Este documento resume los resultados de una investigación sobre la publicidad en YouTube realizada entre junio de 2013 y mayo de 2014. El análisis de conversaciones de Twitter y búsquedas de Google muestra que la mayoría de los usuarios consideran los anuncios de YouTube como molestos e invasivos. Como consecuencia, comparten formas de eliminarlos, lo que amenaza el modelo de negocio de YouTube basado en la publicidad.
Trabajo herramientas informáticas trabajo pestel.pdf
#SkipAd - La Inteligencia Colectiva Amenaza el Modelo de Negocio de YouTube
1. Por Fabián Urrutia U.
#SkipAd l
Año 2013 / 2014
La Inteligencia Colectiva Amenaza
el Modelo de Negocio de YouTube
RESEARCH / DATA & ANALYTICS
2. #SkipAd l
@FabianUrrutia
Blog: www.fabianurrutia.com *Esta obra está bajo una Licencia
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Por Fabián Urrutia U. RESEARCH / DATA & ANALYTICS
3. Índice
I. INTRODUCCIÓN
II. OBJETIVOS
III. METODOLOGÍA
IV. ANÁLISIS GOOGLE SEARCH
V. ANÁLISIS CONVERSACIONAL
VI. MUESTREO INTENCIONAL
VII. ANÁLISIS GOOGLE TRENDS
VIII. CONCLUSIONES
IX. WEBGRAFÍA
4. Introducción
La popularidad de los vídeos online sigue creciendo cada vez más en internet
y cada año son más las personas que usan YouTube para consumir o
compartir contenidos multimedia. La influencia de las TIC, destacada
fuertemente por el surgimiento de las redes sociales y el aumento de
dispositivos móviles ha provocado fuertes cambios en el comportamiento y
la forma de pensar de la sociedad en sí trayendo consigo consumidores y
usuarios cada vez más inteligentes. Adicionalmente, las marcas están
reaccionando de muchas formas, realizando una serie de experimentos y
pruebas para comunicar y vender interesándose solo en estar ahí, donde
está su audiencia, destinando una inversión publicitaria cada vez mayor la
cual muchas veces es usada en tácticas de marketing de interrupción, como
la publicidad en vídeos de YouTube. En respuesta a esto, algunos estudios
realizados han demostrado que la mayoría de los usuarios no le presta
atención a los anuncios insertados en vídeos de YouTube debido a que no
son de su interés pero aún así, las metodologías tradicionales usadas no han
permitido una mayor visualización de la información por lo que siguen
quedando cosas por responder y en lo personal me sigo preguntando; ¿qué
está pasando realmente con los usuarios de este soporte?. ¿Qué tal si los
datos que ellos mismos generan pudieran hablar y respondieran al
respecto?.
¡Qué "Hablen" los Datos!
En consecuencia de esto, me propongo realizar una investigación digital
predictiva no tradicional para entender qué está pasando con los usuarios de
YouTube y los anuncios en sus vídeos, combinando el análisis cualitativo que
nos entrega la inteligencia de redes sociales (a través de conversaciones
orgánicas), con el análisis cuantitativo que nos entrega el buscador Google
en grandes volúmenes de datos (a través de búsquedas orgánicas),
detectando la dirección del mercado que refleja una amenaza para el
engagement buscado por anunciantes y sobre todo, el principal modelo de
negocio de YouTube basado en la obtención de ingresos a través de la
publicidad.
5. Metodología
Objetivos
• Entender de primera fuente, qué sucede con los usuarios y los anuncios
de YouTube referentes a la publicidad de interrupción.
• Predecir dirección de este tipo de avisos comerciales en vídeos de
YouTube.
• Detectar inputs o amenazas hacia anunciantes y YouTube como
empresa.
