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KBT

La cruzada de Google contra el clickbaiting y los listicles

Pongámonos en contexto:

La esencia del internet que todos conocemos es la de un gran océano lleno de información y estructurado bajo unos servicios agregadores que facilitan su procesado. Estos servicios basan su potencial en categorizar y valorar la información de todo ese océano según unos algoritmos cada vez más complejos.

La idea es que estas máquinas sean capaces de diferenciar aquello relevante de lo que no lo es. Y para que algo sea relevante, tienen que darse en el mismo contexto criterios objetivos y subjetivos.

Así es como un artículo en un medio “reputado” puede no ser relevante para mi (puesto que su temática no me interesa), al igual que otro artículo de un medio con peor relevancia puede que sea de mi agrado.

Los grandes servicios de internet van en esa dirección: Tanto Google como Facebook modifican cada poco sus algoritmos (el último, la semana pasada) con el fin de adaptarse a un entorno cada vez más y más cambiante.

Si antes sólo podíamos considerar criterios supuestamente objetivos, la llegada de la web social permitió que ya no existiera una única internet, sino tantas como usuarios hay.

Por otro lado, las estrategias de creación de ese contenido cambian, intentando tergiversar el buen funcionamiento de estos algoritmos, lo que en la práctica se vuelve un círculo vicioso (“optimizo” el contenido para un algoritmo que cambia con el fin de evitar esas supuestas “optimizaciones”).

Así es como llegamos a un panorama en el que el peso reputacional de un artículo (prácticamente da igual que hablemos de un buscador, de un servicio recomendador o de una red social) viene dado (en mayor medida) por el peso que socialmente le están dando los usuarios.

Sabedores de esto, muchos medios han optado por el camino fácil. No tanto generar contenido de valor (estrategia a largo plazo), sino que este tenga un toque sensacionalista que permita viralizar el mensaje, y con ello posicionarse artificialmente por delante de terceros que no generan contenido amarillista.

El resultado son artículos creados ex profeso para atraer visitas. Una optimización falseada, con textos e imágenes que incitan al click (“Nunca habrías sabido…”, “Te quedarás de piedra cuando conozcas…”) o las tan socorridas listas. Clickbaiting y listicles que ayuda a posicionar mejor un contenido, amparados en que la reputación social no viene dada únicamente por el valor del contenido, sino también por criterios puramente humanos (como la curiosidad).

Y aquí es donde entran nuevamente los grandes servicios de internet. Vista la trampa, toca cambiar los algoritmos.

El peso reputacional de un artículo ya no dependerá tanto de factores sociales, sino de variables internas al propio medio, que miden la “calidad” del contenido respecto al contenido de otros medios con semejante temática principal.

El factor social, según apuntan las primeras pruebas de concepto del Knowledge Based Trust o KBT (EN/PDF), queda relegado a uno de los factores que se engloban dentro de las métricas exógenas. Un paso más allá en nuestra evolución como sociedad, que dará como resultado un acceso a la información muchísimo más exacto, primando la excelencia frente a la optimización.

¿En juego? La relevancia. Una verdad subjetivada por la forma, el contexto y el medio donde nos movemos.

Y de paso, un recordatorio de que lo social no es lo único importante en esta ecuación. Que solo ha sido una etapa más, y que seguirá presente dentro de los algoritmos de machine learning que deben posicionar más o menos alto un artículo según nuestra búsqueda o nuestros intereses. Pero lo hará en la medida que le corresponda.

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