¿Existe un sesgo de la popularidad? Quienes dominan el Behavioral Economics pueden iluminarme con más precisión. Pero lo que sí puedo decir es que lo encuentro en todas partes: en nuestras mentes, en los algoritmos, en las plataformas, en la IA generativa. Y tiene consecuencias que el marketing todavía no termina de procesar.
La lógica del sesgo es simple: lo que aparece más, se comparte más, se hace más visible y termina siendo tomado como representativo. No porque sea lo mejor, lo más veraz o lo más completo. Sino porque es lo más popular. Y popularidad, en los sistemas que gobiernan la información hoy, se confunde sistemáticamente con calidad.
El ejemplo más obvio: las métricas de vanidad en redes sociales
Hay marcas que todavía creen que tener muchos seguidores en redes sociales equivale a tener influencia real sobre su audiencia. Los profesionales del marketing moderno sabemos que no es así. Son métricas de vanidad: números que se ven bien en una presentación pero que no se traducen necesariamente en conversión, en lealtad ni en ventas.
El número de seguidores de una cuenta dice poco sobre su capacidad real de mover a las personas. Una lista de email bien construida, con personas que pidieron estar ahí y que abren los mensajes, puede ser órdenes de magnitud más poderosa que una página con millones de fans que no interactúan. Pero el sesgo de la popularidad hace que la primera opción impresione más en la sala de juntas.
Los buscadores y el círculo vicioso del pagerank
Los algoritmos de los buscadores incorporan la popularidad de una página como señal de relevancia: si muchos sitios importantes enlazan a ella, y si muchos usuarios la visitan, el algoritmo asume que merece estar arriba. Hay lógica en eso. Pero también hay un sesgo.
Una página popular tiende a volverse más popular. Recibe más enlaces porque ya tiene muchos. Aparece más arriba porque ya aparecía. El círculo se cierra sobre sí mismo. Y en ese proceso, páginas con contenido más preciso, más actualizado o más útil pueden quedar enterradas simplemente porque llegaron tarde a la fiesta o porque no tienen el mismo aparato de distribución detrás.
Popularidad no implica calidad. Y los buscadores, aunque tienen mecanismos para contrarrestar esto, no han resuelto el problema del todo.
El experimento que lo hace visible: Midjourney y dos palabras
Hace un tiempo hice un ejercicio simple pero revelador. Le pedí a Midjourney, el generador de imágenes por IA, que produjera imágenes para dos palabras: México y Argentina. Solo eso. Sin contexto adicional.
Los resultados para México fueron consistentes en todos los intentos: mujeres indígenas en mercados tradicionales, calaveras doradas, agave y campesinos con sombrero, altares de cempasúchil, vendedores callejeros de comida. En una de las series apareció la Catedral Metropolitana con cielo gris. En otra, una playa caribeña. Pero la proporción abrumadora apuntaba hacia un México folclórico, rural, prehispánico.
Lo que no apareció en ningún momento: Reforma, Polanco, Monterrey industrial, la escena gastronómica de vanguardia, los desarrolladores de software, las empresas tecnológicas, la arquitectura contemporánea. El México de 130 millones de personas que vive en ciudades, que trabaja en oficinas, que cena en restaurantes de autor, que construye startups. Invisible para el modelo.
Los resultados para Argentina contaron una historia igualmente reducida pero diferente: fútbol y estadios, la bandera celeste y blanca en todas sus variaciones, la Patagonia y el Fitz Roy, viñedos mendocinos, ovejas en la pampa. Algo de arquitectura europea en Buenos Aires. Y una presencia casi obsesiva del celeste y blanco como color dominante en cada imagen.
Buenos Aires literaria, el tango de Palermo, la movida cultural porteña, las universidades, la industria del cine, la escena teatral independiente más vibrante de América Latina. Tampoco apareció.
Lo que Midjourney “sabe” sobre México y Argentina no es lo que esos países son. Es lo que las imágenes más populares, más compartidas y más etiquetadas en el dataset de entrenamiento dicen que son. El modelo no tiene criterio propio. Tiene frecuencia.
Por qué esto importa en marketing
El sesgo de la popularidad no es solo un problema filosófico. Tiene consecuencias prácticas para cualquiera que trabaje con datos, algoritmos o herramientas de IA generativa.
Si usas IA para generar imágenes de campaña, los resultados van a reproducir los estereotipos más comunes de tu audiencia o de tu mercado. Si confías en el posicionamiento orgánico como única señal de autoridad, estás midiendo popularidad, no valor. Si diseñas tu estrategia de redes sociales alrededor de seguidores y alcance, estás optimizando para visibilidad, no para conversión ni lealtad.
La pregunta que vale la pena hacerse no es “¿qué es lo más popular?” sino “¿qué es lo más verdadero, lo más útil, lo más relevante para las personas a las que quiero servir?”
Son preguntas diferentes. Y producen estrategias muy diferentes.
¿En qué otros lugares identificas este sesgo? Me interesa seguir construyendo este mapa.
