What makes something go viral? | Dao Nguyen

283,006 views ・ 2018-01-08

TED


Haga doble clic en los subtítulos en inglés para reproducir el vídeo.

Traductor: Lidia Cámara de la Fuente Revisor: Paula Motter
00:12
Last year, some BuzzFeed employees were scheming
0
12841
3569
El año pasado, algunos empleados de BuzzFeed tramaron
00:16
to prank their boss, Ze Frank,
1
16434
2330
tomar el pelo a su jefe, Ze Frank,
00:19
on his birthday.
2
19415
1242
en su cumpleaños.
00:21
They decided to put a family of baby goats in his office.
3
21319
4204
Decidieron poner una familia de cabritos en su oficina.
00:25
(Laughter)
4
25547
1405
(Risas)
00:26
Now, BuzzFeed had recently signed on to the Facebook Live experiment,
5
26976
4421
BuzzFeed había iniciado recientemente el experimento de Facebook Live
00:31
and so naturally,
6
31421
1371
y, naturalmente,
00:32
we decided to livestream the whole event on the internet
7
32816
3882
decidimos transmitir en vivo todo el evento en Internet
00:36
to capture the moment when Ze would walk in
8
36722
3300
para capturar el momento en que Ze entrara
00:40
and discover livestock in his office.
9
40046
2962
y descubriera los animales en su oficina.
00:44
We thought the whole thing would last maybe 10 minutes,
10
44019
3164
Pensamos que todo duraría tal vez 10 minutos.
00:47
and a few hundred company employees would log in for the inside joke.
11
47207
4524
Cientos de colegas se conectarían para ver la broma interna.
00:52
But what happened?
12
52132
1263
¿Pero qué pasó?
00:53
Ze kept on getting delayed:
13
53977
1718
La espera se iba dilatando:
00:55
he went to get a drink,
14
55719
1486
él fue a tomar algo,
00:57
he was called to a meeting,
15
57229
1448
lo llamaron a una reunión,
00:58
the meeting ran long,
16
58701
1743
la reunión se alargó,
01:00
he went to the bathroom.
17
60468
1165
él fue al baño.
01:01
More and more people started logging in to watch the goats.
18
61657
4220
Cada vez más personas iniciaban sesión para observar las cabras.
01:06
By the time Ze walked in more than 30 minutes later,
19
66493
4013
Para cuando Ze entró más de 30 minutos después,
01:10
90,000 viewers were watching the livestream.
20
70530
5106
90 000 espectadores estaban viendo la transmisión en vivo.
01:16
Now, our team had a lot of discussion about this video
21
76601
3957
Nuestro equipo debatió mucho sobre este video
01:20
and why it was so successful.
22
80582
1976
y por qué fue tan exitoso.
01:22
It wasn't the biggest live video that we had done to date.
23
82582
2876
No fue el mejor video en vivo que habíamos hecho hasta la fecha.
01:25
The biggest one that we had done involved a fountain of cheese.
24
85482
3642
El mejor que habíamos hecho incorporaba una fuente de queso.
01:30
But it performed so much better than we had expected.
25
90063
3825
Pero funcionó mucho mejor de lo que esperábamos.
01:33
What was it about the goats in the office that we didn't anticipate?
26
93912
4263
¿Qué fue lo que previmos con este video de las cabras?
01:38
Now, a reasonable person could have any number of hypotheses.
27
98781
4058
Una persona con sentido común tendría varias hipótesis.
01:42
Maybe people love baby animals.
28
102863
2418
Tal vez que a la gente le encantan los animales bebé.
01:45
Maybe people love office pranks.
29
105751
1724
Tal vez le encantan las bromas de oficina.
01:47
Maybe people love stories about their bosses
30
107499
2745
Tal vez le encantan las historias sobre sus jefes
01:50
or birthday surprises.
31
110268
1533
o las sorpresas de cumpleaños.
01:52
But our team wasn't really thinking about what the video was about.
