Qué es la viralidad y cómo diseñar contenido viral
Qué es la viralidad, qué dicen Berger (STEPPS) y Watts sobre por qué algo se comparte y qué puedes prometer cuando te piden una pieza viral.
La viralidad es la capacidad de un contenido para difundirse muy deprisa porque las personas que lo ven lo comparten con otras, de modo que el alcance crece mucho más allá del público inicial. Un contenido viral es el que lo consigue: no lo empuja sobre todo la inversión publicitaria ni el tamaño de la cuenta, sino la cadena de gente que lo reenvía.
La definición es sencilla. Lo difícil llega cuando te piden «algo que se haga viral»: lo escribe un cliente en el brief, lo suelta el director de marketing en la reunión de lanzamiento o te lo exiges tú con tu propio canal. Saber qué está demostrado sobre por qué se comparte un contenido, y qué no, es lo que permite aceptar ese encargo sin prometer lo que nadie puede garantizar.
Lo que se sabe sobre por qué se comparte algo
Malcolm Gladwell popularizó la idea de que las modas se pueden provocar con The Tipping Point (2000). Según su «ley de los pocos», las ideas se propagan sobre todo gracias a tres tipos de personas: conectores, con redes de contactos muy amplias; mavens, que acumulan conocimiento y les gusta compartirlo; y vendedores, capaces de convencer. Durante una década, encontrar a esas personas fue la receta del marketing viral.
La investigación posterior se centró más en el contenido que en los mensajeros. Jonah Berger y Katherine Milkman, de la Wharton School, analizaron casi 7.000 artículos de The New York Times para ver cuáles entraban en la lista de los más enviados por correo. En su estudio, publicado en 2012 en el Journal of Marketing Research, el contenido positivo se compartía más que el negativo, pero el factor decisivo era la intensidad: las emociones de alta activación, como el asombro, la ira o la ansiedad, aumentaban la difusión, y la tristeza la reducía.
Berger ordenó esos hallazgos en Contagious: Why Things Catch On (2013), con un marco de seis principios conocido como STEPPS. Funciona bien como lista de revisión antes de publicar:
| Principio | Qué significa | Pregunta para revisar una pieza |
|---|---|---|
| Social currency | Compartirlo hace quedar bien | ¿Quien lo comparte parece más listo, gracioso o informado? |
| Triggers | Algo cotidiano lo recuerda | ¿Hay una situación diaria que haga pensar en ello? |
| Emotion | Provoca una emoción intensa | ¿Asombra, enfada o inquieta, o solo resulta agradable? |
| Public | Se ve cuando otros lo usan | ¿Participar deja una huella visible? |
| Practical value | Es útil para quien lo recibe | ¿Le ahorra tiempo, dinero o un error a alguien? |
| Stories | Va dentro de una historia | ¿Se puede contar sin enseñar la pieza? |
El ALS Ice Bucket Challenge de 2014 cumple casi todos los puntos: echarse un cubo de agua helada era visible, divertido de ver y obligaba a nominar a otras personas, que tenían un motivo público para participar. Facebook contabilizó más de 17 millones de vídeos del reto compartidos en su plataforma entre junio y septiembre de ese año, y la ALS Association recaudó unos 115 millones de dólares en el periodo de máxima difusión.
El azar pesa más de lo que parece
La crítica más sólida a la idea de que la viralidad se puede diseñar viene de Duncan Watts, sociólogo computacional y profesor en la Universidad de Pensilvania, antes en Yahoo Research y Microsoft Research.
El experimento MusicLab. En 2006, Matthew Salganik, Peter Dodds y Watts publicaron en Science un experimento con 14.341 participantes que escuchaban y descargaban canciones desconocidas. Los dividieron en varios «mundos» paralelos con las mismas canciones; en algunos se veía cuántas veces las habían descargado otros. Donde había influencia social, los éxitos de cada mundo fueron distintos y más desiguales. La calidad influía, pero solo en parte: las mejores canciones rara vez fracasaban del todo y las peores rara vez triunfaban, y entre medias casi cualquier resultado era posible.
La mayoría de las difusiones mueren en el primer paso. Sharad Goel, Watts y Daniel Goldstein estudiaron en 2012 cómo se propagaban contenidos en siete servicios en línea. La gran mayoría de las cascadas eran pequeñas y terminaban a un paso de la persona que las inició. Las difusiones largas, de amigo en amigo, eran rarísimas.
