A través de su investigación, Kartik Hosanagar refiere sobre la utilidad e importancia de la ingeniería de contenido.
En el mundo de la publicidad en los medios sociales, no hay nada mejor para las empresas que cuando el consumidor queda encantado con el contenido que ve, se muestra dispuesto a interactuar y acaba comprando algo.
Kartik Hosanagar, profesor de Operaciones, Información y Decisiones, es coautor de una investigación que analiza de forma detenida los comentarios publicados en Facebook sobre las marcas para determinar el tipo y la mezcla de contenido que los anunciantes deben tener en cuenta para tener buenos resultados. La investigación, “Contenido publicitario y participación del consumidor en los medios sociales: evidencias de Facebook” [Advertising Content and Consumer Engagement on Social Media: Evidence from Facebook], realizada en colaboración con Dokyun Lee, de la Universidad Carnegie Mellon, y Harikesh Nair, de la Universidad de Stanford, se publicará en Management Science. Hosanagar conversó de forma reciente con Knowledge@Wharton sobre sus descubrimientos.
A continuación, la versión editada de la entrevista.
-La investigación analiza la importancia cada vez mayor de algo llamado ingeniería de contenido. ¿Podría explicar lo que significa y cómo las empresas empezaron a usar este recurso?
Kartik Hosanagar: La ingeniería de contenido, o marketing de contenido, se ocupa esencialmente de la creación de contenidos que movilicen al consumidor. Se trata de algo cada vez más importante en Internet, ya que las empresas producen un gran volumen de contenido en Twitter, Facebook, Pinterest y en muchas otras plataformas sociales. Las empresas están presentes en todas estas plataformas y están generando contenido todo el tiempo. Parte de ese contenido permanece, y parte, no. Es necesario saber lo que permanece y genera contenido, de manera que el cliente se disponga a interactuar con él.
-Usted muestra en la investigación que antes el objetivo era llegar al consumidor, pero que ahora las empresas quieren que él participe.
Cierto. Durante los primeros tiempos del marketing en los medios sociales, muchas empresas se preocupaban por conquistar seguidores o fans en las redes. Por ejemplo, ellos conquistaban innumerables fans en Facebook y gastaban mucho en publicidad para lograrlo. Con el paso del tiempo, las empresas se dieron cuenta de que muchos de esos supuestos seguidores o fans no se relacionaban de forma suficiente con el contenido presentado. Ahora, la importancia de Facebook para la mayoría de estas marcas es que, en última instancia, pueden utilizar estos seguidores para difundir instantáneamente información sobre nuevos productos y nuevas promociones.
En el momento en que estos clientes fieles a la marca se relacionen con el contenido disfrutándolo, o haciendo comentarios sobre ella, sus amigos también adquieren conocimiento sobre la marca en cuestión. Por lo tanto, existe una posibilidad de que el mensaje se vuelva viral. Sin embargo, esto no estaba sucediendo porque aunque una empresa tuviese millones de seguidores, sólo el 1% de estos fans en Facebook estaba relacionándose con la marca. De forma más reciente, la atención de las empresas ha pasado de la mera adquisición de seguidores en las plataformas sociales hacia conseguir que los fans se relacionen efectivamente con ellas, ya que, al final, ese es el tipo de relación que genera valor.
-La investigación trata de responder a la cuestión de qué contenido funciona mejor. Me sorprendió saber que esa área estaba poco estudiada. ¿Cuál sería la razón de eso y qué está intentando hacer de forma diferente en la investigación para hacer frente a esa dificultad?
Ya que la publicidad es algo que existe desde hace un buen tiempo, y siendo grande el énfasis en la comunicación publicitaria, uno imaginaría que hubiese muchos trabajos seminales sobre la creación de contenido. Fue una sorpresa constatar que el asunto no ha sido objeto de estudios sistemáticos. Concluimos que esto se debe, en gran medida, al hecho de que se trata de un tema complejo.
Si analizamos la publicidad tradicional, veremos que una marca emite un anuncio, un profesional de marketing imagina qué palabras usar en los anuncios, qué imágenes usar, y ahí esa persona toma una decisión creativa de hablar sobre las características del producto, descuidando otros aspectos de la marca. Esas decisiones creativas pueden ser intuitivas. Al final, sin embargo, es algo muy difícil de probar de forma sistemática y evaluar de hecho si todo esto tiene sentido, ya que estamos lidiando con el asunto en escala y con datos no estructurados. Con Internet, eso ha cambiado, porque hay muchas empresas creando una cantidad de mensajes en los medios sociales. Ahora, por lo tanto, existe la posibilidad de analizar todo esto a escala a través de cientos de miles, y quizás incluso de millones de mensajes publicados por varias marcas e identificar con cuáles interactúan las personas.
