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Alcance orgánico: Es el número total de usuarios únicos que han visto tu publicación por métodos de distribución gratuitos.

Ejemplo: Una empresa decide crear una página de Facebook   para publicar contenido relevante y atractivo para su audiencia. Al publicar actualizaciones regulares, compartir artículos interesantes, responder a comentarios y participar en conversaciones con seguidores, la empresa puede aumentar su alcance orgánico en Facebook, lo que significa que más personas verán su contenido sin la necesidad de pagar por publicidad (OpenIA,2023).

Alcance potencial: Una métrica que mide cuántas personas potencialmente han visto una publicación.

Ejemplo: una red social, si una publicación tiene una audiencia de 1,000 seguidores y se comparte públicamente, el alcance potencial sería de 1,000 personas, Sin embargo, es importante tener en cuenta que no todas las personas alcanzadas interactuarán o verán la publicación. (De La Ossa, s. f.)

Alcance viral: Cuando logramos que nuestro contenido sea visualizado de manera natural con un gran alcance.

Ejemplo: Un ejemplo de alcance viral en marketing digital es la campaña "Share a Coke" de Coca-Cola. En esta campaña, Coca-Cola reemplazó su logotipo en las botellas de refresco con nombres comunes y apellidos, animando a los consumidores a compartir una Coca-Cola con amigos y familiares cuyos nombres aparecían en las botellas. La campaña se volvió viral rápidamente, ya que las personas estaban emocionadas de encontrar y compartir botellas con los nombres de sus seres queridos en las redes sociales. Esto generó un enorme alcance orgánico para Coca-Cola, ya que las personas compartían fotos y mensajes sobre la campaña en sus perfiles de redes sociales, aumentando la visibilidad y el reconocimiento de la marca de manera significativa (OpenIA,2023), (Bowersmith & Bowersmith, 2023), (Schwab, 2023).

Alertas: herramienta de seguimiento que notifica al usuario la publicación de un contenido sobre la palabra clave que está monitorizando. Los servicios que las ofrecen suelen ser buscadores que alertan de un contenido Indexado en su sistema.

Ejemplo: El uso de correos electrónicos automatizados para enviar alertas sobre ventas flash o descuentos especiales a los suscriptores de una lista de correo electrónico (OpenIA,2023).

Algoritmos: Es un conjunto de reglas bien definidas, ordenadas y finitas que permiten llevar a cabo una actividad mediante pasos sucesivos.

Ejemplo: Las plataformas de Streaming utilizan los algoritmos para sugerir contenido nuevo con base a los productos que los usuarios ya vieron, es decir toman los datos para hacer predicciones de contenido que les puedan interesar y así sigan consumiendo (OpenIA,2023), (Suite, 2021), (Algoritmos Digitales: Qué Son, Tipos y Ejemplos, 2022).

Algoritmo de búsqueda: Un proceso automatizado que ayuda a localizar información para responder a la consulta de un usuario.

Ejemplo: Cuando un usuario realiza una búsqueda en un motor como Google, el algoritmo de búsqueda examina millones de páginas web y evalúa cuáles son las más pertinentes y útiles para la consulta específica del usuario. Luego, presenta una lista de resultados ordenados (De La Ossa, s. f.)

Algoritmo de redes sociales: Una forma de ordenar las publicaciones en el feed de un usuario basado en la relevancia en lugar del orden en el que fueron publicadas.

Ejemplo: Imagina que sigues a varias páginas y perfiles en una plataforma de redes sociales. Si el algoritmo de esa plataforma está funcionando, verías primero las publicaciones que están más alineadas con tus intereses y con las que tienes más probabilidades de interactuar, en lugar de simplemente ver las publicaciones en el orden en que se publicaron. Esto ayuda a los usuarios a tener una experiencia más personalizada y relevante en la plataforma. (De La Ossa, s. f.)

A-list Blogger: Son la élite de los blogs, con un montón de entradas a diario y millones de enlaces a sus blogs.

