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Content curator, ¿la profesión del futuro?

Nov 18

Publicado por Luis Pablos en Internet, Marketing, redes sociales

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Tras leer el post en el blog de Tristán Elósegui sobre los “content curator” ( anglicismo que se queda a falta de una buena traducción en castellano, aunque me temo que nunca llegará, al igual que en el caso de community manager ) donde se habla de profesionalizar la labor de “selección de contenidos”, quiero aportar con mis reflexiones:

Por un lado se habla de la posibilidad de cobrar por los servicios del content curator con el fin de que los usuarios podamos acceder a un contenido de calidad porque este viene ya filtrado.

Desde luego, hablamos de un filtrado hecho de forma manual por una persona, y no por robots sin capacidad racional.

Algunas reacciones que puedo prever en el caso de que triunfe son:

  • Algunos generadores de contenido: bloggers, periodistas, escritores, etc… se esforzaran por agradar al content curator más que a la comunidad, y lo hará usando diferentes técnicas: redactando los artículos pensando en el content curator del tema tratado, buscando lazos de “amistad” con los content curator, e incluso sobornos, etc… Se inventará el CCO ( Content Curation Optimization ) que sustituirá al SEO.
  • El mundo se llenará de content curators, de la misma forma que ahora está lleno de community managers, y no sin razón: creo que cualquier usuario que comparte contenidos está ejerciendo de filtro para sus contactos, de la misma forma que todos ejercen de community manager para su marca personal.

    • Por qué NO triunfará?

  • Porque sería necesario prácticamente un content curator por persona. A mí, por ejemplo me interesan diversos contenidos sobre el sector, Internet y la tecnología, pero no todos; con lo cual un buen content curator especializado en SEO no me serviría como tampoco me valdría uno de marketing directo ya que sobre sus contenidos tendría que aplicar un nuevo filtro personal.
  • Y porque ya tenemos nuestros métodos de filtrado de contenidos: las recomendaciones de nuestros contactos en las diferentes redes sociales suponen para mí un buen filtro: los usuarios de twitter convenientemente agrupados en listas; los de Facebook en grupos, en este post Filtrando contenidos en la red, de hace algunos meses, resumo algunas formas más.
  • Y porque hay diversas herramientas gratuitas en la web que ya realizan esa labor de filtrado tirando de crowdsourcing ( todos hacemos de content curator de forma desinteresada y gratuita, y la comunidad se beneficia ), y como ejemplos puedo poner a Mktfan, centrado en marketing y social media, los canales de Bitacoras sumados a los votos de los usuarios, los marcadores sociales tipo Delicious, MrWong o Stumble Upon, y un largo etcétera. Todo es identificar bien a qué canales/etiquetas/usuarios suscribirse.

    • Y por qué SI triunfará?

  • Por lo que dice Tristán en el último párrafo, suena delicioso el ejemplo de tener al mejor recomendador de libros, películas, discos, etc.. en un único lugar a un clic de distancia, yo personalmente, sí que lo probaría e incluso pagaría por ello.

    • Y tú pagarías por un content curator?

    Imagen tomada de la galería flickr de ahnmyrrh.

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    Filtrando contenidos de la red

    Feb 11

    Publicado por Luis Pablos en General, Internet, redes sociales

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    A raíz de un comentario publicado en Facebook por una amiga en la que daba pistas para eliminar las notificaciones no deseadas de la portada ( léase participaciones en el juego de The Farmville, test de personalidad tipo qué dibujo animado eres, y derivados ) di un paso importante eliminando el ruido de mi portada de Facebook y aumentando el ratio señal/ruido, es decir, de contenido posiblemente relevante.

    feisbuc

    El ruido es la  información no deseada que se mezcla con la señal útil que es transmitida en una comunicación. Internet, y la web 2.0 como cualquier medio de comunicación, no está exento del ruido, y éste se convierte en un verdadero problema cuando el ratio de señal / ruido ( SNR ) desciende más de la cuenta, como suele ocurrir en el caso de Facebook, cuando tus contactos publican repetidamente sus “logros” en el Word Challenge o abren muchas galletas de la fortuna.

    Cómo se puede separar la mena de la ganga?

    • Mediante filtros que deben incorporar las propias redes como herramientas de usuario. Facebook permite configurar el “en vivo” seleccionado a qué amigos damos más prioridad y/o a que aplicaciones silenciamos.
    • Mediante herramientas colaborativas, de forma que los propios usuarios discriminan qué contenido es relevante y cuál no. Como ejemplos tenemos las redes de promoción de contenidos como menéame o las opciones de “me gusta/ no me gusta” de Google o Friendfeed. De esta forma el esfuerzo de filtrado de contenidos se divide entre todos los usuarios, facilitando a todos la separación de la señal del ruido. Es una forma primitiva del “de moda” crowdsourcing, técnica también utilizada para los filtros antispam de los principales sistemas de correo electrónico.
    • Herramientas externas de filtrado de contenidos:Son herramientas en las cuales se configuran varias cuentas de redes sociales, o canales RSS de información, y en base a unos criterios generan una salida con los contenidos seleccionados. Como ejemplos tenemos:
    1. Feedera. Es una herramienta que filtra los contenidos de tu timeline en función de su popularidad, feedscore, calculado en base al número de RT’s, menciones en digg, facebook, topsy, bit.ly y delicious. Adicionalmente incorpora algunas utilidades como hacer un digest, extracto diario con los 50 o 100 más relevantes del día y enviartelos por e-mail, suscribirse a los feedera de otros usuarios, crear un RSS con los 50 más relevantes, etc… Como muestra, va el link a “mi feedera”:  http://feedera.com/digest/users/luispablos
    2. Yahoo Pipes. Es una herramienta de Yahoo que ya lleva bastante tiempo y que incorpora, entre otras,  una potente utilidad de agregado de feeds con opciones de filtrado, un tanto compleja ( creo que ha sido esta complejidad lo que le ha restado popularidad a esta aplicación )
    3. Y en el nuevo Buzz de Google:

    buzzYahoo Pipes

    En resumen, tenemos 4 niveles de automatización del proceso de extracción del contenido relevante:

    1. Filtros establecidos manualmente por el usuario
    2. Recomendaciones de contactos: Modelo de elementos compartidos de Google Reader, de bookmarks de Delicious, o followers de Twitter.
    3. Modelos de crowdsourcing, donde una comunidad de usuarios, contactos o no, filtran y/o promocionan el contenido.
    4. Modelos predictivos, algoritmos semánticos basados en XFN, tags o palabras clave de los feed, data mining…

    Y tú, ¿haces algo para evitar la infoxicación? Cómo lo haces?

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    Stop censorship