Investigación y análisis digital de datos a través de grupo de palabras clave,
“publicidad youtube” para extracción de patrones relevantes de las TIC
de la siguiente forma:
• Uso de keyword group en Google Search para realizar un análisis a la
página de resultados de búsqueda (SERP) en un período de 7 días
seguidos, tomando como muestra una captura de pantalla de un solo
día para registrar los hallazgos encontrados. Período de monitoreo, 3 al
9 de Junio del 2013 y del 13 al 19 de Junio del 2014.
• Uso de keyword group en Twitter Search para monitorear y seleccionar
todas las conversaciones referentes al tópico durante 7 días seguidos,
consiguiendo un muestreo intencional masivo (no probabilístico).
Período, 3 al 9 de Junio del 2013.
• Uso de keyword group en Google Trends para realizar análisis de
comportamiento desde enero 2004 hasta mayo del 2013 apoyado a su
vez con Google Search para profundizar en la visualización de insights.
Posteriormente, un nuevo análisis que actualiza la información a mayo
del 2014.
NOTA: Los hallazgos extraídos se basaron en datos de usuarios de habla
hispana, destacando como principales muestras los siguientes países:
Argentina, Uruguay, Colombia, España, México, Perú, Venezuela,
Ecuador y Chile.
7. Google Search, el “Kick Off” a la Investigación
Utilizando las palabras clave “publicidad” y “youtube” podemos observar que Google
Search predice incorporando las palabras “quitar”, “molesta” y “chrome” (apareciendo
este último debido al ser el navegador más usado por usuarios que desean eliminar la
publicidad de YouTube). También, la mayoría de los resultados registrados de la primera
página del buscador corresponden a soluciones para eliminar los avisos comerciales de la
red social. Luego, continuando con el análisis, nos damos cuenta que:
Análisis Google Search
Fuente: Google Search – Período: 3 al 9 de Junio del 2013
8. En las primeras
posiciones se registra
un vídeo que enseña
la eliminación de
avisos en el soporte
generado por un
usuario.
Luego, observamos
conversaciones
orgánicas de
usuarios en foros
que aluden a un
problema con los
anuncios de la red
social y para el cual
entregan solución.
Fuente: Google Search – Período: 3 al 9 de Junio del 2013
Más conversaciones
de usuarios en foros
sobre cómo eliminar
la publicidad en cual
se expone
nuevamente una
solución.
Ignoremos los dos primeros avisos,
ya que el primero es “pagado” y el
segundo es posicionado
“orgánicamente” por su dueño,
Google.
La mayoría de los resultados de la primera página de Google corresponden a
contenidos generados por los mismos usuarios.
Análisis Google Search
User
Generated
Content
(UGC)
9. Fuente: Google Search – Período: 13 al 19 de Junio del 2014
Análisis Google Search
User
Generated
Content
(UGC)
Casi un año después, el patrón se repite y nuevamente podemos ver en resultados de la
primera página de búsqueda de Google contenidos generados por los mismos usuarios.
10. Entonces según lo mostrado por Google, la
publicidad anunciada en YouTube es un
problema relevante para usuarios, pero…
?
¿Qué pensarán
estos al respecto?
??
?
¿Podría traer
consecuencias?
Quizás tú como
usuario podrías
intuir alguna
respuesta pero
los datos pueden
contar muchos
más detalles,
acercándonos
más a la realidad.
11. Netnografía Aplicada a Conversaciones
Orgánicas de Usuarios en Twitter
Análisis
Conversacional
12. Fuente: Twitter – Período: 3 al 9 de Junio del 2013
A través de un muestreo intencional de 667 conversaciones orgánicas extraídas de la red
social Twitter, se tomó menciones referentes a la publicidad anunciada en YouTube durante
un período que abarcó desde el 3 al 9 de Junio del 2013. Se utilizó el mismo keyword group
que en Google Trends y Search (“publicidad youtube”) logrando entender qué piensan
usuarios al respecto, por qué y cuáles son las consecuencias de este tipo de avisos
comerciales en el soporte. Casi el 100% de las conversaciones correspondieron a diferentes
personas.
