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挖掘Facebook數據背後的價值 剖析受眾行為深耕品牌影響力Sep 28 , 2017

撰文者:QSearch
挖掘Facebook數據背後的價值 剖析受眾行為深耕品牌影響力

臉書已是品牌行銷最重要渠道

臺灣地區臉書(Facebook)活躍使用者高達一千八百萬,較活躍的的粉絲專頁達七十五萬,是眼下電商行銷、媒體傳播、品牌宣傳等活動最重要的渠道,像是BenQ或全聯都曾多次在粉絲專頁(以下簡稱粉專)上運用趣味圖文吸引網友互動,除了大企業積極用社群媒體建立品牌形象外,連像警政單位也需要經營NPA署長粉專來向人民溝通,宣揚正面形象。

然而,過去社群經營者最在乎的不外乎粉絲數、按讚人數、觸擊人數、瀏覽量等基礎指標,但除了量化數據以外,更重要的是數據的「質」,要知道「這些粉絲是誰」,用數據描繪出族群的樣貌,如何將影響力擴散到對的人眼前,才是最終的關鍵。

如某個品牌的愛好者,到底比較關注楊丞琳還是林依晨的消息?若能澈底用數據剖析臉書群眾行為,就能讓品牌經營者有更正確的行銷或廣告決策依據。

此外,一般的臉書族群所能接觸到的社交圈,因臉書的演算法,在某些特定主題上,會被推播較多共同或類似的信念、立場及主張,會讓人以為多數人都跟自己有相同的想法,因而容易誤判情勢,也就是俗稱的被困在「同溫層」。

舉例而言,前陣子突然引起高度討論的小眾電影《臺北物語》在社群上一度造成意外的討論聲量,愛看影評或冷門電影的同好,可能會被自己臉書頁面上的大量訊息誤導,認為這部電影有不輸一線國片的熱潮,但透過QSearch系統完整監測後,就可以知道整體討論度其實相距仍是極大,若有活動規劃者想找電影演員合作,便有可能錯估情勢。

隨著臉書在臺灣的發展,許多社群經營者也漸漸發現,粉絲數、觸擊人數、瀏覽量這些「直接量化數據」的效用有限,相反「對的粉絲」重要性則日益浮現。品牌該如何找到對的代言人,用什麼內容吸引潛在客群;媒體主事者該如何避免因資訊落差,進而用對的議題吸引讀者,都成為一門學問。

收集臉書海量數據,轉化成更高價值的資訊,並幫助客戶解讀後輔助經營決策的QSearch就此應運而生。

年輕新創團隊,從一個抱怨開始創業

QSearch是個平均年齡僅二十八歲的年輕新創團隊,與其說是數據公司,更像一間用社群數據來協助客戶的顧問公司,成立第一年就開始獲利,客戶透過幾套不同的QSearch系統就能分析全球成千上萬的粉絲專頁與臉書群眾行為,按下幾個按鍵就能全面掌握社群動向,目前光國內就有超過一百五十家客戶,客群涵蓋媒體、代理商、品牌等三大類型。

而創業起點卻是從一個小小的抱怨開始萌芽,四年前還是學生的創辦人暨技術長周世恩認為:「臉書太爛了,連個搜尋自己文章的功能都沒有。」

於是周世恩開始著手研發臉書的關鍵字搜尋引擎,透過多次程式開發者間的聚會討論,逐漸尋找志同道合的夥伴,認為若是能廣泛收集社群數據,就能有效的突破同溫層,更精準為客戶找到目標受眾,臉書平均的廣告轉換率僅不到三%,即每個平均一百位看到廣告的臉書使用者,僅有不到三人會真的點擊,然而透過QSearch進行海量數據分析後,幫客戶優化的廣告投放轉換率卻高達七%,足足成長一倍以上。

北市選戰打出知名度,將服務系統化

而說起我們在國內最為人熟知的事蹟,應當是二○一四年,運用臉書社群數據,幫助素人柯文哲成功贏得臺北市長之位。

當時競選團隊可能每天都有數十個競選活動的規劃,套句經濟學上常用的說法:「資源有限,欲望無窮」,在人力、物力、時間有限的情況下,先要鎖定目標選民,再將資源集中在最有效益的活動,此時臉書數據就提供了很高的參考價值,像是當時臉書上所有討論街舞的文章,一天可以得到超過二十萬個讚,在年輕人間的關注度很高,因此藉由相關活動與年輕人溝通就更有效。

臺北市長的選戰是關鍵點,在此之後QSearch一炮而紅,每個月上門向我們諮詢服務的企業高達三、四十家,幾位創辦人的行程也被塞滿,平均一天有六個會議,各行各業都開始對「社群數據」究竟能轉換出什麼樣的商業價值感到極高興趣。

