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¿Podemos engañar al algoritmo al momento de comprar por internet?

ANDINA/Jhony Laurente

ANDINA/Jhony Laurente

23:00 | Lima, nov. 30.

Los algoritmos mandan a la hora de comprar por internet. Con una población cada vez más digitalizada, el poder de influencia de la tecnología en nuestras decisiones de compra es mayor, especialmente en temporadas de descuentos como Black Friday.

La pregunta que surge es si los consumidores pueden engañar o hackear al algoritmo para no caer en su trampa y hacer compras menos impulsivas. Francisco Javier Zamora Saborit, profesor del Grado en Marketing de la Universidad Internacional de Valencia (VIU), señala que «la respuesta es sí. Aunque el algoritmo es muy poderoso, no es infalible».




El experto dio a conocer patrones de comportamiento y trucos que los usuarios pueden implementar para no caer en las garras de los algoritmos y así evitar la tentación y comprar por impulso.

Trucos

En primera medida, podemos modificar a propósito nuestros movimientos en la web y las redes sociales para darle al algoritmo una lectura errónea de nuestras preferencias.

«Puedes realizar búsquedas en modo incógnito, utilizar redes privadas virtuales (VPN) o limpiar tu historial de navegación con regularidad para ayudar a reducir su precisión», explica el experto en marketing de VIU. «También puedes interactuar con productos o categorías que normalmente no compras, lo que confunde al algoritmo y diversifica las recomendaciones».

Si lo que deseamos es evitar dejar un rastro de preferencias por cada sitio al que visitamos, existen algunas medidas específicas que recomienda el Dr. Franciso Javier Zamora:

? Desactiva las cookies no esenciales en los sitios web.
? Utiliza navegadores centrados en la privacidad como Brave o DuckDuckGo y ajusta las configuraciones de privacidad en tus redes sociales para limitar el rastreo. 
? Usa extensiones de navegador que bloqueen rastreadores, como Ghostery o Privacy Badger. 
? Evita usar una única cuenta (por ejemplo, Google o Facebook) para iniciar sesión en múltiples plataformas, ya que esto facilita la recopilación cruzada de datos.

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(FIN) NDP/GDS

Publicado: 30/11/2024