Muestra:
667
Este gráfico Word Cloud fue generado a través de un software gratuito en base a 667 conversaciones
orgánicas de usuarios de Twitter eliminando las keywords “publicidad” y “youtube” para conseguir
una óptima visualización de insights.
Análisis Conversacional
13. Fuente: Twitter – Período: 3 al 9 de Junio del 2013
La mayoría de las
conversaciones registradas
corresponden a quejas,
ironías, insultos y críticas
negativas hacia anuncios
publicitarios del soporte.
Los anuncios
son percibidos
como molestos
e invasivos.
¿Qué se Habla
de la Publicidad de
YouTube
?
Análisis Conversacional
14. Fuente: Twitter – Período: 3 al 9 de Junio del 2013
El audio y/o vídeo incoherente de
anuncios publicitarios v/s vídeo
seleccionado por usuarios, es
interpretado como entropía debido a la
interrupción del momento de relajo o
diversión de estos. El patrón se
destaca en usuarios que utilizan el
soporte para escuchar música de
manera paralela a la acción realizada
y aún más, en los que usan listas de
reproducción o vídeos de larga duración
donde se interrumpe con frecuencia el
orden de su programación.
¿Porqué se Habla
de la Publicidad de
YouTube
?
Análisis Conversacional
15. Fuente: Twitter – Período: 3 al 9 de Junio del 2013
¿Cuáles son los efectos
de la Publicidad de
YouTube
?La publicidad anunciada en
YouTube genera una serie de
sentimientos negativos en
usuarios como odio, rabia y
rechazo después de haber visto
vídeo de determinada marca,
repercutiendo finalmente en
marcas y productos
anunciantes.
Análisis Conversacional
16. ¿Cuáles son los efectos
de la Publicidad de
YouTube
Fuente: Twitter – Período: 3 al 9 de Junio del 2013
Paralelamente, usuarios crean y
comparten frases, buscando
identificación social con pares,
generando tendencias de conversación
que reflejan molestia cotidiana, la cual
es viralizada a otros usuarios
aumentando cada vez más la
exposición a su solución; softwares o
incluso técnicas para bloquear la
publicidad. Este comportamiento no
solo queda en conversaciones, también
a través de esta inteligencia colectiva
repercute en foros y vídeos lo cual llega
al SERP de Google a través de UGC y
cuando otros usuarios buscan,
encuentran la solución como se observó
en el análisis a Google Search.
?
Análisis Conversacional
17. Registro de 667 Conversaciones en 7 Días
Muestreo
Intencional
18. 3 de Junio del 2013
Conversaciones Orgánicas
Muestreo Intencional
19. 3 de Junio del 2013
Conversaciones Orgánicas
Muestreo Intencional
20. 3 de Junio del 2013
Conversaciones Orgánicas
Muestreo Intencional
21. 3 de Junio del 2013
Conversaciones Orgánicas
72 Menciones
Registradas el Primer
Día de Monitoreo
Muestreo Intencional
22. 4 de Junio del 2013
Conversaciones Orgánicas
Muestreo Intencional
23. 4 de Junio del 2013
Conversaciones Orgánicas
Muestreo Intencional
24. 4 de Junio del 2013
Conversaciones Orgánicas
Muestreo Intencional
25. 4 de Junio del 2013
Conversaciones Orgánicas
70 Menciones
Registradas el Segundo
Día de Monitoreo
Muestreo Intencional
26. 5 de Junio del 2013
Conversaciones Orgánicas
Muestreo Intencional
27. 5 de Junio del 2013
Conversaciones Orgánicas
Muestreo Intencional
28. 5 de Junio del 2013
Conversaciones Orgánicas
Muestreo Intencional
29. 5 de Junio del 2013
Conversaciones Orgánicas
Muestreo Intencional
30. 5 de Junio del 2013
Conversaciones Orgánicas
94 Menciones
Registradas el Tercer
