sábado, 16 de julio de 2016

Como desaparecer de Internet

Hace unos días un amigo me preguntó si se podía hacer desaparecer algo de internet.
Concretamente era una noticia en un periódico con una mención personal a mi amigo.
Le expliqué que tenía dos opciones, intentar hacerlo desaparecer, u ocultarlo.


La primera de las opciones consiste en que tu nombre desaparezca de esa noticia.  Para ello deberíamos contactar con el responsable de la web en concreto y convencerlo para que modifique la publicación, eliminando nuestro nombre propio por otro tipo de mención.  Al desaparecer nuestro nombre del texto, los buscadores dejarían de asignar como resultados de búsqueda de nuestro nombre a esa web.

Después hay que informara a los buscadores de que esa página web ha modificado su contenido y que no deben indexarla por ciertos contenidos.  Google, nos lo explica en su página de soporte, podéis verlo en el siguiente link.


https://support.google.com/websearch/troubleshooter/3111061?hl=es



Bien, ¿y que pasa si no consigo convencer al propietario de la web para que realice dicha modificación? .  Podemos intentar desplazar esa noticia a una posición poco visible (más allá de la segunda página).  Un periódico es dificil de desbancar por la cantidad de contenido de calidad que genera.  Por ello, mi recomendación fué usar otros medios de comunicación para desbancar ese resultado.  Crear noticias que quieran publicar otros periódicos y solicitar que incluyan nuestro nombre igualmente.  Con esto conseguiríamos que los buscadores priorizaran en su resultado las noticias más relevantes y recientes, desplazando la antigua.

¿Alguna idea más para hacer desaparecer algo de Internet?


miércoles, 13 de julio de 2016

Comportamientos predictivos

¿Pueden las empresas clasificar a sus clientes y ser capaces de predecir un comportamiento analizando datos?  La respuesta es SI.

  Veamos como ejemplo la siguiente infografía datos de empresas que usan el Big Data para ser capaces de anticiparse a nuestros deseos.

Amazon, más de 89 millones de usuarios activos.  Analiza compras anteriores, temas que le gustan al usuario, compara con compras similares de otros usuarios con perfil similar al nuestro... y esto lo convierte en recomendaciones para futuras compras.

Netflix, 36,6 millones de subscriptores.  Usa diferentes indicadores para acabar ofreciendo una recomendación de nuestro gusto.

Twitter, más de 200 millones de usuarios activos. Usa las conexiones de los usuarios y las páginas que el usuario visita para generar nuevas recomendaciones.

Y así podríamos seguir con todas aquellas empresas en las que tras hacer uso de su servicio se nos ofrecen otros... y la mayoría acertados.





Infografía de PredictiveAnalyticsToday.
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