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Los usuarios siempre se han guiado por unos patrones de recomendación de cercanía: lo que leen en los medios, las críticas de algún periodista que les interesa, las recomendaciones de amigos, una publicidad atractiva Estas fórmulas de búsqueda activa en un ecosistema de oferta más o menos controlada eran óptimas. Sobre todo porque el consumo cultural de bienes físicos en un modelo de escasez no se realizaba de manera tan intensa y sostenida. El mercado se encargaba de regular las cadencias de consumo en términos de novedades o nuevas entregas. La digitalización y la libre circulación de contenidos no solo ha multiplicado los puntos de acceso, también ha acelerado el consumo. La labor de curación y prescripción de contenidos es más importante que nunca, ya que los usuarios demandan una personalización total. Y el tiempo apremia. Netflix, por ejemplo, ha declarado que en su servicio existe una horquilla temporal crítica de entre 60-90 segundos. Es lo que el usuario medio destina a decidir qué ver una vez entra en su plataforma. Superada esa franja, las posibilidades de que acabe viendo el contenido se reducen drásticamente (Gómez-Uribe; Hunt, 2015).
Netflix en público. Infografía con los hábitos de los usuarios de Netflix en movilidad. Fuente: Netflix.com
Para que el negocio del «poco margen de mu- chos productos» sea rentable es imprescindible que el servicio conozca muy bien sus contenidos y las preferencias de sus consumidores. Y que sea capaz de conectarlos de forma apropiada.
El conector de ambos intereses son los famosos algoritmos, fórmulas matemáticas con las que estos servicios realizan una suerte de recomen- dación automatizada, depurada por dinámicas de machine learning. Estos procesos cruzan el contenido disponible y toda la información que tienen de los usuarios para realizar una serie de predicciones. ¿El objetivo? Destacar al usuario una selección de títulos que resulte relevante para él. Conectar la oferta con el usuario ade- cuado es el camino para lograr que tengan lugar consumos satisfactorios y que la experiencia general con la plataforma sea óptima. Tanto como para querer volver.
Para que el negocio del «poco margen
de muchos productos» sea rentable es imprescindible que el servicio conozca muy bien sus contenidos y las preferencias de sus consumidores.
Anatomía del contenido
La principal ventaja competitiva para Netflix
ha sido, curiosamente, su habilidad a la hora
de incorporar el factor humano a toda esta operación, cambiando radicalmente el concepto de recomendación tal y como lo conocemos. La compañía se ha dedicado a realizar una labor de ingeniería inversa (Madrigal, 2014), enriqueciendo el conocimiento del contenido con metadatos: información técnica y artística, atributos de género e infinidad de marcadores semánticos. Los encargados de asignar estas etiquetas son los denominados taggers10, personal contratado por la empresa para destacar toda la información relevante de cada contenido disponible (como el hecho de que sea una historia con final feliz, que salgan animales o que esté ambientada en una determinada época, por ejemplo). Este barniz hu- mano y subjetivo ha derivado en una indexación
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Tendencias digitales para la cultura