19 julio 2016

Apuesta de Amazon: algoritmo + comunidades de lectores + factor humano

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Close up of old English dictionary page with word recommend, vía Shutterstock

En los comienzos de Amazon una de sus virtudes más aplaudidas era su algoritmo de recomendación de libros.

Poco después, con la llegada de nuevas plataformas y otras tecnologías, descubríamos que su metodología de recomendación no era la más acertada.

Pero con ello, Amazon no se ha dado por vencido y ha seguido invirtiendo tanto en la mejora de su algoritmo como en otros métodos que faciliten a los usuarios encontrar nuevas lecturas.

Así, con la adquisición de una de las comunidades online de lectores con más usuarios, Goodreads, se adentró en el mundo de las prescripciones del boca a boca digital. Con ello consigue ese toque personalización y contacto entre lectores que le falta a su algoritmo habitual.

Pero como sabemos que hay lectores que todavía buscan voces con autoridad –más allá de las de amigos o conocidos con gustos similares-, Amazon también ha contemplado la posibilidad de recomendar libros haciendo uso directamente del factor humano.

Quizá sea este el campo menos conocido de Amazon al respecto. Con Amazon Book Review un grupo de editores y especialistas en diferentes temáticas y género seleccionan lo mejor para recomendar a los lectores.

Obviamente no ha inventado nada, puesto que funciona como cualquier suplemento literario. Lo llamativo es que una plataforma que en muchos aspectos ha sido pionera en el ámbito tecnológico haya recurrido a un sistema tan clásico, donde se evidencia que la labor de selección minuciosa sigue siendo fundamental en un mundo repleto de ofertas de todo tipo.

Lo novedoso en el caso de este suplemento literario es que las personas que contribuyen a hacer las recomendaciones no buscan tanto reseñar libros de autores conocidos, sino descubrir del inmenso catálogo de Amazon nuevas voces o autores que consideran merecen una mayor atención, incluyendo libros de autoedición.

Con ello, Amazon consigue procesos complementarios para el descubrimiento de nuevas lecturas. Así nadie puede alertarse de que sean sólo robots los que nos quieran aconsejar qué leer al día siguiente.

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