Ejemplo: Una empresa de moda podría asociarse con un Blogger de moda muy influyente para que este Blogger escriba una reseña, publique fotos o videos usando los productos de la marca, o haga diferentes actividades para promocionarla (OpenIA,2023).

Análisis de DAFO: Auditoría que identifica las fortalezas, debilidades, oportunidades y amenazas de una empresa.

Ejemplo: Supongamos que una empresa de tecnología está realizando un Análisis FODA para evaluar su posición en el mercado. Al realizar este análisis, podrían identificar sus fortalezas, como tener un equipo altamente calificado y tecnología de vanguardia. También podrían reconocer sus debilidades, como una falta de diversificación de productos o una presencia limitada en ciertos mercados. Al examinar las oportunidades, podrían notar un aumento en la demanda de ciertas tecnologías o la posibilidad de expandirse a nuevos mercados. Finalmente, al evaluar las amenazas, podrían considerar la competencia intensa en el mercado o posibles cambios en las regulaciones gubernamentales que podrían afectar su negocio. Este análisis les proporcionaría una visión completa de su situación actual y les ayudaría a desarrollar estrategias para capitalizar sus fortalezas, abordar sus debilidades, aprovechar las oportunidades y mitigar las amenazas. (De La Ossa, s. f.)

Análisis de datos: Examinar los datos para extraer conclusiones, realizar predicciones y tomar decisiones informadas.

Ejemplo: Una empresa de comercio electrónico realiza un análisis de datos para entender el comportamiento de sus clientes. Mediante el examen de las compras anteriores, el tiempo que los clientes pasan en el sitio web y las tasas de conversión, pueden identificar segmentos de clientes más propensos a comprar y ajustar sus estrategias de marketing en consecuencia. El análisis de datos también puede ayudarles a predecir las tendencias de compra y mejorar la experiencia del cliente en su sitio web. (De La Ossa, s. f.)

Análisis de formulario: Es una técnica de analítica web que nos permite saber y estudiar los abandonos que se producen durante el proceso de rellenar un formulario y qué campos están siendo problemáticos para el usuario.

Ejemplo: supongamos que una empresa ofrece un libro electrónico gratuito a cambio de que los visitantes completen un formulario de registro con su nombre, dirección de correo electrónico y otra información relevante. El análisis de estos formularios puede proporcionar valiosos conocimientos sobre quiénes son los usuarios que están interesados en el contenido ofrecido, cuáles son sus intereses específicos, qué tipo de información están dispuestos a proporcionar y en qué etapa del embudo de ventas se encuentran (OpenIA,2023).

Análisis de redes sociales: El proceso de recopilar datos de plataformas de redes sociales y analizar esos datos para tomar decisiones empresariales.

Ejemplo: Supongamos que una empresa de moda está utilizando Instagram y Facebook para promocionar sus productos. Utilizando herramientas de análisis de redes sociales, pueden rastrear métricas como el número de clics en enlaces de productos, la tasa de interacción en las publicaciones y la demografía de los seguidores. Si descubren que ciertos tipos de contenido o campañas tienen un rendimiento especialmente alto, pueden optar por invertir más recursos en esas áreas y ajustar su estrategia en consecuencia. (De La Ossa, s. f.)

Análisis en tiempo real: Monitorea datos inmediatos para obtener información y responder a eventos de manera más rápida.

Ejemplo: En el comercio electrónico, los análisis en tiempo real pueden utilizarse para monitorear las tendencias de compra de los clientes en el sitio web en tiempo real. Esto permite a los minoristas ajustar sus estrategias de marketing o promociones sobre la marcha para aprovechar las tendencias emergentes. (De La Ossa, s. f.).

Análisis predictivo: Utiliza datos históricos para predecir lo que podría suceder.

Ejemplo: En marketing, el análisis predictivo puede utilizarse para predecir el comportamiento futuro de los clientes, como qué productos podrían comprar o cuándo podrían realizar una compra. También se aplica en áreas como la gestión de inventarios, la planificación financiera y la toma de decisiones estratégicas en diversos sectores. (De La Ossa, s. f.)

Analítica de datos: Monitorear y evaluar datos para obtener conocimientos accionables.

