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Errores en el contenido geolocalizado: métodos y causas

Fotografías, vídeos, presentaciones
Contenido según la posición geográfica. Foto: Ibane

El gremio de casinos de Nueva Jersey, el pasado diciembre, daba gracias al cielo porque su sistema de geolocalización de jugadores de póquer online sólo había fallado en un 12% de las ocasiones. Es decir, un 12% de sus jugadores que se encontraban en los límites legales del estado norteamericano habían sido expulsados automáticamente por la web. Sólo el 12%, porque los de Nueva Jersey se congratulaban de que el estado de Nevada, en abril de 2013, unos meses antes, reconocía haber expulsado por causas geográficas al 35% de los candidatos a echar unas manos a los naipes.

Más de un 10% es un margen de error que puede parecer intolerable cuando se trata de clientes dispuestos a pagar, como los jugadores de póquer. Pero puede no ser tan importante cuando se trata de otros tipos de contenido que se ofrecen en virtud de la posición del usuario.

Los problemas de la geolocalización pueden ser técnicos, financieros y, también e irresolubles, sociales.

Estrategia de contenidos a medida del contexto geográfico

El usuario no suele ser consciente de que se le ofrece contenido geosegmentado

Conocer con exactitud la ubicación geográfica de un usuario nos dice mucho de él. Podemos conocer el idioma mayoritario, el nivel de ingresos de la zona, el clima que hace, los recursos comunitarios y comerciales que tiene más próximos, incluso los niveles de riesgo personal o mortalidad del área. No será lo mismo ofrecer contendios a alguien que se conecta plácidamente desde un bucólico pueblecido de la campiña gala que a alguien que se conecte desde Damasco, en medio de la guerra civil siria.

Sabiendo estos y otros datos, se puede construir un contenido a medida del receptor:

  • Acceso restringido. Acceso discriminado a servicios, como el juego online del caso de Nueva Jersey restringido a sus fronteras estatales.
  • Redirección de sitios. Amazon detecta la codificación alfanumérica de los países usando la norma ISO 3166 y redirige a los posibles compradores a la tienda más próxima. No está motivado sólo por stocks, sino que obedece a costes de transporte y, especialmente, de impuestos locales.
  • Localización de servicios próximos. Medios de transporte, centros sanitarios, comercios, puntos de conexión.
  • Cambio de idioma automático. El sitio detecta el idioma asignado para el país o región y automáticamente la interfaz utiliza el más adecuado para el usuario tipo.
  • Jerarquización informativa local. Las noticias locales pasan a primer término en los medios de comunicación que detectan el origen de la conexión.
  • Información pública del área: climatología, niveles de contaminación existentes o previstos, alertas por alergias, previsiones de dificultades de tráfico, etcétera.
  • Información privada del área: precios inmobiliarios de venta o alquiler, disponibilidad comercial o zonas de paso ciudadano. Es una información que permite tomar decisiones comerciales sobre el terreno.
  • Estimación de costes de transporte desde un punto fijo al punto variable del usuario.
  • Adaptación a las tendencias de consumo por zonas. Por ejemplo, una agencia de viajes puede ofertar vacaciones en la costa a usuarios de interior, de montaña a gente de costa, o de esquí donde haya asociaciones o mayor número de federados en este deporte. O una librería puede mostrar en primer plano el libro de una celebridad local para quien se conecte desde la proximidad.
  • Juegos que combinan la información de Internet con la realidad física. Por ejemplo, yincanas publicitarias.
  • Ofertas de últimas localidades en salas de conciertos, teatros o cines en las proximidades.
  • Liquidación de stocks en los establecimientos más próximos de una cadena comercial.
  • Servicios personales. Localización del usuario para ofrecerle un servicio personal: peluquería, manicura, ayuda de cualquier tipo o entregarle, simplemente, una pizza.
  • Publicidad geosegmentada para establecimientos en su área de influencia.

La mayoría de estos servicios ya existen. Y una buena parte de los usuarios ni siquiera se enteran de que en su navegación están facilitando el lugar exacto en el que se encuentran.

O, mejor dicho, el lugar casi exacto en el que se ubican.

