Antes de intentar repetir el resultado, hay que entender qué resultado hemos obtenido.
- ¿Hemos superado el nivel habitual de la cuenta?
- ¿Hemos llegado a personas relevantes?
- ¿Hemos hecho un producto más fácil de entender?
- ¿Hemos abierto conversaciones que podrían convertirse en colaboraciones?
Cada pregunta pide pruebas distintas.
El rendimiento de un contenido se valora en relación con el objetivo, el contexto de difusión y un punto de referencia comparable. Una cifra grande puede ser una buena noticia. Su interpretación nos dice qué merece la pena hacer después.
La primera referencia es el objetivo fijado de antemano
Una demostración de producto puede buscar explicar un uso. Una publicación sobre un puesto vacante puede buscar candidaturas adecuadas. Un contenido de lanzamiento puede buscar que el público se familiarice con una categoría nueva. No podemos pedirles a todos la misma reacción inmediata.
El objetivo tiene que ser lo bastante concreto para guiar la producción y la valoración. «Conseguir engagement» deja demasiadas cosas abiertas. ¿Qué reacción nos interesa, de quién y para qué siguiente paso? Una pregunta sobre la compatibilidad de un producto y una respuesta divertida son ambas comentarios, pero dicen cosas distintas.
El objetivo tampoco se reescribe después del resultado. Si el contenido tenía que traer solicitudes y solo produjo visibilidad, podemos reconocer la visibilidad obtenida y analizar la falta de solicitudes. No hace falta declarar toda la iniciativa un fracaso, pero tampoco hay que cambiar la promesa a posteriori.
Comparamos cosas lo bastante parecidas
Para tener una referencia útil, comprobamos el formato, el tema, el público, la antigüedad de la publicación y su difusión. Un vídeo respaldado con presupuesto durante dos semanas no tiene el mismo contexto que un carrusel orgánico publicado ayer. Una colaboración con un creador introduce una fuente de exposición que la cuenta no tenía antes.
Podemos analizar un grupo de publicaciones comparables y la mediana de sus resultados: el valor central una vez ordenados los resultados o, si hay un número par, la media de los dos valores centrales. Puede decir más que la media cuando una sola publicación excepcional tira mucho del resultado global hacia arriba. Aun así, no perdemos de vista la variación entre las publicaciones; una referencia no debe esconder la inestabilidad.
Un ejemplo ficticio. En sus 12 últimas demostraciones orgánicas, una cuenta tiene una mediana de 8000 visualizaciones siete días después de publicar. La nueva demostración llega a 40.000 en el mismo periodo. Es cinco veces la referencia. Todavía no tenemos la prueba de que el público haya entendido el producto ni de que el contenido haya producido ventas adicionales.
Si esas 12 publicaciones son de otra etapa de la marca, puede que haya que revisar la referencia. El contexto no sirve para justificar cualquier resultado; lo usamos para evitar comparaciones que nos empujen a malas decisiones.
¿Cuándo se puede hablar de viralidad?
En la conversación cotidiana, «viral» puede significar simplemente una exposición inusualmente alta. Para el análisis, merece la pena describir con más precisión lo que hemos observado: un rendimiento por encima del nivel de la cuenta, muchas veces compartido o una difusión hacia comunidades nuevas.
En la investigación sobre la difusión online, la viralidad estructural describe cómo circula un contenido de persona a persona, frente a la exposición que llega de una sola gran fuente. El artículo de Goel y sus colegas analiza esta diferencia a partir de datos de Twitter; no da una regla sobre los algoritmos actuales de cada plataforma. Fuente: The Structural Virality of Online Diffusion (en inglés).
Superar la propia referencia es, por tanto, una información útil, pero no muestra por sí sola cómo se difundió el contenido. Y un número de visualizaciones no dice automáticamente cuántas personas distintas vieron el contenido. Comprobamos la definición del indicador en el informe que se usa, sobre todo si cuenta las visualizaciones repetidas o combina plataformas.
La misma cifra puede esconder resultados distintos
Escenarios ficticios, para la interpretación. No son umbrales de rendimiento y no describen proyectos reales.
| Situación | Lo que podemos observar | Lo que queda por comprobar |
|---|---|---|
| Un vídeo de marca muy expuesto | El mensaje ha circulado mucho | Quién lo vio y qué entendió de la marca |
| Una explicación técnica con exposición moderada | Aparecen preguntas precisas sobre el uso | Si las preguntas vienen del público relevante y llevan a un paso útil |
| Una publicación con pocos clics | Pocas visitas medidas en el enlace seguido | Si había un enlace accesible, una llamada a la acción clara y una medición que funciona |
| Un contenido muy compartido | La gente ha pasado el contenido a otros | Por qué lo compartieron y en qué contexto circuló |
Compartir puede expresar una recomendación, una utilidad, diversión o una crítica. Por eso leer los comentarios y las preguntas puede cambiar el sentido de una cifra que por sí sola parece muy buena.
El informe tiene que llevar a una decisión
Un informe útil conecta la observación con una hipótesis y con una acción justificada. Por ejemplo: las demostraciones de mantenimiento generan preguntas relevantes; quizá hay una confusión antes de la compra; merece la pena producir un contenido que compare las situaciones de uso del producto.
Esa hipótesis puede comprobarse en el siguiente contenido, en las preguntas que llegan a atención al cliente y en el comportamiento en las páginas relevantes. No cambiamos a la vez el tema, la oferta, el público y el presupuesto para después atribuir todo el resultado al nuevo titular.
En una prueba controlada, el método y el volumen necesarios dependen del indicador, de la diferencia que queremos detectar y de las condiciones del experimento. Dos publicaciones orgánicas publicadas en días distintos no se convierten en un experimento estadístico porque las pongamos una al lado de la otra en una tabla. A veces lo que tenemos es una pista que explorar, y es un resultado honesto y útil.
¿Quién decide qué significa «bien»?
El cliente aporta el objetivo comercial, la realidad del producto y la información sobre la calidad de las solicitudes. El equipo que gestiona la comunicación explica el papel del contenido y su difusión. La persona responsable de la medición aclara las definiciones, los periodos y los límites de los datos.
NOT MORE. puede construir este marco con el equipo existente y puede producir los contenidos, la difusión, las implementaciones necesarias y el análisis posterior, dentro de los límites de la colaboración. Si la dirección ya está clara, nuestra aportación puede empezar directamente por la parte del trabajo que necesita el proyecto.
Para seguir, «Has llegado a más gente. ¿Es la gente adecuada?» desarrolla la valoración del público, y «Una publicación ha despegado. ¿Y ahora qué haces?» muestra cómo convertimos las observaciones en siguientes pasos.
Una buena publicación puede traer a la vez un resultado inmediato y una mejor comprensión del público. Merece la pena saber cuál de los dos se ha producido antes de decidir qué repetir.