What makes something go viral? | Dao Nguyen

295,332 views ・ 2018-01-08

TED


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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.
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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?
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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.
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(Applause)
206
622326
3380
(Aplausos)
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