Tres métodos y un margen de error de hasta el 35%

La diferencia, que los programadores denominan geographic drift, puede proceder de los métodos tecnológicos para ubicar la conexión del usuario. Fundamentalmente se utilizan dos procedimientos, la API geográfica del lenguaje HTML5 y servicios externos de localización de direcciones IP, utilizando distintas fuentes:

  1. Datos GPS del dispositivo. Se usa en teléfonos móviles y tabletas con receptor GPS. La página web captura la latitud, la longitud, la altitud, la velocidad estimada de desplazamiento y el margen de error de estos datos. La precisión estimada es de 3 metros.
  2. Células de telefonía móvil. En teléfonos móviles y tabletas con conexión 3G en los que el usuario tenga apagado el GPS, si dispone de él. La página captura el resultado de triangular la posición de las antenas de telefonía más próximas. La precisión estimada es de 3 kilómetros.
  3. Bases de datos IP. El usuario se conecta desde una red terrestre (ADSL o cable). La página captura la dirección IP de la conexión y busca en las bases de datos la asignación a un proveedor. No tiene prácticamente precisión, aunque Maxmind, proveedor de bases de datos, asegura que un 98% de acierto, pero la media del sector supera el 35%, especialmente con direcciones IP dinámicas.

Más allá de la precisión de cada método, las causas del error pueden deberse a:

  • Reserva del usuario. La API de HTML5 obliga a pedir permiso al usuario para acceder a los datos del GPS del dispositivo. El porcentaje de usuarios que deniegan los datos es muy elevado. Los programadores, alterntivamente, utilizan la vía IP.
  • Desconexión del GPS. El usuario, para preservar la batería del dispositivo móvil, desconecta el GPS. Los datos que aporta son erróneos.
  • Desplazamiento. El usuario está desplazándose en el límite del área geosegmentada. Entra y sale constantemente del área, por lo que pierde los valores de la sesión de navegación. El contenido que se le sirve cambia de sentido, de idioma… se vuelve caótico.
  • Lentitud de cálculo. Se estima que una geolocalización mediante GPS o triangulación dura entre 1 y 20 segundos. En este plazo de tiempo el usuario ha navegado por la página web perdiendo los datos de la sesión. Es decir, recibe información que no está destinada a su contexto y ubicación.
  • Programas y sistemas antiguos. La API geográfica de HTML5 la soportan todos los productores de navegadores y sistemas operativos para dispositivos móviles. Con una excepción: Microsoft sólo dio soporte desde la versión 9 de Explorer y la 7.1 de Windows Phone. Quienes usen estos dispositivos producirán errores en su posición geográfica.
  • Bases de datos antiguas. Los proveedores de bases de datos de direcciones IP intentan mantener actualizados sus productos. Pero sólo lo hacen unos pocos. La mayoría no trabaja con todos los proveedores de conexión a Internet, o dispone de escasos datos sobre direcciones dinámicas. El margen de error puede ser enorme.
  • El usuario está en la frontera. El usuario de un producto restringido geográficamente puede estar en la línea de la frontera entre el acceso y el rechazo. Un margen de error de 3 metros puede ser suficiente para que esté pasando datos equivocados a la página web.
  • Poca inversión. El sitio web utiliza servicios de bases de datos IP baratos o gratuitos, que resultan anticuados o contienen una enorme cantidad de errores.
  • El usuario miente. Cuando todo falla, se puede pedir al usuario que indique dónde se encuentra realmente. Los publicistas han descubierto que existe un porcentaje enorme de usuarios que mienten.

El factor humano en el error geolocalizado

La plataforma publicitaria 140proof está estudiando los motivos de la mentira voluntaria del usuario respecto a su ubicación geográfica. El dato incierto en la ubicación, afecta a la publicidad, que se dirige a públicos no objetivos.

Según 140proof, las causas de la mentirijilla son sociales:

  • Efecto metropolitano. El usuario dice que se encuentra en la metrópolis, que progresivamente ha ido absorbiendo las poblaciones próximas y ya no hay diferencia entre una ciudad y otra. Un ciudadano de Sant Adrià del Besós podría decir que está en Barcelona sin ser demasiado consciente del error.
  • Efecto aspiracional. El usuario vive en el extrarradio, pero prefiere identificarse como residente en el centro. Puede vivir en Leganés y decir que vive en Madrid.
  • Efecto identitario. El usuario se relaciona con extranjeros cuyo conocimiento geográfico es más limitado y reducido a las grandes ciudades o lugares significativos. Puede vivir en Granollers y decir que vive en Barcelona, que será más fácilmente ubicable por sus allegados.

En todos los casos, el contenido que se servirá puede ser erróneo.

A estos efectos se suma la resistencia de los usuarios a identificar su ubicación. Mark S. Luckie, director de contenido periodístico de Twitter lamentaba hace unos meses el alto porcentaje de usuarios que no indican dónde se encuentran.

Tanto es así, que recomendaba a los periodistas no buscar información en tuits generados en la localidad de la noticia. Para Luckie es mejor combinar la búsqueda exacta de la ubicación del acontecimiento con otras herramientas de la red social para encontrar tuits generados cerca de la ciudad del acontecimiento o en un radio de algunos kilómetros alrededor de la misma.

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