Andmed osutavad üllatusliku Super Bowli reklaamivõitjale

perscio maandumine

Kõige tõhusamad Super Bowli reklaamid ei pruugi olla teie arvates. Kuigi meie võime andmeid koguda kasvab, on meie võime andmeid mõista endiselt järele jõudmas. Kell Perscio, analüüsis meie andmeteadlaste meeskond Super Bowli ajal Twitteri tegevust põhjalikumalt ja leidis, et kõige populaarsemad reklaamid ei pruugi ilmtingimata saada parimaid tulemusi. Selle artikli lõpus on ka interaktiivne vaade meie andmetele!

Meie hüpotees

Negatiivsed emotsionaalsed reaktsioonid toovad kaasa suurema helitugevuse, kuid positiivsed emotsioonid tekitavad rohkem seotust.

Nüüdseks on enamik inimesi tuttav kurikuulsa üleriigilise reklaamiga, kus nad lapse lõpuks tapavad. See šokeeriv ja üsna veider otsus tõi sotsiaalmeedias kaasa tohutu reaktsioonipuhangu. Mitu turundusettevõtet on juba välja andnud kõige säutsus tulemused, mis näitavad võitjat Nationwide, kuid olime skeptilised.

Meie arvates on negatiivne vastus palju säutse, kuid tõenäoliselt pole see selline tegevus, mida üleriigiliselt soovib. Lõpuks oli ilmselt see Microsoft võitis sotsiaalmeedia Super Bowli ajal.

Kuidas uuring toimis

  • Esiteks oli neid rohkem kui 28.4 miljonit ülemaailmset säutsu mängu ajal. Meie neelatud serverid hõivasid selle uuringu jaoks umbes 9 miljonit serverit. Me arvame, et see on päris hea valimi suurus, umbes 32%.
  • . Perscio uuring erineb kõigist teistest selle poolest, et me võtame valiku KÕIKidest säutsudest ja mitte ainult reklaamijate kontodega seotud. See tähendab, et meil on rohkem teavet kui see, mida saate Twitteri API-st hankida.
  • Me tõmbasime tweetidest andmeid kahel viisil, kasutades mõlemat loomulik keel samuti otsene @ ametlik Twitter mainib. Näiteks kõigi säutsude võrdlemine McDonald mis tahes vormis kokku sobitatud (ilma suurtähtedeta või mitmuses) ja @McDonalds.
  • Jooksime kõik säutsud läbi nn sentiment analüüs mis kasutab algoritme, et teha kindlaks, kas säuts on positiivne või negatiivne (polaarsus), samuti faktiline või arvamuslik (subjektiivsus).
  • Koostasime kõige suurema _____ loendi kõige säutsus, enamus muljeidja kõige rohkem keskmisi muljeid.
  • Igaühe all kõige üksus, loetlesime 10 parimat retweeti, et saaksime visuaalselt kinnitada, milline oli iga üksuse liiklus.

Toored numbrid - kaubamärgid köite järgi

Näitus A - kuvatakse enamus tweete loomulikus keeles

Näitus A - kuvatakse kõige rohkem säutseid loomulikus keeles

Näitusel A tahame kõigepealt märkida, et McDonalds võitis on pure volume. However, our data scientists noted that going into the Super Bowl, McDonalds already had really high traffic.

Nii et mängueelse liikluse baasjoone järgi kohandades võib kogu riiki lugeda nende reklaamide mahu võitjaks.

Ka näituselt A näete, et Nationwide'i lähedal on Skittles, Pepsi ja Doritos. Microsoft asub tegelikult nimekirjas kaugemal, nii et võite siinkohal mõelda; miks võiksime arvata, et Microsoft võitis? Noh, sellepärast, et inimeste rääkimise ja sotsiaalse meedia toimimise vahel on suur lahtiühendus.

Kihlus vs lobisemine

Selleks, et ettevõte saaks säutsust midagi käegakatsutavat muuta, peab olema mingi tegevus. Twitteri jaoks on kõige ilmsemad toimingud järgmised.

