QSearch Trend:成為像杜蕾斯一樣的行銷達人,不只需要天份

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文 / 杜易寰 在行銷人的社群中,大陸的「杜蕾斯(Durex)」是一個很崇高的存在,它的行銷文案幾乎每出必中,而且常常出人意表,甚至造成風潮。 年底的一場飯局中,甚至有幾個中國朋友這樣跟我說,「雙十一我第一件事情就是點購物車結帳,第二件事情就是去看杜蕾斯又出什麼好笑文章了。」雖然當時場面輕鬆,但是這並不是單純一句玩笑話。杜蕾斯不再只是一個保險套品牌,而成為了社群的領導者,就像是在台灣,沒有人會覺得全聯在社群上也只是個單純的超商粉絲頁。

鐵粉率新定義:互動天數取代互動次數

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文 / 杜易寰、劉書彧 資料收集 / 林辰駿 互動圖表 / 楊晴 在上次的「2016 年 10 月份媒體洞察報告」後,我們有預告到,之後將會改變鐵粉率的計算方式,在經過一段時間後,我們現在終於可以公佈數據了。 過去的鐵粉定義是:互動次數超過粉絲頁發文篇數2%以上者,佔所有不重複互動者的比例。 而新的鐵粉定義則是:在粉絲頁過去有發文的 30 天中,與粉絲頁文章有互動的天數 10 天以上的使用者,佔所有不重複互動者的比例(註一、註二)。 簡單的說,我們不再看使用者到底互動了幾次,而是看使用者互動了多少天。 改變鐵粉計算的原因有兩個。第一個原因很簡單,我們認為相比互動次數而言,長期且持續的互動行為,更像是鐵粉會有的樣子。 廢話不多說,我們就先以「11 月的媒體鐵粉率」作為示範。(題外話,在本月底之前,一定會將媒體洞察報告更新到 2017 年 1 月,並且之後每月更新,不然的話 Data Team 就一起剁 XX!) 鐵粉不是一天按十次讚,而是持續地互動 有一個朋友曾經和我分享過外婆的使用習慣: 「教我阿罵滑 FB ,他平常都不會上,」朋友說,「但是她就是挑一天週末上 FB 然後瘋狂按讚所有家人的臉書貼文,我有時候一打開手機,發現有幾十個通知,就知道我阿罵今天上臉書了,」朋友的臉又好氣又好笑。 其實換成一般人,也會有類似的行為。今天我們可能點進了一個粉絲頁,覺得他的文章有趣,跟著看了好幾篇,點了好幾次讚,但我們關上電腦後,就忘記了這個粉絲頁,未來也不再來互動。 這種人能夠算是鐵粉嗎?好像也不能算。但是在過去的鐵粉率計算方式中,卻會把這種使用者當作鐵粉。 而在新定義下,我們可以抓出「持續互動」的粉絲。相對比一天內按大量讚,但一個月只按一次的粉絲,我們更覺得雖然互動總數不高,但卻每兩三天就來互動一次的粉絲更像是鐵粉。這是我們決定改變定義的第一個原因。 第二個原因,則是為了配合 Facebook 的演算法。 使用者看到的文章有上限 其實大家在滑 Facebook 時,應該都會有這樣的經驗:「我怎麼滑半天,看到的都是一樣的文章?」 其實,這就和 Facebook 的演算法有關,「一個粉絲頁,一天能夠推播給同一位粉絲的文章是有其上限的。」 當然,一個人的興趣越廣泛,社群行為越發散,Facebook 能夠推播的資訊就越多元,但仍然有其上限。使用者就算和某一個粉絲頁再怎麼深度互動,Facebook 也不會把這個粉絲頁的所有當天發文都灌在使用者的牆上。 這個前提下,原先的公式中,分子(互動佔總發文篇數 […]

QSearch 開放學術合作啦!一起研究社群資料能夠告訴我們什麼事吧

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文 / 杜易寰 昨日,天下雜誌與 QSearch 合作的「立委臉書洩漏的祕密」全新上線啦~~~ 在文章刊出之後,我們收到了許多鼓勵和指教,也引起了許多討論。關於研究方法,我們也已經寫在這裡。QSearch 一直希望推廣根據社群資料而衍伸出來的研究,尤其 Facebook 的覆蓋率在台灣相當高。根據 Facebook 的資料,每月有超過 1,800 萬名台灣用戶活躍在 Facebook 上,用戶的行為是相當大量且珍貴的數據。 QSearch 的資料庫中,包含了幾乎所有台灣公開頁面的資料(國外的也有,不過有些不夠齊全),同時也能分析公開頁面上的使用者互動足跡(主要是按讚與其他數種表情),以及其他一些更細緻的資料。 目前 QSearch 已經和台大經濟系及中研院資訊所有學術上的合作。我們也很期待可以和更多學術界的先進合作,一起研究出社群資料所洩漏出的更多秘密! 目前暫定學術合作上能夠合作的資料是「至少六個月前」的社群資料(因為還是要維護一下公司平常的商業利益啦),若在資料量或是格式上有特殊需求則可以另外討論。我們也會在學術上能夠負擔的範圍內收取一點資料處理費。 如果您有興趣,或是有任何疑問的話,歡迎隨時與我們聯絡。 杜易寰 sales@qsearch.cc 

解釋:關於天下雜誌「立委臉書洩漏的祕密」一文的研究方法

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文 / 劉書彧 這次天下雜誌和 QSearch 的共同研究專題:「立委臉書洩漏的祕密:誰跟蔡英文最親近?」一文中,所採用的研究方法主要是參照,美國學者Robert Bond與Solomon Messing前年發表於美國政治科學期刊上的論文。Bond & Messing蒐集了 1,223 個經過臉書官方認證的美國政治人物粉絲頁。 透過臉書內部的資料庫,作者將追蹤(follow)這些粉絲頁的粉絲全部抓出來,並僅保留 18 歲以上(具有投票權)以及至少追蹤兩個以上政治人物粉絲頁的樣本(共 620 萬人)。最後,根據觀察各個政治人物粉絲頁間彼此重疊的粉絲數,作者使用了奇異質分解法(singular value decomposition),保留最足以解釋這些政治人物兼彼此重疊度的變因,用此代表各政治人物在粉絲心目中的相對「位置」。而最終的研究成果顯示,用此一方法得到的各政治人物相對位置,正好反映了選民心目中各民主黨和共和黨政治人物的「左右」立場。

『返校』從哪開始爆紅的?(內有遊戲實況影片)

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文 / 杜易寰 『返校』,這個曾經在所有學生心中印下深深恐懼的詞,在寒假一初始就用另外一種恐怖席捲了整個台灣。這次受影響的對象不僅限於學生,而是所有對白色恐怖心有餘悸的台灣人。 雖然有了一個看起來很文青又好像要開始講古的開頭,但 QSearch 畢竟不是天橋下的說書公司,我們還是回到數據,重新來關注『返校』這款遊戲到底是從哪開始爆紅的。