Bola de cristal. Contenido predictivo

A la hora de crear contenidos para una web o para un blog, uno suele partir de lo que quiere contar. Es lógico. Pero convendría, y cada vez más, tener muy en cuenta lo que los usuarios quieren “escuchar”. En el momento que se encuentra el mundo de la comunicación (de marca) y de las tecnologías de la información, entra en juego el contenido predictivo.

Se trata de saber qué contenido quiere consumir el usuario para poder ofrecérselo. La comunicación unidireccional es cosa del pasado. Hacer un ejercicio de investigación y análisis de consumo de contenidos, ayudará a generar contenido predictivo.

Cómo crear contenido predictivo

Existen metodologías que permiten saber qué contenidos quiere consumir un usuario. Aquí se plantearán algunos pasos esenciales de dichas metodologías. Siguiéndolos es posible generar contenidos más afines a los intereses de los usuarios.

Análisis predictivo

Habrá que recopilar todos los datos posibles de navegación en el sitio web. Ver qué actividad han tenido los usuarios en el último año, por ejemplo. La recogida de datos es un primer paso, pero los datos por si solos no aportan información relevante. Se debe saber sacar, interpretar lo que estos datos significan.

Se debe entender qué contenidos son los más visitados, desde dónde se accede, el tiempo que se permanece en un página, el rebote de otra, la veces que se comparte… Resumiendo, analizar cada movimiento, cada gesto de un usuario. Ver cómo se relacionan con los contenidos e interfaz de un sitio web.

Contenido predictivo Big Data Science Concept - world map with data science business icon
Mapa Big Data

Uso de datos

La interpretación de estos datos debe convertirse en insights para una marca. Aprovechar los resultados de un buen análisis para separar “la paja del grano”. Una buena interpretación de datos permitirá generar contenido predictivo de calidad. Ofrecer a los usuarios contenidos que realmente les resultan de interés. Dejar de lado contenidos que quizá solo generen interés en el emisor.

Así se optimizarán los esfuerzos, enfocándolos a lograr objetivos. Se mejorará el engagement y la notoriedad.

Qué aporta el contenido predictivo

Como se viene comentando el contenido predictivo sería sinónimo de contenido de calidad. De calidad o interés para los usuarios. Esto no quiere decir que el seguir los pasos anteriores de cómo resultado un contenido listo para publicar. Ni mucho menos. Significa que dará las herramientas, los conocimientos sobre consumo de contenidos necesario para poder crearlo.

De nada sirve un gran análisis si luego no se cuenta con un buen equipo de redacción. Se podría decir que se obtendrá una temática, unas guías de estilo, pero no se genera directamente un contenido.

Permitirá optimizar esfuerzos y resultados de trabajo. Lo que elevará el egagement. Se estará ofreciendo a un usuario lo que busca, y esto repercutirá en una mejora de la presencia y notoriedad en las redes sociales y en el imaginario de los usuarios.

Hay que entender que estos ejercicios de analítica predictiva y creación de contenidos predictivos no lograrán que se llegue a todos lo públicos. En realidad lo que sí permitirán es realizar una buena segmentación de los mismos. Saber cómo estos públicos se comportan y probablemente adelantarse a sus necesidades.

Ser el primero en ofrecer un contenido, servicio o producto puede ser clave a la hora del éxito.

También puede aportar ventaja a la hora de crear cross-sell o cross-content. Mejorando la gestión de riesgos y logrando un mayor retorno de la inversión.

El contenido predictivo en la práctica

La marca se puede adelantar a las búsquedas de los usuarios. En resumen esto es lo que vendría a ser el contenido predictivo. Analizando el “consumo” de un usuario se le ofrecerá contenido de interés. Viendo qué contenidos consume mediante un histórico de búsquedas se conocerá a un usuario.

Los algoritmos de los buscadores y todas las herramientas que existen en la actualidad para el análisis de datos de navegación, permiten saber mucho sobre los usuarios. Mucho más de lo que ellos mismo pueden imaginar. Se puede saber, por ejemplo, si alguien está pensando en comprar un coche. E incluso si busca uno nuevo o de segunda mano.

Pero también puede llegar a saberse si esta persona tiene alguna necesidad especial, como diversidad funcional. Si busca coches adaptados, se le podrán ofrecer contenidos que nada tengan que ver con la automoción, pero sí dirigidos a un colectivo concreto. Esto es el cruce de datos y la generación de insgihts. Emplear lo que se conoce de una persona gracias a su navegación online.

Pero, volviendo al ejemplo, no ofreciéndole coches adaptados, si no información, servicios u otros productos que también puedan interesarle.

Herramientas para el contenido predictivo

Existen diferentes herramientas que ayudan a realizar todo esta recopilación, análisis e interpretación de datos.

Entre ellas podrían mencionarse Google Now, que es una especie de servicio de alertas. Trata de proporcionar información útil a los usuarios antes de que la busquen, en el momento necesario. Para ello ofrece datos sobre vuelos, el tráfico, eventos… sería una especie de asistente personal, siempre pendiente del usuario.

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Google Now

Amazon está preparando su propia herramienta, y parece que puede ser la revolución en el mundo digital y de negocio. Conocido como es este gigante del e-commerce, si logra crear una herramienta fiable de contenido predictivo, habrá que prepararse.

La Machine Learning se basa en un modelo de comparación y cruce de datos. Este modelo ofrece tres tipos de predicciones: una clasificación binaria, una clasificación multiclase y otra de regresión .

Cabe mencionar, aunque aún no está disponible en el mercado español, Inbound Writer, una herramienta que proporciona un feedback sobre cómo se están generando los contenidos para SEO. Saber si estás optimizando lo que publicas puede ser muy beneficioso.

Se verá en qué acaba esto, y si realmente estas herramientas facilitan el consumo de contenidos a los usuarios.

Está claro que va a marcar la forma de hacer las cosas en Internet. Los contenidos por el momento deberían basarse en estos métodos, ya que parece lógico que una buena interpretación de datos proporcionará un buen contenido predictivo.

Hay que ver cómo aceptan esto los usuarios y si realmente lo perciben como algo útil o más como una intromisión en su intimidad.

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