Juan Pablo Tejela, CEO și Co-Fondator al Metricool – Seria de Interviuri

Juan Pablo Tejela, CEO și co-fondator al Metricool, este un inginer de software și antreprenor în tehnologie care a condus compania din 2014, ajutând-o să devină o platformă cuprinzătoare pentru gestionarea și măsurarea conținutului digital. Înainte de a lansa Metricool, a petrecut aproape nouă ani la Optimyth Software, unde responsabilitățile sale au inclus managementul produsului, dezvoltarea aplicațiilor, designul interfeței cu utilizatorul, presales, suportul clienților și marketingul online pentru platforma de analiză a software-ului Kiuwan. La începutul carierei sale, Tejela a deținut roluri de inginer de software la Swissrisk, Indra, EADS-CASA și FEDETEC, lucrând cu Java, C++, sisteme încorporate, tehnologie de comunicații și dezvoltare de kernel Linux.

Metricool este o platformă de gestionare a social media cu sediul în Madrid, care permite creatorilor, brandurilor și agențiilor să planifice conținut, să publice postări, să gestioneze conversații, să analizeze performanța, să monitorizeze concurenții și să genereze rapoarte dintr-un spațiu de lucru centralizat. Platforma susține principalele rețele sociale și canale de publicitate, inclusiv Instagram, Facebook, TikTok, LinkedIn, YouTube, X, Bluesky, Pinterest, Google și Meta Ads, oferind și instrumente de creare și optimizare a conținutului asistate de inteligență artificială. Metricool raportează că deservește peste două milioane de utilizatori, inclusiv organizații precum Forbes, Adidas, Volvo, H&M și Warner Music (WMG ) Group.

Cariera dvs. a început în inginerie de software, sisteme încorporate, calitatea aplicațiilor și dezvoltarea de produse. Cum v-au modelat aceste experiențe abordarea atunci când ați fondat Metricool, și ce nevoie nemulțumită v-a convins că profesioniștii din social media necesită o nouă platformă de analiză?

Sincer, Metricool a început mai mic decât oamenii cred. Soția mea Laura și eu am construit-o în 2015 ca un proiect secundar, pe lângă joburile noastre obișnuite. Bloggerii erau cea mai mare parte a internetului în acel moment, și am observat că nu aveau o modalitate decentă de a vedea numerele într-un singur loc — totul era împrăștiat prin cinci unelte diferite, niciuna dintre ele construită pentru cineva care nu era tehnic. Experiența mea în sisteme încorporate și QA mi-a înrădăcinat o obișnuință. Nu ai încredere în ceva pe care nu l-ai măsurat singur. Așa că am construit versiunea simplă pe care o doream.

Ceea ce a validat într-adevăr ideea nu a fost bloggerii, ci profesioniștii din social media care s-au înscris imediat după ei. Ei doreau rapoarte pentru clienți care să arate profesional, și aceasta este partea care a contat pentru un proiect secundar — ei erau dispuși să plătească. Bloggerii, în mare parte, nu erau. Acesta a fost momentul în care am realizat că nu construim un instrument de hobby, ci construim pentru o profesie nedeservită. Am păstrat joburile noastre până când a devenit de nemanipulat, și am început să angajăm corect în ianuarie 2017. Totul de atunci a fost doar o extensie a acelei primei intuiții: să eliminăm zgomotul, să păstrăm analitica transparentă, și să construim ceva pentru persoana care face munca, nu pentru persoana care cumpără software pentru alții.

Metricool a evoluat de la un produs de analiză concentrat la o platformă de gestionare a social media utilizată de peste patru milioane de profesioniști, agenții, creatori și branduri. Care au fost deciziile de produs cele mai semnificative din spatele acestei creșteri, și au existat momente în care a trebuit să reevaluați viziunea originală a companiei?