32
112382
3700
Pero nuestro equipo no pensaba en el contenido del video,
01:56
We were thinking about
33
116106
1272
sino en lo que pensaban y sentían quienes lo veían.
01:57
what the people watching the video were thinking and feeling.
34
117402
4076
02:01
We read some of the 82,000 comments that were made during the video,
35
121502
4783
Leímos algunos de los 82 000 comentarios enviados durante el video,
02:06
and we hypothesized that they were excited
36
126309
3792
y supusimos que estaban emocionados
02:10
because they were participating in the shared anticipation
37
130125
3174
porque participaban de la expectativa compartida
02:13
of something that was about to happen.
38
133323
2730
por algo que estaba a punto de suceder.
02:16
They were part of a community, just for an instant,
39
136077
3212
Eran parte de una comunidad, solo por un instante,
02:19
and it made them happy.
40
139313
1353
y eso les hizo felices.
02:21
So we decided that we needed to test this hypothesis.
41
141102
3344
Y decidimos que necesitábamos probar esta hipótesis.
02:24
What could we do to test this very same thing?
42
144793
3482
¿Qué podíamos hacer para probar esto mismo?
02:28
The following week,
43
148995
1391
La semana siguiente,
02:30
armed with the additional knowledge that food videos are very popular,
44
150410
4675
armados con el conocimiento adicional
de que los videos de comida son muy populares,
02:35
we dressed two people in hazmat suits
45
155109
3571
vestimos a dos personas con trajes de materiales peligrosos
02:38
and wrapped rubber bands around a watermelon until it exploded.
46
158704
4261
y envolvimos una sandía con bandas de goma hasta hacerla reventar.
02:42
(Laughter)
47
162989
1581
(Risas)
02:44
Eight hundred thousand people watched
48
164889
3372
Pues bien, 800 mil personas observaron
02:48
the 690th rubber band explode the watermelon,
49
168285
4031
cómo la goma número 690 reventó la sandía,
02:52
marking it as the biggest Facebook Live event to date.
50
172340
3453
marcándolo como el mayor evento de Facebook Live hasta la fecha.
02:56
The question I get most frequently is:
51
176483
2610
La pregunta que me hacen con más frecuencia es:
02:59
How do you make something go viral?
52
179117
1833
¿Cómo haces que algo se vuelva viral?
03:01
The question itself is misplaced;
53
181713
2206
La pregunta en sí está fuera de lugar;
03:03
it's not about the something.
54
183943
1693
no se trata de algo.
03:05
It's about what the people doing the something,
55
185660
3297
Se trata de lo que piensan las personas que leen o miran ese "algo".
03:08
reading or watching --
56
188981
1203
03:10
what are they thinking?
57
190208
1280
03:11
Now, most media companies, when they think about metadata,
58
191841
3346
Cuando la mayoría de las compañías de medios piensan en metadatos,
03:15
they think about subjects or formats.
59
195211
2383
piensan en temas o formatos.
03:18
It's about goats,
60
198412
1150
Se trata de cabras,
03:19
it's about office pranks,
61
199586
1776
se trata de bromas de oficina,
03:21
it's about food,
62
201386
1297
se trata de comida,
03:22
it's a list or a video or a quiz,
63
202707
1854
es una lista o un video o un cuestionario,
03:24
it's 2,000 words long,
64
204585
1259
tiene 2000 palabras,
03:25
it's 15 minutes long,
65
205868
1153
dura 15 minutos,
03:27
it has 23 embedded tweets or 15 images.
66
207045
3122
tiene 23 tuits integrados o 15 imágenes.
03:30
Now, that kind of metadata is mildly interesting,
67
210191
3012
Ese tipo de metadatos es medianamente interesante,
03:33
but it doesn't actually get at what really matters.
68
213227
2966
pero en realidad no es lo que realmente importa.
03:36
What if, instead of tagging what articles or videos are about,
69
216217
4158
¿Qué tal si, en lugar de etiquetar de qué van los artículos o videos,
preguntamos otra cosa?
