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Marketing viral // Buzz marketing, Social Media Optimization (SMO) y Cibermetría

Luego de una práctica de la Comunidad 2.0 del SEDIC, me dispuse a ver qué tanto afecta el acceso que se tiene a este blog luego de hacer parte de varias redes sociales, comentar en blogs y dedicarle mucho tiempo a mi microblog, comparado luego de un año donde disminuí considerablemente mi actividad. Esto es lo que muestra Google Analytics sobre las visitas a mi sitio:

Estadísticas de Hiperterminal.com Mayo 2008 vs Mayo 2009
Estadísticas de Hiperterminal.com Mayo 2008 vs Mayo 2009 Click para ampliar

Puede verse que efectivamente el participar en la blogósfera, twitósfera y demás esferas de la web social influyen las referencias que se hace a un sitio web. Pero ¿Es cierto el dicho “no importa que bien o mal pero que hablen de mi”? Hace un tiempo escuché de un buzz negativo, donde Empleados de Dominos Pizza publicaron un nada agradable video en Youtube para sus consumidores y cómo la marca se defendió. Más allá de eso existe la necesidad de medir si efectivamente la impresión que tienen nuestros “usuarios” afecta las visitas que tenemos y la visibilidad que podemos obtener.

Pero vamos por partes: La cibermetría sirve para medir cualquier tipo de información que existe en la red

¿Qué es Social Media Optimization (SMO)? En el blog de Rohit Bhargava se pueden encontrar las 5 reglas de la SMO. En resúmen:

  1. Aumenten su “linkeabilidad”
  2. Hagan que sea simple taggear y guardar los contenidos
  3. Recompensen los links entrantes
  4. Ayuden a que su contenido viaje por la red
  5. Fomenten los mashups

Vía DenkenUber (en español).

Ahora bien, hace falta realizar un estudio cibermétrico de cómo las personas de una determinada comunidad reaccionan, consumen y producen información a partir de la información que nosotros producimos, comentamos o reutilizamos. Es muy fácil hablar de marketing viral, pero una forma de optimizarlo es conocer las tendencias y exactamente en qué lugares se está produciendo información referente a un determinado tema. En mi caso puedo medir el impacto que tuvo el uso de redes sociales en las referencias a mi blog, gracias a Google Analytics puedo ver fechas, lugares de consulta y sitios de referencia pero ¿Qué hay de la gente que comenta cierto tema y no enlaza a mi blog sino a otro que trate un tema similar o incluso a otra fuente? Este método garantizaría la exahustividad en la búsqueda de información para recuperación de información en sistemas distribuidos. Dicha recuperación de información se hace especialmente útil si la comunidad que consume y produce información es una comunidad científica.

Luego de revisar mis estadísticas puedo ver que el porcentaje de accesos por sitios de referencia es mayor en el 2008, aunque el número de visitas aumentó en el 2009 gracias al etiquetado y el aumento en la cantidad de los contenidos.

Encontré la International Journal of Scientometrics, Informetrics and Bibliometrics por si les interesa el tema. Además Álvaro Cabezas escribió “Desarrollando indicadores basados en la web“.

Actualización: Encontré este video vía read/write.