Вирусность основанная на цифрах

Авторский блог Алексея Ткачука. SMM-стратегия и осознанный подход к ведению проектов в соцсетях Курс по SMM-стратегии — whyte.dnative.ru Реклама/Консультации — @denominant

вирусностьcgiвирусные ролики

Сегодня консультировал ребят из Vertex, у нас с ними традиция, раз в год обсуждать разное. Они занимаются созданием самых вирусных роликов в мире (могу ошибаться, но вроде бы именно так) с CGI. Под конец созвона спросил про один из их недавних роликов, вот этот (первый). Вроде бы обычная идея которая залетела на 430 млн просмотров за пару недель.

Вот как такое предугадать? Оказывается, тут сошлись несколько факторов.

  1. Фактор 1: Это Париж и теннис, который сейчас актуален. Не только из-за фильма Сhallengers, но и турниры идут.
  2. Фактор 2: У одного из клиентов в прошлом очень хорошо выстретил ролик (второй) с огромными надувными шарами, собрал 376 млн просмотров.
  3. Фактор 3: У другого клиента выстрелил ролик (третий) с игрой в паддл огромными мячами, собрал 213 млн просмотров.

Всё дело совместили и получилось то, что получилось. Ну и очень реалистичная графика + движение камерой. Можно ли такое предсказывать? Оказывается, можно, если сделать очень много попыток.

К слову, в декабре прошлого года сделал с ребятами эпизод подкаста и обсуждали, как они собрали 4 млрд просмотров. А сейчас у них уже больше 10 млрд.

Двое людей смотрят на большую розово-белую надувную конструкцию у реки; на заднем плане облачное небо и городские здания.
Надувная инсталляция у реки — часть визуальных идей для вирусного ролика.
Игроки на поле: женщина готовится ударить по мячу перед прозрачной надувной сферой, в которой стоит человек; солнечный день и зелёное поле.
Паддл с прозрачной надувной сферой — пример визуального трюка в роликах Vertex.
Ночной кадр паддл-корта: крупный желтый теннисный мяч крупным планом и играющие люди на фоне ограждений и рекламных баннеров.
Крупный план мяча на корте — приём для усиления визуального эффекта в ролике.

Дискуссия

Гаджи Fox
Артур крейшн процесс
Ну тогда збс, на реддите такое бы не взлетело.
А причем тут вообще реддит?
Алексей Кошко
Артур крейшн процесс
Ну тогда збс, на реддите такое бы не взлетело.
В вотсапе тоже не сильно бы пересылали
Григорий Савкин
А вот оффтопом вопрос. Помню, некое агентство выкатывало в рекомендации формулу подсчета охватов (именно охватов) постов в Телеграме. Не могу найти нигде теперь, в интернетах будто и не публиковали. Вдруг кто поделится.
DNative — блог Ткачука про SMM
Григорий Савкин
А вот оффтопом вопрос. Помню, некое агентство выкатывало в рекомендации формулу подсчета охватов (именно охватов) постов в Телеграме. Не могу найти нигде теперь, в интернетах будто и не публиковали. Вдруг кто поделится.
Что за формула?
Григорий Савкин
DNative — блог Ткачука про SMM
Что за формула?
Вот саму формул я не помню. Помню, что ребята как-то хитро складывали просмотры 1/2/3 дня, делили на что-то (подичиков канала?), да помножали еще раз. Ну то есть делали магический танец. ЕДИНОЖДЫ мне его показало руководство. Кстати, вспомнил где могу найти, я даже вернусь и поделюсь
O
Блин, я правда думала, что это съёмки, а не графика 🙈🙈 Всем пока, если что, я в своём мире розовых единорогов.
Григорий Савкин
Григорий Савкин
Вот саму формул я не помню. Помню, что ребята как-то хитро складывали просмотры 1/2/3 дня, делили на что-то (подичиков канала?), да помножали еще раз. Ну то есть делали магический танец. ЕДИНОЖДЫ мне его показало руководство. Кстати, вспомнил где могу найти…
пока с GPT только смог получить прикидку интересную: Линейное снижение вероятности уникальных просмотров: Предполагаем, что каждый день доля уникальных просмотров снижается на фиксированную величину. Формула: Уникальный охват ≈ P₁ + (P₂ - P₁) * (1 - d) + (P₃ - P₂) * (1 - 2d) + … + (Pn - Pₙ₋₁) * (1 - (n-1)d) Где: • P₁, P₂, P₃…Pn — просмотры за каждый день. • d — доля снижения уникальности просмотров с каждым днем. Обычно выбирается небольшая константа, например, 0.1 или 0.2. Пример: 1. В первый день — 1000 просмотров (P₁ = 1000). 2. Во второй день — 1500 просмотров (P₂ = 1500). 3. В третий день — 1800 просмотров (P₃ = 1800). 4. d = 0.2. Расчет: • Уникальные просмотры первого дня: 1000. • Уникальные просмотры второго дня: (1500 - 1000) * (1 - 0.2) = 500 * 0.8 = 400. • Уникальные просмотры третьего дня: (1800 - 1500) * (1 - 0.4) = 300 * 0.6 = 180. Итого уникальный охват: 1000 + 400 + 180 = 1580 уникальных просмотров.
Рома Хатеев
Григорий Савкин
• d — доля снижения уникальности просмотров с каждым днем. Обычно выбирается небольшая константа, например, 0.1 или 0.2.
Вот это наиболее интересная величина. Что это? Откуда оно берется и почему может отличаться в 2 раза?
Григорий Савкин
Рома Хатеев
Вот это наиболее интересная величина. Что это? Откуда оно берется и почему может отличаться в 2 раза?
Чисто гипотетически может зависеть от типа контента. Параметр d будет выше (например, 0.3–0.5) в новостных пабликах, а на каналах с контентом поживее - меньше. А так, конечно, просто с потолка)
Рома Хатеев
Григорий Савкин
Чисто гипотетически может зависеть от типа контента. Параметр d будет выше (например, 0.3–0.5) в новостных пабликах, а на каналах с контентом поживее - меньше. А так, конечно, просто с потолка)
Ну вот да, пока выглядит как чисто что-то с потолка. Нужна формула, как считать этот d чётко
Присоединиться к обсуждению →

Читайте так же