?Pueden ser virales los ¡®podcasts¡¯?

La viralidad es un concepto que, como explica Jorge Carri¨®n en Lo viral (Galaxia Gutenberg), aspira a ser el nervio del presente: ¡°(...) lo viral, como aquello que puede comentarse, evaluarse y, sobre todo, compartirse masivamente¡±, escribe Carri¨®n. Pero ?han demostrado en alguna ocasi¨®n los podcasts ser virales? ?Fue Serial, el m¨¢s famoso de la corta era del podcasting, viral? ?C¨®mo entender la viralidad en el contexto del audio?

Es cierto que como criaturas digitales emergentes, los podcasts deber¨ªan concitar algunas de esas cualidades que permitir¨ªan hacerlos virales; sin embargo, el audio nunca ha sido f¨¢cilmente compartible y, en este sentido, ha impedido que su viralidad se propague. La indexaci¨®n del audio ha sido hasta hace muy poco ¡ªgracias, Google¡ª uno de los grandes retos a los que la industria se enfrentaba. ?C¨®mo compartir y viralizar entonces un contenido que tiene enormes posibilidades de no ser adecuadamente indexado en buscadores?

¡°Lo que importa no son los medios, sino su capacidad de crear comunidades y estrategias para trascenderlas¡±, escribe de nuevo Carri¨®n en su libro. Si convenimos que el podcast no es un medio sino un formato y una tecnolog¨ªa de distribuci¨®n que, adem¨¢s, atesora la cualidad de tribal ¡ªtiene la posibilidad de crear y asentar comunidades¡ª, ?por qu¨¦ apenas recordamos fen¨®menos virales que hayan tenido al podcast en su centro? Los ratings, las estrellas de Apple Podcast, los comentarios, las valoraciones y rese?as tienen mucho que ver. Sin embargo, la atomizaci¨®n de plataformas, as¨ª como sus diferentes criterios a la hora de dise?ar los rankings pueden explicar por qu¨¦ los podcasts, a pesar de su creciente popularidad, no son del todo virales.

Monetizaci¨®n basada en conductas

Dan Misener, jefe de Desarrollo de Audiencias en Pacific Content, la productora canadiense de branded podcast, revela en un art¨ªculo titulado 20 millones de calificaciones de estrellas de Apple Podcasts que muchos clientes preguntan a menudo si tener una buena puntuaci¨®n (reputaci¨®n) en rese?as y valoraciones en Apple Podcasts es sin¨®nimo de gran n¨²mero de descargas o escuchas. Misener ten¨ªa que responder a cuestiones de este tipo: ¡°El podcast de nuestro competidor tiene m¨¢s calificaciones de estrellas que nosotros. ?Es eso muy malo?". De modo que se puso a investigar. A principios de mes consigui¨® una serie de datos extra¨ªdos de de 19.973.595 calificaciones en 1.307.258 programas en Apple Podcasts en EE. UU. Luego hizo algunos c¨¢lculos y el resultado le sorprendi¨®: la gran mayor¨ªa de podcasts en Apple tiene cero estrellas en sus calificaciones. De los casi veinte millones de los podcasts que s¨ª tienen calificaciones, el 87% son calificaciones de cinco estrellas. Las de cuatro estrellas son la segunda opci¨®n m¨¢s popular y en tercer lugar estaban las calificaciones de una estrella. Es decir, si alguien se toma el tiempo de calificar un show o bien lo hace porque lo odia o porque lo ama. No hay oyentes ap¨¢ticos.

Con mucha diferencia con respecto a los dem¨¢s, los podcasts que m¨¢s calificaciones ten¨ªan son los que pertenecen al g¨¦nero true crime. Seg¨²n la hip¨®tesis de Misener, ¡°es m¨¢s probable que los programas que contienen lenguaje expl¨ªcito o contenido para adultos provoquen fuertes respuestas de los oyentes, en forma de calificaciones de estrellas¡±. Por ¨²ltimo, los shows serializados tienen m¨¢s calificaciones de estrellas que los epis¨®dicos. Algo que tiene sentido por la construcci¨®n de comunidades m¨¢s f¨¦rreas en los primeros.