03:40
what if we asked:
70
220399
1190
03:41
How is it helping our users do a real job in their lives?
71
221613
3553
"¿Cómo ayudar a nuestros usuarios a hacer una tarea en la vida real?"
03:46
Last year, we started a project
72
226173
2820
El año pasado comenzamos un proyecto
03:49
to formally categorize our content in this way.
73
229017
2932
para categorizar formalmente nuestro contenido de esa manera.
03:51
We called it, "cultural cartography."
74
231973
2747
Lo llamamos "cartografía cultural".
03:55
It formalized an informal practice that we've had for a really long time:
75
235720
4002
Formaliza una práctica informal que hemos tenido mucho tiempo:
03:59
don't just think about the subject matter;
76
239746
2226
no solo piensen en el tema;
04:01
think also about, and in fact, primarily about,
77
241996
3168
piensen, principalmente,
04:05
the job that your content is doing for the reader or the viewer.
78
245188
3739
en el efecto que ese contenido tiene en el lector o el espectador.
04:09
Let me show you the map that we have today.
79
249450
2506
Déjenme mostrarles el esquema que tenemos hoy.
04:11
Each bubble is a specific job,
80
251980
2842
Cada burbuja es una situación específica,
04:14
and each group of bubbles in a specific color are related jobs.
81
254846
4770
y cada grupo de burbujas del mismo color son situaciones relacionadas.
04:19
First up: humor.
82
259640
1478
Primero: humor.
04:21
"Makes me laugh."
83
261918
1161
"Me hace reír".
04:23
There are so many ways to make somebody laugh.
84
263103
2788
Hay muchas maneras de hacer reír a alguien.
04:25
You can be laughing at someone,
85
265915
1517
Puedes estar riéndote de alguien,
04:27
you could laugh at specific internet humor,
86
267456
2155
puedes reírte del humor específico de Internet,
04:29
you could be laughing at some good, clean, inoffensive dad jokes.
87
269635
3392
puedes reírte de algún buen chiste, ingenuo e inofensivo.
04:33
"This is me." Identity.
88
273706
2300
"Este soy yo". Identidad.
04:36
People are increasingly using media to explain, "This is who I am.
89
276030
3808
La gente usa cada vez más los medios para explicar: "Esto es lo que soy.
04:39
This is my upbringing, this is my culture,
90
279862
2199
Esta es mi educación, esta es mi cultura,
04:42
this is my fandom, this is my guilty pleasure,
91
282085
2338
esta es mi pasión, este es mi placer oculto,
04:44
and this is how I laugh about myself."
92
284447
2183
y así es como me río de mí mismo".
04:48
"Helps me connect with another person."
93
288600
1882
"Me ayuda a conectarme con otra persona".
04:50
This is one of the greatest gifts of the internet.
94
290506
2411
Este es uno de los mejores regalos de Internet.
04:52
It's amazing when you find a piece of media
95
292941
2191
Es increíble cuando encuentras un medio
04:55
that precisely describes your bond with someone.
96
295156
2532
que describe con precisión tu vínculo con alguien.
Este es el grupo de situaciones que me ayuda a hacer algo:
04:59
This is the group of jobs that helps me do something --
97
299020
2598
05:01
helps me settle an argument,
98
301642
1377
me ayuda a resolver una discusión,
05:03
helps me learn something about myself or another person,
99
303043
2673
me ayuda a aprender algo sobre mí o sobre otra persona,
05:05
or helps me explain my story.
100
305740
1856
o me ayuda a explicar mi historia.
05:07
This is the group of jobs that makes me feel something --
101
307620
2689
Este es el grupo de situaciones que me hace sentir algo,
05:10
makes me curious or sad or restores my faith in humanity.
102
310333
3157
despierta mi curiosidad o me pone triste o me devuelve la fe en la humanidad.
05:13
Many media companies and creators do put themselves
103
313514
3719
Muchas compañías de medios y creativos se ponen
05:17
in their audiences' shoes.
