El algoritmo lo ha cambiado TODO: qué consumimos, cómo nos relacionamos, a qué dedicamos el tiempo, nuestra forma de pensar, etc. Ahora parece que somos nosotros los que vamos a cambiar el algoritmo, dando un paso más en la hiper personalización.
Hace unas semanas os contábamos cómo la Gen Z ha cambiado el mainstream por los nichos de intereses, pero esto no se queda únicamente en el UGC. Las plataformas que luchan por la atención de los usuarios también están buscando nuevas maneras de ofrecer contenidos hiper específicos mientras se mantienen rentables.
Es el caso de Yahoo! Sports, donde gracias al uso de NLG (Natural Language Generation) pueden ofrecer artículos creados automáticamente para cada usuario. De esta manera están creando contenidos relevantes sin incrementar los costes. Esta misma técnica es utilizada por MSN (sí, esto aún existe) y The Guardian.
En otras palabras: ¡Alerta tendencia!
¿Qué es NLG?
En caso de que no lo sepas, el Natural Language Generation es un proceso con el que podemos presentar de forma narrativa una serie de datos: infografías, informes, copies, etc.
Esta herramienta está íntimamente ligada con la IA y está siendo cada vez más utilizada por las empresas para ahorrar tiempos y costes, tanto en comunicación externa como interna.
Su objetivo principal es presentar la información con un lenguaje natural, es decir, que parezca hecho por un humano.
De recomendaciones a peticiones
A lo que hacen estos medios digitales le podemos dar otra vuelta de tuerca: en vez de generar contenido exclusivo a partir de los datos que compartes, ¿y si pudieras solicitar el contenido que te apetece ver en cada momento?
De la misma forma que en DALL·E puedes crear una imagen con una frase, quizás nos estemos acercando a un momento en el que le diremos directamente a Netflix lo que queremos ver, devolviéndonos una película a medida.
Aunque el algoritmo se ha convertido en un “ser” omnipotente al que le dejamos la responsabilidad de encontrar lo que nos apetece en cada momento, en realidad tiene sus retos a superar (sí, Algoritmo también tiene defectos).
Por ejemplo: las plataformas de streaming pueden recoger datos sobre tus gustos e intereses en función de tu historial de visionados, pero, este historial no hace más que recopilar lo que estás consumiendo en ese momento específico, o anteriores.
Es decir, eso no garantiza una predicción de lo que te puede apetecer mañana, o dentro de tres meses.
Precisamente por eso, la remota posibilidad de crear un contenido a medida para cada persona podría cubrir esa carencia. O mejor aún, pensemos en un híbrido: recordemos el descontento generalizado con el final de Juego de Tronos.
Hubo quien empezó a juntar firmas para pedir a HBO que rehiciera el final y aquí entró en juego la gran pregunta: ¿pero qué final es ese que va a dejar a todos contentos?
Lo más probable es que eso no exista. Aunque HBO hubiera hecho caso a esta increíble demanda, seguramente habríamos acabado igual: miles de fans descontentos porque, en realidad, cada uno tenía un final distinto en su cabeza.
Quizás así, sí se podrían satisfacer cada una de las expectativas generadas por la serie.
De echo chambers y no tener capacidad para lidiar con la frustración, hablamos otro día.
