8 formas de visualizar las historias en Taringa!

El 7 de Junio pasado fue el día del periodista. Casualmente, ese día comenzamos a guardar el contenido de Taringa! de una manera que nos permitía comprender lo que funciona y lo que no funciona. El objetivo era entender patrones de comportamiento, y descubrir nuevas audiencias o fortalecer las actuales. Ya llevamos más de 100 mil artículos guardados con esta nueva metodología, inspirada en algunas plataformas que vimos en Buzzfeed, Vox Media o Mic. La nueva plataforma de “inteligencia” de contenido pretende unificar la información referida a cada artículo publicado en Taringa! y guardar información sobre lo que ocurre con cada post sistemáticamente. El objetivo ahora es darle esta información de “performance” a creadores de contenidos y anunciantes para que puedan descubrir historias o encontrar conversaciones donde participar. Aquí van algunas vistas hechas con Tableau sobre lo que encontramos en el modelo de datos (Aviso: este post comienza con data convencional y se va poniendo cada vez más extraño hacia el final).

1 Lo más visto y lo más leído

No es lo mismo lo más visto que lo más leído. La forma habitual de medir contenido es a través de cantidad de páginas vistas. Pero eso no quiere decir que es la mejor forma de entender qué está leyendo el usuario. En Taringa! estamos cruzando ambos datos para saber si entre las notas más leídas, la gente permanece más tiempo en ellas. Aquí hay una vista general de lo más leído, coloreado por lo más visto (lo más oscuro es más tiempo de lectura)

2. Reportes sobre “keywords” para anunciantes

Las marcas y agencias suelen requerir información sobre “lo que pasa” en Taringa! antes de pautar una campaña. Además, las campañas de marketing de contenido son más atractivas para anunciantes si saben que se están sumando a una conversación que está ocurriendo y no está impostada. También sirve para saber qué usuarios son los más activos en distintas temáticas. En Taringa! podemos dar un reporte básico preliminar sobre una conversación, que incluye la cantidad total de páginas vistas por “palabra clave”, la calidad de estas vistas, los países donde fueron creados los posts y donde fueron vistos, la cantidad de interacciones (shares, likes, puntos) y la cantidad de comentarios. Aquí un experimento con la búsqueda de “Apple”.

3. Reporte para usuarios

Hace un tiempo, el sitio distribuido del Diario UNO abrió un perfil para publicar sus historias a través de Taringa! Si bien el sistema de datos no está integrado todavía al producto -estamos en eso, estamos en eso- podemos entregar reportes sobre cómo está funcionando los distintos artículos publicados dentro de la plataforma de un solo usuario. También podemos dar información sobre las fuentes de tráfico de cada artículo, y cuándo comienzan a estancarse. “Eramos pocos y llegó el Poketachero!!!” fue una historia de UNO que la rompió en Taringa! (casi todo el tráfico lo tuvo del mail que distribuye Taringa! automáticamente).

4. La vida de un post

Ya lo hemos dicho en varias ocasiones, pero la vida de un artículo es como una start-up y hay que medirla como tal. En Taringa! podemos hacer “zoom” en un artículo y observar todo lo que ocurre con él desde que fue concebido, cuáles son las fuentes de tráfico y cómo afectan las campañas de marketing o las acciones de e-mail marketing que realizamos. Aquí hay un ejemplo con un artículo sobre autos coleccionables que fue “empujado” a través del correo: nótese el amarillo clarito, es el impacto de la distribución del artículo a través de correo, generando unas 8000 vistas más de las que tenía hasta ese momento.

5. El long tail (Chris Anderson tenía razón)

Entre los experimentos que hicimos hubo uno que nos sorprendió por lo poco sorpresivo que fue el resultado. Tomamos todos los artículos que estaban guardados hasta ese momento (unos 80.000 artículos) y los ordenamos de mayor a menor por el ratio que daban entre la cantidad de visitas que un post tenía y el tiempo de permanencia mayor a un minuto que había tenido ese post. Es decir, si un post tiene 1000 visitas y 300 se quedan más de un minuto, tiene un ratio de Vistas sobre Vistas de calidad de un 30%. Cuando lo ordenamos quedó así (observar el primer gráfico):

Es decir, que un porcentaje muy pequeño de artículos generan mucha atención, mientras que un alto porcentaje de artículos tienen menos atención pero muchas más en cantidad total si se acumulan las atenciones. Lo interesante es que el modelo estadístico se repite haciendo el corte en un mes, una semana o tres días.

Cuando modelamos de la misma forma el ratio de cantidad de comentarios por cantidad de visitas de un post (segundo gráfico) la curva de concentración es todavía mayor. La mayor cantidad de comentarios ocurren en una pequeña proporción de artículos. Sin embargo, la acumulación de comentarios totales es aproximadamente un 80% más grande en la larga cola que en el tramo más activo.

Luego hicimos zoom para ver si encontrábamos algunos patrones por categorías. Nada concluyente: los posts de humor son los que mejor funcionan (hacen una línea rosada al comienzo de la curva).

6 La vida de un post

Para comparar el crecimiento de los artículos que se publican en Taringa! y para poder “predecir” si un artículo va a funcionar durante largo tiempo en la home, modelamos un gráfico en donde incluimos todos los artículos como si hubieran sido creados en el mismo momento (el punto cero) En el eje horizontal se puede ver la cantidad total de horas transcurridas desde que fue publicado, en el vertical el crecimiento en cantidad de visitas y el grosor de las líneas es el tiempo de atención.

Presumíamos que lo que sube rápido puede tener una segunda vida en las redes sociales y lo confirmamos descubriendo que las historias que tenían una segunda vida en redes haban tenido crecimiento vertiginoso al comienzo de su posteo:

7 Comentarios y visitas por categoría

Para tratar de entender cuáles son las audiencias y conversaciones más concurridas en Taringa! distribuimos las historias por fecha desde su creación y visualizamos comparativamente por categorías. Un extraño caso ocurrió con una nota publicada el 28 de junio, que tuvo más de 300 mil visitas y ningun comentario. La nota era sobre Cáncer de mama. No sabemos si fue un robot o el miedo a seguir leyendo.

8 Ratios para todos

Aunque en los promedios se ahogan los enanos, los ratios dicen mucho sobre las conductas de los seres humanos y sobre la performance de los artículos periodísticos. Verlos y cruzarlos rápidamente nos sirve para entender que no entendemos gran cosa sobre los seres humanos y que nuestras suposiciones suelen ser equivocadas. Todavía nos queda mucho por explorar en este último punto y seguramente necesitemos ayuda de las máquinas, el software, los algoritmos, para terminar de comprendernos. Como se puede ver en este último gráfico, que muestra una lista de artículos publicados en Taringa! no hay ninguna relación entre los ratios de Vistas sobre Vistas de calidad, Vistas e Interacciones o entre la cantidad total de interacciones y la cantidad de puntos que los usuarios dejan a los posts de Taringa!

Nos encantaría entender mejor los patrones de comportamiento y estamos buscando ayuda para poder interpretarlos. Si te interesa explorar los datos de Taringa! contactate con nosotros: Mariano Blejman