Esto sólo se ha conseguido de forma reciente gracias a la disponibilidad de datos a escala, pero la tarea no es nada fácil, porque todavía hay que procesar todo ese contenido y hacer que sea comprensible en un mensaje. ¿Será un mensaje sobre el producto de la marca? ¿Sobre el precio? ¿Sobre descuentos o muestras gratis? ¿Será una comparación con la competencia? ¿Será emocional? ¿Tiene humor? ¿Será un mensaje sobre una iniciativa filantrópica de la marca? Todo esto requiere innumerables procesos de lenguaje natural en escala, y hace tan solo unos años que tenemos acceso a los datos y a la tecnología para hacerlo.
-Usted ha descubierto un conjunto realmente interesante de datos para trabajar. Hablemos de ello.
Tuvimos suerte en asociarnos con una gran empresa de analítica de medios sociales. Esta empresa es responsable de la analítica de marcas importantes presentes en Facebook. Compartió con nosotros un conjunto de datos que se extiende por un período de unos seis meses y que comprende todo comentario de Facebook publicado por más de mil empresas. Estas páginas pertenecen a algunas de las mayores empresas, por lo que estamos hablando de millones de seguidores asociados a cada una de estas marcas. Para cada una de estas publicaciones, teníamos acceso a datos de participación diarios, es decir, a cuántos me gusta, cuántos comentarios, cuántos recursos compartidos y cuántos clics se registraron en ellos de forma diaria en un período de seis meses.
Teníamos en total un conjunto de datos de cerca de 800 marcas americanas diferentes y aproximadamente 106.000 mensajes o publicaciones compartidas por esas empresas en Facebook. Para cada uno de esos 106.000 mensajes o publicaciones, teníamos información diaria sobre me gusta, comentarios, publicaciones compartidas y clics de cerca de 450 millones de fans de Facebook de esas diferentes marcas.
-Hable acerca de algunos descubrimientos importantes de su investigación.
Hago una experimento interesante en el aula cuando hablo de este estudio y le pregunto a los alumnos: “¿Qué piensan que va a suceder?” Yo les digo que tengo dos tipos de variables: variables de contenido con información sobre el producto, tales como precio, descuentos o muestras gratis, etc .; y variables de contenido referentes a la personalidad de la marca, tales como emoción, humor o una cosa a la que llamamos posible publicación amiga, que usamos como variable que representa un posible intercambio hecho en sintonía con lo que un amigo publicaría.
En general pregunto a mis alumnos: “¿Cuál creen que es lo más importante?” Y, por lo general, mis alumnos suelen indicar primero la variable del humor. Probablemente cerca del 30% al 40% de ellos eligen esa variable. La segunda variable más cotizada es la de descuentos o muestras gratis. La tercera es la variable emocional. Muchos eligen también la variable de publicación amiga. Los votos se dividen entre todas ellas. Sin embargo, descubrimos en 800 empresas diferentes, de sectores variados, que el contenido de personalidad de la marca estaba asociado a niveles mucho más elevados de participación, específicamente a me gusta, comentarios y compartir, que al contenido de información sobre el producto.
En general, el contenido informativo tuvo niveles inferiores de me gusta, comentarios y compartir, excepto cuando se combinan con información sobre la personalidad de la marca. En otras palabras, si una marca comparte información sobre descuentos, muestras gratis o precio, a menos que combine estos datos con emoción o humor, no espere obtener muchos me gusta, comentarios o compartir. Si en esos dos niveles elevados bajáramos hasta las variables individuales, veríamos que la emoción fue la variable más influyente. Por ejemplo, descubrimos que la emoción fue responsable de un aumento del 20% en el número de me gusta de un mensaje promedio, suponiendo que todavía no incluya el componente de la emoción.
De igual modo, en el caso de un mensaje típico, si se añadía la emoción, el número de comentarios subía alrededor del 20% de nuevo. Es un aumento bastante significativo de participación por el aumento de una nueva variable a la mezcla de contenido.
-Usted también ha hecho algunos descubrimientos interesantes sobre descuentos y muestras gratis.
Con respecto a los me gusta, comentarios y compartir, hemos visto que los descuentos y las muestras gratuitas están generalmente asociadas a un nivel inferior de me gusta, comentarios y compartir mensajes típicos que no contengan en sí mismos ninguna de esas opciones. Añadir pura y simplemente información sobre descuentos y muestras gratis no es algo que contribuya de hecho a los parámetros de participación. En realidad, esos datos eliminaban un poco la participación. Sin embargo, cuando analizamos el número de clics que los mensajes estaban recibiendo, estos clics eran similares a los me gusta, comentarios y compartir referentes al contenido de la personalidad de la marca, que recibía más clics, y al contenido informativo del producto, que recibía menos clics.