De manera que en este nuevo entorno digital y plataformizado se impone la visibilidad y la cantidad sobre otros valores como la calidad o la curiosidad. Estamos inmersos, como dice Carri¨®n, en una suerte de ¡°paradoja de la tiran¨ªa¡± con una audiencia m¨¢s indulgente y bulliciosa que nunca. El concepto de viralidad surgi¨® en los a?os 90 en el entorno del marketing.

En el libro Traction. C¨®mo cualquier 'start-up' puede lograr un crecimiento explosivo de clientes, Justin Mares y Gabriel Weinberg explican la ciencia que hay detr¨¢s del marketing viral. En el universo del podcast se podr¨ªa resumir en un bucle dividido en tres grandes procesos: primero, un oyente est¨¢ expuesto a escuchar tu podcast; en segundo lugar, ese oyente comenta a un grupo de oyentes potenciales que tu podcast existe y, por ¨²ltimo, estos posibles oyentes que est¨¢n expuestos se convierten en oyentes definitivos. Este triple proceso se repite constantemente hasta convertirse en un bucle. En este bucle hay dos variables que son esenciales: el n¨²mero de personas a las que cada oyente habla de un podcast y el porcentaje de conversi¨®n.

Otro elemento fundamental es el tiempo del ciclo viral, es decir, el tiempo que transcurre hasta que el pr¨®ximo oyente recomiende su programa a otra persona. En este sentido, ?cu¨¢ntos episodios son necesarios para considerar a alguien oyente viral? Quiz¨¢s, nuevamente, la experiencia de las plataformas VOD nos sirvan como orientaci¨®n. En un art¨ªculo publicado por Elena Neira en Xataka en marzo del 2019 se recog¨ªa un tuit de Mike Royce, showrunner de la serie One Day at a Time, que se convirti¨® en viral. En ¨¦l, Royce animaba a que los espectadores vieran la serie completa en las dos primera semanas desde su estreno porque Netflix tomaba la decisi¨®n de cancelaci¨®n o pr¨®rroga de temporadas bas¨¢ndose en los datos que se generaban en esas dos primeras semanas. Ya no se trata de consumirlo todo de modo sucesivo, adem¨¢s hay que hacerlo muy r¨¢pidamente. El ciclo viral es cada vez m¨¢s corto.

El propio formato podcast ¡ªreflexivo, atemporal, atento¡ª puede impedir esa degluci¨®n vertiginosa. Adem¨¢s, la costumbre del binge listening solo ha sido promovida por Spotify en casos puntuales y, generalmente, en shows adaptados a otros idiomas (as¨ª ha sido con la adaptaci¨®n de Sandra, la audificci¨®n de Gimlet Media); en XRey, por ejemplo, cada nuevo episodio era esperado como una celebraci¨®n. Pero lo cierto es que los podcasts ya no escapan a la dictadura del algoritmo que tanto tiene que ver con la viralidad. En noviembre de 2019, apenas unos meses despu¨¦s del tuit de Royce, Spotify anunciaba su Your Daily Podcast, una lista automatizada de reproducci¨®n personalizada en el que se combinaba m¨²sica y podcast. Para que Spotify sea capaz de mostrar a cualquier usuario los podcasts que le pueden interesar, el algoritmo de Spotify analiza su actividad en la aplicaci¨®n y seg¨²n el historial del usuario y el tipo de podcasts que suele escuchar, le recomendar¨¢ o siguientes episodios de un programa o emisiones antiguas.

Sin embargo, en julio de 2019, Liz Pelly publicaba en The Baffler un art¨ªculo titulado Big Mood Machine en el que expon¨ªa que Spotify El propio formato podcast ¡ªreflexivo, atemporal, atento,?a diferencia de otras plataformas¡ª agiliza el proceso de proporcionar cuadros de perfiles emocionales de los usuarios al tener ya dise?adas listas musicales con estados de ¨¢nimo muy concretos: Happy Hits, Mood Booster, Rage Beats, Life Sucks. Si necesita que le levanten por la ma?ana, tiene las opciones Despierta feliz, Un d¨ªa perfecto o Listo para el d¨ªa. Si se siente deprimido, puede encontrar Feeling Down, Sad Vibe, Down in the Dumps, Drifting Apart, Sad Beats, Sad Indie y Devastating. Si est¨¢ pasando un duelo, incluso hay una lista titulada Coping with Loss, con el lema: "Cuando alguien a quien amas se convierte en un recuerdo, encuentra consuelo en estas canciones".

