Si ingresa el nombre de un producto en Google seguido de «reddit», el motor de búsqueda ofrece opiniones humanas en lugar de páginas de afiliados. La razón es que los usuarios de Reddit comparten sus puntos de vista sin ningún incentivo de venta que los impulse. Sin embargo, surge la pregunta: ¿qué sucede cuando una marca decide que quiere acceso a esas mismas opiniones?
Un scraper de Reddit ha revelado un grupo de cuentas que impulsan las menciones de las marcas en los hilos de compra, con un pequeño número de usuarios que representan una proporción desproporcionada de las publicaciones. La evidencia apunta a que estos publicadores están actuando como tahúres pagados en lugar de fanáticos casuales.
El Hack de Reddit y Por Qué Funciona
El ensayo de Dmitri Brereton sobre la búsqueda de Google señaló la misma práctica, que se remonta a 2022, cuando Mike Riggs escribió al respecto en Reason. Observó que una consulta que termina con «reddit» produce respuestas humanas en lugar de páginas de afiliados. La apuesta en el corazón del hábito es que alguien que publica en r/chefknives no tiene motivos para engañarle sobre un cuchillo.
La apuesta tiene una debilidad clara: si Reddit es donde la gente va para obtener consejos gratuitos, entonces Reddit también es donde las marcas esperarían colocar consejos pagados. El investigador se preguntó si los subforos de cuchillos que sigue y para los que utiliza el scraper de New Knife Day muestran alguna señal de esto. No buscaba una sospecha sobre un solo comentario sospechoso, sino algo que pudiera medir y que otra persona pudiera verificar nuevamente.
GLiNER y el Problema del Corpus
Un modelo de entidades nombradas conocido como GLiNER fue ajustado por el investigador para extraer marcas, modelos y aceros de los comentarios sobre cuchillos. Extrae Mazaki como una marca, Fibrox como un modelo y blanco #2 como un acero, según “cuchillo Mazaki en blanco #2, mucho mejor que mi viejo Fibrox”. El modelo luego recorre cada comentario recopilado por el scraper de New Knife Day de seis subforos: r/knives, r/knifeclub, r/chefknives, r/japaneseknives, r/FixedBladeEdc y r/KnifeSteels.
Él ya sabe quién escribió cada comentario, qué marcas nombra cada uno y si el hilo en el que se encuentra es alguien preguntando qué comprar. Entonces se puede formular una pregunta más estrecha: en los hilos donde una recomendación cambia una compra, ¿quién está haciendo la recomendación?
Lo Que Deja Tras de Sí la Publicación Pagada
Nadie publica sus cuentas trucha, así que el investigador tuvo que decidir de antemano qué publicaciones pagadas dejarían atrás. El mercado para ello no está oculto. REDCmts vende un comentario de Reddit por $9.99 y 100 por $699.99, desde lo que llama «cuentas reales y envejecidas», y muestra una galería de menciones de marca que dice haber entregado. Soar dice que sus cuentas son «envejecidas y manualmente calentadas» durante semanas antes de una sola mención de marca. Bazzly anuncia respuestas automatizadas a cada publicación que parece que alguien está comprando.
Si tratamos esas páginas de ventas como la descripción propia del producto, entonces una campaña paga para una sola marca, ejecutada a través de un pequeño conjunto de cuentas preparadas, parecería tal como es.
- Un pequeño rastro de cuentas que escriben una proporción desproporcionada de las menciones de la marca en hilos de «qué debería comprar».
- Esas cuentas nombran una marca casi cada vez que nombran cualquier marca.
- Cuentas delgadas: pocos comentarios, bajas puntuaciones, sin un estatus real en el subreddit.
- Cuentas jóvenes, o cuentas con historiales que están ocultos o borrados.
- Cuentas que publican principalmente en subreddits de cuchillos, ya que son los comentarios de cuchillos los que se están pagando.
- Enlaces a una tienda o a una página de afiliados.
Cada uno de esos coincide con el tipo de publicación que haría un fan dedicado, o el empleado del fabricante publicando en su propio tiempo, o los habituales de un subreddit de una marca entrando en un hilo de compra, haría en su propio tiempo. Datos de Reddit público muestran que las recomendaciones se agrupan, aunque no ofrece ninguna explicación de por qué lo hacen.
