抽獎文氾濫,抽獎部隊進攻下,該如何從臉書數據評估成效?

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(文/趙維孝)

臉書抽獎文百百種,到底台灣人有多愛抽獎文,

運用抽獎、抽出、就送、送出等多種關鍵字組合,透過QSeaarch Trend搜尋台灣地區過去三個月70萬個公開粉絲頁,與抽獎相關文章超過三十萬篇,等於平均一天就有超過3500篇抽獎文!(註1)

而近三個月適逢iphone推出新手機,與iphone相關的抽獎文佔了超過1.5%,整體影響力佔了超過4%,可說是最熱門的抽獎標的物。

抽獎文顧名思義,就是在粉絲頁貼文內抽出各種獎品,通常是要求粉絲留言與分享後,就有資格參加抽獎,是現今社群經營者常使用的方式,目的不外乎是新產品的推廣、品牌知名度的提升、吸引新粉絲等等。

然而近年除了抽獎文外,同樣也存在「抽獎部隊」,這種粉絲可能是看到抽獎就抽,甚至是抽獎專用的假帳號,在兩者皆氾濫的情況下,該如何去評估抽獎文的效益?

我們從臉書數據上就兩方面探討抽獎文:

  1. 被抽獎文吸引而來的新粉絲,有多少會持續留下來與粉絲頁互動?
  2. 抽獎部隊大軍到底佔比多少?

第1點的研究上,我們選取了兩個範例,分別是9月13日的谷阿莫 AmoGood與10月27號的big city遠東巨城購物中心兩個粉絲頁的iphone抽獎文,範例的挑選上去除了抽獎文比例過高的粉絲頁(以避免難以區分到底是不是來抽獎的)。

首先我們先在兩粉絲頁上找出三種互動群眾。(註2)

  • 與iphone抽獎文互動之群眾-簡稱A群
  • iphone抽獎文與該粉絲頁有互動之群眾-簡稱B群
  • iphone抽獎文與該粉絲頁有互動之群眾-簡稱C群

那該如何評估群眾是否有被抽獎文留下來呢?

只要先取A群與B群的差集,再將差集後的結果與C群取交集…

恩…相信各位看到這應該都滿頭黑人問號。

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簡而言之,先找出抽獎文中互動的群眾裡,有多少是被抽獎文吸引而來(A&B差集),而又被留下來持續與粉絲頁互動(A&B差集再與C取交集)。

根據QSearch Profiling系統分析結果,以big city遠東巨城購物中心抽獎文來說,抽獎文吸引了約2.7萬粉絲互動,但其中僅約5千人是近一個月內有與粉絲頁互動之粉絲,換言之有2.2萬人是被抽獎文吸引來的新粉絲或淺層粉絲,但在抽獎文過後僅有1.8千人持續互動(也就是不到8%)。

谷阿莫 AmoGood的iphone抽獎文則是吸引了超過16.6萬人互動,但其中超過16萬人是新粉絲或近期沒有互動的淺層粉絲,其中被留下來持續互動的不到5千人(低於3%)。

當然,抽獎文吸引到大批非受眾粉絲甚至假帳號抽獎部隊,是非常正常的,然而吸引新粉絲持續互動的轉換率,是否符合期待與活動執行成本,透過QSearch Profiling系統就能做更有效的評估。

在第2點的分析上,我們挑選四個粉絲團各一篇的iphone抽獎文,來看其中的重疊人數,藉以抓出抽獎部隊的規模。

由下表大江國際購物中心台茂購物中心的iphone抽獎文互動人數都超過8萬,但其中有近半的重疊人數,而其他兩篇互動人數在3萬內的抽獎文,重疊人數皆超過7千,而四篇全重疊的人數也超過2千。

追蹤這2千人過去足跡(見下圖),近三個月幾乎全與抽獎相關文章互動,可以判定這群人就是俗稱的「抽獎部隊」。

得出2點結論:

  1. 因此過去3個月內,不管是專職抽獎部隊,還是真的很想要iphone的人,差不多就有幾千人重複一直在各種抽iphone
  2. 即使不屬於抽獎部隊,抽獎完後持續比粉絲團互動的比例大多偏低

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四者重疊的人數而言,比例上看似不高,但抽獎部隊並不一定能像我們這樣搜索全臉書,進攻每一篇抽獎文,所以真實的抽獎部隊規模只會更高更多,且一篇互動數不到3萬的文章,若有7千人屬於抽獎部隊也夠嗆了。

當然,抽獎的標的物與貼文平台都會影響抽獎部隊的數量,而抽獎部隊高也不代表一定是無效的抽獎貼文,更重要的是除了抽獎部隊外吸引來的粉絲,到底是不是該粉絲頁想要的受眾,雖然從從數據上來看會繼續與粉絲團互動的比率很低,但以一些抽取自己商品的粉絲專頁,例如賣廚具粉絲頁的抽鍋子,只要達到推廣產品知名度,及每次能留住一定比例會買廚具的主婦,可能就達到目的。

而除了抽獎部隊外持續互動的粉絲,是否又真的是受眾,同樣能透過QSearch Profiling系統做進一步分析。

想了解更多?請洽sales@qsearch.cc,或在下方表單填下您的資訊與問題,將由專人為您服務。

 

註1:在關鍵字的設定上,很難囊括所有抽獎文,由其有些抽獎文中可能全篇文章只有個「送」字,造成雜訊較多,所以只能盡可能用各種關鍵字去抓取抽獎文,嚴格上只能說每天平均至少3500篇以上。

註2:抽獎文前抓取一個月內互動人數在一定比例以上之文章約20篇;抽獎文後同。

註3:影響力分數公式為  : 分享數 + 0.1*按讚數 + 0.1*回應數 。

3 thoughts on “抽獎文氾濫,抽獎部隊進攻下,該如何從臉書數據評估成效?

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