Câteva decizii au contat mai mult decât restul. Să mergem pe analitică în timp ce toată lumea — Hootsuite, Buffer — se concentra pe programare a fost prima, și este încă diferențiatorul nostru de astăzi. A doua a fost refuzul de a fi un “instrument american” care tratează spaniola și alte limbi ca pe o gândire de după aceea; asta ne-a dat o adevărată margine în Europa și America Latină de la început. A treia, mai recentă, a fost decizia că reclamele sociale nu pot trăi într-un instrument separat de conținutul organic, pentru că niciun manager de social media nu gândește într-adevăr despre ele separat.

S-a schimbat viziunea? În mod constant, și nu cred că asta e ceva rău. Nu am setat să construim pentru agenții, în schimb am construit pentru profesioniști individuali și bloggeri. Agențiile au apărut singure, ne-au spus ce aveau nevoie (rapoarte cu etichetă albă, dashboarde multi-client, locuri în echipă), și am ascultat și am acționat. La fel și cu brandurile mai târziu. Dacă aș fi păstrat “viziunea originală” pentru Metricool prea mult, am fi construit un produs mult mai mic pentru o audiență de nișă. Planul nu a fost niciodată sacru. Utilizatorii, în mare parte, au trasat harta drumului pentru noi.

Cercetarea Metricool a arătat că 96% dintre profesioniștii din social media folosesc inteligență artificială, dar 36% nu știu sau nu măsoară dacă conținutul generat de AI are o performanță mai bună. De ce a evoluat adoptarea AI atât de repede în comparație cu capacitatea organizațiilor de a evalua impactul său real de business?

Pentru că utilizarea AI este ușoară, iar măsurarea ei corectă este muncă. Deschideți un instrument, obțineți un titlu, postați-l — nu există nicio fricțiune. Știind într-adevăr dacă acel titlu a făcut ceva pentru dvs. înseamnă stabilirea unei comparații, a fi răbdător, a rezista impulsului de a declara victoria după o singură postare bună. Cele mai multe echipe nu și-au dezvoltat încă această disciplină, și, sincer, de ce ar fi făcut-o? Până acum optsprezece luni, nimeni nu a trebuit să întrebe “a depășit versiunea AI versiunea umană” — o persoană a scris-o, ați judecat postarea pe meritele sale.

Acela 36% nu mă îngrijorează așa cum ar putea suna. Nu este că oamenii sunt neglijenți. Este că măsurarea întotdeauna întârzie adoptarea — s-a întâmplat cu publicitatea plătită, s-a întâmplat cu marketingul de influență, se întâmplă din nou aici. Uneltele pentru utilizarea AI s-au îmbunătățit rapid. Obișnuințele pentru a le judeca nu au ajuns încă la același nivel. Vor ajunge.

Inteligența artificială generativă permite brandurilor să producă mai mult conținut la un cost mai mic, dar o rază de acțiune mai mare sau volumul de publicare poate crea o falsă senzație de succes. Care metrice ar trebui să prioritizeze echipele pentru a determina dacă conținutul asistat de AI consolidează încrederea, sănătatea brandului și relațiile cu clienții?

Raza de acțiune este metrica pe care AI o poate umfla cel mai bine și o explică cel mai rău. Dacă urmăriți doar acel număr, vă veți simți grozav timp de luni, până când nu vă veți mai simți. Ceea ce aș monitoriza în realitate ar fi oamenii care salvează sau împărtășesc conținutul, nu doar derulându-l — aceasta este diferența dintre “L-am văzut” și “Asta a fost valoros de păstrat.” Comentariile sunt conversații reale, sau doar zgomot sub mai multe postări? Și, aceasta este trecută constant, brandul sună încă ca o singură persoană după trei sute de postări asistate de AI, sau a început să se deplaseze post după post fără ca nimeni să observe?

Ultimul este cel pe furiș. Încrederea nu se prăbușește deodată — se erodează liniștit, și până când raza de acțiune sau vânzările o arată, ați pierdut-o de luni de zile.

