Мы решили отследить мощнейший информационный повод последнего месяца – внезапную госпитализацию Алексея Навального. При этом, я намеренно не даю личную оценку причин случившегося - только аналитика. Алексею мы все искренне желаем скорейшего выздоровления!
Всего в социальных сетях появилось более 600 тысяч сообщений (за сутки это много), при том только 10% из них – посты, остальные 90% - комментарии. На YouTube – чуть более 2 тысяч роликов получило более 120 тысяч комментов.
Аудитория ведет себя крайне активно (опускаем моменты, связанные с диванными армиями в сторону). Количество вовлеченных авторов и сообществ - более 240 тысяч. При этом число Social Actions (лайки, репосты, и комментарии) - более 8 млн.
Основной темой обсуждения остается госпитализация Алексея Навального в Омске. Две трети сообщений касаются освещения инцидента, четверть – оценки версии об отравлении. Оценка реакции различных групп – 6% сообщений и лишь 3% - личное отношение к Алексею Навальному.

Как часто вы переходили по ссылкам на официальные рекомендации ВОЗ по поводу Covid-19, которые разместили все крупнейшие соцсети на своих сайтах и в приложениях на самых видных местах?

Казалось бы, площадки сделали всё возможное, чтобы пользователи могли познакомиться с официальными рекомендациями и получить на 100% достоверную информацию. Сработало ли это?

Не очень😒
Во всяком случае в фейсбуке.

По данным аналитиков AVAAZ, завирусившиеся фейки о Covid-19, распространяемые сайтами-новостниками и тематическими фан-пейджами, в общей сложности собрали 3.8 млдр просмотров, охваты этих площадок в десятки (иногда даже сотни) раз превышали охваты официальных источников.

По ссылке - больше данных, с графиками, ссылками и скринами, капитальное исследование на тему вирусного контента и фейковых новостей.

На фоне этой ситуации, кстати, Facebook начинает разрабатывать техники "обламывания" и замедления вирусного\взрывного распространения контента, чтобы давать фактчекерам и модераторам время на его проверку.

Книга "Пошумим" - must have чтиво для всех, кто делает свои шоу, пишет подкасты, ведет блоги и каналы в соцсетях.

Ее автор Эрик Нюзум - в прошлом глава отделов по созданию подкастов на радио NPR и в Audible (принадлежит Amazon), а сейчас руководит собственной подкастинговой компанией Magnificent Noise.

Вдумайтесь, друзья: человек выводил радио-проекты(!) в топ, и они становились популярны и приносили прибыль. И это в 21-м то веке😮

Несмотря на то, что большинство советов в книге касаются подкастов, их можно применить и при написании текстов, и при разработке PR-кампании, и в любых других областях, где нужно найти свою аудиторию, привлечь и удержать ее внимание.

Отрывок книги можно прочитать в журнале "Нож"

​​FAQ №4. Как работать без программиста

Многие пиарщики, продакт-менеджеры и предприниматели сталкиваются с проблемой реализации своих идей\проектов, потому как практически на каждом этапе требуется помощь программистов: лендинг запустить, автоматизированную рассылку настроить и т.д.

На этот случай - небольшая подборка самых популярных no-code\low code сервисов, с помощью которых мы иногда решаем разные задачи, без навыков программирования:

— Тильда. Лендинги, личный кабинет и простая CRM.
— Mailchimp. Email-рассылки. Серии, воронки, триггеры - всё делается простым drag-and-drop после прочтения небольшого гайда.
— Figma. Дизайн и создание кликабельных прототипов. За пару часов на ютубе вы конечно не станете дизайнером интерфейсов, но в инструментарии Фигмы точно разберетесь и сможете базово и в целом понятно визуализировать свои web-идеи.
— Canva. Дизайн иллюстраций, обложек и прочего. Репутация у сервиса в России наверно немного подмочена (во всяком случае по моим ощущениям) из-за злоупотребления и безжалостной эксплуатации стандартных шаблонов блогерами и сммщиками везде и всюду, но стоит загрузить корп.шрифты, разобраться с продвинутым функционалом - и 70-80% задач по базовому оформлению креативов, постов, банеров вы сможете решить сами и быстро (в связке с remove.bg для автоматического удаления фона и прочими подобными сервисами).
— Zapier и Intergromat. Автоматизация бизнес-процессов. Ну и в целом магия с интеграциями в духе автоматических рассылок после zoom-созвона, постановки задач в календарь\канбан сразу из сообщений в инсте и много чего другого для маркетинга и не очень.
— AirTable. Таблицы и визуальная база данных.
— Chatforma. Создание ботов.
— Glide. Создание мобильных приложений из таблиц.
— Bubble. Продвинутый конструктор для создания функциональных продуктов.

