Cuando los grandes números nos engañan


En la economía de la atención, vale más la lealtad que las páginas vistas

Nota del autor: Agradezco a IJNet por esta traducción de mi original en inglés al español.

Los números no mienten, pero la gente sí. Y lo peor de todo es que la gente se miente a sí misma sobre el significado de los números.

Durante años, la gran mentira en las métricas de los medios de comunicación han sido los grandes números. Las publicaciones se salieron con la suya al presentar el total mensual de páginas vistas o de visitantes únicos como su “audiencia”. Pero eso es como decir que su audiencia se compone de las personas que pasan por delante de un quiosco y miran las tapas de las revistas.

Hace una década me di cuenta de que la gran mayoría de las visitas a los sitios web de mis clientes duraban 10 segundos o menos. Los usuarios hacían clic pero no necesariamente leían.

Y encontré la confirmación de mis sospechas en un famoso artículo de la revista Time de 2014, What you think you know about the web is wrong.

El autor, Tony Haile, contaba que una investigación realizada por su consultora de métricas de Internet descubrió que el 55% de unos 2.000 millones de visitas a la web duraban 15 segundos o menos. La gente hacía clic en los artículos de sus clientes, pero no prestaba atención. Las publicaciones entregaban vistas a sus anunciantes, pero esas vistas no prestaban atención a los anuncios.

Haile promocionó métricas alternativas, a las que llamó la Web de la Atención, en la que las medidas que importaban eran el tiempo que un usuario pasaba en un contenido, si se desplazaba por el texto y las imágenes, y la frecuencia con la que volvía al sitio web. [Lee más: Humanizar los datos da sentido al periodismo]

La oferta es infinita, la demanda es finita

Haile utilizó datos para mostrar cómo los artículos a los que los lectores dedicaban más tiempo eran los que menos se compartían en redes sociales. En otras palabras, los “shares” y los “likes” no eran una indicación del valor de un artículo para los lectores.

Argumentó que, al utilizar las métricas de atención, en lugar de clics, los anunciantes tendrían incentivos para producir anuncios más creativos en lugar de basura llamativa e intrusiva. Y los consumidores se beneficiarían porque las publicaciones tendrían incentivos para producir contenidos de calidad, no volúmenes de clickbait sensacionalista.

En los ocho años transcurridos desde entonces, Haile ha mantenido su visión de la web de atención diseñando “un modelo de negocio sostenible para la calidad en la web”. Fundó Scroll, el servicio de noticias por suscripción sin publicidad diseñado para compartir los ingresos entre los editores en función del tiempo que los lectores pasan en sus sitios. Scroll ha sido comprado por Twitter, que planea ofrecer un servicio de suscripción.

Lealtad, la mejor métrica

En los últimos años he escrito varias veces sobre la importancia de la atención y el engagament, en lugar del total de usuarios y las páginas vistas, como métricas clave en la publicación de noticias.

Y últimamente he reunido artículos que profundizan en cómo medir, analizar y actuar sobre los datos relacionados con la web de atención. En ellos se valora la frecuencia con la que un usuario llega a un sitio web, la visita más reciente y el tiempo que pasa. El objetivo de estas métricas es identificar qué usuarios sacan el mayor provecho del contenido y podrían estar dispuestos a suscribirse, donar, asistir a un evento o comprar productos o servicios de una publicación.

  • El Membership Puzzle Project preparó una excelente guía sobre las métricas que importan, y cómo los medios pueden utilizarlas, en su post Developing Membership Metrics. Comienza con lo básico: cómo crear valor para los usuarios y cómo convertir a los lectores fieles en miembros, así como algunos estudios de casos relevantes.
  • DBS Interactive ofrece definiciones claras de recencia, frecuencia y engagement de los usuarios en Google Analytics Made Easy: Frequency and Recency. Este artículo incluye capturas de pantalla de páginas de Google Analytics y cómo encontrar datos relevantes. Explica cómo analizar la información y convertirla en un plan de acción.
Instructional graphic
Ejemplo de gráfico instructivo de DBS Interactive

[Lee más: ¿Buscando datos difíciles? Estas herramientas te ayudarán]

  • Un equipo internacional de periodistas, en colaboración con la London School of Economics y con el apoyo de la Google News Initiative, elaboró una extensa guía sobre cómo trabajar con métricas e inteligencia artificial.
  • El Reader Revenue Playbook de la Google News Initiative te lleva paso a paso a través de un proceso de pensar, analizar y ejecutar un programa de ingresos de los lectores. El libro contiene el tipo de formación básica en marketing que los periodistas no suelen aprender en la escuela o el trabajo.
  • Kristopher Crockett cubre los aspectos básicos en su artículo Measuring Web Visitor Loyalty if Your Site Offers Pure Content. También hace un buen trabajo explicando cómo interpretar estos datos para mejorar el rendimiento.

Premiar lo equivocado

Muchos editores y publicaciones siguen equivocándose. Con demasiada frecuencia recompensan a los periodistas por el número de historias producidas diariamente, el número de acciones en redes sociales y otras medidas tradicionales de cantidad y no de calidad (véase al respecto este artículo de Elizabeth Anne Watkins).

Pero las métricas de audiencia no son ni siquiera la mitad de la cuestión cuando se trata de las formas en que los medios de comunicación pueden utilizar y malinterpretar las cifras. Miden el éxito en función del crecimiento de los ingresos mientras que pueden estar perdiendo dinero con cada venta que hacen. O no miden la cantidad de combustible que tienen en el depósito (dinero en efectivo para las operaciones) hasta que un prestamista o inversor decide tirar del enchufe.

Pero discutiremos este tema en un futuro artículo.