次年起,我們用臉書社群數據開發出使用者介面的QSearch Trend服務,這也是目前QSearch最主要的核心服務之一,用戶只需要鍵入關鍵字,幾秒內就可以看出該議題在臉書上的討論聲量和最具影響力的平臺。

透過QSearch Trend,媒體客戶可以立即得知應製播什麼樣的內容可以在社群間得到最大迴響,提高影響力;欲在臉書上經營品牌的客戶除了解成效外,甚至發生公關危機時,皆可避免被困在同溫層,得到最全面的參考數據,知道該正面迎擊,還是低調處理。

站穩腳步,進軍南向

不僅國內,早在二○一五年,政府明確提出新南向政策之前,我們就已透過創業孵化器進軍馬來西亞,幫助當地候選人利用臉書進行選情分析。

執行長杜元甫認為:「在社群數據的應用上,臺灣的經驗絕對能複製到東南亞。」他舉例,像柯文哲以素人身分選上首都市長,在亞洲政治圈造成不小轟動,以此例下,社群數據助選的模式幾乎不用太多的溝通,就能取得東南亞候選人的信任。

目前馬來西亞四個大政黨中的多位候選人,都曾經藉由我們的工具輔選,杜元甫以經驗指出兩地差異,不同於臺灣較著重分析競爭對手,馬來西亞的競選團隊更在乎自己候選人的聲量與評價,即使關心的數據面向不同,兩年多來,在亞洲我們共幫助近二十位候選人在選戰中脫穎而出。

商務總監暨創辦人蔡汶成則認為,從香港、澳門到馬來西亞,甚至未來其他東南亞國家,以QSearch的服務而言,政治活動會是很好的切入點,因為相較於一般企業用戶,競選的需求與目的性更明確。

雖然已初步在政治上取得成績,但要談到一般企業用戶,馬來西亞在金流與物流層面的基礎建設尚不及臺灣,在電商等行業與社群的結合行銷上,大約落後臺灣三至五年,而當地一般企業內部能解讀分析並運用社群數據的人才太少,若還未找到相關人才,加上系統租借費用,在成本考量上,目前他們較傾向用較傳統的手法,諸如找寫手、部落格式的數位行銷,但未來在導流回社群上的趨勢是可預見的。

然而,除政治活動外,下一步我們在東南亞的目標產業將會放在媒體業,這些地區的媒體業同樣面臨數位轉型的問題,對新興的科技有較急迫的需求,而在大馬之後,同樣為英語系國家的菲律賓與印度,則是我們下一波新南向的目標地區。

實際應用案例

以下我們提出幾個用QSearch另一套系統 Profiling分析的影視產業或流行文化案例,藉此更容易理解臉書數據該如何應用在各產業上。

藝人靠臉書數據,找回流失的粉絲

曾有音樂製作公司找上QSearch,他們發現某藝人的「鐵粉」很穩固,但是一些曾經對該藝人有興趣的淺層粉絲,卻在近期不知所蹤,不再跟該藝人的粉專貼文互動,在為藝人發行新唱片之際,希望找回這些粉絲,於是經過QSearch在資料庫中交叉比對,發現這些粉絲中,關注同婚議題者高達近七成,這便為包裝行銷決策上提供了一個大方向,讓藝人多發表關於同婚議題的動態,就能重新與淺層粉絲取得連結。

用臉書數據檢視植劇場品牌力

另一個顯著由社群影響影視產業,並再透過社群數據檢視品牌成效的案例,則是前陣子非常紅的電視劇《花甲男孩轉大人》。

這部植劇場的系列作,雖從今年五月五號就開始釋出各種宣傳,並於五月二十六號播出第一集,但直到劇中資深演員蔡振南在個人粉專上貼出一段與盧廣仲用臺語對罵的對手戲後,才真正引起社群的廣泛討論,這段影片在臉書上有近五萬次的分享,《花甲》這個議題,隨後在臉書上的影響力也成長數十倍(註1)。

隨著社群討論度急增,電視收視率也急速成長,幾乎可以斷定這部戲劇有為植劇場帶來不同的收視族群,也就是所謂的「突破同溫層」,但這個效果有多強,且是否能延續到下一部系列作,仍是值得觀測的問題。

各大新聞媒體與戲劇相關粉專上貼文進行數據分析後可以得知,關注植劇場在《花甲》之前的六部戲劇的粉絲,有較高的重疊度,且這些人同時也有很高的比例關注公視的戲劇或戲內的演員,而植劇場的戲劇在質感上與公視相近,這群人可謂某種程度的「收視同溫層」。

