Qué es y cómo aprovechar el poder de las recomendaciones en redes sociales

Las recomendaciones en redes sociales (TikTok, Instagram, Netflix y demás) han transformado la forma en la que se interactúa con el contenido digital, nuestras preferencias y nuestros hábitos. Y es que estos sistemas se diseñan para aprender nuestras preferencias y así ofrecer una experiencia personalizada un flujo continuo de contenido que llama nuestra atención y nos mantiene enganchados.

Diariamente, tenemos contacto con estos sistemas y cada vez que disfrutamos de un video YouTube, damos like a una publicación o cuando permitimos que Spotify realice una lista de reproducción, brindamos nuevos datos para que los sistemas personalicen sus recomendaciones.

Hoy queremos describir junto a ti todo lo que tiene que ver con los sistemas de recomendación: qué son, cómo funcionan y cómo usarlos a tu favor en tus campañas publicitarias.

Todo lo que tienes que saber sobre los sistemas de recomendaciones en redes sociales

• ¿Qué son los sistemas de recomendación?
• Cómo influyen en la experiencia online ayudando a realizar un marketing hiper personalizado
• Breve explicación técnica
• Ejemplos de cómo funcionan los algoritmos de TikTok, Instagram y YouTube
• ¿Qué pasa cuando “entrenamos mal” al algoritmo?
• Cómo aprovechar los sistemas de recomendación para posicionar tu marca o contenido
• Tips para usuarios: cómo recuperar el control del feed y recibir recomendaciones más afines

¿Qué son los sistemas de recomendación?

Un sistema de recomendación es una herramienta que reúne una conjunto de criterios sobre los datos sobre los usuarios y el contenido para predecir elementos o contenidos que puedan ser de valor para el usuario.

Los mismos usuarios son quienes proporcionan los datos al sistema, bien sea de forma directa o indirecta, y este analiza la información del historial del usuario (historial de consumo o de compra), tipo de contenido y las horas de actividad para transformarlo en recomendaciones. Esto hace que podamos descubrir nuevos elementos más cercanos a nuestros gustos, preferencias, necesidades.

Los sistemas de recomendación pueden ser usados en:

• Redes sociales: para mostrarnos contenido útil, como publicaciones de amigos, grupos y páginas que no conocemos.
• Plataformas de streaming: para sugerir nuevas películas, series, podcast y música que pueden ser de nuestro interés.
• eCommerce: sugerir productos relacionados con los ya comprados o guardados que podrían ser de interés.

Qué es A10, el algoritmo que hace funcionar el SEO en Amazon

Cómo influyen en la experiencia online ayudando a realizar un marketing hiper personalizado

Pero más allá de hacer sugerencias sobre contenido o productos, los sistemas de recomendación juegan un papel fundamental en la experiencia del usuario y hace que las plataformas digitales sean más eficientes.

Algunos de los beneficios de los sistemas de recomendación son:

• Mejorar la experiencia del usuario: esto se refiere a hacer que la navegación sea más fluida. Por ejemplo, cuando entras en Amazon, Spotify o Netflix hay tantas opciones que puedes sentirte abrumado, por lo que los sistemas de recomendación se encargan de filtrar todo el contenido y te muestran solo las opciones que son más probablemente que te interesen. Además de hacer que sea más fácil encontrar lo que buscas, hace que tu experiencia sea más satisfactoria.
• Lograr más ventas y conversiones: las recomendaciones acertadas es una de las claves para aumentar las ventas y los sistemas de recomendación estudian los productos que has comprado anteriormente y sugiere productos similares. Además de aumentar las compras de una vez, también impulsa la recompra.
• Fidelización y optimización del tiempo: si eres un dueño de eCommerce este punto es importante. Si logras una experiencia más personalizada, los usuarios se sienten más valorados y lograr fidelizarlos, pues tus recomendaciones siempre les serán útiles e interesantes. Además, puedes ahorrarles tiempo al ayudar que tus usuarios encuentren lo que buscan más rápidamente.

Breve explicación técnica

Gracias al Machine Learning, el funcionamiento de los sistemas de recomendación ha evolucionado significativamente. Si bien antes los motores de búsqueda, plataformas de contenido y ventas de producto utilizaban rankings o listas de popularidad para sugerirnos productos o contenidos, estos sistemas no podían ofrecer una experiencia personalizada y podrían mostrar elementos irrelevantes.

Según el objetivo que se quiera lograr, tenemos diferentes tipos de sistemas para recomendar:

• Sistemas de popularidad: estos se usan principalmente en los sitios de ventas de productos para hacer sugerencias específicas. Para determinar que un producto es popular, el sistema toma en cuenta el número de ventas, características especiales o una oferta, con lo que muestra el producto a todos los usuarios que investigan la categoría en la que se encuentra.
• Sistemas de contenido: estos toman en cuenta nuestros datos de historial para intentar predecir lo que buscamos, haciendo sugerencias similares a nuestras búsquedas. Actualmente, estos son los sistemas con más presencia en la web, pues con ellos es posible descubrir opciones ajustadas a las características de los productos o contenidos que nos han gustado anteriormente y escoger unos parecidos.
• Sistemas colaborativos: también llamado filtrado colaborativo, este novedoso sistema analiza los datos, identifica nuestros perfiles y compara nuestra información con la de un grupo de usuarios similar. Puede basarse en los usuarios (tomando en cuenta las recomendaciones de otros usuarios similares) y en ítems (productos similares a los que has comprado)

Ejemplos de cómo funcionan los algoritmos de TikTok, Instagram y YouTube.

