Claves para analizar contenido orgánico en redes

El análisis de redes sociales es algo todavía desconocido por muchos y que ha tardado en popularizarse y profesionalizarse en el ámbito del marketing. ¿No es paradójico? Teniendo en cuenta que la Big Data ha revolucionado el mundo empresarial de nuestro siglo, y las redes sociales el comunicativo y social, ¿cómo no habíamos caído antes en su estrecha interrelación? 

Todavía hay quienes consideran que es algo prescindible; que no es necesario para llevar a cabo una estrategia creativa de éxito. Pues bien: pensar así es un error. Es erróneo porque el análisis de redes sociales no solo ayuda a entender cuáles son los intereses de la audiencia a la que nos dirigimos y sus características demográficas, sino también para hacernos una idea del “cerebro” que rige a las plataformas en las que publicamos. 

Instagram, TikTok, and company tienen sus propios algoritmos para asegurarse de conseguir dos objetivos principales: el primero, que los usuarios reciban contenido que les interese, de forma que no se aburran, permanezcan dentro de la plataforma, y vuelvan más tarde; el segundo, impulsar los formatos con los que quieren competir en un mercado que, solo en 2023, generó cerca de doscientos mil millones de euros en el mundo (o, lo que es lo mismo, ciento treinta y siete veces el PIB español de ese año).

¿Os acordáis de cuando Instagram sacó Reels en 2020 para competir con TikTok? En un momento en que la plataforma china comía terreno Gen Z a la estadounidense, Meta maximizó la visibilidad del nuevo formato (videos de quince segundos, por aquel entonces)  en detrimento de otros más tradicionales, como las fotografías. Más tarde, la empresa rectificaría ante las quejas de parte de los usuarios, que criticaron que sus fotos ya no recibían ni la mitad de interacciones que pocos meses atrás. 

Si bien este es uno de los casos más conocidos dada la magnitud del cambio estratégico por parte de Instagram y de su repercusión en la prensa, es un ejemplo representativo de cómo las plataformas efectivamente modifican sus algoritmos. Y no son pocas las veces que lo hacen. Pues bien, la única forma de entender el funcionamiento de estos algoritmos y de darnos cuenta de sus cambios, es analizando el rendimiento de nuestro contenido de acuerdo a una serie de factores, métricas, y benchmarks. 

Cabe puntualizar, antes de hablar más a fondo sobre esos factores, métricas, y benchmarks, que hay diferentes tipos de análisis de redes sociales: los principales son la escucha de redes sociales (más conocido como social listening), el estudio de los datos demográficos de los usuarios que siguen nuestras cuentas o que hablan de nuestra marca o producto en redes, y el análisis cualitativo y cuantitativo de nuestros contenidos o los de nuestros competidores. A su vez, los contenidos a analizar pueden ser patrocinados (paid media) u orgánicos. En este artículo nos centramos únicamente en estos últimos. 

Factores, métricas, y benchmarks

Factores 

Clasificaremos cada uno de los posts que publicamos según diferentes factores que podrán variar en función de las características de la marca para la que trabajamos: los más comúnes son el formato, el tipo de contenido, la campaña, y el día y la hora de publicación. No obstante, si, por ejemplo, trabajamos para una marca de ropa, quizá también nos interesaría clasificar nuestras publicaciones según los tipos de prendas incluidas en nuestras publicaciones, la inclusión de modelos masculinos o femeninos, etc.

• Formato: si nuestro post es un video, una imagen, un carrusel, si solo es texto…
• Tipo de contenido: si la publicación busca divertir (memes), causar nostalgia, promocionar un producto o evento al puro estilo tradicional, reaccionar a otro post que esté directa o indirectamente relacionado con nuestra marca (retweets, quote-tweets)... 
• Campañas: nos ayudará a entender cuáles han funcionado más y menos, lo que servirá a la hora de tomar decisiones en la elaboración de nuestra siguiente estrategia creativa.  
• Día y hora: sobre todo si nuestra audiencia se concentra en una o dos zonas horarias, analizar el rendimiento de nuestro contenido por días y horas nos ayudará a entender las costumbres sociales de nuestros seguidores y maximizar la visibilidad de nuestras campañas. Las redes sociales están lejos de la homogeneidad: las características de las audiencias cambian según la marca y la plataforma.