104
317257
1468
en la piel de su grupo objetivo.
05:18
But in the age of social media, we can go much farther.
105
318749
2704
Pero en la era de las redes sociales, podemos ir mucho más allá.
05:22
People are connected to each other on Facebook, on Twitter,
106
322056
4062
Las personas están conectadas entre sí en Facebook, en Twitter,
05:26
and they're increasingly using media to have a conversation
107
326142
4263
y cada vez usan más los medios para tener una conversación
05:30
and to talk to each other.
108
330429
1454
y hablarse.
05:31
If we can be a part of establishing a deeper connection between two people,
109
331907
5836
Si contribuimos a establecer
una conexión más profunda entre dos personas,
05:37
then we will have done a real job for these people.
110
337767
3189
entonces habremos ayudado a estas personas.
05:41
Let me give you some examples of how this plays out.
111
341394
2589
Déjenme darles algunos ejemplos de cómo funciona esto.
05:44
This is one of my favorite lists:
112
344578
1891
Esta es una de mis listas favoritas:
05:46
"32 Memes You Should Send Your Sister Immediately" --
113
346493
3303
"Debes enviar 32 memes a tu hermana inmediatamente".
05:49
immediately.
114
349820
1302
Inmediatamente.
05:51
For example, "When you're going through your sister's stuff,
115
351583
3104
Por ejemplo, "Cuando estás husmeando en las cosas de tu hermana,
05:54
and you hear her coming up the stairs."
116
354711
1979
y la oyes subir las escaleras".
05:56
Absolutely, I've done that.
117
356714
1790
He hecho eso.
05:58
"Watching your sister get in trouble for something that you did
118
358528
3155
"Ver a tu hermana meterse en problemas por algo que hiciste
06:01
and blamed on her."
119
361707
1192
y la culpaste a ella".
06:02
Yes, I've done that as well.
120
362923
1608
Sí, he hecho eso también.
06:04
This list got three million views.
121
364555
1799
Esta lista tiene tres millones de visitas.
06:06
Why is that?
122
366378
1165
¿Por qué?
06:07
Because it did, very well, several jobs:
123
367567
2976
Porque generó varias reacciones:
06:10
"This is us."
124
370567
1520
"Estos somos nosotros."
"Me identifica con la familia".
06:12
"Connect with family."
125
372111
1265
06:13
"Makes me laugh."
126
373400
1181
"Me hace reír".
06:14
Here are some of the thousands and thousands of comments
127
374605
3134
Estos son algunos de los miles y miles de comentarios
06:17
that sisters sent to each other using this list.
128
377763
2849
enviados entre hermanas, usando esta lista.
06:21
Sometimes we discover what jobs do after the fact.
129
381508
3511
A veces descubrimos qué reacciones surgen después del hecho.
06:25
This quiz, "Pick an Outfit and We'll Guess Your Exact Age and Height,"
130
385592
5138
Este cuestionario, "Elige un atuendo y adivinaremos tu edad y altura exactas"
06:30
went very viral: 10 million views.
131
390754
2063
fue muy viral: 10 millones de visitas.
06:32
Ten million views.
132
392841
1176
Diez millones de visitas.
06:34
I mean -- did we actually determine the exact age and height
133
394041
4526
Quiero decir, ¿realmente determinamos la edad y la altura exactas
06:38
of 10 million people?
134
398591
1584
de 10 millones de personas?
06:40
That's incredible. It's incredible.
135
400199
2262
Eso es increíble, realmente.
06:42
In fact, we didn't.
136
402485
1244
De hecho, no lo hicimos.
06:43
(Laughter)
137
403753
1129
(Risas)
06:44
Turns out that this quiz went extremely viral
138
404906
4093
Resulta que esta prueba fue extremadamente viral
06:49
among a group of 55-and-up women --
139
409023
3563
entre un grupo de mujeres de 55 años y más,
06:52
(Laughter)
140
412610
1172
(Risas)
06:53
who were surprised and delighted
141
413806
3649
quienes estaban sorprendidas y encantadas
06:57
that BuzzFeed determined that they were 28 and 5'9".
