Hoe viral wil je ‘m hebben ?

Nieuw onderzoek laat zien hoe viral tweets kunnen zijn.

Helaas hebben we niet meer de rechten op de originele afbeelding
adformatie

Wat mij vooral opviel in het recente en zeer overzichtelijk rapport van de IAB : “” was dat er een behoorlijke kennis achterstand schijnt te zijn bij de adverteerders met betrekking tot het nut en de effectiviteit van de inzet van digitale media. Daarnaast werden er ook gevallen genoemd waarbij de uitgevers en verkopers van dit soort media “niet geheel transparant” met de materie omgingen. Dat is een van de verklaringen waarom er op dit moment door adverteerders behoorlijk wordt geïnvesteerd in software om de ROI van digitale campagnes te meten.

Maar hoe zit dat dan met Virals?

Een van de digitale onderwerpen die geregeld terugkomt in blogs, whitepapers, timelines , online social media maar ook wel in de offline pers is het viraal kunnen gaan van content. Want we delen nogal wat met elkaar af op een gemiddelde dag en het is een relatief koud kunstje om dan maar gelijk viraal te gaan volgens sommige social media predikers. Als je maar hun boek koopt of naar hun lezing gaat.

Vaak echter klopt deze informatie niet. En laat daar nu net een mooi onderzoek naar gedaan te zijn door echte social network experts  (Goel, S., Anderson, A., Hofman, J. & Watts, D., 2013).

Miljarden tweets.

Tot voor kort was er in de wetenschap al bekend dat het aantal echte virals (en die zijn vooral niet merk gebonden) uitermate klein is. Dit is tevens een van de factoren die het moeilijk maakt om dit fenomeen structureel te kunnen onderzoeken. Goel en friends (2013) besluiten daar wat aan te doen en gebruiken nieuwe technieken om uit een paar miljard tweets (dat is op twitter) 1 miljard tweets met een extra content (video, foto, nieuws item of petitie) te halen die door 1 persoon of meer gedeeld zijn. Hieronder zie je hoe vaak die viraal gaan.

Slechts 0,02% (200.000) , op linkeras, wordt 10 keer (cascade size) gedeeld. En dan gaat het nog om gewone content en niet eens over branded content. En 10 keer gedeeld is niet echt viraal toch? Stel nou dat we 10.000 keer delen viraal noemen dan zijn dat overigens ook maar ongeveer 100 tweets op 1 miljard.

Viral of  broadcast?

Een andere opbrengst van het onderzoek was dat de onderzoekers zijn nagegaan hoe de “virals” zich hadden verspreid. Was dit door een “broadcast” (one to many) of door “viraliteit” (one to one). Het eerste komt namelijk ook veel voor. Hierbij is er een groot event zoals bijvoorbeeld de  Super Bowl waar 100 miljoen mensen naar kijken waarbij de organisatie dan beelden deelt op internet. Of denk eens aan een grote online krant die in 1 keer miljoenen mensen bereikt of een bekende popster met 50 miljoen volgers. Wat blijkt nu? De kleinere cascades (zo wordt het delen van informatie met anderen genoemd) blijken iets meer dan gemiddeld uit broadcasts te bestaan en de grotere cascades (100+) laten een zeer klein aantal zien die uit virale effecten lijken te zijn ontstaan. Dit zijn er echter maar een paar. Zowel broadcast effecten als virale effecten treden bij kleine en grotere cascades apart op maar kunnen ook gezamenlijk in één cascade voorkomen. Echte viraliteit heeft dus zeker niet de overhand.Uit nadere analyses blijkt overigens dat de populariteit van delen als volgt is, Video (meest), foto’s, nieuws en als laatste petities.

Conclusies?

Wat is dus het advies aan adverteerders. Ik zou mij vooral bezig houden met andere zaken dan virals. Hoe bereik ik mijn consumenten is een veel belangrijker vraag. Daarbij is het in ieder geval handiger om op social media breed te gaan in plaats van diep. Ook lijkt een total media benadering daarin zinniger dan alleen met social bezig te zijn. Maar daarover meer in een volgend blog.

Laten we in ieder geval bij deze afspreken dat we bij de eerste de beste “social media expert” die het nog over virale marketing durft te hebben onwijs hard gaan lachen. Ik doe dat al een tijdje namelijk.

Referentie :

Anderson, A., Goel, S., Hofman, J. & Watts, D. (2013). The structural virality of online diffusion. Paper presented at the Joint Statistical Meetings Symposium (August 3-8), Montreal, Canada

Advertentie
advertisement

Plaats als eerste een reactie

Advertentie