Metricool a constatat că 66% dintre respondenți implică AI în cel puțin jumătate din conținut, în timp ce șase din zece cred că conținutul generat de AI se potrivește sau depășește lucrările create de oameni. Cum ar trebui să proiecteze brandurile experimente care să compare corect conținutul asistat de AI și conținutul creat de oameni, fără a confunda corelația, algoritmii platformei și calitatea conținutului?

Păstrați totul fix, cu excepția a ceea ce testați — aceeași scurtătură, aceeași platformă, aceeași zi și oră, aceeași persoană care face editarea finală — și schimbați doar cine a scris prima versiune. Asta e tot. Cele mai multe comparații “AI vs. uman” care plutesc acolo nu fac asta. Ei compară un post AI de marți cu un post uman de la trei luni în urmă pe un subiect complet diferit, și apoi trag o concluzie.

Rulează-l în perechi, rulează-l timp de săptămâni, nu doar pentru o singură postare — o singură postare are o performanță care este în mare parte noroc și dispoziția algoritmului în acea zi, și aveți nevoie de suficient volum pentru a vedea dincolo de asta. Și fiți onești despre ceea ce “se potrivește cu lucrările umane” înseamnă într-adevăr. Dacă conținutul AI obține impresii similare, dar o calitate a comentariilor mai slabă sau economii mai mici, nu este o remiză, este un semn de avertizare. Mult din acea “șase din zece” încredere, suspectez, este oameni care se uită la numărul de suprafață și se opresc acolo.

În ce domenii adaugă automatizarea în prezent cea mai mare valoare pentru echipele de social media, și care responsabilități, cum ar fi stabilirea vocii brandului, gestionarea comunităților sau răspunsul în timpul unei crize, ar trebui să rămână ferm sub controlul uman?

Lucrurile plictisitoare, cu volum mare — programarea, primele drafturi, redimensionarea unui videoclip pentru șase platforme, extragerea unui raport lunar — acolo este unde automatizarea este practic timpul liber dat înapoi echipei. Nimeni nu ar trebui să facă asta manual în 2026.

Linia pentru mine este judecata. Vocea, comunitatea și, în special, orice este o criză — acestea necesită un om. Nu pentru că AI nu poate redacta ceva rezonabil, adesea poate, dar pentru că costul unui ton greșit într-un moment sensibil este public și imediat, și reputația unui brand nu este ceva pe care îl puteți testa A/B. Mă voi întoarce la ceva pe care l-am spus mai devreme: a fi pe jumătate prezent sau prost prezent pe social media este ca și cum ai avea o fereastră a magazineului spartă. AI redactează un răspuns la criză pentru un om să îl revizuiască în treizeci de secunde, minunat. AI apăsând publicarea acelui răspuns singur, niciodată.

Metricool Studio permite utilizatorilor să genereze rapoarte, să compareze performanța, să analizeze concurenții și să identifice modele de postare prin prompturi de limbaj natural. Pe măsură ce AI se mută de la generarea de conținut la interpretarea performanței, cum va schimba acest lucru rolul zilnic al managerilor de social media și al analiștilor de marketing?

Îl împinge spre sus. O parte uriașă a săptămânii unui manager de social media merge încă în trăgerea numelor într-un slide și scrierea propoziției care explică ce s-a întâmplat. Dacă puteți doar întreba “de ce a scăzut implicarea săptămâna trecută” și obțineți un răspuns real în secunde, acea parte a săptămânii dispare practic.

Ce rămâne este partea valoroasă reală: a decide ce să faceți cu răspunsul. Care format să dublați, cum să explicați unui client care nu îi pasă de mecanică, când datele vă spun ceva cu care instinctul dvs. nu este de acord. Nu cred că rolul scade, ci se împarte oamenii în două grupuri foarte repede: cei care făceau o analiză reală și cei care făceau în mare parte introducerea de date cu pași suplimentari. Doar primul grup crește de aici.