142
417479
5718
de que BuzzFeed les diera 28 años y 1,80 m de altura.
07:03
(Laughter)
143
423221
1610
(Risas)
07:04
"They put me at 34 years younger and seven inches taller.
144
424855
3208
"Me pusieron 34 años más joven y 18 cm más alta.
07:08
I dress for comfort and do not give a damn what anyone says.
145
428087
2948
Me visto para mi comodidad y no me importa lo que digan.
07:11
Age is a state of mind."
146
431059
1779
La edad es un estado mental".
07:12
This quiz was successful not because it was accurate,
147
432862
3050
Esta prueba fue exitosa no porque fuera precisa,
07:15
but because it allowed these ladies to do a very important job --
148
435936
4054
sino porque permitió a estas mujeres expresar una emoción importante
07:20
the humblebrag.
149
440014
1204
-- la de falsa modestia.
07:22
Now, we can even apply this framework to recipes and food.
150
442478
4983
Incluso podemos aplicar este patrón a recetas y alimentos.
07:27
A recipe's normal job is to tell you what to make for dinner or for lunch.
151
447887
5573
El objeto normal de una receta es decir qué preparar para la cena o el almuerzo.
07:34
And this is how you would normally brainstorm for a recipe:
152
454205
3408
Y así es como normalmente ordenamos las ideas para una receta:
07:37
you figure out what ingredients you want to use,
153
457637
2323
averiguas qué ingredientes quieres usar,
07:39
what recipe that makes,
154
459984
1168
qué receta hacer,
07:41
and then maybe you slap a job on at the end to sell it.
155
461176
3245
y luego tal vez logres una tarea para venderlo al final.
07:44
But what if we flipped it around and thought about the job first?
156
464445
4367
¿Pero qué pasaría si lo invertimos y pensáramos primero en la tarea?
07:49
One brainstorming session involved the job of bonding.
157
469730
4665
Una sesión de intercambio de ideas incluyó la tarea de vincularse.
07:54
So, could we make a recipe that brought people together?
158
474976
4300
¿Podríamos hacer una receta que reuniera a las personas?
07:59
This is not a normal brainstorming process at a food publisher.
159
479300
4421
No es el típico proceso de tormenta de ideas en un editor de alimentos.
08:05
So we know that people like to bake together,
160
485532
2715
Y sabemos que a las personas les gusta cocinar juntas
08:08
and we know that people like to do challenges together,
161
488271
3285
y acometer desafíos juntas,
08:11
so we decided to come up with a recipe that involved those two things,
162
491580
4733
así que decidimos crear una receta que involucrara esas dos cosas,
08:16
and we challenged ourselves:
163
496337
1911
y nos desafiamos a nosotros mismos:
08:18
Could we get people to say,
164
498272
1806
¿Podríamos hacer que la gente dijera,
08:20
"Hey, BFF, let's see if we can do this together"?
165
500102
4086
"BFF, veamos si podemos hacer esto juntos".
08:24
The resulting video was the "Fudgiest Brownies Ever" video.
166
504807
3335
El video resultante fue "Fudgiest Brownies Ever" [los brownies más exquisitos].
08:28
It was enormously successful in every metric possible --
167
508166
2924
Fue enormemente exitoso desde todos los parámetros posibles:
08:31
70 million views.
168
511114
1364
70 millones de visitas.
08:32
And people said the exact things that we were going after:
169
512935
3700
Y la gente dijo exactamente lo que estábamos buscando:
08:36
"Hey, Colette, we need to make these, are you up for a challenge?"
170
516659
3100
"Colette, tenemos que hacer esto, ¿estás lista para un desafío?"
08:39
"Game on."
171
519783
1153
"¡A jugar!"
08:40
It did the job that it set out to do,
172
520960
2270
Cumplió el objetivo propuesto
08:43
which was to bring people together over baking and chocolate.
