Alcanzar el primer lugar en un resultado de búsqueda de Google –modificando ligeramente la estructura y los contenidos de una página web- es la base de una industria multimillonaria conocida como optimización para motores de búsqueda. La explosión de esta industria se ha producido a lo largo de la última década debido a que empresas de todos los tamaños pueden ganar o perder una fortuna dependiendo de en qué lugar aparece colocada su página web. Es una técnica adoptada en masa por quienes se dedican a los timos por Internet, buscando engañar a los algoritmos de Google para que muestren sus páginas cuando alguien que está haciendo una búsqueda introduce un término común.

Ahora que cada vez más empresas tienen una página de Facebook, esto supone un nuevo reto para los departamentos de marketing encargados del mundo tecnológico. Muchas empresas han atraído a miles, incluso a millones de 'fans' a su página de Facebook, pero como esta red social –usando su propio y misterioso algoritmo- filtra y selecciona las entradas que la gente ve en su agregador de noticias, las empresas no llegan con sus actualizaciones a gran parte de sus seguidores de Facebook.

Esta situación podría ser la base para una nueva industria. “La optimización de los agregadores de noticias aún está dando sus primeros pasos. Yo compararía la situación con la que atravesaba la búsqueda en 2001”, afirma Tim Chae, fundador de PostRocket, una start-up que conecta con páginas de Facebook, analiza sus estadísticas y devuelve sugerencias para elaborar las entradas diarias a los dueños de dichas páginas. Este mes la empresa ha reunido 610.000 dólares (unos 480.000 euros) en capital para arrancar su negocio. La empresa de marketing en redes sociales Buddy Media, que se dedica en parte a estos temas, fue comprada por Salesforce hace poco por 699 millones de dólares (unos 553 millones de euros).

El filtro que clasifica las noticias en Facebook se llama EdgeRank. Ayuda a la red social a mantener a los usuarios al día sobre la actividad de sus amigos sin abrumarlos con todas y cada una de las entradas, 'me gusta' y comentarios que salen de su gráfico social.

No se sabe exactamente cuándo se puso en marcha EdgeRank, pero hubo un momento crucial en 2010 cuando la empresa proporcionó los primeros detalles públicos sobre cómo maneja la selección y suministro de noticias a los usuarios.

No existen demasiados detalles, pero lo que sí se sabe es que la fórmula de EdgeRank se basa en valorar la cercanía entre dos personas (o una persona y una marca), cómo de valiosa es una acción -compartir una foto es mejor que clicar en “me gusta”, por ejemplo- y cuándo tuvo lugar. Exactamente cómo se miden estos factores no se revela y, al igual que Google, Facebook modifica el algoritmo constantemente.

El algoritmo empieza a ser importante para los departamentos de marketing, que se enfrentan a la presión de justificar los presupuestos que se están gastando en Facebook. PageLever, una empresa de análisis de Facebook creada en 2010, calcula que una página de una marca media llega a menos del 8 por ciento de sus fans mediante las actualizaciones. Y esa cifra podría empeorar ahora que hay más gente subiendo contenido con sus teléfonos móviles y, por lo tanto, saturando los suministradores de noticias.

Zachary Welch, experto en 'teoría y estrategia de optimización de agregadores de noticias' en la agencia Brand Glue, afirma que la cifra más alta que ha visto de noticias de una marca que llegaran a sus fans es del 39 por ciento, pero la mayoría de las empresas no superan por mucho los veinte puntos porcentuales.

Chat Wittman dejó su trabajo haciendo marketing para medios sociales el año pasado para fundar EdgeRank Checker, una empresa que ofrece una puntuación de las páginas de Facebook basándose en cómo valora EdgeRank las entradas publicadas. “Este es el futuro del marketing en Facebook, comprender ese algoritmo. Me he dedicado a conocerlo y a ponerlo a prueba”, afirma.

Al igual que dominar la optimización de motores de búsqueda, entender cómo funciona EdgeRank es en parte ciencia y en parte sutilezas. Por ahora Wittman tiene 200.000 páginas apuntadas en su servicio. Afirma que algunos de sus clientes son empresas del ranking Fortune 500, como Walgreens. Wittman explica que está descifrando el algoritmo mediante ingeniería inversa analizando el input (entradas publicadas en las páginas) y el output (las estadísticas de Facebook sobre quién ve esas entradas). “He descubierto lo que estaba pasando dentro de esa caja negra”, afirma Wittman.

Aparte de las matemáticas, la mayoría está de acuerdo en que lo que importa es lo más evidente: publicar contenido que interese a la gente. Y, al igual que en la industria de la optimización de búsquedas, ya hay estafadores y malos actores intentando explotar el sistema, por ejemplo, probando a aumentar el peso de una página gracias a fans falsos. No existen sistemas de control y según Wittman se emiten y difunden muchas afirmaciones falsas o poco fundadas.

Facebook aún no se beneficia de gran parte de esta actividad. Con el tiempo, sin embargo, los negocios y puede que incluso las personas paguen a Facebook para asegurarse de que sus entradas estén en la parte superior de la lista. De hecho, Facebook, que busca aumentar sus ingresos por publicidad, introdujo hace poco la herramienta 'Reach Generator' para que las empresas puedan pagar para llegar a un mayor número de fans. También se dice que la red social está probando un sistema de "promociones pagadas" dirigido a personas normales.