Día de Monitoreo
Muestreo Intencional
31. 6 de Junio del 2013
Conversaciones Orgánicas
Muestreo Intencional
32. 6 de Junio del 2013
Conversaciones Orgánicas
Muestreo Intencional
33. 6 de Junio del 2013
Conversaciones Orgánicas
Muestreo Intencional
34. 6 de Junio del 2013
Conversaciones Orgánicas
Muestreo Intencional
35. 6 de Junio del 2013
Conversaciones Orgánicas
Muestreo Intencional
36. 6 de Junio del 2013
Conversaciones Orgánicas
110 Menciones
Registradas el Cuarto
Día de Monitoreo
Muestreo Intencional
37. 7 de Junio del 2013
Conversaciones Orgánicas
Muestreo Intencional
38. 7 de Junio del 2013
Conversaciones Orgánicas
Muestreo Intencional
39. 7 de Junio del 2013
Conversaciones Orgánicas
Muestreo Intencional
40. 7 de Junio del 2013
Conversaciones Orgánicas
Muestreo Intencional
41. 7 de Junio del 2013
Conversaciones Orgánicas
Muestreo Intencional
42. 7 de Junio del 2013
Conversaciones Orgánicas
105 Menciones
Registradas el Quinto
Día de Monitoreo
Muestreo Intencional
43. 8 de Junio del 2013
Conversaciones Orgánicas
Muestreo Intencional
44. 8 de Junio del 2013
Conversaciones Orgánicas
Muestreo Intencional
45. 8 de Junio del 2013
Conversaciones Orgánicas
Muestreo Intencional
46. 8 de Junio del 2013
Conversaciones Orgánicas
Muestreo Intencional
47. 8 de Junio del 2013
Conversaciones Orgánicas
Muestreo Intencional
48. 8 de Junio del 2013
Conversaciones Orgánicas
114 Menciones
Registradas el Sexto
Día de Monitoreo
Muestreo Intencional
49. 9 de Junio del 2013
Conversaciones Orgánicas
Muestreo Intencional
50. 9 de Junio del 2013
Conversaciones Orgánicas
Muestreo Intencional
51. 9 de Junio del 2013
Conversaciones Orgánicas
Muestreo Intencional
52. 9 de Junio del 2013
Conversaciones Orgánicas
Muestreo Intencional
53. 9 de Junio del 2013
Conversaciones Orgánicas
Muestreo Intencional
54. 9 de Junio del 2013
Conversaciones Orgánicas
102 Menciones
Registradas el Séptimo
Día de Monitoreo
Muestreo Intencional
56. Fuente: Google Trends – Período: Enero 2004 a Mayo del 2013
Junio, 2007.
YouTube traduce su
interfaz a español.
Google Search nos dio la primera aproximación al inicio del estudio y ahora Trends a
través de un análisis a el mismo keyword group (“publicidad youtube”) nos muestra
estadísticamente que los términos relacionados “principales” y “en aumento”
corresponden en su mayoría a usuarios del soporte buscando formas de eliminar los
anuncios, agregando información geográfica donde destaca Argentina como el país de
habla hispana más interesado en eliminarlos de la red social.
Análisis Google Trends
La Mayoría de las Búsquedas de Anuncios de YouTube se Orientan
a su Eliminación por parte de Usuarios de Habla Hispana
Términos de Búsqueda:
“publicidad youtube”
Junio, 2007.
YouTube traduce su
interfaz a español.
( Google Search nos ayuda a entender que dos términos relacionados tanto en “Principales” como “En aumento”
también se orientan a búsquedas para eliminar la publicidad de YouTube. )
57. Términos de Búsqueda:
“publicidad youtube”
“quitar publicidad youtube”
En el siguiente gráfico de tendencia elaborado a través de Google Trends, se compara el comportamiento del
keyword group “publicidad youtube” VS “quitar publicidad youtube” y observamos como las búsquedas de
este último grupo de palabras intentan imitar la conducta ascendente del primero a través de un comportamiento
exponencial temporal.
