Qué debe tener la imagen perfecta para Instagram

Si te gusta pasar el tiempo subiendo contenido a Instagram, probablemente te has preguntado qué puedes hacer para conseguir más me gusta.

Hay algunas claves obvias, como que tu cuenta esté relacionada a una marca importante o que simplemente tengas muchos seguidores, además de acompañar tus publicaciones con un texto ingenioso. Sin embargo, la ciencia también tiene una respuesta a la interrogante de cómo tener más likes.

Un grupo de investigadores de la Universidad Estatal de Carolina del Norte se preguntó qué pasaría si el conteo de seguidores y los párrafos chispeantes fueran ignorados, y simplemente se examinaran las imágenes publicadas. ¿Será posible que los usuarios consigan más me gusta al elegir subir ciertos tipos de imágenes?

Para tratar de responder a esa pregunta, los investigadores escribieron un programa informático, escanearon 147,963 imágenes de Instagram, generaron puntajes basados ​​en seis cualidades visuales diferentes —que, según estudios previos, se ha demostrado que generan una alta participación del usuario— y luego contabilizaron las variables de confusión (número de seguidores y cantidad de me gusta).

Los hallazgos fueron publicados en un artículo en ScienceDirect titulado: “La simplicidad no es clave: comprendiendo las imágenes de las redes sociales generadas por empresas y el gusto del consumidor”, lo cual podría funcionar perfectamente como una introducción a los rasgos que las imágenes necesitan para mejorar sus cifras en Instagram.

En definitiva, los investigadores establecieron dos consejos, que son los más importantes: mezclar el equilibrio de la luz y el color (ni muy poco, ni demasiado) y asegurarse de que la imagen sea extremadamente simple o muy compleja. Y de manera más específica, detallaron seis cualidades específicas para crear la imagen perfecta.

¿Qué se debe considerar para publicar la imagen perfecta en Instagram?

• Complejidad del color: con respecto a la riqueza de los colores en la imagen. Esencialmente, menos es más, y eso te da más me gusta.
• Entropía de luminancia: se refiere a la intensidad del brillo en la imagen. Cuanto más, mejor.
• Los objetos únicos cuentan: en lugar de meter muchos elementos diferentes en una sola foto, es mejor apuntar a menos objetos dentro del marco.
• Densidad de los bordes: la imagen ideal debe lograr un equilibrio casi perfecto entre los bordes y los “no bordes”. Como ejemplo, los investigadores plantean que imagines una bandera grande frente a un edificio con ventanas: ni los patrones intrincados ni los fondos gigantes de colores sólidos ayudan.
• Irregularidad en la colocación de los objetos: esto tiene que ver con el desorden visual. Cuanto menos regular sea este, más likes se podrá conseguir. A modo de ejemplo, hay que imaginar una pared de ladrillos frente a una pared con un graffiti. La simplicidad extrema también puede obtener me gusta.
• Asimetría en la colocación de los objetos: el rasgo más relacionado con la generación de los me gusta. Cuánta más simetría, tanto vertical como horizontal, mejor.

Por fortuna, los diseñadores de Instagram ya hacen la parte difícil por los usuarios: “En términos prácticos, descubrimos que podrías mejorar la cantidad de me gusta de cualquier imagen en aproximadamente 3 por ciento si aplicas el filtro apropiado”, dice el artículo.

“Nuestro modelo sugiere que la optimización de la complejidad de las características y el diseño podría mejorar la participación del consumidor en aproximadamente 19 por ciento”, agregan los autores.

El objetivo de los investigadores era crear un programa y un conjunto de datos que pudieran usarse “para informar sobre las decisiones tomadas por los profesionales del diseño en el sector del marketing”.

Sin embargo, el grupo también lanzó el código sin procesar para el programa en sí. “No está en un formato fácil de usar en este momento, pero estoy seguro de que los expertos en tecnología adecuados podrán emplearlo para crear una herramienta valiosa para la industria”, afirmó Williaam Rand, director ejecutivo de Business Analytics Initiative de la escuela y coautor del estudio.

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