Ya hay una manera de saber si un tweet será popular o no. Un grupo de investigadores ha creado un algoritmo capaz de predecir el éxito de un tweet con una precisión del 84%. Un algoritmo creado por Roja Bandari, Sitram Asur y Bernardo Huberman que buscaba predecir la popularidad de un tweet basado en alguna noticia y que si bien, anteriormente el equipo se había centrado en averiguar la popularidad basándose en el ciclo vital del tweet, ahora aseguran ser capaces de predecir su éxito antes de que se convierta en tweet.
Con su herramienta, los usuarios, y especialmente las organizaciones informativas, podrán calibrar sus tweets antes de publicarlos, creando así contenidos optimizados para lograr la mayor atención y el mayor impacto. La herramienta atiende a cuatro factores clave a la hora de determinar el éxito social de un contenido: la fuente de noticias que crea y publica el artículo, la categoría de noticias a la que pertenece el artículo (deportes, tecnología, política), si el lenguaje es emocional u objetivo y si se menciona algún famoso, marca conocida o institución notable.
A través de un estudio que utilizó herramientas públicas como el API de Feedzilla, analizaron y clasificaron más de 40.000 artículos de noticias tweeteados durante un periodo de nueve días durante agosto de 2011. Los resultados indicaron que lacategoría de noticias tenía una relevancia considerable en el éxito de un tweet, situándose los temas tecnológicos en primer lugar, seguidos de salud y temas divertidos. También la presencia de personajes conocidos es importante.
Por otro lado, parece que a la hora de predecir si un tweet se compartirá o no, ellenguaje no parece tener tanta importancia. Un tweet que indica que al hacer clic sobre el enlace se accederá a determinado contenido de una forma sobria, y otro que lo anuncie de forma hiperbólica y ruidosa, pueden tener un impacto intencional similar.
Según los investigadores, el poder de la marca online es el mismo que ha sido desde que aparecieron las primeras marcas allá por la Edad Media: un vector de confianza, una representación directa de la realidad transaccional de las relaciones humanas en persona. Y es que el estudio demuestra que a pesar de las nuevas plataformas, cuando se trata de información, la confianza es mucho más importante que la emoción. Y compartir es principalmente una función de esta confianza.
Vía: Marketing Directo
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