webbrand

A 2010. év harmadik negyedévéről készített kutatások szép sorjában kerülnek napvilágra, így az amerikai online hirdetési piacot érintő legfrissebb ábra kapcsán is érdemes elgondolkodnunk egy pillanatra a száraz adatok mögött rejlő folyamatokról és azok várható alakulásáról.

A Silicon Alley Insider által közölt ábrán jól látszik, hogy miközben maga a piac bővül, az online hirdetéseket kínáló cégek részesedése a Facebook további térnyerésének következtében egyre csökken. Mindez azért fontos, mert mint a webbrand-en már említettük, bármely hasonló online vagy nyomtatott hirdetéssel összehasonlítva a Facebookon való hirdetés olcsóbb és eredményesebb.

A comScore fenti ábrái azt tükrözik, hogy erre az amerikai piaci szereplők egyre nagyobb része is kezd ráébredni. A folyamat bizonyosan folytatódni is fog, és a Facebook hirdetésekben mindenképp le fogja nyomni riválisait. Már csak azért is, mert felhasználóiról olyan személyes adatok birtokában van, amelyek alapján egyedülálló módon tudja a hirdetéseket személyre szabva megjeleníteni.

Az EdgeRank azon algoritmusok összefoglaló neve, amik a Facebook szerverein futva minden felhasználónak előállítják az egyedi, személyre szabott Üzenőfalát. Azt, hogy pontosan mi alapján dől el, mi jelenik meg a felhasználóknál a Facebook központi felületén, azért fontos tudnunk, mert ha közösségi média-kampányba kezdünk a világ legnépesebb közösségi oldalán, akkor nem árt tudni, milyen szempontokon múlik, hogy azt a felhasználók lássák, annélkül, hogy bármilyen rajongói oldalt szánt szándékkal felkeresnének.

Az EdgeRank néhány részalgoritmusa nem publikus, jól is néznénk ki, ha a dollármilliókért fejlesztett rendszer minden elemét megosztanák a nyilvánossággal és a konkurenciával a programozók. Azonban a fő képletet és szempontokat még a tavasz folyamán az f8 konferencián közzé tették. A jelenlegi, tavaly december óta létező, két részből álló Üzenőfal szerkesztése tejlesen automatizált. Egyrészt szűri, hogy mely ismerőseinktől jelennek meg bennük posztok, másrészt ugyanezen ismerőseink poszt-jait is leválogatja.

Ez bár kényszermegoldás, mégis egybe esik a célszerűséggel. Ha minden ismerősünk minden poszt-ja megjelenne a Facebook központi részén, akkor kezelhetetlen mennyiségű adat állna rendelkezésünkre, és elvesznének azok a posztok, amik számunkra valóban érdekesek. Az ilyen hatalmas mennyiségű adat ráadásul túlterhelné a Facebook szervereit, amik így is tárolják mindnyájunk poszt-jait, viszont nem töltenek be mindent az azonnali elérésre előkészítve. A rendszert a keresőmotorok optimalizásának (Search Engine Optimization) mintájára News Feed Optimization-nek nevezték el.

De mi szerint tud dönteni egy rendszer arról, hogy minket mi érdekel? És ezt hogyan lehet lefordítani a matematika nyelvére?

Minden, amit látunk a Facebook Üzenőfalán az egy Object. Ha egy másik felhasználó Object-jére reagálunk, akkor jön létre köztünk és a másik felhasználó közt az Object-en keresztül egy kapcsolat, amit a Facebook Edge-nek hív.

A posztok megjenítéséhez tehát minden két felhasználó közt, minden poszt esetében a Facebook kiszámítja ezt az Edge értéket. Ezt a számot úgy kapjuk, hogy három tulajdonsághoz rendelt értékeket összesít az EdgeRank. Ezek a tulajdonságok pedig a következők:

- a posztot létrehozzó felhasználó vagy rajongói oldal közti "vonzódás" (azaz az adott felhasználó milyen gyakran látogatja a rajongói oldalt vagy szoktak-e levelezni - ez utóbbi nyilván magán felhasználók közt jelentősebb)

- a fent nevezett vonzódás, milyen interakcióban nyilvánul meg, és és az milyen súlyt kap (pl.: a kommentelés magasabb szintű mint a Like-olás)

- és egy az eltelt idővel fordítottan arányosan csökkenő szám, ami az adott poszt frisseségét tükrüzi, hiszen napokkal korábbi hír csak akkor érdekelhet minket, ha nagyon gyakori interakciókban nyílvánul meg a kapcsolatunk

Minden Object-nél minden felhasználó közt, akik azon az Object-en keresztül kommunikálnak létrejön egy ilyen Edge érték. Ezen értékek az ismerősök hálózatát összekötő vonlak mentém keletkeznek. Minél nagyobb ezen értékek szorzata, annál valószínűbb, hogy feltűnik majd a felhasználók feed-jében a posztunk. Hosszadalmas és kitartó posztolás, állandó tartalom előállítás szükséges ahhoz, hogy hosszú távon kellő nyilvánosságot kapjon az oldalunk a rajongók Üzenőfalán.

Az alábbi előadás keretei közt osztották meg ezt a nyilvánossággal (angol nyelvtudás elengedhetetlen a videó megtekintéséhez):

A jó Facebookon folytatott marketing tehát nem merülhet ki a felhasználók számára érdekes tartalom előállításában. Az interakció a felhasználókkal nem csak az üzleti megfontolásokból lehet eredményes, hanem megjelenéseink számát, és ezáltal ismertségünket is elősegíti.

Lesz-e valaha népszerűbb bárki a Túró Rudinál? A Megasztár vagy az X-faktor versenyzőit kedvelik-e többen? Melyik kereskedelmi rádiónak van a legtöbb rajongója? Melyik mobilszolgáltató, sportszergyártó vagy élelmiszeripari márka ér el több embert a közösségi médiában, és kinek a kampánya hatékonyabb a rajongótábor növelésében? Ezekre a kérdésekre is választ ad az Image Factory Facebooker néven elindított oldala.

A Facebooker nemcsak pillanatfelvételt készít a magyar Facebook oldalakról, de vizsgálja a rajongótábor növekedésének dinamikáját is. Így akár napi szinten követhető, hogy mely márkák, mozgalmak, ügyek, szórakozásból vagy komoly márkaépítési szándékkal útjára indított oldalak érik el a legtöbb internetezőt a 2,1 milliós magyar Facebook közösségből.

A folyamatosan fejlesztett alkalmazás jelenleg ezres nagyságrendű magyar vonatkozású Facebook oldalt tart nyilván, és monitoroz rendszeresen. A különböző kategóriákba (többek között brand, arcok, kult, média, buli, helyi érték, közélet stb.) rendezett toplisták mellett a Napi Top 50 mutatja be az elmúlt 24 órában legnagyobb kiugrást elérő oldalakat. Így jól követhető a márkák közösségi médiában folytatott kommunikációjának hatékonysága is.