從《花甲》的前兩部看起,分別是《積木之家》(以下簡稱積木)和《夢裡的一千道牆》(以下簡稱夢牆)。

我們的研究方法很簡單,透過群眾足跡追縱系統QSearch Profiling,找到在三部戲劇熱播時,臉書上跟三部戲劇粉絲團上的熱門貼文有互動的群眾,看看他們在該部戲播映前的社群足跡,從關心《積木》和《夢牆》的熱門貼文的群眾來看,人數分別約是七千人與六千人。

以《積木》而言,關心《積木》熱門貼文的群眾,有很多也關注植劇場前作如《天黑請閉眼》或《戀愛沙塵暴》的男主角吳慷仁,或是像連俞涵、劉以豪等形象清新的年輕演員粉絲。

《夢牆》則就更典型一些,除了陳禕倫、孫可芳(BEANBEAN),這幾名Qseries未來星成員的粉絲來關注外,其餘也是質感相近的戲劇與演員。有一點值得提出,孫可芳其實並未參演《夢牆》,但她的粉絲仍然相當持續關注植劇場後續劇集。

至此對植劇場前六部戲總結兩點:

1.在啟用二十四名新演員當固定班底上,有收到一定成效,像是演員本身能藉由連續曝光累積粉絲,也幫整體植劇場導流,像是孫可芳的粉絲,持續關注植劇場沒有她參演的戲劇。

2.但在群眾吸引上,並未顯著突破同溫層,還是凝聚在本來就對這類型演員或戲劇有興趣的群眾。

而這前六部戲劇與《花甲》的差別又是什麼,同樣來看關心花甲的群眾(約十二萬人),在戲劇上映前的喜好又為何?

《花甲》同樣吸引了一些關注公視與連俞涵的群眾,但也發現同時關注宅女小紅、蔡阿嘎等網路名人甚至馬來貘插畫家(Cherng)的群眾有不小的比例關注《花甲》,這表示較關注網路人物的群眾,也被《花甲》吸引,推測蔡振南的影片在社群上造成廣大迴響後,為《花甲》吸引到了不同的收視族群。

最重要的問題,如果《花甲》是植劇場一部突破同溫層的作品,那這個效果是否能延續到植劇場的最後一部作品《五味八珍的歲月》(以下簡稱《五味》)呢?

我們的假設如下,如果《花甲》是一部吸引更多族群的戲劇,且能讓更多族群認識進而關注植劇場,那同時關注《花甲》與《五味》的群眾比例與人數,將會明顯超越同時關注《花甲》與《積木》或《花甲》與《夢牆》。

首先關注《積木》與《夢牆》的不重複群眾相加(以數學概念來說即是聯集)約一萬兩千人,而這其中皆關注兩部戲劇者,約占十三%(以數學概念而言即是交集)。以過去的經驗而言,這個數字是不低的,代表有一群人持續追著植劇場的戲劇。

但我們已經證實了《花甲》吸引到了更多不同族群,所以植劇場系列中的特例《花甲》與前作關注群眾重疊度比例應該會很低,但若是《花甲》之後的《五味》重疊關注群眾能提高,則代表《花甲》成功幫植劇場留住了不同的關注群眾。

根據QSearch Profiling分析,關注《花甲》與《積木》的不重複群眾相加,約十二萬四千人,其中皆關注兩部戲劇者約占一.五%,再看關注《花甲》與《五味》貼文的不重複群眾約十二萬六千人,跟《花甲》與《積木》的差異不大,但皆關注兩者群眾,則高達五千五百人,約占四.三%,顯著的大幅提升,而對照收視率,《五味》首兩集雖不及《花甲》,但仍超越其他作品。

有趣的是,植劇場粉絲團上與《積木》和《夢牆》前十篇相關熱門貼文互動人數,約六至七千人,但《五味》則提升到一萬兩千多人,絕對數字來看,關注《五味》的人變多了,而增加的數量差不多正等於《花甲》與《五味》的重複關注群眾數。

從《花甲男孩轉大人》的社群數據上,我們可以得出幾個結論:

1.《花甲》藉由社群發酵,取得了植劇場系列作的空前成績。

2.《花甲》確實幫助植劇場有效的打破同溫層。

3.從社群數據上能證實,《花甲》打破同溫層後,吸引到更多不同族群,成功留住觀眾至《五味》。

當然《花甲》只是一個案例,藉由了解收視群眾,在影視產業上有非常多的延伸研究可能,像是知道什麼類型的戲劇更能吸引東南亞的粉絲,就能有助於將臺灣的戲劇重新推行到東南亞等地。

從臉書數據看Youtuber行銷世大運

為了宣傳與行銷即將舉辦的臺北世界大學運動會(簡稱世大運),北市府委託的第三方團隊規劃了一系列有別以往的宣傳手法,其中最受人矚目的,就是請市長柯文哲與多位Youtuber合拍9支宣傳片,從七月二十四日起開始陸續在Youtube、臉書等平臺上播送。

然而成效究竟為何?從數據上又能洞察到什麼樣的訊息呢?

