El ingrediente secreto para que Facebook sea realmente adictivo

Si bien muchos internautas están evaluando su relación con Facebook, sobre todo lo más jóvenes, Mark Zuckerberg, su CEO, ofreció hace poco datos alentadores con respecto a la compañía.

En cualquier día de la semana, el 63% de los 1,280 millones de usuarios de Facebook inician sesión en el sitio. E incluso la proporción de usuarios que inician sesión, al menos, en seis días a la semana ha superado el 50%.

La pregunta se cae de madura. ¿Cómo Facebook logra ponerse más adictivo?, ¿cuál es el ingrediente secreto? Diríamos que eso es posible porque la plataforma sabe lo que nos gusta y cada vez lo comprende mejor.

Entonces ¿cómo sabe Facebook lo que nos gusta? En busca de una respuesta, Will Oremus, colaborador del portal Slate, visitó a Will Cathcart, supervisor de los equipos que trabajan en el feed de noticias de la compañía de Menlo Park. Y lo que dijo trae consigo algunas lecciones "para los medios de comunicación e Internet en general".

Durante un tiempo, los likes de Facebook, junto a los shares, los comentarios y otros indicadores, fueron claves para medir el compromiso de los usuarios. De tal manera, un meme divertido podría obtener miles de likes en pocos minutos, mientras que una noticia que analizaba el conflicto de Ucrania sería castigada por los algoritmos de Facebook ya que no presentaba tantos pulgares hacia arriba. Pero hace casi un año Facebook reconoció que tenía un problema de "contenidos de calidad".

Esto, de hecho, es algo que enfrentan las empresas que aprovechan la analítica de datos para impulsar la toma de decisiones. Para Facebook la clave era empezar a recoger nuevas formas de datos para generar otros conocimientos que los anteriores indicadores (likes, shares, comentarios) no podían.

Son tres fuentes de datos, en particular, las que están ayudando a Facebook remodelar su algoritmo para el feed de noticias para finalmente mostrarles a los usuarios mensajes que propiciarían su regreso: encuestas, test A/B y datos sobre el tiempo que los usuarios están lejos de Facebook (desde que hacen clic en algún elemento de la plataforma hasta el clic que hacen cuando vuelven).

Mientras las encuestas consiguen datos que otros indicadores no pueden, los test ayudan a poner entre signos de interrogación las corazonadas de la red social. "Si usted es alguien que cada vez que ve un artículo del New York Times hace clic en él, sale del sitio y permanece fuera de él durante un tiempo antes de volver, probablemente podemos inferir que, en particular, el hallazgo del artículo del NYT es más relevante, aunque en realidad no le haya dado un Like", refiere Cathcart. Facebook busca acercarse de esta manera no tanto a lo que les gusta a sus usuarios, sino a lo que realmente les gusta.

Al mismo tiempo, la red social ha comenzado a diferenciar con más cuidado los likes que recibe un post antes de que los usuarios hagan clic en él y los que consigue después de que los internautas hayan hecho clic. Facebook está logrando entender la diferencia entre el Like que obtiene un post de manera rápida (quizá por un titular bastante atractivo) y el Like (o Share) que consigue ese artículo después de leído. Esto último, de hecho, tendría más valor.

EL DATOCada vez que usted inicia sesión en Facebook, los algoritmos del sitio tienen que elegir entre una media de 1,500 mensajes posibles para que vayan colocados en la parte superior de su servicio de noticias.