Gabriel León
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No solo quién eras, sino lo que ibas a hacer.
Ya no eran solo dispositivos, eran individuos.
Para hacer esas predicciones, Facebook necesitaba saber todo lo que pudieras saber sobre ti.
A quién seguías, qué publicabas, qué tipo de fotos subías, cuánto tiempo pasabas mirando cada tipo de contenido, a qué hora del día usabas la aplicación, con quién interactuabas más, en qué zonas geográficas aparecías…
Cada acción dentro de la plataforma generaba un punto de datos, y cada punto de datos alimentaba un perfil.
Y ese perfil, asociado a una persona en particular, era lo que Facebook vendía, no directamente a los anunciantes, sino a través de un sistema de publicidad que permitía que los anunciantes seleccionaran a sus audiencias con una precisión que nunca antes había existido en la historia de los medios de comunicación.
Antiguamente, si cuatro personas usaban el mismo computador, no había forma de saber quién era quién.
Pero con Facebook, con cuentas individuales, daba lo mismo si un mismo computador lo usaban mil personas.
Cada una entraba en su sesión y sus datos construían su modelo de conducta y estrategia publicitaria individual.
Si una marca quería llegar solo a mujeres de entre 28 y 35 años que viven en Buenos Aires, han expresado interés en el yoga, viajan al menos dos veces al año y recientemente han interactuado con contenidos sobre dietas, Facebook puede hacerlo.
¿Quieres llegar a personas que han buscado recientemente información sobre divorcio, tienen entre 35 y 50 años y sus patrones de comportamiento sugieren un nivel de ingresos medio alto?
La segmentación había dejado de ser demográfica para volverse psicográfica, conductual y predictiva.
Y aquí es donde la lógica del sistema muestra su mecánica interna con más claridad.
Para mantener ese nivel de conocimiento sobre sus usuarios, Facebook necesita que ellos pasen la mayor cantidad de tiempo posible dentro de la plataforma, haciendo la mayor cantidad posible de cosas que se puedan rastrear.
Eso significa que el diseño de la plataforma, sus algoritmos de recomendación de contenido, sus sistemas de notificación y su arquitectura completa no estaba optimizado para hacer la experiencia del usuario más agradable o más útil.
Está optimizada para mantener al usuario enganchado el mayor tiempo posible, porque eso quiere decir que habrá más datos.
El contenido que generaba más reacciones, más comentarios, que se compartía más veces y donde uno se quedaba pegado más tiempo era el contenido que los algoritmos distribuían con más agresividad.
Y por supuesto, el contenido que genera más reacciones no suele ser el más informativo, verídico o sereno, todo lo contrario.
Suele ser el más escandaloso, el más divisivo y si es verdad o no, la verdad es que no importa mucho.