Sin embargo, un aspecto que los diferenciaba eran las muestras gratuitas y los descuentos. No recibían me gusta, comentarios y compartir, y sí numerosos clics y compras. Los descuentos eran interesantes en el sentido de que abrían camino para las compras, aunque no motivaban la participación social a través de me gusta, comentarios y compartir. Eso nos pareció intrigante. Concluimos que estos tres elementos constituyen una participación socialmente visible. Los clics, a su vez, no son socialmente visibles. Cuando nos topamos con que una marca hace una publicación humorística, emocional o de contenido filantrópico, le damos a me gusta, comentamos y compartimos porque es algo socialmente visible y dice algo sobre nuestra personalidad. Pero cuando damos a me gusta, comentamos o compartimos una oferta o un descuento, no queremos parecer vulgares. Estamos encantados de hacer clic en estas cosas, las buscamos y perseguimos y podemos incluso acabar comprando.
-Usted también dice en la investigación que las empresas deberían dedicarse totalmente a una cosa u otra. Aunque parte de la información sobre las marcas publicadas no produce mucha participación, esto no significa que las empresas no las necesiten o que no puedan ser beneficiosas.
Sin duda alguna. Defendemos, en mi opinión, una estrategia de portfólio. Si crees que el contenido emocional funciona y comienza a producir un mensaje emocional detrás de otro, en algún momento, la gente comenzará a desconfiar de esa marca. Creo que es necesario tener un mix. Defendemos el mix a la hora de promover la información sobre el producto, sobre el precio y tanto como sea posible sobre la marca, reconociendo que el consumidor siempre está mirando las marcas en los medios sociales para comprender su personalidad. No hay que olvidarse del lado de la personalidad de la marca. Sin embargo, exagerar en la parte de la personalidad en detrimento de la información sobre el producto puede llegar a ser perjudicial para la empresa. Al final, en lo que se refiere a la marca, la idea es utilizarla para, en última instancia, impulsar las ventas o la fidelidad y otras cosas parecidas. Como ya dije, cosas como descuentos y muestras gratis —aunque no resulten en me gusta, comentarios y compartir— abren el camino para la realización de compras. La gente visita su sitio y compra. Por último, es necesario que tengas una mezcla de contenido. Si usted desea dar visibilidad a la información sobre el producto, descuentos y muestras gratis, precios y ventas, vea si no hay maneras inteligentes que le permitan acompañarlo con la personalidad de la marca.
-Tenemos un reto para las marcas, porque es muy fácil crear una publicación que diga: “Este es mi producto y cuesta tanto”. Sin embargo, si usted pretende poner un poco de contenido de personalidad en la marca, tendrá que pensar en su personalidad como marca. A continuación, tendrá que comunicarlo a las personas que, de hecho, están escribiendo sus mensajes.
Creo que hay un ángulo filosófico en lo que se refiere al cambio que ha experimentado el marketing. Antiguamente, el marketing era una disciplina totalmente creativa. Muchas personas ya han dicho que en los últimos diez, 15 años, se ha convertido en una disciplina cuantitativa, preocupada en saber cómo medir todo y cómo se pueden usar los datos para optimizar el proceso. Este es un ambiente en el que analizamos con interés datos y cifras, que a su vez se examinan y se producen en masa. Por último, estamos descubriendo que se trata, en realidad, de una mezcla de las dos cosas. Sí, hay que prestar atención a los números. Eso es importante. Al mismo tiempo, sin embargo, estamos diciendo que la personalidad de la marca cuenta mucho. Es muy fácil crear un mensaje en Facebook con poca información básica sobre los atributos y el precio del producto. Es más difícil crear un mensaje que tenga humor y atractivo emocional. Por lo tanto, todavía hay algún arte en ello.
- ¿Usted conoce alguna marca que esté teniendo buenos resultados en ese sentido, es decir, que haya entendido lo que debe hacerse?
Siempre me ha gustado lo que una de nuestras empresas de Wharton, Warby Parker, hace en Facebook. Ella creó una base de seguidores muy fiel. Desde el principio la empresa intentó interactuar con ellos. A menudo publicaba fotos para ayudar al cliente a elegir la mejor montura de gafas. Los clientes tomaban fotos de sí mismos con diferentes monturas de Warby Parker después las publicaban en su línea de tiempo en Facebook.