Fuente: Google Trends – Período: Enero/2004 a Mayo/2013 y Enero/2004 a Mayo/2014
Análisis Google Trends
Octubre, 2006.
Las búsquedas reflejan interés
ascendente en anuncios de
YouTube, justo en el momento
en que Google adquiere la red
social como activo, iniciando su
rentabilización. Hasta fines del
2009 este interés era
completamente positivo.
Un año después, observamos como se registra un incremento mayor aún en búsquedas que se orientan a la
eliminación de anuncios de YouTube (“quitar publicidad youtube”) a través de un comportamiento
temporalmente exponencial que empieza a repetirse en serie, además ahora el software ya puede predecir el
comportamiento de las búsquedas referentes a las keywords “publicidad youtube” haciéndolo de manera
ascendente para el año 2015 el cual se observa en los valles de previsión y como las búsquedas “quitar publicidad
youtube” intentan imitar cada vez más la conducta del otro grupo de palabras clave, corroboramos mejor aún la
afirmación para los siguientes años. Cada vez más usuarios tendremos con intenciones de eliminar los anuncios
de YouTube a través de los años.
Cada vez más Usuarios Quieren Eliminar la Publicidad de YouTube
Términos de Búsqueda:
“publicidad youtube”
“quitar publicidad youtube”
Período: Enero 2004 a Mayo 2013
Período: Enero 2004 a Mayo 2014
Valles Actuales
Valles de Previsión
Comportamiento Exponencial
Temporal en Serie
59. Cada vez hay más usuarios que quieren eliminar la publicidad de interrupción de
YouTube y la inteligencia colectiva de estos amenaza el modelo de negocio del
soporte a través de contenidos generados por ellos mismos (UGC).
Los constantes impactos publicitarios de YouTube basados en marketing de interrupción, repercuten en
usuarios siendo percibidos como molestos e invasivos debido al audio y/o vídeo incoherente de estos que
interrumpen su experiencia generando entropía, destacándose el patrón principalmente en los que
utilizan el soporte para escuchar música de manera paralela a una acción realizada. También, la
mayoría de las veces estos avisos destacan poca afinidad con la temática del vídeo lo cual resta calidad e
interés para el usuario, trayendo como consecuencia una serie de sentimientos negativos en las personas
que usan la red social como odio, rabia y rechazo luego de haber visto aviso de determinada marca,
repercutiendo finalmente al engagement positivo buscado por anunciantes. Adicionalmente, estos
sentimientos se reflejan en quejas, ironías, insultos y críticas negativas, además de frases que crean las
mismas personas para compartir e identificarse, las que son alcanzadas por otras que sufren lo mismo
consiguiendo interacción y viralización del input, donde muchas veces estos mensajes estimulan posibles
respuestas de usuarios terceros, lo que aumenta cada vez más su exposición a la solución; técnicas o
softwares para bloquear la publicidad de interrupción, lo cual elimina los anuncios de vídeo In-Stream de
YouTube. También, todas estas conversaciones o mejor dicho pensamientos de usuarios, generan más
inteligencia colectiva aún la cual repercute en variadas posiciones de la primera página búsqueda de
Google a través de contenidos generados por ellos mismos (UGC) en cual enseñan cómo eliminar los
anuncios, destacando entre algunos tipos; vídeos o conversaciones en foros como Taringa, Kioskea y
Yahoo Respuestas en cual se puede observar la solución y cuando otros usuarios buscan consiguen
satisfacer esa necesidad. Por último, tras una mirada histórica a través de Google Trends, corroboramos
que la mayoría de las búsquedas actuales de usuarios de habla hispana referentes a los anuncios en
YouTube aluden a eliminarlos, advirtiéndonos a través de comportamientos ascendentes y temporalmente
exponenciales, que cada vez son más las personas que presentan el patrón, reflejando una amenaza
para este modelo de negocio fundamentado en la obtención de ingresos a través en anuncios publicitarios.