Las explicaciones llegan después. En Everything Is Obvious: Once You Know the Answer (2011), Watts sostiene que, cuando algo triunfa, siempre encontramos motivos que lo explican, pero esos mismos motivos están en cientos de piezas que no llegaron a ninguna parte. La explicación funciona hacia atrás y no sirve para predecir.
Las dos posturas son compatibles si se separan dos objetivos. Hay características que hacen que una pieza se comparta más de media, y STEPPS recoge muchas. Pero el salto de «se comparte bastante» a «la ve medio país» depende sobre todo de cosas que no controlas: quién la ve primero, qué otra noticia compite ese día, cómo reacciona el algoritmo en las primeras horas.
Qué cambió el feed algorítmico
En las redes basadas en seguidores, como Facebook, Instagram o Twitter en su primera etapa, el alcance inicial dependía del tamaño de la cuenta. Una cuenta nueva publicaba en el vacío.
El feed «Para ti» de TikTok reparte el contenido según cómo reaccionan quienes lo ven, no solo según a quién sigues. Instagram Reels y YouTube Shorts adoptaron la misma lógica. Esto tiene dos consecuencias prácticas. Una cuenta pequeña puede llegar a millones de personas con un solo vídeo, y una cuenta grande puede publicar algo que casi nadie ve. Y el primer filtro ya no es convencer a alguien para que comparta, sino que los primeros espectadores no pasen de largo: si no retiene en los primeros segundos, la emoción mejor diseñada no llega a nadie. Los patrones concretos de esos primeros segundos están en puntos comunes en vídeos virales.
Cómo trabajar cuando te piden algo viral
Cambia el objetivo. No te comprometas con «viral»; comprométete con que una parte de las piezas se comparta más que la media de la cuenta. Es medible: compartidos, guardados y reenvíos por cada mil visualizaciones, comparados con las últimas 20 publicaciones. Lo que se puede medir de forma fiable lo explica qué es el engagement.
Produce más intentos. Si una parte del resultado es azar, cada pieza es un boleto. Diez vídeos correctos dan más oportunidades que uno muy producido. Las marcas que de vez en cuando «se hacen virales» suelen llevar meses publicando con constancia.
Revisa cada pieza con STEPPS antes de publicarla. No garantiza nada, pero descarta piezas sin emoción, sin utilidad y sin motivo para compartirlas.
No copies el último éxito. Repetir el formato de un viral reciente sin entender qué lo hizo funcionar suele producir una copia que llega tarde. La novedad formaba parte del éxito.
No fuerces la emoción. La indignación fabricada o la polémica barata dan un pico de alcance y un problema de reputación después.
Ten un plan para cuando funcione. Algunas marcas se hacen virales y no están preparadas: la web se cae, el producto se agota, nadie responde en comentarios y la segunda pieza tarda tres semanas. Antes de publicar un experimento, decide quién vigila las métricas, qué cifra activa una respuesta y qué material está listo: versiones, logos, fotos de producto, respuestas tipo y cortes alternativos. Si la pieza despega, tendrás horas, no semanas, para aprovecharla.
Preguntas frecuentes
¿Qué significa que algo sea viral?
Que algo es viral significa que se difunde muy deprisa porque quienes lo ven lo reenvían a otras personas, hasta que su alcance supera con mucho al público que lo recibió primero. El término viene de la comparación con un virus: cada persona que lo comparte funciona como un nuevo punto de contagio.
¿Cuántas visualizaciones necesita un vídeo para ser viral?
No hay una cifra oficial. Ninguna plataforma fija un umbral a partir del cual un vídeo cuente como viral, y un millón de visualizaciones no significa lo mismo en una cuenta con diez millones de seguidores que en una con quinientos. Tiene más sentido comparar compartidos y alcance con la media de la propia cuenta.
¿Se puede hacer viral un contenido a propósito?
No se puede garantizar. Se pueden mejorar las probabilidades con piezas que despierten emociones intensas, sean útiles o hagan quedar bien a quien las comparte, pero el experimento MusicLab de Salganik, Dodds y Watts mostró que canciones idénticas obtenían resultados muy distintos según quién reaccionaba primero.
¿Qué diferencia hay entre viralidad y engagement?
El engagement mide cuánto interactúa con una pieza el público que ya la ve: me gusta, comentarios, guardados. La viralidad mide si esa interacción la lleva a gente nueva, sobre todo a través de compartidos y reenvíos. Una publicación puede tener mucho engagement entre los seguidores y no salir nunca de la cuenta.