基本上臉書行為分三個層次,第一層是單純觀看,再來產生影響與之互動,最後是願意分享產生更大影響力,我們運用QSearch各種系統工具,分析這些影片在社群上與其他宣傳方式是否有所差異,並找出除了五百萬觀看次數外,有無更具解讀價值的數據。

經由QSearch Trend系統證實,在社群討論度上,世大運近期的宣傳分三波熱潮:

第一波:官方宣傳片「Taipei in motion」這支將各種運動與日常生活動作結合的宣傳片,推出後獲得社群上極大的迴響。

第二波:引起國內外媒體爭相報導的泳池主題捷運車廂。

第三波:就是柯文哲與九位Youtuber合作的影片。

試圖探討兩個問題:

1.比起前幾波高熱度宣傳,「Youtuber宣傳」吸引到多少不同族群?

2.找Youtuber真的是多多益善嗎?九支影片吸引到的群眾重疊情況為何?

從資料庫抓取七月二十四號以前,包含各大新聞媒體及柯文哲、世大運官方等粉絲專頁前十大熱門貼文互動資料,這些貼文包含宣傳片、捷運車廂、接火炬等等,共計吸引二十三萬不重複的臉書群眾關注;而自七月二十四號蔡阿嘎影片發布以來,九位Youtuber影片共吸引近不重複的十五萬臉書群眾互動。

換言之,若這兩群臉書群眾(二十三萬及十五萬),重疊的人數越少,代表Youtuber宣傳片吸引到越多新族群,而有兩族群重疊的人數是多少?

答案是約兩萬六千人。

這代表有超過十二萬的臉友,並沒有被先前幾波世大運的宣傳吸引,當然不一定是他們不知道這些訊息,但Youtuber的影片看起來更能有效引起這群人共鳴。

在對世大運宣傳效果的討論上,很容易將這九支影片歸類為同質性產品,這引起另一個好奇點,到底是否真的需要九支影片,抑或是九支影片所觸及的族群真的有一定程度的差異?

找出九支影片中,在臉書上最熱門的前三名,分別是How Fun、蔡阿嘎、走路痛,這三位Youtuber的影片分別吸引了約四萬六千、四萬四千、三萬九千人互動。

原先預期以搞笑內容為主的幾位熱門Youtuber,在製作同一主題時,元素相近加上許多人在分享時會將多支影片放在一起比較,吸引到的群眾應該會有一定程度的重疊。

然而前三影片不重複的互動人數近十二萬,且三者重疊的臉友僅約一千人,不到其中的一%,表示雖都是藉由Youtuber宣傳同一主題,但Youtuber間確實存在質化差異,會吸引到不同的族群且歧異度也許比想像中的更大,證實負責挑選Youtuber的團隊眼光並不差。

在臉書上得出的結論有二:

1.9支柯文哲與Youtuber合作的影片,與前幾波宣傳吸引到的族群不同,確實有存在的意義。

2.即使都是被歸類在搞笑內容,Youtuber間的收看族群也比想像中的歧異度更大。

了解受眾行為,將數據價值最大化

比對臉書群眾的足跡分析,最直接的應用就是在評估社群活動成效,像是現在許多粉專都會舉辦抽獎活動,試圖幫品牌打知名度或吸引粉絲,但吸引到這群如殭屍般的「抽獎部隊」後,又有多少會留下來跟該粉專互動;不同的類型的抽獎活動在吸引粉絲上的成效是否有所差異,以數據分析後便一目了然。

若抓取更多篇粉專的貼文進行群眾重疊度分析,就能了解一個活動該如何選擇合作對象,若目的是觸及更多族群,因挑選重疊度較低的意見領袖;反之若是想要跟同一群人用不同形式重複溝通,則可以選擇重疊度較高者。

從上述的案例,應可以理解現今社群數據的威力,然而該如何解析運用與操作,除了考驗該如何收集更完善更具代表性的數據,更考驗擁有數據的人,獲得有價資訊後該如何做出最有效益的決策。

註1:我們評估臉書貼文影響力的公式為:分享數 + 0.1*按讚數 + 0.1*回應數。

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