  • Midagi retweetida
  • Follow the business's account
  • Klõpsake säutsu lingil

Niisiis vaatasime uuesti andmeid, et näha, kes kõige rohkem sai meetmete nende Twitteri helitugevusest ja top 5 on:

Nii et siin näete, et Microsoftil on juba kõige rohkem toiminguid kui Nationwideil, kui ta saab kõige rohkem toiminguid. Samuti kontrollisime visuaalselt Twitteri voogude peamisi URL-e ja Microsoftil on kõige rohkem linke, mis lähevad tagasi nende enda domeenidele. Aga kuidas on sentimentiga? Kes saab Twitteris kõige rohkem armastust?

Positiivne vs negatiivne meeleolu

Näites B - kontod ja parimad loomuliku keele otsingud kaardistatakse vastavalt polaarsusele (positiivne või negatiivne) ja subjektiivsusele (fakt või arvamus).


Näites B - kontod ja parimad loomuliku keele otsingud kaardistatakse vastavalt polaarsusele (positiivne või negatiivne) ja subjektiivsusele (fakt või arvamus).

Näitusel B näete kõiki meie @kontosid ja parimaid loomuliku keele otsinguid, mis on kaardistatud vastavalt polaarsusele (positiivne või negatiivne) ja subjektiivsusele (fakt või arvamus). Kõige positiivsemad kaubamärgid olid @skechersusa, @bmwja @wix. Meie kõige negatiivsemad kaubamärgid olid Victoria saladus, T-Mobileja ei üllata üleriigiline. Nii et näete selgelt, et valdav osa üleriigilisest liiklusest oli negatiivne.

Suure helitugevuse eest olid McDonalds ja Microsoft esikohal. See tähendab, et nad ei saa lihtsalt palju liiklust, kuid vestlus on enamasti positiivne.

Kokkuvõtval

Nii et kui kõik kokku liita, on ainus Microsoft tippvõistleja saab hästi hakkama kõigi kolme mõõdikuga: maht, kaasatus ja sentiment.

Muidugi ja me tahame, et see oleks selge, kuigi arvame, et Microsoft võitis Super Bowli reklaamivõistluse; Näib, et McDonalds võidab sotsiaalmeediat kogu aeg.

Hoiatused ja tühiasi

  • Kuigi me tõmbasime palju säutse, ei olnud need kõik. Osa neist andmetest võib muutuda, kui vaatame 100%.
  • Teised allikad viisid Budweiseri nimekirja etteotsa ja me lihtsalt ei leia sellele põhjust. Me ei tea, miks lahknevus tekkis, kuid tahtsime seda tunnistada.
  • Meie McDonaldsi baasjoont ei arvestata meie visuaalides, sest meil ei olnud kõigi jaoks mõeldud joonejooni. McDonalds näitas mängus lihtsalt liiga suurt ilmset suminat, pidime selle oma järeldustes arvesse võtma.
  • @mercedesbenz ja @Kaalujälgijad oli kõige rohkem seotud vaatajaskond oma säutsudega, kes nägid kõige rohkem muljeid ühe Twitteri kohta.
  • Me ei jäädvustanud #LikeAGirl mis oli populaarne hashtag (meie halb). Teised uuringud näitavad siiski, et see ei jõudnud ikkagi selleni, et see meie tulemusi mõjutaks.

Perscio kohta

Perscio on teie äripartner, kes on keskendunud Big Data võimaluste loomisele. Meie ainulaadne asjatundlikkus võimaldab meil ületada lõhe Big Data tehnilise maailma ja äristrateegia praktiliste aspektide vahel. Teeme koos teiega strateegia määratlemist, toodete valimist, lahenduste juurutamist ja organisatsioonilise pädevuse loomist andmete analüüsimiseks ja visualiseerimiseks. Lisateave ja laadige alla meie paberleht, Seal on suur andmete maailm.

Mis sa arvad?

Sellel saidil kasutatakse rämpsposti vähendamiseks Akismetit. Vaadake, kuidas teie andmeid töödeldakse.