Muros de pago algorítmicos: el futuro de la suscripciones a medios

Cada vez más medios de comunicación cobran por el acceso a sus contenidos. En todos los mercados del mundo. Y, mientras crece la oferta de contenidos de pago, se incrementa la competencia. Cada vez es más difícil captar la atención de los lectores y, sobre todo, convertirlos en suscriptores. Este caldo de cultivo ha provocado que medios como el Wall Street Journal, que ya fue pionero en la apuesta por el muro de pago, diseñen algoritmos para ofrecer la suscripción perfecta en el momento adecuado: ese en el que un lector, casi con toda seguridad, verá con buenos ojos pagar por lo que va a recibir a cambio. Se avecina una etapa de muros de pago dinámicos, adaptativos o algorítmicos. Incluso el nombre va a gusto del consumidor.

¿Qué es un muro de pago adaptativo?

Un muro de pago dinámico es aquel que, utilizando datos de los usuarios e inteligencia artificial (AI), ofrece un servicio de suscripción en el momento adecuado para un determinado usuario. Hasta ahora, la estrategia de marketing de los muros de pago era muy rudimentaria: impedían el acceso a cualquier contenido si no existía una suscripción (hard paywall), ofrecían algunos contenidos de forma gratuita y, los más exclusivos, bajo pago (modelo freemium) o brindaban la posibilidad de leer un determinado número de artículos cada mes hasta alcanzar el tope (metered model). Con este nuevo marketing algorítmico, los muros abandonan el hermetismo para abrazar una personalización que dependerá dos aspectos principales:

• El momento en el que aparece el muro de pago. El cobro por acceder a los contenidos se sustenta sobre el valor y la utilidad que el usuario percibe. Por eso, el mecanismo tradicional de los paywall podría crear rechazo en muchos suscriptores potenciales, dado que se les impide comprobar la calidad del producto con el tiempo suficiente si el paywall aparece demasiado pronto. Un muro de pago algorítmico aparecerá cuando el usuario ya ha desarrollado un hábito de consumo concreto y, además, lo hará tras leer una noticia de gran utilidad (o justo antes) para explotar el sentimiento de que el pago merece la pena.

• La oferta concreta para cada usuario. Gracias a la información sobre hábitos de consumo y otros datos, como el poder adquisitivo de un lector, el algoritmo tiene potencial para diseñar la oferta adecuada: mensual o anual, a una sección concreta, o el pago por recibir una newsletter de gran utilidad, por ejemplo.

Sin datos no hay paraíso

El proceso para crear un paywall se inicia, por tanto, con una estrategia adecuada para obtener información de los usuarios. Según explica el Nieman Lab, “ahora, los visitantes de WSJ.com que no estén suscritos reciben una puntuación de propensión al pago, basada en más de 60 señales”. Entre estas variables hay algunas centradas en el número de veces que ha leído el medio y otras dedicadas a conocer sus hábitos de consumo (sistema operativo o dispositivo, por ejemplo). La meta es conocer todo lo posible sobre cada lector, del mismo modo que Instagram o Facebook proporciona a sus usuarios aquellos contenidos con los que tiene más probabilidad de interactuar.

También es necesario recopilar datos respecto a los propios contenidos. De acuerdo con los investigadores Davoudi et al. (2018), en su artículo titulado Adaptive Paywall Mechanism for Digital News Media, el muro de pago no se puede colocar tras una noticia con un bajo coste de producción y una escasa utilidad, porque la posibilidad de suscripción no llegaría en un momento óptimo y se perdería efectividad en la oferta. Por tanto, uno de los retos reside en medir la utilidad de un contenido para cada suscriptor potencial.

Una vez se conoce al suscriptor potencial, la inteligencia artificial (AI) se encarga de extraer conclusiones sobre cada usuario y personalizar la oferta de forma automatizada. El futuro inmediato del periodismo está ligado a los algoritmos, ya sean propios o de plataformas ajenas.

Las ventajas están claras. ¿Y los inconvenientes?

Si el objetivo de una AI es aprovechar cualquier dato revelador para conseguir una suscripción, el engagement con el contenido es un factor clave. Y esa conexión, a veces, está reñida con la ética periodística. Daniel Muñoz, especialista en negocio de El Confidencial (y profesor del Máster en Innovación en Periodismo), apuesta por “un escenario en el que las posturas ideológicas de algunos medios se acentuarán”. “En los peores casos caerán en posiciones extremas y sectarismos que remuevan a un lector ansioso de leer una columna de opinión en el que se diga lo inútil que es este o aquel político”, vaticina.

Otro riesgo muy evidente es la escalada de gastos en tecnología. Los medios deben contratar más personal y dedicar recursos económicos a proyectos caros que pueden mermar las cuentas de resultados si no se afrontan con responsabilidad.

El futuro más cercano

Durante los próximos meses, lo más probable es que este tipo de iniciativas se desarrollen de forma limitada. Ya sea por el tipo de medios que se lo pueden permitir (las grandes cabeceras de alcance internacional) o en el desarrollo de soluciones que siguen la misma línea pero resultan menos ambiciosas, como el modelo predictivo para identificar los usuarios más predispuestos a suscribirse de Schibsted o, simplemente, la contratación de más desarrolladores para analizar datos en todo tipo de medios.