Filterly, el contenido que te interesa

A Ángel Prado (Lugo, 1985) le cuesta dar con el contenido que busca. Está Google, están las recomendaciones de amigos, los medios que le gustan y las redes sociales. La combinación de todo lo anterior sería una muestra de su menú informativo diario. Sin embargo, echa en falta algo que no le haga saltar de sitio en sitio. Tiene Flipboard, una aplicación que recopila las suscripciones de Twitter y Facebook, pero terminaba de complacer su apetito lector. Esta necesidad fue el germen de Filterly, un servicio que permite sugerir artículos al lector dentro del mismo medio.

“Somos una plataforma de personalización de contenido”, explica Prado, que llegó hace 10 años a Estados Unidos. Después de pasar por Microsoft y Yahoo!, ahora ejerce como experto de seguridad en San Francisco. Primero llegó a Illinois, para estudiar, donde conoció a su ahora socio, Adrián Bethune. El equipo fundacional lo completa Diego Val. En total son seis empleados repartidos entre Silicon Valley y Galicia.

Su obsesión por hacer que las noticias lleguen al lector según lo que le interesan le ha llevado a presentar su idea durante TechCrunch Disrupt, la feria de startups más selecta de Silicon Valley. “Entendemos los intereses del usuario por su actividad en redes sociales y cómo se comporta en una web concreta, si lee hasta el final del artículo” explica, a la vez que deja claro que respetan la privacidad. “No queremos saber quiénes es, sino cómo se comporta”. Su sistema usa técnicas de procesamiento de lenguaje para extraer el sentido de lo que leer y proponer artículos del mismo medio que sean del mismo tema.

“Queremos ahorrar tiempo al lector, que lo pierde hasta que da con lo que le gusta y ayudar a los medios a ser más rentables, ayudarlos a conocer mejor a su cliente”, expone.

Los usuarios, si lo desean, pueden descargar la aplicación para obtener artículos de medios y blogs basándose en su perfil de Twitter, pero el negocio no pasa por este programa, sino por los propios medios. Prado cree que, una vez que lo prueben y vean cómo incrementa el consumo de páginas, pagarán por ello.”En Netflix, el 75% del contenido se basa en las recomendaciones del propio servicio. En Amazon un tercio de las ventas llegan de la misma manera”, subraya.

Contempla dos fórmulas para rentabilizar la startup: “En principio queremos hacer un piloto para que vean el potencial. A partir de ahí podemos decidir si compartimos ingresos por publicidad o por cantidad de páginas servidas a partir del motor de Filterly”. En los estudios que manejan el consumo de páginas sube hasta un 20%.

Filterly, que cuenta con guarda algunas similitudes con Outbrain, por su capacidad para ofrecer contenido, pero la filosofía es distinta. “No es ni mejor, ni peor, sino con finalidad distinta. Outbrain dinamiza contenido social. Nosotros lo personalizamos con noticias y reportajes del propio medio, no de externos. Su guerra es más viral, la nuestra es la batalla por el contenido que de verdad interese al lector. Buscamos dar sentido a la recomendación”, insiste.