Los datos de audiencia ganan terreno, pero decide el criterio editorial

En un artículo para Laboratorio de Periodismo, se analiza cómo los datos de audiencia están adquiriendo un papel cada vez más relevante en las redacciones europeas y cómo los medios de información los utilizan para tomar decisiones sobre cobertura, distribución, recomendación de contenidos y estrategias de suscripción. El análisis también pone el foco en los límites de estas métricas y en la importancia de que su interpretación permanezca vinculada al criterio editorial.

Una recopilación de 21 casos reales de medios europeos documenta experiencias en las que el uso de datos ha permitido mejorar procesos y resultados, pero también otras en las que una lectura superficial de las cifras, una configuración deficiente de las métricas o la falta de supervisión editorial han llevado a conclusiones poco útiles.

Los casos forman parte de D2.4 Set of Written Case Studies, un documento del proyecto CARL (Content Analysis and Research Lab), elaborado por Ondrej Podstupka, Lucia Žitňanská, Magdalena Komínková, Mélissa Bounoua, Luis Hidalgo Pérez, Anni Rodriguez y Michał Kopiński. El trabajo reúne experiencias de medios con estructuras y modelos distintos, desde grupos regionales y medios locales hasta proyectos de pódcast y publicaciones con experiencia en suscripciones digitales. La conclusión que atraviesa los distintos casos es que las métricas pueden orientar las decisiones, pero requieren interpretación, objetivos editoriales definidos y mecanismos de control.

Uno de los ejemplos más claros es el de Karjalainen, en Finlandia. Durante el verano de 2025, el periódico registró un fuerte aumento de visitas que, en principio, podía explicarse por factores estacionales o por el interés generado alrededor de acontecimientos locales. Sin embargo, el análisis reveló otra causa. Google Discover llegó a concentrar el 40,2% de las visitas durante el periodo de crecimiento y siete de los ocho contenidos con mejor rendimiento correspondían a páginas de la tira cómica Fingerpori. El algoritmo había empezado a recomendar esas páginas de manera intensiva, aunque el propio medio no las estaba impulsando.

Ese incremento de tráfico tuvo poco impacto en términos de suscripciones. Los lectores que llegaban a las tiras cómicas no avanzaban hacia la categoría de potenciales suscriptores y solo entre el 1% y el 2% accedía desde esas páginas a la portada del medio. El caso evidencia cómo un crecimiento significativo de la audiencia puede esconder una contribución muy limitada a los objetivos periodísticos y comerciales de un medio de información. A partir de esta experiencia, se plantearon cambios en la distribución de publicidad y en las recomendaciones de contenidos de esas páginas para sacar mayor provecho de futuras oleadas de tráfico provenientes de plataformas.

El caso de El Periódico (Prensa Ibérica)

El análisis de El Periódico ofrece otra mirada sobre la diferencia entre volumen y valor de la audiencia. Mediante un algoritmo de agrupación, el medio segmentó a sus usuarios en ocho grupos de comportamiento, además de uno integrado por personas que solo habían visitado la web durante un día en los 30 anteriores. El grupo de lectores más fieles representaba aproximadamente el 2,5% de la audiencia, pero generaba cerca del 30% de las páginas vistas. En el otro extremo, los usuarios que acudían al medio un solo día representaban alrededor del 58% de los lectores y producían aproximadamente el 17% de las páginas vistas. Las tasas de conversión a suscripciones también mostraban diferencias importantes entre los distintos segmentos.

Prensa Ibérica trasladó esta lógica de segmentación a sus sistemas de recomendación de contenidos. Entre los usuarios recurrentes, las recomendaciones que mejor funcionaban eran piezas locales de alto valor que todavía no habían leído. Los visitantes ocasionales, en cambio, respondían mejor a historias virales o noticias con una fuerte circulación fuera del territorio habitual del medio. La incorporación de controles editoriales redujo el porcentaje de clics, pero permitió evitar recomendaciones sensibles, sensacionalistas o que no fueran coherentes con la identidad de las cabeceras. De esta manera, la optimización algorítmica queda supeditada a una decisión editorial sobre qué contenidos resulta conveniente promover y cuáles no.