Metricool a adoptat Protocolul de Context al Modelului, permițând asistenților AI, platformelor de automatizare și agenților personalizați să interacționeze cu datele social media și fluxurile de lucru. Care oportunități creează acest lucru, și cum pot companiile să prevină sistemele autonome să publice conținut inadecvat, să citească greșit analitica sau să ia acțiuni care prejudiciază un brand?

Am fost una dintre primele platforme de social media care au construit pe MCP al lui Claude, și motivul este simplu. Înseamnă că datele Metricool nu mai trăiesc doar în interfața noastră. Un agent al brandului, o platformă de automatizare, orice folosește echipa, poate acum să extragă date de performanță sau să declanșeze un flux de lucru direct, fără să trebuiască să construim fiecare integrare în mod individual. Acest lucru deschide fluxuri de lucru pe care nu le-am gândit încă, construite de oamenii care sunt cei mai apropiați de date.

Riscul trebuie proiectat din ziua întâi, nu reparat ulterior. Practic, publicarea ar trebui să aibă o etapă de aprobare umană implicită, nu postare autonomă silențioasă, în special orice care este orientat către client. Permisiunile trebuie să fie limitate strict, cum ar fi un agent construit pentru a extrage un raport care nu ar trebui să poată declanșa o postare, punct. Și fiecare acțiune pe care o ia un agent necesită un urmăritor pe care un om îl poate verifica ulterior. Protocolul oferă conexiunea. Barajele sunt încă o decizie pe care fiecare companie trebuie să o ia în mod intenționat.

Cercetarea Metricool sugerează că interacțiunile publice tradiționale pot scădea, chiar și pe măsură ce implicarea generală crește, condusă de acțiuni mai puțin vizibile, cum ar fi clicuri, derulări, vizualizări și atingeri de legături. Cum ar trebui să se adapteze brandurile atunci când unele dintre cele mai semnificative semne de atenție devin din ce în ce mai invizibile pentru public?

Like-urile și comentariile nu au fost niciodată un proxy bun pentru atenție, și devin din ce în ce mai slabe. Cea mai mare parte a interesului real de astăzi se întâmplă undeva unde nimeni altcineva nu poate vedea. Cineva derulează prin fiecare diapozitiv al unei carusele, urmărește un videoclip până la sfârșit, face o captură de ecran pentru a trimite unui prieten în privat. Niciuna dintre acestea nu apare public. Toate sunt atenție reală, probabil mai valoroasă decât un dublu-tap reflex.

Așa că brandurile trebuie să se obișnuiască să trateze rata de finalizare, derularea și clicurile ca numere cheie, nu ca note de subsol îngropate sub like-uri. Schimbarea practică este să întrebați o întrebare diferită: nu “câtă implicare am obținut”, ci “câta atenție am câștigat într-adevăr”, știind că cea mai mare parte a celui de-al doilea număr nu va fi niciodată vizibilă pentru nimeni din afara propriului dvs. panou de control.

Privind înainte, așteptați-vă ca AI să rămână o colecție de asistenți utilizați de profesioniștii din social media, sau se va dezvolta într-un strat operațional care planifică în mod continuu campanii, alocă resurse, interpretează performanța și recomandă decizii pe toate platformele?

Un strat operațional, și mai devreme decât oamenii se așteaptă. Modelul “întrebați AI o singură dată” este o fază, nu destinația. Ceea ce construim într-adevăr este AI-ul care stă sub întregul flux de lucru, urmărind în mod continuu performanța pe toate platformele, prinzând ce funcționează înainte ca un om să observe, și recomandând următoarea mișcare.

Recomandând, nu decidând. Nu cred că starea finală este AI-ul care rulează campanii fără ca nimeni să observe. Cred că este AI-ul care face monitorizarea neîncetată pentru care nicio echipă nu are ore, și care oferă unei persoane o listă scurtă și utilă, în loc de un zid de dashboarde. Profesionistul care face bine în lumea aceea nu va fi cel care luptă împotriva stratului, ci cel care devine bun la a-l arăta.

Mulțumim pentru acest interviu minunat, cititorilor care doresc să afle mai multe despre Metricool.