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Los algoritmos mutan para empoderar a las plataformas

Por Pablo Corso. El mensaje era un poco ambiguo, un poco críptico y un poco inquietante, como todos los del último tiempo. Mark Zuckerberg anunciaba que, desde el 21 de julio, el motor de descubrimiento de Facebook empezaría a recomendar “el contenido que pensamos que te importará más”. Para algunos fue la señal definitiva de un cambio crucial en la lógica de las plataformas: el fin del contenido controlado por el usuario y el retorno a la propalación desde un emisor central.

Otros dieron un paso más, al asegurar que la mutación de los algoritmos hacia ese nuevo modelo de distribución supone, directamente, la muerte de las redes sociales tal como las conocemos desde hace una década y media. En este escenario, la idea de recomendación es la nueva reina.

Las primeras críticas eran previsibles: la mega-influencer Kylie Jenner se quejó de un movimiento similar en Instagram frente a sus 360 millones de seguidores. Pero los integrados quieren hacerse oír tanto como los apocalípticos. Presa de un optimismo envidiable, Michael Mignano (inversor de startups y ex jefe de podcasts en Spotify) escribió que el cambio desde los feeds de amigos hacia los feeds algorítmicos que ya se ve en TikTok y YouTube supone “experiencias mágicas y cuidadosamente curadas que ajustan el contenido perfecto a las personas adecuadas en el tiempo preciso”.

Esa prédica empieza por la crítica a la lógica actual de las redes. Como tener más seguidores implica una mayor capacidad de influencia, los creadores compiten en una contienda basada más en la popularidad que en la calidad. (Un argumento resbaladizo, debe decirse, por la enorme carga subjetiva del concepto).

También hay motivos económicos: dada la proliferación de contenido “problemático” (otro término vidrioso) y de la lógica de distribución que combina viralización con cámaras de eco, la diversidad de opiniones siempre cae ante la polarización encarnizada. Para las empresas, eso se traduce en equipos de moderación de decenas de miles de personas, un eterno riesgo sobre sus marcas y la posibilidad cierta de que surjan competidores más eficientes.

En los nuevos “medios de recomendación” -se entusiasma Mignano- “el mecanismo principal para la distribución del contenido es a través de algoritmos opacos y definidos por las plataformas, que favorecen la máxima atención y engagement de los consumidores”. Ellas deciden qué ver y qué no, qué nos gustará y qué rechazaremos. Una lógica basada con menos ruido en el feed y patrones de consumo más eficientes.

Con el retorno del control a las plataformas, el algoritmo es el decisor final, vaciando de relevancia las quejas de los usuarios. Así, resulta lógico imaginar a los gigantes de la comunicación digital delegando la creación de experiencias en los sistemas de inteligencia artificial, cuyos costos no paran de caer. Los integrados celebran. Desde ahora “vamos a tomar menos decisiones explícitas («estos son mis amigos») -resume Migano- y más decisiones implícitas («acá es donde el algoritmo recomienda que debería poner mi atención») sobre cómo, cuándo y por qué consumimos contenido”.

Ganadores y perdedores

¿Pero será efectivamente así? ¿Un mundo donde el control regresa a los dueños de las redes es un mundo mejor? Desde la agencia Be Influencers, el CEO Juan Marenco retoma el debate, contrapone ideas y pondera perspectivas.

¿Qué potencial tiene el nuevo modelo? ¿Qué problemas le ves?

El éxito de TikTok está haciendo que todos quieran imitarlo y que muchos modelos de los últimos años se pongan en duda. Su potencial es altísimo: resulta muy atractivo para el usuario y permite acceder a contenidos que de otra manera sería imposible. El principal problema es esta carrera donde todos quieren hacer lo mismo. Seguir personas -sean influencers, celebrities o deportistas- sigue siendo relevante para muchísimos usuarios. Si todo el mundo pasa a algoritmos de recomendación, ¿cómo se van a diferenciar las plataformas? No creo que exista mercado para dos TikToks, pero sí para plataformas que tengan distintas funcionalidades. Por otro lado, estos algoritmos suelen mostrar y repetir contenidos que entienden que nos gustan, lo que también puede traer aburrimiento y falta de sorpresa.

¿Estás de acuerdo con que veremos contenidos de mayor calidad y menos polarizantes?

Para nada. Creo que la polarización y lo problemático van a ser cada vez peores. Hoy los algoritmos de recomendación son igual de polarizantes y difunden contenidos más problemáticos que los de social media. Al fin y al cabo, antes veía los contenidos de personas que seguía; tenía cierto control sobre eso. Ahora veré lo que el algoritmo dice que me gusta, lo que es más indefinido.

¿Qué consecuencias tendrá esta transición?

Habrá más contenidos de personas que no conocemos, con temáticas repetidas. Si por ejemplo te gustan los de entrenamiento, vas a ver muchísimos, sin importar el autor. Perderán lugar los de la gente que seguimos y contenido cotidiano como las stories. [Pero hoy] eso sigue siendo gran parte del consumo, así que posiblemente se acomoden en otros tipos de plataforma, como Be Real [sólo permite subir una foto por día, sin filtros y con un espíritu casual].

¿Cómo afectará esto a los creadores?

Como con cada cambio algorítmico, habrá ganadores y perdedores. Será una cuestión de adaptación. Para los ya establecidos, estará el desafío de encontrar nuevas formas de atraer a un público nuevo. A los que están recién empezando se les abre una oportunidad de empezar de cero y crecer rápidamente, ya que el follower dejar de ser una métrica relevante.

¿Qué perspectivas se abren para las marcas?

El mayor desafío tiene que ver con la relevancia y la creatividad. Estos algoritmos no perdonan. No se puede hacer contenido aburrido o poco interesante e igualmente tener un buen alcance. Para maximizarlo, van a tener que poner mucho foco en tomar riesgos.

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