Ученые выяснили, как предсказать популярность контента в социальных сетях

26 March, 2014 — Маркетинг, Реклама и PR

Одно из главных достоинств социальных сетей — возможность делиться понравившимися изображениями, музыкальными композициями, текстами или видео. Для продвижения возможность расшаривать контент является неоценимой. Единственная проблема состоит в том, что до недавнего времени было крайне затруднительно предсказать, какой именно контент будет более популярным и при расшаривании получит так называемый «каскадный» эффект — то есть, делиться им будут всё больше людей.

Исследования, авторы которых утверждают, что научились предсказывать, какой именно контент сумеет завоевать популярность в социальных сетях, появляются с завидным постоянством. Большинство из них основывается на одной и той же методике.

Авторы предлагают спустя короткое время после публикации того или иного контента замерить интерес пользователей к нему и методом экстраполяции предсказать, насколько популярным этот контент будет в будущем. Тем не менее, этот метод хотя и основывается на статистике, но едва ли может считаться достоверным, полагает Джастин Ченг, представляющий исследовательскую лабораторию Стэнфорда. Молодой человек утверждает, что изобрёл собственный способ по-новому взглянуть на проблему, который позволит составлять прогнозы о популярность контента в социальных сетях с большей точностью.

Так, Ченг полагает, что изучение популярности расшаренного контента в социальных сетях на ранних этапах практически ничего не даёт. По его мнению, внимание следует уделить совсем другим временным отрезкам.

В рамках своего исследования Ченг проводил анализ особенностей распространения фотографий в социальной сети Facebook спустя 28 дней начиная с того момента, когда они впервые были размещены в социальной сети в июне минувшего года.

Всего Ченг отслеживал 150 тыс. фотографий. Общее количество перепостов составило свыше 9 млн раз. Ченг определил так называемые «узлы расшаривания» — а именно, тех пользователей, которые активнее всего делились чужими фотографиями. Также исследователь учёл, какое время прошло между расшариванием и исходной публикацией в каждом конкретном случае. Все проведённые исследования дали ему возможность выстроить сеть распространения контента в социальной сети.

Ранее основным методом, используемым исследователями, было отслеживание распространения уже ставшего «вирусным» фото или видео, а потом попытки воспроизвести тот же результат с другим контентом. Как правило, результаты оказывались довольно противоречивыми. Ченг же решил использовать другой подход.

Состоял он в следующем. В качестве объекта эксперимента он выбирал фото, которым уже поделились несколько раз, и определял вероятность того, что интенсивность его распространения может возрасти вдвое.

При этом принимались во внимание разнообразные факторы. В частности, форму будущего «каскада расшаривания» определяли и характеристики фотографии — наличие на ней крупного плана, присутствие людей или животных, надписей рекламного характера и т.д. Также учитывалась исходная скорость распространения снимка и многие другие факторы. На основании этих данных исследователи составили список возможных форм «каскадов» — схем распространения контента. Самая простая из них внешне напоминает звезду — интенсивность расшаривания контента постепенно уменьшается при движении к «лучам». Остальные на порядок сложнее и учитывают огромное количество разнообразных факторов.

Разработанный Ченгом и его командой алгоритм оказался действенным. Точность прогноза относительно возрастания популярности контента в 10 раз составляла около 80%.

Ченг отмечает, что его исследование едва ли претендует на фундаментальность, но может быть использовано в качестве исходной базы для других подобных экспериментов.

соцсети, исследование, контент

Tweet  

Читайте так же:

В Сколково состоится однодневная CRM-конференция

20 September, 2016

25 октября кампус бизнес-школы Сколково примет День CRM' 2016. Специалисты называют мероприятие, в ходе которого будет представлено 25 докладов от лидеров отрасли, главным CRM-событием этой осени.

Как рекламные агентства используют «Рассказы» в Instagram

19 August, 2016

Маркетологи склонны болеть модными увлечениями, поэтому интерес с их стороны к этой новой функции был неизбежным. Всего лишь через три дня после дебюта «Рассказов» агентства всех мастей и размеров поспешили прыгнуть на подножку поезда, торопясь явить миру свои таланты.

Instagram позволит маркетологам приструнить хейтеров

19 August, 2016

Социальные каналы медийных брендов часто становятся объектами пользовательских жалоб, различных инсинуаций и троллинга. Instagram надеется обходить подобные неприятности, предоставляя клиентам — включая именитые бренды — больший контроль над модерацией комментариев.

Что хотят агентства от Google в плане быстрого отображения мобильной рекламы

17 August, 2016

Google со своим проектом Accelerated Mobile Pages (AMP) намерен серьезно ускорить загрузку веб-страниц на мобильных гаджетах. Работая в тесном сотрудничестве с со специалистами в области маркетинга, компания обновила свой инструментарий, предназначенный для создания «легковесных» рекламных вставок, не требующих большого объема памяти.

Snapchat в своей рекламной стратегии мимикрирует под Facebook

15 August, 2016

Это приложение для обмена сообщениями в сети созрело для экспансии на рекламный рынок, но пытается избежать ошибок менее успешных конкурентов. Команда Snapchat присматривается к опыту Facebook, прорабатывая собственную модель построения платформы продаж платных объявлений.