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Taste Analytics:大數據尋找“網紅代言”的先行者
編輯:硅星聞 發布時間: 2016-5-3 14:48:00    文章來源:百度百家
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近期,隨著Papi醬的走紅,以龐大粉絲群體為基礎的定向營銷,將粉絲轉化為購買力的“網紅經濟”在國內引起熱議。當國內品牌廠商在拍腦袋選擇網紅代言的同時,美國硅谷則開始用大數據技術尋找與品牌本身契合的“網紅”了,不僅提高了“尋找”過程的效率,更減少了成本的投入。


Youtube的“網紅經濟”


Youtube是美國非常重要的社交媒體,從政客到明星都有自己的Youtube頻道, 也誕生了一些Youtube明星(“網紅”)。根據Forbes發布的2015年Youtube star收入排名數據,專頻道專注于Let's Play的恐怖游戲與動作游戲的Felix Kjellberg,以1200萬美金(約合7億8千萬人民幣)收入成為Youtube第一明星。而且由于Youtube全球化的影響力,多國內的“網紅”也逐漸在Youtube上開設自己的頻道,如papi醬的頻道目前瀏覽量已經上萬,每個視頻的評論數超百條,暴走漫畫也經營自己的youtube頻道有一段時間了。


與此同時眾多知名品牌廠商如蘋果、可口可樂、麥當勞、迪士尼也都有自己品牌頻道并注意到Youtube明星的影響力,紛紛邀請有影響力又比較經濟的Youtube明星代言。


“目前品牌廠商對這些視頻網紅的著眼點,一是期望在視頻中直接呈現廣告;二是根據品牌形象,尋找相對應的合作關系;三是欲將特定的產品推送給特定領域的用戶,既讓粉絲轉化為購買力。”Taste Analytics中國銷售總監趙博說。


從網絡拓撲到粉絲評論


實際上,在YouTube平臺 用戶每分鐘將上傳 300 個小時的新視頻,大數據技術的一大體現便是可以透過大數據來觀察Youtube的流行走向、觀眾的年齡、性別、點擊量等,甚至在總統大選期間,可以透過Youtube的觀看和點擊量來換算出來支持率。


然而這樣的模式所面臨的一個弊端便是根據訂閱數、觀看時間、點擊率等進行的分析,有時只能得到較為抽象的信息,所以對于品牌廠商常常是借用此途徑進行傳統廣告投放。那么既然大數據能幫品牌廠商化解傳統廣告直接投放問題,在網紅經濟中最關鍵的網紅選擇上是否同樣適用呢?答案是肯定的。


Taste Analytic 創始人兼CEO汪曉宇表示,現在有兩類方法可以尋找合適的網紅代言。


曾經,品牌廠商對Youtube明星(“網紅”)的選擇主要參考兩個指標,一個是粉絲數量,一個是影響度,后者與粉絲連接的廣度及深度相關。“例如一個Youtube明星的1000位粉絲,可能較為集中在某個特定領域,可能分布分散,這在統計學上會被賦予不同的權重值。包括Facebook等,在很多年前就開始用網絡拓撲學進行相關研究。”汪曉宇說道。


“但現在有一項新趨勢是,隨著越來越多的視頻上傳,越來越多的粉絲評論產生,分析和利用這些非結構化文本數據成為更有效的方法。”他表示,現在一些品牌廠商對Youtube下面的評論進行分析,分析網紅明星頻道中整體評論,看與企業品牌如服飾、彩妝類目標用戶群是否契合,并決定是否選擇該網紅代言。


例如在Youtube上,利用Taste Analytics的Signals 非結構化數據平臺,對國內比較熟悉的網紅Papi醬和暴走漫畫的Youtube評論進行分析。


在Papi醬的頻道里,可以看到正面評論居多,整體的評價還是正面的。如果有衣服,彩妝之類的廣告,來找她代言會是明智的選擇。



在暴走漫畫頻道里,可以看到暴走漫畫的正面評價和負面評價差不多,整體印象雖然是正數但是值偏低。所以只能針對特定人群的宣傳推廣可以找他們代言。



語義分析實現更精準廣告投放


大數據在網紅經濟中的兩類方法,在最后代言效果上有一定差異。


例如YouTube美容領域有許多網紅明星,但一些網紅明星可能聚焦在怎么教人化妝,一些網紅則是教粉絲盤發。傳統的依托粉絲數量及影響度的分析,難以察覺這兩類明星的差別,所以可能導致諸如同樣屬于美容領域的眉筆品牌,在廣告投放上出現兩者都選擇,或選擇了后者而遺漏前者的情況,但事實上投放在盤發明星上的效果將不如化妝明星,Taste Analytics中國銷售總監趙博說。


這類模式分析的弊端,通過粉絲評論的語義分析則可以很好解決。具體而言,即通過對粉絲評論的分析,發現粉絲之間有沒有實際物理上的鏈接,如在語言表達方式或內容上是否重復,是否有同類的喜好(如對車、音樂的關注與評論),尋找粉絲之間共同的特征與屬性。


趙博表示,美國一個跨境電商Apollobox通過Taste Analytics的智能大數據分析平臺Signals,對YouTube上一萬多個來自不同小組的網紅明星視頻評論進行分析,包括電玩、電影、居家、美容等,對粉絲進行縱向區分,篩選出愿意接受商業合作的網紅明星,并協助完成最終特定產品與特定網紅明星的對接,如將無人機產品推給粉絲對高科技更感興趣的網紅明星。據悉,這不僅節省了品牌廠商自己調研選擇網紅的時間,降低了85%的成本,同時也能實現更精準化的產品營銷。


除了Apollobox,國內深圳一家研發充電器產品的企業,也通過Taste Analytics的Signals平臺進行網紅代言的尋找。


汪曉宇表示,企業特別是對于電商,通過Taste Analytics的大數據分析技術將能幫助其更好的制勝網紅經濟時代,他進一步透露,這樣的大數據技術實現的網紅尋找功能,將全面集成在Taste Analytics最新的Signals 2.0版本中。據悉,包含更多功能與應用場景的最新Signals 2.0將在今年5月正式發布。




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