Ejemplo: Una empresa de redes sociales realiza análisis de datos para comprender mejor el comportamiento de sus usuarios. Examinan las métricas de participación, la demografía de los usuarios y los patrones de uso para identificar qué tipo de contenido es más popular y cuándo es más probable que los usuarios estén activos. Con estos conocimientos, pueden ajustar su estrategia de contenido y tiempo de publicación para maximizar la participación y el alcance. (De La Ossa, s. f.)

Analítica de productos: Monitorear y evaluar datos para obtener información sobre cómo los usuarios interactúan con un producto o servicio. La "analítica de productos” es el proceso de recopilar, analizar y evaluar datos relacionados con la interacción de los usuarios con un producto o servicio. Esto incluye el seguimiento de métricas y comportamientos clave para comprender cómo los usuarios utilizan y se relacionan con el producto.

Ejemplo: En el caso de una aplicación móvil, la analítica de productos podría rastrear métricas como la tasa de retención de usuarios, el tiempo promedio que pasan en la aplicación, las características más utilizadas y la frecuencia de interacción. Estos datos pueden proporcionar información valiosa sobre qué aspectos de la aplicación son más atractivos para los usuarios y qué áreas podrían necesitar mejoras. (De La Ossa, s. f.)

Analítica web: disciplina que mide y analiza los datos recogidos en una página web en base al comportamiento de los usuarios en esa página. Permite saber, por ejemplo, el número de visitantes, el tiempo que han pasado en el sitio o las páginas más vistas. La herramienta más conocida es Google Analytics.

Ejemplo: El uso de herramientas como Google analytics sirve para astrear el tráfico y el comportamiento de los usuarios en un sitio web. Con Google Analytics, los profesionales del marketing pueden obtener información detallada sobre métricas clave, como el número de visitantes, el tiempo promedio de permanencia en el sitio, las páginas más visitadas, las fuentes de tráfico, las conversiones y más (BcomeDigital, 2024), (OpenIA,2023).

Anchor text: Es el texto visible en un enlace o hipervínculo que aporta información sobre el contenido al que queremos dirigir al usuario y a los motores de búsqueda.

Ejemplo: Supongamos que tienes un blog de cocina y has escrito una publicación sobre recetas saludables para el desayuno. Dentro de tu artículo, quieres incluir un enlace a un artículo de tu sitio web que detalla los beneficios para la salud de los ingredientes utilizados en esas recetas (OpenAI,2023).

Referencias:

CMS en Marketing Digital (ChatGPT de OpenAI[Modelo de lenguaje GPT-3]

Schwab, P. (2023, 6 noviembre). ¡7 ejemplos de marketing viral que recorren Internet! Market Research Consulting. https://www.intotheminds.com/blog/es/marketing-viral-ejemplos/

Bowersmith, H., & Bowersmith, H. (2023b, agosto 22). Marketing viral ejemplos: Cómo las grandes marcas conquistan la red. Emprenderalia. https://www.emprenderalia.com/marketing-viral-ejemplos/

Suite, D. (2021, 6 abril). ¿Qué es el algoritmo en marketing digital? | DAASSuite.com. Ideas Disruptivas. https://daassuite.com/blog/algoritmos-que-son-como-usarlos-en-marketing-digital/

Algoritmos digitales: qué son, tipos y ejemplos. (2022, 8 agosto). Inesdi. https://www.inesdi.com/blog/algoritmos-y-marketing-digital/

Shanker, A. (2023, 23 mayo). 10+ Best Tech Websites 2024- Inspired B2B & B2C Brands. DigiExe. https://digiexe.com/es/blog/best-tech-websites/

BcomeDigital. (2024, 4 enero). Qué es la analítica web y Google Analytics | BcomeDigital. BcomeDigital. https://bcomedigital.com/analitica-digital/que-es-analitica-web/#:~:text=Para%20qu%C3%A9%20sirve%20la%20anal%C3%ADtica%20y%20Google%20Analytics,web.%20. . .%203%20Integraci%C3%B3n%3A%20. . .%204%20Usabilidad%3A%20