Métricas

El siguiente paso después de establecer los factores es pensar cómo vamos a medir el rendimiento de nuestro contenido. Esta medición se lleva a cabo a través de métricas. Las más comunes son:

• Impresiones (impressions): es el número de veces que nuestro post aparece en la pantalla de un usuario, sin tener en cuenta si este finalmente lo visualiza. Es la métrica más útil para entender el grado de visibilidad que la plataforma en la que publicamos otorga a nuestro contenido.
• Alcance (reach): similar a las impresiones, con la diferencia de que el reach se refiere al número de usuarios que efectivamente llegan a visualizar nuestro post.
• Interacciones (engagements): en esta categoría distinguimos entre likes, comentarios, shares, retweets, quote-tweets, saves, y link clicks.
• Tasa de interacción (engagement rate): indica cuántos usuarios de cada cien que visualizan nuestro contenido han interactuado con este. La fórmula más común para calcular esta tasa es “interacciones / alcance o impresiones x 100”. En caso de no contar con el alcance o las impresiones (como cuando analizamos a competidores, a cuyas cuentas no tenemos acceso nativo), utilizaremos como alternativa la fórmula “interacciones / seguidores x 100". Es importante usar una única fórmula para todo el contenido que analicemos en un mismo informe o auditoría, ya que utilizar fórmulas diferentes hará que no podamos comparar contenidos o cuentas de manera equitativa.

Normalmente analizaremos los contenidos de acuerdo a las cuatro métricas señaladas, ya que cada una de ellas nos proporciona información diferente. Ahora bien, a la hora de redactar informes o de preparar auditorías, siempre trataremos de priorizar aquellas métricas que estén más alineadas con la estrategia de nuestra campaña. 

Así, si el objetivo principal de la estrategia es incrementar el sentimiento de comunidad entre nuestros seguidores, priorizaremos las interacciones (y, en especial, los comentarios) sobre las impresiones y el alcance. Lo opuesto ocurriría en caso de que el fin principal de nuestra campaña fuera dar visibilidad a la marca.

Hay que señalar también que, a la hora de comparar diferentes campañas en redes, tendremos que calcular la media de cada una de las métricas utilizadas para impedir que el número de posts publicados en cada campaña distorsione los resultados. En caso de no hacerlo, una campaña con mayor número de publicaciones siempre tenderá a tener mejores resultados que una que cuenta con menos.

Benchmarks

¿Cómo comprobar si los resultados de una o más publicaciones son óptimos, normales, o débiles? Para saberlo necesitamos calcular benchmarks. Los benchmarks son valores que utilizamos para comparar y contextualizar el rendimiento de nuestro contenido. En el ámbito del análisis de redes sociales, lo más común es comparar los resultados de nuestros posts con el rendimiento medio (benchmark) de las publicaciones publicadas en nuestras propias cuentas o en las de los competidores durante los últimos seis meses: es decir, si estamos haciendo un informe mensual sobre el rendimiento del contenido publicado en nuestras cuentas de Instagram y TikTok en enero, necesitaremos: en primer lugar, calcular la media de las impresiones, interacciones, y resto de métricas en las que estemos interesados; en segundo lugar, calcular la media de esas mismas métricas durante los últimos seis meses (en este caso, de julio a diciembre); y, finalmente, comparar la media de enero con la de julio-diciembre.

También puede ser que queramos hacer una comparación entre publicaciones individuales o campañas de una misma cuenta. En ese caso, nuestros benchmarks serán los resultados de esa otra publicación o la media de los resultados de las publicaciones pertenecientes a esa otra campaña con la que nos queremos medir. 

Ya que las redes sociales están vivas y tanto sus algoritmos como el tipo de uso que de ellas hacen los usuarios cambian constantemente, estos benchmarks deberán renovarse, como mínimo, cada tres meses. De esta forma, nos aseguraremos de comparar los resultados de nuestro contenido siempre con benchmarks que reflejan el comportamiento de las redes sociales en la actualidad.  

¡Y hasta aquí nuestra introducción al mundo del análisis de contenido orgánico en redes! Conocer a tu audiencia y potenciar el rendimiento de vuestros contenidos requiere de perseverancia. Lleva tiempo. Al fin y al cabo, a una persona tampoco la podemos conocer en profundidad de un día para otro. ¡Sed constantes y veréis resultados!