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Sept. 15, 2017, 10:07 a.m.
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A/B Testing: una de las claves de BuzzFeed para optimizar su contenido

Un post publicado, por supuesto, nunca es solo un post: varias versiones del mismo –con titulares diferentes, pero también de diferentes longitudes y utilizando diferentes imágenes en miniatura– se muestran a los visitantes de BuzzFeed.com, hasta que la combinación ganadora emerge después de un par de horas.

BuzzFeed logra que buena parte de su contenido, desde sus videos en Facebook hasta cuestionarios y sus tradicionales “listas”, se vuelvan virales adaptando determinados temas a las plataformas más receptivas, además de constantes tests A/B.

El ingeniero de infraestructura de datos de BuzzFeed, Walter Menéndez, compartió una visión general de la estrategia de este medio en una charla en el MIT hace pocos días. No hay una receta secreta, y muchos otros editores emplean tácticas similares (aunque hubo determinadas tácticas y métricas internas de BuzzFeed que Menéndez no quiso compartir).

“Nuestro principal secreto, supongo, es que lo que más nos importa es la gente. Cuando pensamos en las formas en que producimos contenidos nos comprometemos con el usuario final y el estado emocional que tendrá después de leernos”, dijo. “Queremos estar seguros de que no solo estamos estimulando sus ‘globos oculares’; eso nos importa, pero también nos preocupa que haya una interacción mucho más sustancial, más allá de que haya visto la página, le haya gustado y se haya ido. En última instancia nos preguntamos: ¿qué hizo este contenido por el usuario?”

Se trata de una estrategia que funciona a escala. BuzzFeed obtiene más del 50% de su tráfico a partir de plataformas distribuidas. Utiliza una fórmula interna que mide la cantidad de tráfico que cada post recibe desde Facebook, Twitter y así sucesivamente, en comparación a la que recibe la página de inicio de BuzzFeed, y le da más importancia al tráfico de esas otras plataformas que a su sitio, de acuerdo con Menéndez: “Queremos asegurarnos de que nuestro tráfico alcance a la mayor cantidad de gente”.

A partir de esa idea, ¿cuáles son los temas que influirán en segmentos específicos de una audiencia online, a la que se le garantiza que reaccionará fuertemente, ya sea negativa o positivamente, a un determinado contenido? Animales, música, sexo, fandom, celebridades y concursos, según Menéndez. Otro formato exitoso es la captura y agregación de lo que está siendo tendencia en las redes sociales hacia otras plataformas, lo que supone que una audiencia que solo consume Facebook, por ejemplo, pueda entrar a Tumblr, algo que nunca habría hecho porque no está allí (por ejemplo: el caso “¿De qué color es este vestido?” tomó la imagen de un usuario de Tumblr y encendió una controversia entre lectores en el propio sitio de BuzzFeed).

Queremos asegurarnos de que nuestra audiencia interactúe con un contenido determinado del modo en que pensamos que lo hará. Básicamente, lo nuestro es una apuesta: creemos que nuestro público reaccionará de una manera determinada si publicamos un contenido determinado. Eso es lo que entendemos por “controlar el sentimiento”. Creemos que ese es el efecto que un contenido tendrá y, como resultado, la gente de tu audiencia lo va a compartir activamente: querrán que otros lo vean y se sientan como ellos se sintieron.

Se recogen datos del propio sitio y de las plataformas distribuidas, como cuándo se accedió a un post, desde dónde y en qué dispositivo. Eso ayuda a BuzzFeed a decidir cuándo impulsar ciertos tipos de contenido a varias plataformas distintas. Los quizzes, por ejemplo, funcionan mejor los fines de semana.

Los científicos de datos de BuzzFeed pueden realizar cálculos más complejos sobre esos datos. El personal que se encarga de las analíticas puede ver el tráfico en tiempo real, desglosado por fuentes (un aumento en el tráfico de una nueva plataforma sugiere que BuzzFeed podría invertir más contenido en dicha plataforma). Basándose en umbrales internos, BuzzFeed puede agregar una insignia adicional de “Trending” (“tendencia”) a las historias que funcionan mejor de lo esperado.

Dichos datos también alimentan a varios Slackbots que envían alertas cuando una publicación alcanza un cierto umbral o cumple una determinada meta: información que ayuda a BuzzFeed a determinar, por ejemplo, cuándo una publicación podría ser un buena candidata para una traducción. Un post publicado, por supuesto, nunca es solo un post: varias versiones del mismo –con titulares diferentes, pero también de diferentes longitudes y utilizando diferentes imágenes en miniatura– se muestran a los visitantes de BuzzFeed.com, hasta que la combinación ganadora emerge después de un par de horas (y un editor podría incluso optar por no usar esa versión).

“Hacemos testeo A/B de prácticamente todo”, cuenta Menéndez. “No solo el titular, sino también el número en el titular, o la miniatura que se muestra en Facebook o Twitter. A veces la gente ni siquiera ve el titular, simplemente ve una imagen y dice: ‘Oh, ¿qué hay en esa imagen?'”

Translation by IJNet.

POSTED     Sept. 15, 2017, 10:07 a.m.
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