Sin embargo, Warby Parker también publicaba en su propia línea del tiempo y con eso obtenía un feedback de sus publicaciones. Con el tiempo, y con el crecimiento de la empresa, las cosas cambiaron. Pero todavía usa Facebook de manera muy eficaz hasta el día de hoy.
-Cuando las marcas publican en Facebook, tienen que lidiar con el misterioso algoritmo de Facebook que determina qué mensajes está viendo la gente.
Fue muy interesante lidiar con esta cuestión porque cuando veíamos que una cierta publicación tenía muchos me gusta, no sabíamos con certeza si era porque al consumidor le había gustado o si era porque a Facebook le había gustado y lo había mostrado a una cantidad de gente. Nuestra investigación buscó, en parte, separar las cosas: ¿A Facebook le gustó una publicación y lo está mostrando a una cantidad de gente?; ¿O le gustó a las personas? Tuvimos que hacer una ingeniería inversa en el algoritmo de Facebook para saber qué clientes de una marca podrían ver una publicación y cuáles de ellos lo vieron. Al examinar la diferencia entre el grupo de personas que tal vez viera una publicación y las que lo vieron efectivamente, entendemos cómo Facebook decide a quién mostrar una determinada publicación. A continuación, aislamos el efecto del gusto del consumidor.
Otro descubrimiento interesante fue que las empresas también pueden entender lo que Facebook hace cuando selecciona una publicación. Es algo análogo al mundo de la optimización de un motor de búsqueda (o SEO), en que las empresas intentan entender lo que hay exactamente detrás del algoritmo de Google. ¿Por qué mi página aparece en algunas búsquedas y en otras, no? ¿Cómo puedo cambiar mis páginas para que aparezcan en la parte superior de las búsquedas de Google? Hay paralelismos interesantes aquí. Hemos descubierto que es posible también hacer una ingeniería inversa, no completamente, pero en buena medida, de la forma en que Facebook elige las publicaciones. A continuación, es posible crear publicaciones no sólo para que el consumidor se relaciones con ellas, sino también para garantizar que los algoritmos de Facebook elegirán su publicación y la mostrarán a una cantidad de gente.
-¿Dónde entran aquí las publicaciones pagadas, patrocinadas o anuncios? Todas las plataformas de medios sociales, entre ellas Facebook, lo están haciendo ahora y parecen estar impulsando las marcas en esa dirección.
Hnosanagar: Nuestro estudio se centró en la parte orgánica de la parte social, no pagada. Cuando la página de Facebook de una marca tiene numerosos seguidores y la marca da impulso a una publicación, ¿qué lleva a los seguidores de esas publicaciones a movilizarse, partiendo del principio de que no hay promoción pagada por parte de la marca? Creo, sin embargo, que hay también una intersección notable con la parte pagada del marketing de los medios sociales. En primer lugar, muchas marcas se están dando cuenta de que no tendrán participación suficiente, a menos que paguen a Facebook para que exhiba sus publicaciones. Hemos descubierto que si hay un contenido mejor formulado, es posible aumentar el alcance de su publicación y el nivel de interacción con él sin tener que pagar por ello.
En segundo lugar, si usted se dispusiera a pagar por la publicación, queda la pregunta: ¿Cuáles de sus publicaciones en Facebook usted pretende promover como publicación patrocinada? Esto es porque todas las marcas generalmente promueven sus publicaciones. Una vez más, los algoritmos pueden decirle qué publicaciones deben tener niveles elevados de participación, y cuáles debe impulsar más. Se trata de contenidos emocionales, de personalidad de la marca. Si usted desea ser informativo, añadiendo a su publicación un contenido de personalidad de la marca, ahí entonces podrá pagar por ellos y, además, promoverlos.
-¿Qué más podemos esperar de su investigación?
Hosanagar: Creo que una cosa innovadora que hicimos en ese estudio fue colocar el contenido del texto a escala. Estamos hablando de alrededor de más de 100.000 mensajes y de la aplicación de técnicas de aprendizaje de máquina para codificar ese contenido, lo que nos lleva a la siguiente pregunta: “¿Qué hay en la publicación?” Esto es difícil de hacer con seres humanos a escala. Tal vez podamos etiquetar 200, 300 mensajes, pero no 106.000. A continuación, la idea es tomar esas técnicas y aplicarlas a análisis de contenido a gran escala. Podemos ir más allá del texto. Podemos analizar imágenes de Pinterest o de Instagram. Podemos ir más allá de los 100.000 textos que analizamos en Facebook; podemos analizar Twitter, los posts de blogs, etc. Podemos incluso examinar las diferencias entre esas plataformas de medios sociales. Creo que esa sería una dirección muy fértil. Esperamos llegar allí. Es una cuestión de tener suerte de nuevo con un buen socio de datos.
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