YouTube y sus
acciones basadas
en Marketing
de Interrupción
Sentimientos
Negativos en
Usuarios que
Repercuten en
Generan
UGC
Por prosumers
a través de Redes
Sociales, blogs,
foros, vídeos, etc
y estimulan la creación de
Repercutiendo
en el SERP de
buscadores
como Google
Problema
De Otros
Usuarios
Interesados
Entregando una solución alLo cual eliminaAnuncios de
Interrupción
de YouTube
(Uno de sus modelos
de negocio
fundamentado en
ingresos obtenidos a
través de la publicidad.)
Y la tendencia aumenta
cada vez más
Fases del patrón “Skip Ad”
Inteligencia Colectiva de
las Personas en Acción
Anunciantes
LOS SENTIMIENTOS NEGATIVOS SE DESTACAN PRINCIPALMENTE EN USUARIOS QUE
UTILIZAN EL SOPORTE DE MANERA PARALELA A UNA ACCIÓN REALIZADA.
67. Fuente: Google Trends – Período: Enero/2004 a Mayo/2014
Análisis Google Trends
En el siguiente gráfico geográfico elaborado a través de Google Trends, se registra el comportamiento de los
keyword groups “youtube adblocker”, “youtube adblock” y “adblock” observando como se repite el patrón en
otras partes del mundo.
#SkipAd en Otras Partes del Mundo
68. En el siguiente gráfico de tendencia elaborado a través de Google Trends, se compara el comportamiento de los
keyword groups “youtube ad”, “youtube adblocker” y “youtube adblock” y observamos como las búsquedas
de estos últimos dos grupos de palabras claves aumentan cada vez más, destacándose el último (color amarillo)
con un comportamiento que crece de manera exponencial a inicios del 2013, por lo que podemos decir que las
personas que no toleran los anuncios de interrupción de YouTube están aumentando rápidamente desde
el 2013.
Fuente: Google Trends – Período: Enero/2004 a Mayo/2014
Análisis Google Trends
Una Enfermedad Avanzada que Crece Aceleradamente
Período: Enero 2004 a Mayo 2014
Términos de Búsqueda:
“youtube ad”
“youtube ad blocker”
“youtube adblock”
“adblock”
Términos de Búsqueda:
“youtube ad”
“youtube ad blocker”
“youtube adblock”
Período: Enero 2004 a Mayo 2014
En este otro gráfico se incorpora la keyword “adblock” y se observa como supera en volumen al resto de otros
grupos de palabras clave reflejando el patrón mental de las personas mucho más potente e independiente de
YouTube. Las personas que no toleran los anuncios de interrupción en soportes digitales crece a nivel
general y esto aumenta aceleradamente en el mundo, destacando un comportamiento casi exponencial justo a
inicios del 2013.
69. Fuente: Twitter a través de Radian6 – Período: 1 de Marzo al 31 de Mayo del 2014
Análisis Conversacional
Pero eso no es todo…
#SkipAd en Conversaciones de Usuarios de Habla Inglesa
Puntas de Iceberg
La configuración usada refleja el comportamiento cíclico del patrón
corroborando como se mantiene “vivo” en las personas y los
mayores peaks reflejan su relevancia la cual nos muestra
identificación social masiva en un solo mensaje.
Con la ayuda del software Radian6 se tomó un muestreo
intencional de 9.667 conversaciones orgánicas extraídas
de la red social Twitter, pero esta vez en usuarios de habla
inglesa durante un período que abarcó desde el 1 de marzo
al 31 de mayo del 2014 a través de la configuración de
palabras claves “seconds”, “waiting” AND “youtube”
observando como el patrón se repite.
Millennials y Nativos Digitales
Los datos nos entregan una muestra de edades
de 140 personas en las que destacan de color
amarillo millennials y nativos digitales (54.9%).
70. Por Fabián Urrutia U.
#SkipAd l
Año 2013 / 2014
La Inteligencia Colectiva Amenaza
el Modelo de Negocio de YouTube
RESEARCH / DATA & ANALYTICS