173
523254
4116
que era unir a la gente con la excusa del horneado y el chocolate.
08:49
I'm really excited about the potential for this project.
174
529294
3924
Estoy muy entusiasmada con el potencial de este proyecto.
08:53
When we talk about this framework with our content creators,
175
533242
3142
Cuando hablamos de este esquema con nuestros creadores de contenido,
08:56
they instantly get it,
176
536408
1165
lo entienden al instante,
08:57
no matter what beat they cover, what country they’re in,
177
537597
2733
no importa el tema que cubran, en qué país están,
09:00
or what language they speak.
178
540354
1365
o qué idioma hablan.
09:01
So cultural cartography has helped us massively scale our workforce training.
179
541743
4377
Y la cartografía cultural nos ha ayudado
a aumentar notablemente nuestra capacitación laboral.
09:06
When we talk about this project and this framework
180
546621
3650
Cuando hablamos de este proyecto y este esquema
09:10
with advertisers and brands,
181
550295
1372
con anunciantes y marcas,
09:11
they also instantly get it,
182
551691
1578
también lo comprenden al instante,
09:13
because advertisers, more often than media companies,
183
553293
5626
porque los anunciantes, más a menudo que las compañías de medios,
09:18
understand how important it is to understand the job
184
558943
3522
saben lo importante que es entender el efecto
09:22
that their products are doing for customers.
185
562489
2446
que sus productos causan en los clientes.
09:26
But the reason I'm the most excited about this project
186
566580
3743
Pero lo que más me entusiasma de este proyecto
09:30
is because it changes the relationship between media and data.
187
570347
3871
es que cambia la relación entre los medios y los datos.
09:35
Most media companies think of media as "mine."
188
575051
3434
La mayoría de las compañías de medios piensan en los medios como "míos".
09:39
How many fans do I have?
189
579547
1207
¿Cuántos fans tengo?
09:40
How many followers have I gained?
190
580778
1597
¿Cuántos seguidores he ganado?
09:42
How many views have I gotten?
191
582399
1707
¿Cuántas visitas he obtenido?
09:44
How many unique IDs do I have in my data warehouse?
192
584130
2777
¿Cuántos identificadores únicos hay en mi almacén de datos?
09:47
But that misses the true value of data, which is that it's yours.
193
587372
3948
Pero eso soslaya el verdadero valor de los datos; es decir, que es tuyo.
09:53
If we can capture in data what really matters to you,
194
593166
6098
Si podemos capturar en datos lo que realmente te importa,
09:59
and if we can understand more the role that our work plays
195
599288
4488
y si podemos entender mejor el papel que juega nuestro trabajo
10:03
in your actual life,
196
603800
1389
en tu vida real,
10:05
the better content we can create for you,
197
605213
2863
podremos crear mejores contenidos para ti
10:08
and the better that we can reach you.
198
608100
1857
y contactarte más fácilmente.
10:10
Who are you?
199
610760
1275
¿Quién eres?
10:13
How did you get there?
200
613293
1580
¿Cómo llegaste allí?
10:14
Where are you going?
201
614897
1209
¿A dónde vas?
10:16
What do you care about?
202
616130
1269
¿Qué te interesa?
10:17
What can you teach us?
203
617423
1379
¿Qué puedes enseñarnos?
10:19
That's cultural cartography.
204
619151
1460
Eso es cartografía cultural.
10:21
Thank you.
205
621146
1156
Gracias.
10:22
(Applause)
206
622326
3380
(Aplausos)
Acerca de este sitio web

Este sitio le presentará vídeos de YouTube útiles para aprender inglés. Verá lecciones de inglés impartidas por profesores de primera categoría de todo el mundo. Haz doble clic en los subtítulos en inglés que aparecen en cada página de vídeo para reproducir el vídeo desde allí. Los subtítulos se desplazan en sincronía con la reproducción del vídeo. Si tiene algún comentario o petición, póngase en contacto con nosotros mediante este formulario de contacto.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7