El Refresco que Cambió la Respuesta
Cada nueva publicación y sus comentarios se almacenan poco después de publicar por el scraper. El problema es que se eligió el momento equivocado para esta pregunta en particular: un hilo de compra reúne sus recomendaciones durante el día o dos siguientes, y las publicaciones de r/knives tenían 1.5 comentarios almacenados cada uno. Para corregirlo, se realizó una pasada de actualización que volvió a 3,607 publicaciones más antiguas que 48 horas y recuperó sus árboles de comentarios, aumentando el corpus de 21,673 comentarios a 51,129.
La prueba dio un resultado vacío antes del refresco, ya que aproximadamente 800 referencias a hilos de compra eran demasiado escasas para distinguir el 7.6% del aleatorio 7.1% de probabilidad.
Aquí hay tres términos que es necesario definir. Un hilo de compra es una publicación cuyo título o cuerpo coincide con frases como «debo comprar», «recomendar», «menos de $» o «mejor cuchillo»; se basa en una expresión regular en lugar de un clasificador para identificarlo. La ponderación de marca para un autor es la proporción de sus comentarios que mencionan una marca, ponderada de tal manera que mencionar la misma marca repetidamente tiene más peso. La cola se refiere al 5% superior de los 987 autores que han publicado 10 o más comentarios, medido por esa puntuación, e incluye 49 cuentas. Él utiliza este enfoque de puntuación porque una cuenta que sigue regresando a la misma marca es precisamente el producto que los vendedores mencionados anteriormente están tratando de vender.
Las Cifras Que Desencadenaron la Alarma
El problema es determinar qué proporción de las menciones de hilos de compra mencionaría la cola puramente por casualidad, teniendo en cuenta cuánto publica cada uno. Para encontrar esa cifra, él conserva cada mención de marca donde se encuentra, dentro de su hilo y vinculada a su marca, mientras que baraja los nombres de los autores en esas menciones, como si mezclara etiquetas de nombre. Una cuenta prolífica aún termina con muchas menciones y una tranquila con pocas, pero en qué hilos aparece una cuenta ya no está vinculada a quién es esa cuenta. Él repite este proceso 1,000 veces y registra la proporción de la cola en cada ejecución.
Cuando la cola aparece en las discusiones de compra simplemente porque publica con frecuencia, la asignación aleatoria esperaría que contribuya a aproximadamente el 7.9% de las menciones de la marca allí, y casi siempre dentro del rango del 6.3% al 10.1%. En cambio, escribió 11.3%. Solo 2 de las 1,000 asignaciones aleatorias lograron alcanzar esa marca.
«Solo 2 de las 1,000 reasignaciones aleatorias alcanzaron esa.»
Aproximadamente una de cada nueve recomendaciones de hilos de compra proviene de estas 49 cuentas, cuando se cuenta de forma sencilla.
Lo Que Esto Significa Para los Compradores de Cuchillos
New Knife Day es el sitio del investigador que documenta cuchillos y aceros y sigue qué cuchillas los usuarios de Reddit están adquiriendo y debatiendo. Él tiene mucho que ganar con que el Reddit de cuchillos siga siendo relevante. La evidencia sugiere que su interés podría no ser seguro.
Que una cuenta escriba una gran proporción de menciones de una marca dentro de hilos de compra, muy por encima de lo que permitiría el azar, no prueba el pago por publicaciones. Tal patrón concuerda con publicaciones pagadas. El mismo patrón también concuerda con seguidores devotos, con empleados publicando en su propio tiempo, o con usuarios habituales del propio subreddit de la marca.
La propia admisión del investigador tiene peso. Señala que los datos públicos de Reddit pueden revelar que las recomendaciones están concentradas, pero no pueden explicar por qué. Los datos respaldan un hallazgo, no una conclusión.
Las cifras respaldan una observación, no una declaración final. El investigador ha completado los cálculos y ha planteado la indagatoria. Sigue siendo desconocido para los datos si la aguja fue colocada allí o encontrada por casualidad. Aún así, los números plantean la pregunta, y lo hacen con real peso.
Material fuente: ““¿Tiene Reddit un problema de astroturfing? Lo que sugieren los datos,” petervijeh.com.
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