近期，隨著Papi醬的走紅，以龐大粉絲群體為基礎(chǔ)的定向營銷，將粉絲轉(zhuǎn)化為購買力的“網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)”在國內(nèi)引起熱議。當(dāng)國內(nèi)品牌廠商在拍腦袋選擇網(wǎng)紅代言的同時(shí)，美國硅谷則開始用大數(shù)據(jù)技術(shù)尋找與品牌本身契合的“網(wǎng)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(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)”
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(wǎng)紅”)。根據(jù)Forbes發(fā)布的2015年Youtube star收入排名數(shù)據(jù)，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(nèi)的“網(wǎng)紅”也逐漸在Youtube上開設(shè)自己的頻道，如papi醬的頻道目前瀏覽量已經(jīng)上萬，每個(gè)視頻的評論數(shù)超百條，暴走漫畫也經(jīng)營自己的youtube頻道有一段時(shí)間了。
與此同時(shí)眾多知名品牌廠商如蘋果、可口可樂、麥當(dāng)勞、迪士尼也都有自己品牌頻道并注意到Y(jié)outube明星的影響力，紛紛邀請有影響力又比較經(jīng)濟(jì)的Youtube明星代言。
“目前品牌廠商對這些視頻網(wǎng)紅的著眼點(diǎn)，一是期望在視頻中直接呈現(xiàn)廣告;二是根據(jù)品牌形象，尋找相對應(yīng)的合作關(guān)系;三是欲將特定的產(chǎn)品推送給特定領(lǐng)域的用戶，既讓粉絲轉(zhuǎn)化為購買力。”Taste Analytics中國銷售總監(jiān)趙博說。
從網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞椒劢z評論
實(shí)際上，在YouTube平臺 用戶每分鐘將上傳 300 個(gè)小時(shí)的新視頻，大數(shù)據(jù)技術(shù)的一大體現(xiàn)便是可以透過大數(shù)據(jù)來觀察Youtube的流行走向、觀眾的年齡、性別、點(diǎn)擊量等，甚至在總統(tǒng)大選期間，可以透過Youtube的觀看和點(diǎn)擊量來換算出來支持率。
然而這樣的模式所面臨的一個(gè)弊端便是根據(jù)訂閱數(shù)、觀看時(shí)間、點(diǎn)擊率等進(jìn)行的分析，有時(shí)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(jìn)行傳統(tǒng)廣告投放。那么既然大數(shù)據(jù)能幫品牌廠商化解傳統(tǒng)廣告直接投放問題，在網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)中最關(guān)鍵的網(wǎng)紅選擇上是否同樣適用呢?答案是肯定的。
Taste Analytic 創(chuàng)始人兼CEO汪曉宇表示，現(xiàn)在有兩類方法可以尋找合適的網(wǎng)紅代言。
曾經(jīng)，品牌廠商對Youtube明星(“網(wǎng)紅”)的選擇主要參考兩個(gè)指標(biāo)，一個(gè)是粉絲數(shù)量，一個(gè)是影響度，后者與粉絲連接的廣度及深度相關(guān)。“例如一個(gè)Youtube明星的1000位粉絲，可能較為集中在某個(gè)特定領(lǐng)域，可能分布分散，這在統(tǒng)計(jì)學(xué)上會被賦予不同的權(quán)重值。包括Facebook等，在很多年前就開始用網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵W(xué)進(jìn)行相關(guān)研究。”汪曉宇說道。
“但現(xiàn)在有一項(xiàng)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(chǎn)生，分析和利用這些非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)成為更有效的方法。”他表示，現(xiàn)在一些品牌廠商對Youtube下面的評論進(jìn)行分析，分析網(wǎng)紅明星頻道中整體評論，看與企業(yè)品牌如服飾、彩妝類目標(biāo)用戶群是否契合，并決定是否選擇該網(wǎng)紅代言。
例如在Youtube上，利用Taste Analytics的Signals 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)平臺，對國內(nèi)比較熟悉的網(wǎng)紅Papi醬和暴走漫畫的Youtube評論進(jìn)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(jià)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(jià)和負(fù)面評價(jià)差不多，整體印象雖然是正數(shù)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(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)廣告投放
大數(shù)據(jù)在網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)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(lǐng)域有許多網(wǎng)紅明星，但一些網(wǎng)紅明星可能聚焦在怎么教人化妝，一些網(wǎng)紅則是教粉絲盤發(fā)。傳統(tǒng)的依托粉絲數(shù)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(dǎo)致諸如同樣屬于美容領(lǐng)域的眉筆品牌，在廣告投放上出現(xiàn)兩者都選擇，或選擇了后者而遺漏前者的情況，但事實(shí)上投放在盤發(fā)明星上的效果將不如化妝明星，Taste Analytics中國銷售總監(jiān)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(fā)現(xiàn)粉絲之間有沒有實(shí)際物理上的鏈接，如在語言表達(dá)方式或內(nèi)容上是否重復(fù)，是否有同類的喜好(如對車、音樂的關(guān)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(gè)跨境電商Apollobox通過Taste Analytics的智能大數(shù)據(jù)分析平臺Signals，對YouTube上一萬多個(gè)來自不同小組的網(wǎng)紅明星視頻評論進(jìn)行分析，包括電玩、電影、居家、美容等，對粉絲進(jìn)行縱向區(qū)分，篩選出愿意接受商業(yè)合作的網(wǎng)紅明星，并協(xié)助完成最終特定產(chǎn)品與特定網(wǎng)紅明星的對接，如將無人機(jī)產(chǎn)品推給粉絲對高科技更感興趣的網(wǎng)紅明星。據(jù)悉，這不僅節(jié)省了品牌廠商自己調(diào)研選擇網(wǎng)紅的時(shí)間，降低了85%的成本，同時(shí)也能實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)化的產(chǎn)品營銷。
除了Apollobox，國內(nèi)深圳一家研發(fā)充電器產(chǎn)品的企業(yè)，也通過Taste Analytics的Signals平臺進(jìn)行網(wǎng)紅代言的尋找。
汪曉宇表示，企業(yè)特別是對于電商，通過Taste Analytics的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)將能幫助其更好的制勝網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)時(shí)代，他進(jìn)一步透露，這樣的大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)的網(wǎng)紅尋找功能，將全面集成在Taste Analytics最新的Signals 2.0版本中。據(jù)悉，包含更多功能與應(yīng)用場景的最新Signals 2.0將在今年5月正式發(fā)布。
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