¿Qué es un Interest Graph y qué significa para el marketing?

El desafío para las empresas en el mundo del marketing actual no es solo producir contenido relevante y atractivo, sino también entender cómo reutilizar y maximizar ese contenido para llegar tanto a los usuarios existentes como a los nuevos.

Piensa en los primeros días de Facebook. Creabas una cuenta, pasabas por el agotador proceso emocional de elegir una foto de perfil y añadías algunos intereses que te hicieran parecer interesante. Luego ibas a tu biografía y veías… nada: ni fotos de mascotas, ni anuncios de graduación, ni opiniones políticas cuestionables. No había nada más que un pequeño mensaje:Facebook es mucho más divertido con amigos.

Y en ese momento, eso era cierto. Pero las plataformas de redes sociales han evolucionado y ahora utilizan estrategias avanzadas de inteligencia artificial para comprender mejor a los usuarios y mantenerlos conectados, cambiando de forma fundamental cómo experimentamos el mundo digital y qué deben priorizar las empresas para construir estrategias de marketing en redes sociales exitosas.

Tu contenido está servido: gráfico social vs. gráfico de intereses

En aquel entonces, las redes sociales eran en cierto modo una intranet. Lo que los usuarios veían en sus cronologías provenía de lo que publicaban sus contactos directos y, con el tiempo, de aquello con lo que interactuaban.

Por ejemplo, si tus amigos de Facebook eran grandes fans de Fall Out Boy, Facebook asumiría que tú también lo eras. La plataforma entonces muy probablemente te mostraría la página de Fall Out Boy como contenido sugerido, incluso si nunca los hubieras escuchado. Esta forma más temprana del infame algoritmo de contenido es lo que llamamos un grafo social.

Sin embargo, los recientes avances en IA han permitido que las plataformas rastreen nuestros patrones. Ahora se nos muestra contenido de todo internet en función de lo que la IA cree que nos gusta y lo que podríamos llegar a gustar, una suposición basada en aquello con lo que interactúan otras personas con patrones similares. Este nuevo modelo, mucho más personalizable, se conoce como grafo de intereses.

Veamos un caso práctico informal de mi propia página Para ti de TikTok (FYP), el feed de contenido sugerido de la app, como ejemplo de lo potente que es la creación algorítmica de gráficos de intereses:

Todo empezó con un resurgimiento de mi amor por la música emo, que incluyó seguir a algunas de mis bandas favoritas y ver videos con hashtags como #corporateemo y #itwasntaphase. En unos pocos días, mi FYP empezó a llenarse de videos con temática Y2K. Me empapé de la nostalgia de los sketches sobre cómo me quemaba el pelo con la plancha en la secundaria y de ASMR de teléfonos plegables.

Luego vino una serie de puntos de vista súper de nicho de mi hermana mayor parasocial dando consejos sobre cómo lidiar con nuestros padres controladores y qué pasaría si yo seguía robándole su minifalda vaquera. En realidad, tengo un hermano menor, así que no conecté mucho con este contenido. Cuando TikTok notó una caída en la interacción, mi FYP se diluyó hacia un conjunto más amplio de temas con los que otras personas de veintitantos, sin sentido de la moda y con miedo a la conformidad, estaban interactuando. Y el ciclo se repitió (y sigue repitiéndose) una y otra vez.

En resumen, probablemente así se veía mi gráfico de intereses durante las dos semanas en que seguí realizando este experimento:

Cómo los especialistas en marketing pueden aprovechar el gráfico de intereses

La transición lejos del social graphing ofrece a las organizaciones oportunidades que son tanto accionables como, francamente, emocionantes. Antes del interest graphing, los recuentos bajos de seguidores obstaculizaban significativamente el alcance general del contenido en las redes sociales, limitando las oportunidades de llegar de forma orgánica a audiencias desconocidas.

Pero la integración de la inteligencia artificial ahora permite a las plataformas identificar y ofrecer contenido a grupos de usuarios de nicho que ya interactúan con temas similares o relacionados, conectándote con más MQL con menos esfuerzo. Y con los grafos de intereses impulsando los feeds de contenido sugerido en prácticamente todas las plataformas de redes sociales, construir una estrategia basada en un gran contenido nunca había tenido tanto potencial.

Claro, dirigirnos a audiencias en función de quiénes son y qué les gusta no es nada nuevo. Pero tenemos que reconocer que la creciente preocupación por la privacidad de los datos de los consumidores ha impuesto cada vez más limitaciones a la forma en que los especialistas en marketing pueden segmentar audiencias mediante la publicidad digital, tanto dentro como fuera de las redes sociales.

La buena noticia es que, aunque hemos visto reducirse las capacidades de segmentación, la inteligencia artificial ha avanzado hasta un punto en el que es más capaz que nunca de hacer llegar tu contenido tanto a seguidores como a no seguidores que han demostrado interés en contenido similar, sin necesidad de ningún “impulso” de pago.

Sin embargo, el buen contenido no es barato. Las empresas tendrán que invertir más en marketing de contenidos de lo que lo han hecho históricamente y entender cómo sacar el máximo partido a esa inversión.

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Las tendencias de contenido cambian constantemente, por lo que una estrategia sólida de marketing de contenidos debe combinar aspectos tradicionales como el SEO técnico y la reutilización de contenido con las mejores prácticas para transmitir el mensaje de la forma más eficaz a través de los canales digitales relevantes. No es tarea fácil, pero nadie dijo que tengas que afrontarla en soledad.

Colaborar con una agencia consolidada como Terra y sus equipos estrechamente integrados de redactores, especialistas en marketing y estrategas de redes sociales puede ayudarte a crear y optimizar contenido en este cambiante entorno digital para conectar con tu base de usuarios e impulsar resultados.

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