Cómo crear contenido viral analizando 60 artículos de Medium

por | Mar 18, 2017 | Secmotic | 0 Comentarios

El fundamento del contenido viral es simple: crea contenido original que aporte valor y la gente lo compartirá, pero no siempre funciona. He analizado los 60 mejores artículos de medium.com en busca de elementos en común. Para ello, he utilizado un script que automatiza la extracción de la información de los artículos y la procesa.
Con este software he querido ahondar en los puntos vitales a la hora de desarrollar cualquier programa basado en el tratamiento de texto. Esto es, la extracción de la información y el tratamiento de la misma. Para obtener la información se ha automatizado la «lectura» por parte del software de los artículos simplemente recorriendo la estructura del código HTML. En este caso, los artículos de medium sigue un patrón y fue bastante sencillo.
Por otro lado, para la extracción de la información útil se ha empleado la librería python NLTK, una solución específica para el tratamiento de lenguaje natural escrito. La información extraída de estos artículos nos deja varios puntos clave. A continuación, voy a poner algunos que han de tomarse en consideración a la hora de escribir contenido viral.

Crear contenido viral:

Debe leerse en 4 minutos

La extensión del contenido es importante. Hoy en día, la gente no se para a leer nada que le ocupe más de 4 minutos. Los artículos analizados tenían una extensión máxima de 2360 palabras. Nuestro software ha contado las palabras de los artículos y nos muestra esta gráfica tan aclaratoria:contenido viral palabras
La mayoría de los artículos se mueven entre 400 y 1000 palabras. Por tanto, se puede extraer que es un elemento importante para crear contenido viral.

Es bueno insertar imágenes, pero no abusar

Llama la atención que 11 de los artículos no tienen ninguna imagen y han generado mucho engagement con el público. Sin embargo, la tónica general es colocar entre 1 y 5 imágenes o gráficas para conectar con el público.
El artículo más singular en este aspecto es este, dónde aparecen hasta 44 imágenes. Y en mi humilde opinión, aún pasándose en imágenes, es muy ameno y didáctico.
Los artículos en medium.com emplean la etiqueta HTML figure para los elementos que no sean texto y esto ha facilitado en gran medida la labor de nuestro bot de análisis de texto.
imagenes contenido viral

Habla de temas de actualidad

El software desarrollado extraía las etiquetas del texto de cada artículo para determinar de qué se habla. La conclusión es que medium es un lugar de encuentro para emprendedores en general. Destacan tecnólogos, diseñadores y el público que se preocupa de su mejora continua en general.
También se han colado algunas etiquetas poco utilizadas entre estos artículos. Esto es debido a que son un reclamo de «tipo nicho» para captar lectores en el ámbito de el emprendmiento. Metrics, Education, Parenting, Intelligence o Politics y Protest son algunos de ellas.
etiquetas contenido viral

Cuenta una historia y ponle protagonistas

Asimismo, hemos analizado las palabras que más se repiten en cada artículo. Llama la atención que casi todos ellos tienen un denominador común: personas. Nuestro bot muestra entre las 50 palabras más empleadas «I» y «you» para casi todos los artículos. Es importante transmitir a la audiencia que puede beneficiarse de lo que está leyendo o que quién escribe se benefició en su día de esa experiencia.
Aparte de y de you se repiten en numerosas ocasiones en casi todos los textos las palabras startup, tech, design, people y entrepreneurs.

Las palabras más repetidas en casi todos los artículos son « y «you», cuéntale al público una historia con personajes reales


¿Qué más puede hacerse gracias a software de este tipo?

El análisis de texto permite innovar en muchas tareas cotidianas, ya que es posible hacer a un ordenador/smartphone entender texto y procesarlo como si se tratase de un humano. En Secmotic nos gusta apostar por las nuevas tecnologías como esta y hemos realizado diversos trabajos en este ámbito:

  • Chatbots
  • Clasificación de textos
  • Análisis de sentimiento
  • Análisis de estructura de texto.

Esto ha sido todo sobre el contenido viral y su análisis. ¡No te pierdas los siguientes post sobre datascience y chatbots.
De igual forma, estaremos encantados de solucionar cualquier tipo de duda.

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