Metadatos de subida y metadatos de bajada no son dos tipos distintos de datos, sino dos momentos clave en su flujo en la cadena comercial.
Los metadatos de subida son los que la editorial crea y envía a la cadena de suministro. Los metadatos de bajada son esos mismos datos una vez interpretados, transformados y mostrados por terceros: librerías online, distribuidores, buscadores, sistemas de recomendación. Entre ambos puntos pueden pasar muchas cosas.
La diferencia es operativa.
En la subida, la editorial declara el qué, el cómo y el cuándo de cada libro: qué es el libro, cómo debe venderse, a quién va dirigido, en qué mercados, desde qué fecha.
En la bajada, las tiendas ejecutan estas premisas: deciden cómo se muestra el libro, cómo se clasifica, con qué otros títulos se relaciona y en qué contexto aparece ante el lector.
Metadatos de subida
Los metadatos de subida son aquellos que crea y, por tanto, controla la editorial.
Trabajar bien los metadatos de subida implica ir más allá del cumplimiento técnico. No basta con rellenar campos, hay que anticipar cómo esos datos serán leídos, cruzados y explotados por el canal. Con fechas mal definidas, categorías de materia demasiado genéricas, descripciones planas o palabras clave irrelevantes, la información deviene ineficaz. En un ecosistema automatizado, la calidad y cantidad de los metadatos de subida determina la eficiencia de los metadatos de bajada.
Metadatos de bajada
Los metadatos de bajada son los datos tal como los reciben, interpretan y muestran los actores de la cadena de suministro del libro: librerías online, plataformas de suscripción, distribuidores, buscadores, comparadores de precios o motores de recomendación.
En la bajada, los metadatos dejan de ser declarativos y se vuelven operativos. Determinan, por ejemplo, si un libro ha de aparecer como resultado de una búsqueda concreta, en qué estantería digital o física se tiene que colocar, con qué otros títulos se asociará y qué mensajes se priorizan en la ficha de producto. Aquí intervienen las reglas algorítmicas, normalizaciones internas y decisiones de interfaz de la librería que la editorial no controla directamente, pero sí puede anticipar en los metadatos de subida.
El problema aparece cuando la bajada «corrige» a la subida. Si la categorías de materia no están bien definidas, el sistema asignará categorías genéricas. Si la descripción no aporta contexto, el sistema la recortará o la reescribirá. Si no hay indicaciones suficientes sobre el público objetivo, el uso o el tono, el libro el sistema lo invisibilizará en agrupaciones poco pertinentes. El resultado de las correcciones hechas por los sistemas de las librerías implica un alto riesgo de que el libro devenga irrelevante y difícil de descubrir por parte de los lectores.
Analizar los metadatos de bajada implica mirar las fichas de las librerías. Se trata de un ejercicio de auditoría inversa: hay que partir del «escaparate» para entender qué ha llegado a la tienda, qué se ha interpretado bien y mal, y qué se ha quedado por el camino. Es decir, hay que comparar cómo se muestra un mismo libro en distintos canales y detectar pérdidas de información en las fichas, simplificaciones excesivas o interpretaciones erróneas.
También son metadatos de bajada las opiniones y valoraciones de los lectores que recogen y muestran las tiendas, y las reseñas que publican en redes sociales. Y también deben ser recopilados y analizados como parte de la inteligencia de negocio de la editorial.
En un entorno de descubrimiento automatizado, hay que diseñar los metadatos pensando en su comportamiento en el canal, porque ahí es donde los datos pasan de ser editoriales a ser realmente comerciales.
