnos para perfeccionar nuestra estrategia global y modificar aquello a lo que no le estábamos dando importancia. Algunos consejos para utilizar los algoritmos de recomendación al crear contenidos, algo que ya te adelanté: reunir datos sobre el comportamiento de los usuarios. Cuantos más datos tengas, mejor vas a poder comprender los intereses de tus públicos objetivos.

Esto fue siempre así. Hoy hay que profundizarlo con esto que te estoy contando, porque el algoritmo de recomendación en las distintas plataformas ya está trabajando para nosotros. Analizar los datos de usuarios, clientes, ciudadanos y visitantes de nuestro producto, marca u organización nos permite identificar si hay alguna tendencia que cambió, o algún patrón de comportamiento que se modificó. Esto es simplemente observar, tomar nota y analizar.

La pregunta que te hago en este momento, después de todo lo que hablamos, es: ¿cómo creés que los algoritmos de recomendación pueden ayudar a las marcas, con todo esto que te expliqué, a mejorar la estrategia integral y general de comunicación? Acordate que podés escribirme por WhatsApp, también en los campos de descripción, mandarme correos electrónicos, etcétera, pero participá tratando de pensar cómo aplicar lo que aprendimos hoy para perfeccionarte. Y si se te ocurre algo más adelante, compartímelo, porque me va a interesar saber cuál es tu opinión o cuál fue tu nuevo descubrimiento. Te espero, si no lo hiciste hasta ahora, para que le pongas like a este video y dejes un comentario.

No te olvides de suscribirte, que es muy importante, y contame también cómo podemos perfeccionarnos, qué tema te gustaría que tratemos, y cualquier crítica constructiva es muy bienvenida para mí. Colega, te mando un fuerte abrazo Dircom, y te agradezco que compartamos esta pasión por la comunicación. Crisis, responsabilidad social, marketing, relaciones públicas, publicidad, comunicación y mucho más. Esto fue el podcast del Grupo Dircom.

Hasta la próxima.