​​Друзья, подготовили подборку мероприятий на сентябрь. Прокачать профессиональные навыки, узнать что-то новое или просто расслабиться после рабочего дня, - есть варианты на любой вкус 😉

Работает ли аудиореклама в интернете вообще? Чем она отличается от надоедливых рекламных песенок на радио? Почему бренды тратят на неё всё больше? Зачем Гугл планирует запускать аудиорекламу даже на YouTube?

Разбираемся в статье в нашем блоге: как и за счет чего формат растет, кто и в каком виде его продает.

Если коротко, то аудиоформаты в диджитале работают уверенно. В упомянутых "надоедливых рекламных песенках на радио" устаревает только "радио", остальное - обросло интерактивом и новыми методами доставки.

На фоне подготовки к продаже своего американского филиала, TikTok раскрыл суть алгоритмов рекомендаций в ленте приложения. Всё для того, чтобы доказать общественности и потенциальным покупателям, что алгоритмы, собственно, не "злые, манипулятивные, китайские и шпионские", а просто сверхэффективные и вовлекающие.

Суть следующая:
• Когда пользователи впервые открывают TikTok, им показывают восемь популярных видео в разном стиле, с разной музыкой и на разные темы.
Каждая новая итерация из 8 видео будет формироваться с учетом того, как пользователь взаимодействовал с предыдущей восьмеркой - в расчет идёт сама картинка на видео, с которым пользователь больше всего взаимодействовал, текстовые стикеры в видео, подписи и хэштеги к нему, музыка и звуки. Плюсом - учитывается устройство, настройки учётки, язык, география пользователя.
И всё это - только первый этап. Дальше больше.

• Как только TikTok собирает достаточно данных о пользователе, приложение может сопоставить его предпочтения с предпочтениями других пользователей, и причислить нового пользователя к существующей группе со схожими интересами.

Точно по такому же принципу группируются и видео.

В итоге, используя машинное обучение, алгоритм показывает видео пользователю в зависимости от его близости с другими группами пользователей со схожими предпочтениями в контенте. Коллаборативная фильтрация, в общем.

• Дополнительно, работа алгоритма направлена на то, чтобы избежать дублирования контента в ленте (просмотра нескольких видео с одной и той же музыкой или от одного и того же создателя)

• Самое интересное: TikTok признает, что способность алгоритмов так эффективно учитывать предпочтения означает, что для пользователей, по сути, создаются «пузыри рекомендаций», за пределы которых выйти сложно - существующие предпочтения пользователей усиливаются, рекомендации становятся всё более узкими и фокусными, контент становится менее разнообразным, "однотонным", принципиально иной, свежий контент в ленту не попадает.

• Сам TikTok эти "пузыри" изучает: среднее время жизни, методы образования и разрушения. Разработчики считают явление нежелательным: иногда это может портить пользовательский опыт (хотя судя по успешности приложения такого не скажешь), и способствовать лавинообразному распространению фейков среди аудитории (к примеру, человек, проявляющий интерес к теориям заговора, получит их в своей ленте сполна).

Что мне делать с этой информацией?
Первое о чем я подумал, прочитав громкий заголовок новости на Axios.
Как минимум, на практике это можно использовать так:
• Обязательно смотреть в аналитике аккаунта раздел "что популярно у моих подписчиков". По сути, оказывается, это список видео, с которыми вы с очень большой вероятностью находитесь в одной ленте прямо сейчас, а не просто подборка популярных видео.
• Также раздел, скорее всего, значительно полезнее для профайлинга аудитории своего аккаунта, чем стандартная статистика по соцдему (гео, полу, возрасту). По сути, можно быстро понять, в каком "пузыре" вы находитесь. Аудитория может оказаться совсем не той, в которую вы целились изначально, пусть даже по соцдему она и подходящая.
• Свою собственную ленту можно учить - теперь это не цифровая легенда)

На вопрос, почему идентичные креативы медийной рекламы даже на одних и тех же площадках могут выдавать очень разные результаты - дает ответ Integral Ad Science в своем отчете.

Дело в контексте. И речь не про стандартный brand safety, когда вы ограничиваете показ рекламы на всяких очевидно нерелевантных\рисковых\непонятных площадках.

Огромное значение имеет тональность материала, на фоне которого идет показ вашей рекламы (в т.ч. даже в рамках одной площадки). Показ на фоне позитивного материала обеспечивает на 80% больше внимания (Receptivity), на 93% увеличивает благосклонность аудитории к сообщению (Favorability), и на 24% - запоминаемость рекламного сообщения.
Если материал еще и тематически релевантен вашей рекламе - это лучший из вариантов показа.

Если же точно такое же рекламное сообщение будет показано на той же площадке, но на фоне негативного материала - реакция аудитории и запоминаемость сообщения будет минимальной.

На скринах - сравнение кейсов размещения медийной рекламы на фоне различных по тональности новостей для ритейлера.
В отчете есть так же данные и по другим отраслям.