La algoritmizaci¨®n del audio

Cuenta Nelly que en 2014 Spotify adquiri¨® Echo Nest, la firma de inteligencia musical que le ha permitido conectar la monetizaci¨®n del audio a estados de ¨¢nimo, momentos y actividades en lugar de g¨¦neros concretos. ¡°(..) Somos m¨¢s como una plataforma de comportamiento del consumidor, donde las personas ponen la banda sonora de todo lo que hacen en su vida¡±, dijo Rob Walker, director de Soluciones Creativas de Spotify, en un art¨ªculo de Born Digital. Hasta tal punto son una plataforma en cuyo centro habita el oyente y su comportamiento, que en su blog Spotify for Brands destacaron cu¨¢les eran los siete momentos claves en los que la escucha de audio era propicia para recibir impactos publicitarios: trabajar, relajarse, cocinar, labores dom¨¦sticas, jugar, hacer ejercicio, ir de fiesta y conducir. A cada uno de estos "momentos" corresponde un "viaje emocional" y los ingenieros predicen qu¨¦ van a sentir los oyentes en cada uno de esos estado de ¨¢nimo. Bas¨¢ndose en esa predicci¨®n, dise?an el orden de las listas.

Como afirma Nelly, es probable que en un entorno de escucha basado en datos, ¡°el producto ya no sea la m¨²sica o los podcasts; la mercanc¨ªa son los usuarios y sus estados de ¨¢nimo¡±. Es decir, los h¨¢bitos de escucha como dato de comportamiento. En 2017, recuerda Nelly, el director global de monetizaci¨®n de audio y podcasts de Spotify, Les Hollander, afirm¨®: "Lo que nos gustar¨ªa hacer en ¨²ltima instancia es poder predecir el comportamiento de las personas a trav¨¦s de la m¨²sica (¡­) Sabemos que si est¨¢s escuchando tu lista de reproducci¨®n relajada en Por la ma?ana, puede que est¨¦ haciendo yoga, puede que est¨¦ meditando... de modo que publicar¨ªamos un anuncio contextualizado y relevante con informaci¨®n, tonalidad y ritmo para ese momento en particular¡±. La pregunta se hace entonces inevitable: si Spotify puede llegar a determinar c¨®mo debe ser el mood?de la m¨²sica para que triunfe ¡ªno es casualidad, por supuesto, que los ¨²ltimos temas de C. Tangana est¨¦n dedicados a la tristeza del desamor¡ª, ?podr¨¢ hacer lo mismo con los podcasts? ?Podr¨¢ predecir y determinar podcasts pol¨ªticos, econ¨®micos o culturales? ?Si los algoritmos no detectan un m¨ªnimo inter¨¦s en un podcast se le relegar¨¢ a la m¨¢s pura indiferencia?

