Twitter sigue experimentando con tecnologías de recomendación

Twitter experimentsCon su salida a bolsa supuestamente prevista para el día 15 de noviembre, Twitter sigue avanzando en la ya comentada y prometedora ruta de las tecnologías de recomendación.

Event Parrot es aparentemente un nuevo experimento, otra de esas cuentas no anunciadas pero etiquetadas como tal y seguidas inicialmente por un cierto número de empleados de la compañía, que sigue a Magic Recs en cuanto al procedimiento: envía mensajes directos a los usuarios que lo solicitan cuando tienen lugar determinadas circunstancias. Ese tipo de experimentos son muy comunes en la dinámica de Twitter como compañía, y en muchos casos terminan por solidificarse en forma de productos o propuestas interesantes.

En el caso de Magic Recs, recomienda cuentas a seguir en función de dinámicas seguidas por el conjunto de cuentas a las que sigues. En el de Event Parrot, lo hace cuando tienen lugar lo que considera eventos de trascendencia, de nuevo – se supone – utilizando algoritmos de recomendación basados en la comunidad con la que demuestras afinidad o interés, y posiblemente con algún tipo de histórico de temáticas sobre las que hayas manifestado algún tipo de reacción (mediante acciones como retweets, replies o favoritos). En ambos casos, las recomendaciones llegan al usuario en forma de mensajes directos (DM), lo que acerca la idea a la de “teletipo personal”, a ese “hilo invisible” que te conecta con los temas que te interesan de todo lo que está pasando en el mundo, y precisamente cuando está pasando, en esa transición que vivimos entre personas que reciben la información a través de medios de comunicación tradicionales y los que lo hacen a través de mecanismos sociales como Twitter que depende de cuestiones como la temática de las noticias o la actividad de tu red, y que se relaciona directamente con el llamado FoMO, Fear of Missing Out, o “miedo a no enterarte”. Todo ello a través de un canal, el del DM, que Twitter había utilizado poco hasta el momento, pero que puede contar con un nivel de prioridad muy superior al de un simple tweet en un muchas veces sobrecargado timeline.

La idea de Twitter es, lógicamente, seguir buscando propuestas de valor para un público cada vez más generalizado. La gran diferencia de la operación de salida a bolsa de Twitter con respecto a otras operaciones recientes de empresas consideradas comparables, aparte del tamaño, es el momento del ciclo en el que Twitter se encuentra: mientras empresas como Facebook, LinkedIn o la misma Google salieron a bolsa cuando la curva de adopción de su base de usuarios ya estaba aproximándose a un período de madurez, – es decir, ya habían vivido fases sostenidas mucho más activas en la incorporación de usuarios – el caso de Twitter es el contrario: en ninguno de los mercados en los que opera ha alcanzado aún a los perfiles mayoritarios de usuarios. Los usos de Twitter para predecir preferencias del público o interpretar el nivel de interés por un tema están aún sesgados por un perfil de relativo early adopter, por el hecho de estar aún en una fase temprana de la curva de adopción.

En términos de facturación y beneficios, hablamos básicamente de lo mismo: una compañía aún en un estadio temprano de madurez, con fuentes de ingresos interesantes crecientes y demostradas, pero muchas más por explorar. La publicidad en Twitter está en un momento de claro crecimiento: ha demostrado su valor en un amplio número de casos, y está en fase de extender su atractivo desde un perfil de anunciante de tamaño elevado, casi de escala Fortune 1o00, a uno más amplio y generalista, mediante el desarrollo de una API que permita un diseño más eficiente de las campañas y unos procesos de autoadministración más sencillos. Además, tiene un interesante negocio de exploración y análisis de datos y tendencias para terceros, y algunos movimientos apuntan al desarrollo de alternativas relacionadas con el comercio electrónico. Considerando esa fase más temprana en el ciclo de desarrollo, los experimentos que la compañía está lanzando en el área de la recomendación, en la que ha realizado un buen número de adquisiciones estratégicas y dado forma a un equipo enormemente competitivo, pueden aportar pistas sobre la forma en la que plantean su escalada hacia públicos más generalistas, o incluso – como en el caso de la recomendación musical – dar ideas sobre hipotéticas vías de facturación.

Una compañía en una fase todavía temprana de adopción, con un producto en continua evolución, y una base de clientes en crecimiento: algo que puede ser, como todo, interpretado en clave negativa, como un problema, o positiva, como una oportunidad. En la interpretación que haga el mercado de ese proceso de adopción está una parte muy importante de las esperanzas de Twitter de cara a su IPO y, consecuentemente, de los recursos con los que pueda llegar a contar para intentar convertir esa estrategia en realidad.

 

(This post is also available in English in my Medium page, “Twitter’s ongoing experiments with recommendation technologies“)

2 comentarios

  • #001
    Cristina - 10 octubre 2013 - 16:29

    Según Eduard Punset: @epunset: “De los detalles, es cierto, recordamos algo; de las grandes tendencias o pautas apenas sabemos ya nada”; en el blog: http://t.co/LMXuaxeb7d
    Como se debe equilibrar, lo que se anuncia promocionando “engagement” y lo que el usuario realmente convierte en tendencia?

  • #002
    Gorki - 10 octubre 2013 - 18:13

    Tego una docena de alertas de Google, que en cierto modo algo parecido, (aunque menos online), que lo que pretende Twitter.

    El gran problema que se presenta en este tipo de servicios, es definir tus temas de interés del usuario. En Google eres tu mismo quien dices lo que te interesa y aun así el resutado es bastante deficiente y aun es mucho más erratico tratar de deducir lo que te interesa, en funcion de lo que retwiteas o das “me gusta”. Al menos, las recomendaciones de gente a seguir que me hacen Twitter, son de escasísimo interés, de modo que, si bien al principio al menos las leía conscientemente, hoy, han pasado a ser descartadas automáticamente por el inconscient, sin ni siquiera darte cuenta de su contenido.

    Estos fallos repetidos de las recomendaciones son una dificultad que acaba con la utilidad de estas recomendaciones en poco tiempo. Tengo curiosidad por ver cómo va a “lidiar” Twitter las “finezas lingüisticas” y ver si es capaz de mejorar lo poco y mal conseguido de un especialista en el tema,como Google, que tampoco da una con su siostema de seleccionar publicidad contextual de acuerdo con el historial del usuario.

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