El paradigma de las redes sociales en los medios de comunicación

Las nuevas herramientas tecnológicas de comunicación que nos ofrece Internet han favorecido una mejor comunicación y participación de la audiencia. Al vídeo y el audio se han unido los blogs, foros, chats y redes sociales, siendo estas un canal fundamental de comunicación. La audiencia toma un papel de medio de comunicación social capaz de influir en la opinión pública de la que forma parte, utilizando como canales fundamentales las RRSS. Redes sociales como Facebook y Twitter con millones de usuarios se han convertido en las plataformas preferidas para la divulgación contenidos y son unas excelentes herramientas para que los medios de comunicación profundicen en el alcance y repercusión de sus publicaciones.

Este nuevo escenario hace que los medios tradicionales compitan en contenido con nuevos sistemas de información que reconfiguran el espacio mediático donde la opinión aparece más segmentada, transparente incluso instantánea. La relación del público con los medios ha cambiado y las redes sociales dejan un rastro digital que aporta conocimiento a los medios en dos sentidos: el usuario digital y el impacto que los contenidos tienen en la sociedad. El análisis tradicional de las redes sociales nos ha llevado a obtener datos tan significativos como son la percepción del usuario con la marca, el sentimiento que desprende hacia ella e incluso gestionar crisis de marca.

Sin embargo, el verdadero valor del rastro digital que dejan los usuarios es conocer el impacto económico que estos tienen sobre las marcas: el fenómeno “Big Data” llega a los medios de comunicación ofreciendo la posibilidad de analizar profundamente quién es su lector, qué impacto tienen en él las noticias, el engagement que éste tiene con la marca, ¿es un usuario fiel o está de paso?, ¿qué tipos de lectores llegan a mi espacio y en qué momento se conectan?

Los algoritmos de análisis de redes sociales junto con técnicas de minería de textos o “Text Mining” permiten obtener información del lector como el sexo, la edad e incluso su afinidad política. Cabe decir que esta información se trata de forma agregada para preservar la identidad del usuario, pero nos permite crear segmentos con perfiles y comportamientos afines a la marca. Si unimos este análisis de usuario al del contenido insertado en los post, tweets y otras plataformas sociales, obtenemos información sobre cuántas veces se ha compartido una noticia, el debate que generan o quién o qué ha sido la palanca de activación de la noticia y la comunidad que se ha generado alrededor de ella.

Sin embargo, para conocer el impacto de cada contenido es necesario medir cada interacción de manera independiente y relativizarlo según la audiencia potencial de cada medio de comunicación. Las métricas y Kpi’s mencionadas en el Whitepaper de Alejandro Llorente “Midiendo la influencia de contenidos en Redes Sociales” como la repercusión absoluta, la amplificación relativa y el aplauso relativo permiten analizar las diferencias entre canales (Facebook, Twitter, blogs…) y comparar el impacto independientemente del tamaño de la audiencia.

Gestionar esta información de una manera eficiente permite a los medios de comunicación sacar el máximo rendimiento a su principal fuente de ingresos como es la publicidad: conocer el tipo de noticia que más impacta en una hora concreta del día, quién es su lector fiel y cuándo y cómo se conecta mejora el impacto de los anuncios publicitarios y repercute directamente en su cuenta de resultados.

El rastro del usuario digital supone un nuevo paradigma en los medios de comunicación que les permite tomar decisiones de negocio basado en datos objetivos de su audiencia.

 

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Esther Morales

Autor: Esther Morales

Directora de Desarrollo de Negocio en PiperLab