TikTok, Instagram y YouTube son algunas de las redes sociales más populares y que usan de una forma muy efectiva los sistemas de recomendación. De qué otra forma podrías justificar que estas plataformas “conocen” tus gustos a la perfección. Veamos cómo los usan:

TikTok

El algoritmo de TikTok evalúa tu interacción con el contenido y toma en cuenta: el tiempo de visualización completo, las interacciones y las búsquedas que haces, bien sea de usuarios que sigues o no.

Esto le permite hacer más precisas las recomendaciones futuras y se asegura de que cada video tenga más probabilidad de llamar y retener tu atención.

Instagram

Anteriormente, Instagram se limitaba a recomendar publicaciones de personas y páginas que seguías, pero desde la llegada de TikTok ha cambiado su sistema de recomendación y ahora se basa en tu interacción con post y stories. Además, constantemente ajusta el contenido que muestra para hacerte pasar más tiempo en la plataforma.

YouTube

Al igual que las dos plataformas anteriores, YouTube toma en cuenta el tiempo de visualización completo de los videos y sugiere canales o videos con un contenido similar al que ves.

• Los secretos del algoritmo de Google, expuestos: esto es lo que nos enseña una filtración masiva

¿Qué pasa cuando “entrenamos mal” al algoritmo?

Si bien es verdad que los sistemas de recomendación en redes sociales tienen grandes beneficios y ventajas, también ameritan una profunda ética y transparencia para su buen entrenamiento o podríamos enfrentarnos a:

• Sesgos algorítmicos: los algoritmos pueden ser amplificadores de sesgos en los datos utilizados para su entrenamiento. Por ejemplo, si una IA de reclutamiento de personal se entrena con datos de discriminación laboral o sexual, estos sesgos serán reproducidos y discriminan a algunos grupos de candidatos, sin importar que estén más capacitados.
• Poca transparencia: a veces no entendemos muy bien cómo toman decisiones o qué factores influyen en los resultados de los algoritmos, lo que puede dificultar que se identifiquen errores o sesgos.
• Deshumanización en la toma de decisiones: si se abusa del uso de los algoritmos en las tomas de decisiones, se pueden llegar a ignorar factores más complejos, como problemáticas sociales, éticas o emocionales, que pueden normalmente influir en las decisiones.

Cómo aprovechar los sistemas de recomendación para posicionar tu marca o contenido.

Si tienes un eCommerce y presencia en plataformas sociales, los sistemas de recomendación en redes sociales serán tu mejor aliado para posicionarte mejor y lograr una mayor conexión con tu público.

Para lograr esto puedes:

• Crear contenido relevante: si recolectas información sobre los que tus usuarios prefieren, la puedes utilizar para generar contenido que sea muy probable que les guste e interese.
• Segmentar el público: debes identificar los grupos de usuarios con intereses similares (puedes basarte en su edad, sexo, demografía y demás datos importantes) y así crear contenido personalizado para cada grupo.
• Medir el impacto: es necesario analizar las interacciones que han tenido los usuarios con el contenido para evaluar si tu campaña ha sido exitosa o no.
• Usar hashtags en tendencia: estos hacen que el contenido sea más visible para usuarios con interés en un tema específico.
• Interacción con otros usuarios: además de ayudar a que el contenido tenga mayor visibilidad, las interacciones con los usuarios te ayudan a crear conexiones más profundas con tu audiencia.
• Seguir cuentas relevantes: ayuda a que el usuario pueda ver contenido que es probable que le guste.

Así funciona el algoritmo de Instagram: la explicación definitiva (según su propio CEO)

Tips para usuarios: cómo recuperar el control del feed y recibir recomendaciones en redes sociales más afines

Instagram ofrece un botón de reinicio de tu algoritmo de recomendación que puedes usar si sientes que el contenido que estás viendo no te agrada. Solo debes:

• Ir a tu perfil de Instagram.
• Presionar el botón de menú (son las tres rayitas ubicadas en la esquina superior derecha) y seleccionar «Ajustes y actividades».
• Desliza hacia abajo hasta la sección «¿Qué ver?» y busca el botón «Preferencias de contenido».
• Selecciona «Reiniciar sugerencias  de contenido»

Aquí te aparecerá una guía de confirmación de tres pasos:

• Primero aparece un resumen de lo que significa reiniciar tu algoritmo y es una oportunidad para reconsiderar tu decisión.
• Luego Instagram te pedirá que selecciones el tipo de contenido que normalmente ves y los temas que pueden interesarte.
• Por último, hace la pregunta final, «¿estás seguro de reiniciar tu contenido de recomendación?». Si estás seguro, haz clic en el botón rojo que aparece.