Los datos necesitan procesos, formación y criterio periodístico

Los casos de Petit Press muestran las dificultades que pueden surgir cuando la recopilación de datos está correctamente diseñada desde el punto de vista técnico, pero no funciona de la misma manera en la práctica cotidiana. El diario SME incorporó a su sistema editorial tres dimensiones obligatorias para clasificar cada artículo, una de ellas relacionada con las necesidades de los usuarios. Dos meses después, más del 90% de los textos identificados como “columna habitual” en una de sus secciones estaban mal clasificados, pese a que periodistas y editores habían recibido formación y utilizaban la misma interfaz. Según el análisis, una parte importante del problema estaba relacionada con la falta de controles durante el proceso de edición y de una revisión sistemática por parte del equipo de analítica.

El mismo medio se encontró con dificultades al intentar incorporar una medida de calidad basada en el tiempo de lectura a sus pruebas A/B de titulares. SME.sk asignó inicialmente el 50% de la puntuación al porcentaje de clics y el otro 50% al tiempo de consumo, utilizando muestras superiores a 1.000 usuarios. Casi el 71% de las pruebas realizadas durante las primeras semanas no produjo un resultado concluyente y, al repetir un mismo experimento, un titular diferente podía aparecer como ganador. La elevada variabilidad del tiempo de lectura hacía posible que unas pocas decenas de usuarios con sesiones excepcionalmente largas alteraran el resultado general.

La experiencia de SME también pone sobre la mesa un desafío más elemental: lograr que los periodistas utilicen realmente los datos que reciben. El medio probó diferentes formas de presentar esta información, entre ellas indicadores integrados en el sistema de gestión de contenidos, informes mensuales y comentarios personalizados generados mediante modelos de lenguaje. Estos últimos aportaban algunas observaciones útiles, pero la falta de conocimiento suficiente sobre la redacción hacía que algunas recomendaciones no fueran compatibles con el estilo editorial o resultaran difíciles de aplicar. El documento sostiene que los datos deben incorporarse al flujo habitual de trabajo y acompañarse de una interpretación sencilla que ayude a entender por qué un contenido tuvo determinado desempeño. Contar con más métricas no garantiza mejores decisiones cuando la redacción no dispone de mecanismos para interpretarlas y debatirlas.

TuLodz.pl llega a una conclusión parecida a partir del seguimiento de tendencias. Sus redacciones combinan Google Analytics 4, Google Search Console, Looker y Marfeel para identificar patrones de audiencia y comprobar si una determinada señal se mantiene en varios contenidos antes de considerarla una tendencia. Los datos ayudan a anticipar temas y determinar qué coberturas pueden desarrollarse, pero los responsables del medio señalan que las sugerencias automatizadas, incluso aquellas que incorporan inteligencia artificial, suelen ser más genéricas que las propuestas de editores con experiencia. El caso analizado concluye que el criterio humano sigue ofreciendo mejores resultados cuando se busca originalidad y cuando es necesario transformar una señal estadística en una historia periodística.

Otros casos muestran que una estrategia basada en datos también puede traducirse en resultados concretos de audiencia y negocio cuando se vincula con decisiones editoriales específicas. El diario económico checo E15 recurrió al análisis de correspondencias y a la agrupación de usuarios para concentrar su cobertura digital en áreas como mercados, vivienda, criptomonedas, finanzas, tecnología y energía, mientras reducía aquellos formatos considerados menos relevantes para sus lectores. El documento atribuye a esta estrategia un crecimiento interanual del 19% en el tráfico medio, un aumento del 25% en la lectura de artículos y un incremento del 82% en el tiempo medio por visita. Los ingresos publicitarios digitales del tercer trimestre crecieron un 84% interanual.

La experimentación también se extiende a los modelos de suscripción en audio. Louie Media recurrió al acceso anticipado a determinadas miniseries como incentivo para su oferta de pago Louie+. Las campañas realizadas desde septiembre de 2025 generaron picos de nuevos suscriptores de entre tres y ocho veces por encima del nivel habitual y el número total de abonados aumentó un 55% durante cinco meses. En una campaña desarrollada entre el 16 y el 30 de marzo de 2026, el proyecto consiguió 278 nuevos suscriptores de pago, 498 pruebas gratuitas activas y una conversión del 55% de las pruebas gratuitas a suscripciones. En conjunto, los casos recopilados por CARL apuntan hacia modelos en los que los datos permiten detectar oportunidades, medir decisiones y corregir errores, mientras que la definición del producto y de la propuesta periodística sigue dependiendo de las redacciones.