La ¨²ltima adquisici¨®n de Spotify ha sido Megaphone, una empresa de tecnolog¨ªa de podcasts centrada en la inserci¨®n y el alojamiento de anuncios fundada por The Slate Group y Panoply Media. Cuenta Bryan Barletta en Sounds Profitable que el gran reclamo para comprar Megaphone no ha sido de ¨ªndole tecnol¨®gica. Se trata m¨¢s bien de una relaci¨®n exclusiva que Megaphone tiene con Nielsen ¡ªla gran compa?¨ªa de informaci¨®n de mercado, medios, audiencias y entretenimiento¡ª y que "permite hacer coincidir las direcciones de IP de los hogares con la s¨®lida segmentaci¨®n demogr¨¢fica de Nielsen, lo que le posibilita a Megaphone ofrecer una orientaci¨®n m¨¢s granular en sus servicio". La decisi¨®n de Spotify ha sido absolutamente magn¨ªfica en t¨¦rminos econ¨®micos. Con esta adquisici¨®n se convierte en demiurgo del audio, logrando una trazabilidad exacta de cualquier contenido: desde la creaci¨®n en Anchor con la posibilidad de utilizar cualquier m¨²sica y de cualquier manera sin preocuparse por pagar derechos de autor ¡ªellos lo hacen por ti¡ª, el alojamiento en Megaphone, la publicidad din¨¢mica con SAI (Streaming Ad Insertion) y la distribuci¨®n en su plataforma con una comunidad millonaria detr¨¢s. Si esta noticia puede ser buena para cualquier podcast, imaginen lo que supone para los shows originales de Spotify y los adquiridos: Jor Rogan, Gimlet, The Ringer o Parcast. Como explica Barletta, estamos ante la tiktokificaci¨®n del podcasting: un embudo de conversi¨®n dise?ado para atraer a las personas, ayudarlas a crear contenido, dise?ar algoritmos para mantener a las personas involucradas en el contenido y permitirles obtener ingresos por participar en un ecosistema totalmente propiedad de Spotify, del mismo modo que YouTube proporciona a sus editores.

Lo del rastreo de conducta, sin embargo, no es nuevo. Lo han hecho plataformas como Netflix, por supuesto, pero tambi¨¦n, de modo m¨¢s subrepticio, Twitter. Una herramienta de seguimiento de emojis desarrollada hace dos a?os permite a los anunciantes monitorizar c¨®mo y cu¨¢ndo los usuarios publican emojis, y luego usar esa informaci¨®n para determinar los estados emocionales de las personas. Dependiendo de esos sentimientos, las empresas pueden ofrecer anuncios altamente personalizados que coincidan con las emociones de los usuarios en tiempo real. Toyota, por ejemplo, lanz¨® 83 versiones distintas de un anuncio. Cada versi¨®n fue personalizada no bas¨¢ndose en orientaci¨®n pol¨ªtica, procedencia geogr¨¢fica, g¨¦nero o edad sino en los emojis que hab¨ªan utilizado recientemente en sus tuits.

Explica Yuk Hui en su reciente libro Fragmentar el futuro (Caja Negra Editora) que es imposible hablar de l¨ªmites en la inteligencia artificial: ¡°?C¨®mo podemos hablar del l¨ªmite de algo que virtualmente no tiene l¨ªmite¡±. Quiz¨¢s ser¨ªa mejor pensar en ensanchar los l¨ªmites de la inteligencia artificial por arriba: ¡°Las m¨¢quinas son parte del proceso evolutivo de la especie humana (¡­) Son un aspecto de la evoluci¨®n que los seres humanos tuvieron la capacidad de controlar, pero sobre el que est¨¢n camino de perder el control¡±, concluye Hui.

Dec¨ªa Jorge Carri¨®n en su reciente columna publicada en The New York Times que deber¨ªamos defender al podcast ¡°de la uniformizaci¨®n que ¡ªa trav¨¦s de los algoritmos¡ª est¨¢ acabando con la tercera edad de oro de la televisi¨®n¡±, ya que, ¡°ning¨²n monopolio es deseable¡±. Su reflexi¨®n es certera pero, tal vez, debamos mirar a la tecnolog¨ªa y a las plataformas desde el otro lado: ?y si Spotify consigue predecir y promover estados alegres en una ¨¦poca triste como la que vivimos? ?Y si consigue, a trav¨¦s de su perfecta combinaci¨®n entre recomendaci¨®n algor¨ªtmica y decisi¨®n editorial humana, aupar podcasts condenados al ostracismo s¨®lo porque cree en ellos? ?Por qu¨¦ no pensar que su apuesta definitiva, global y entusiasta por el audio ser¨¢ capaz de proporcionarnos las mejores historias del siglo XXI contadas esta vez al o¨ªdo? ?Conseguir¨¢ Spotify, por fin, convertir al podcast en un contenido viral?