El diario estadounidense quiere redefinir sus criterios de publicación en medios sociales y para ello ha creado una herramienta capaz de seleccionar aquellas noticias que tendrán mayor repercusión en estas plataformas. Al repasar los datos sobre el comportamiento de informaciones anteriores entre los usuarios, el robot Blossom manda una sugerencia a los redactores con cada historia que merece la pena promover.
"The New York Times" publica diariamente más de 300 noticias en su página web. Elegir las 50 que deben ser promocionadas en redes sociales es una laboriosa tarea que lleva a cabo un equipo humano del diario basándose en el método ensayo-error.
Con el fin de desarrollar un criterio de selección más fiable, "The New York Times" ha decidido crear una herramienta que busca las historias que tienen más probabilidades de éxito en este tipo de plataformas. Se trata de Blossom, un robot inteligente integrado en la aplicación de mensajería en el trabajo conocida como Slack.
Blossom es capaz de predecir cuáles son los artículos que funcionarán mejor en redes sociales tras rastrear una base de datos que analiza el contenido y rendimiento de historias anteriores, informa "Nieman Lab". El redactor solo tiene que enviar por Slack el mensaje "Blossom Facebook?" y el robot responderá con una alerta indicándole cuáles deberían ser sus siguientes post en dicha red. También puede buscar en la hemeroteca aquellas historias antiguas que guardan algún tipo de relación con noticias de última hora por si merece la pena volverlas a compartir.
Por el momento, los mensajes de Facebook recomendados por Blossom reciben un 120% más de clics que los que no han sido sugeridos por él. Además, el típico post de Blossom alcanza hasta un 380% más de interacciones que el que no lo es.
Aunque Blossom aún no envía alertas activas con sugerencias específicas para Twitter, los redactores de "NYT" han comprobado que hay ciertas similitudes entre lo que funciona en esta red social y lo que tiene más éxito en Facebook.
