Мемы и статистика

В сегодняшнем материале мы собрали всё, что вы любите в одном месте: мемы, статистику и немного кринжа. Вперёд!

На фоне происходящего в мире нам так не хватает позитива, поэтому с лета 2022 года мы приняли решение публиковать в том числе и юмористические материалы в наших сообществах, чтобы и наших подписчиков поддержать лучиком радости, и самим порофлить.

Сперва всё начиналось отлично, но потом VK поменял алгоритмы продвижения и «бесплатно» получать большие охваты стало практически невозможно. Но всё же, у нас случаются редкие прорывы, когда материал «выстреливает», и сегодня вместе с вами попытаемся определить наиболее удачные темы и проанализируем, есть ли сегодня зависимость успеха от времени и дня недели публикации.

Начнём с того, что выгрузим статистику из сообщества. Для чистоты эксперимента возьмём данные только после 1 августа, когда совершенно точно новые алгоритмы соцсети устоялись.

Дальше нам будет необходимо очистить статистику от лишнего. У нас есть несколько похожих по формату тем, поэтому не получится очистить идеально, однако совершенно точно мы сможем убрать новостные и познавательные материалы, с остальным разберемся по ходу.

И так, у нас выходит, что после фильтрации в статистику попал 121 материал. Если мы публикуем в среднем по 3 мема в неделю, плюс юмористическая рубрика по выходным, должно было получиться около 100 штук, что похоже на правду. Остальное очистим уже по ходу оценки.

Социальная сеть любезно предоставляет нам количественные показатели активности наших записей. Но для оценки успешности тех или иных материалов нам нужно определить относительные показатели, так займемся же этим.

Определим относительное количество лайков к охватам, репостов к охватам и комментариев к охватам в первую очередь.

Далее нам нужно понять какие из тем могут вызывать негативную реакцию. Но такие данные статистически малы, поэтому будем анализировать суммарный негативный эффект. Для этого разработаем свою формулу. Количество сокрытий конкретного материала из ленты возьмем за единицу, а вот такие параметры как полное сокрытие источника или жалобы модераторам условно умножим на 10, потому что эффект от этих действий на порядок более вредный.

Negative impact = (Hid post + 10*Reports + 10*Hid all posts) / Reach

Ещё у нас есть данные о визитах из материала в группу и новых подписчиках. Также определим формулу, условившись, что каждый новый подписчик на два порядка важнее простого визита в группу.

New interested = (Community clicks + 100*Followed the page) / Reach

Все показатели у нас очень условные и имеют разный вес, поэтому между собой их сравнивать не стоит, но для оценки материалов друг с другом в контексте отдельных показателей полученные данные подходят.

Для чистоты эксперимента будем отбирать TOP-10 материалов среди всех показателей, а потом проанализируем сходства среди них и те материалы, которые оказались лучшие из лучших. Бонусом посмотрим, как могло время постинга или день недели отразиться на успешности материала.

Параметр не очень объективный, потому что часть материалов получает рекламные бюджеты, а часть нет. Но в любом случае, нам важно было понять, какие материалы оказались самыми просматриваемыми среди всех мемов.

Данные наиболее репрезентативны с точки зрения одобрения публики. Лайкнуть пост почти ничего не стоит для зрителя, но показывает социальное одобрение.

Однако выбранные мемы на первый взгляд не имеют выраженных схожих черт, продолжаем изучать топы по другим параметрам.

Здесь уже много повторов из первых двух групп, однако, прослеживаются более очевидные закономерности. Например, похоже, что делятся чаще мемами на острую социальную тематику, когда находят в героях мемов себя или своих друзей, ведь чужие и собственные фейлы и факапы всегда в фокусе нашего внимания. Ну и вторая беспроигрышная категория – котики. А если эти две темы совпадаю – бинго!

Задачка посложнее, здесь пришлось вручную проанализировать причины всплеска активности и исключать «ложноположительные» результаты. Иногда мем оказывается крайним материалом в ленте, и в комментариях под ним разворачиваются жаркие дискуссии на отвлеченные темы. А также пришлось отбросить несколько свежих материалов, которые ещё не успели получить достаточный объём «пустых» просмотров. На практике пришлось проанализировать 16 материалов, чтобы оставить только 10 из них.

Первая часть выводов вполне ожидаемая: значительную долю «активных актов внимания» получили материалы с провокационным содержанием, которые провоцируют на спор между сторонниками и противниками этого заявления.

Но вторая часть выводов пока для нас необъяснима, потому что статистически много комментариев оказалось под переделками советских плакатов. Иногда они объективно менее интересные, чем другие публикации за неделю, но вызывают живую дискуссию. Возможно, секрет кроется во времени публикации, потому что это рубрика выходного дня, но ответ на этот вопрос мы узнаем только к концу исследования.

Вот и настал самый интересный вопрос. Какие же темы вызывают праведную ненависть среди наших подписчиков, с какими темами лучше не частить, чтобы не растерять костяк нашего сообщества.

Вполне очевидно, что в топ вошли материалы, которые либо:

• оскорбляют чувства некоторых социальных групп;
• содержат слишком прямой юмор;
• содержат слишком специфические термины;
• очень сложные для понимания.

Метрика оказалась почти бесполезной с точки зрения оценки успешности контента. В этой категории взаимодействовали с публикациями, имеющими много мелкого текста, который пришлось рассматривать ближе, что социальная сеть, похоже, расценила как переход в группу.

В общем и целом, если вы рассчитываете получить на пару секунд больше внимания, пишите мелким шрифтом.

Изначальная идея была в том, чтобы вычислить материалы, встретившиеся в нескольких подборках сразу. Но на практике оказалось пустой затеей, максимум вхождений было у трёх материалов – они вошли сразу в три подборки, но их попадание туда больше было похоже на случайность, поэтому для финальной оценки мы разработали собственную формулу, которая поощряет важные на наш взгляд моменты и исключает негативное влияние.

TOP = (Likes + 5*Shares - 10*(Hid post + 10*Reports + 10*Hid all posts)) / Reach

Только три материала получили по этой формуле показатель выше 2%.

Для выбора дальнейшей стратегии эта подборка не поможет, но интерес оказался удовлетворён. Похоже, что наши подписчики требуют котиков и зрелищ.

С точки зрения бизнеса интересно оценить не только успешные или ярко-негативные кейсы, но и те случаи, когда реакция сообщества была минимальной. Иными словами, время специалистов расходовалось почти зря. Для этого мы нашли АнтиТОП-10 материалов с конца рейтинга.

Мы проанализировали в 3 раза больше материалов с конца списка, чем опубликовали, но выводы вполне ожидаемые: слишком специфичный юмор для узких групп пользователей оказался не в почёте.

Ну и наши старые друзья – советские плакаты, оказались в большинстве своём в «антитопе» по лайкам, хотя обсуждение вызывали бурное. Что важнее с точки зрения развития комьюнити вопрос очень неоднозначный, нашим маркетологам ещё предстоит провести оценку полученных данных.

Для тех, кто долистал до этого момента, как и обещали в самом начале, проанализируем дни недели и время публикации с точки зрения успешности материалов. Результаты получатся очень условные, но всё же полезные для выдвижения дальнейших гипотез.

После зачистки, проходящей параллельно формированию предыдущих рейтингов, в конечном списке оказалось 107 публикаций, что сходится с первоначальным предположением, поэтому считаем, что лишних материалов в подборке не осталось.

Данные довольно распределенные, но всё же если оценивать количество точек по кластерам, то заметно небольшое увеличение среднего числа лайков в период между 19:00 и 21:00, а публикации до полудня почти обречены на посредственные результаты.

Из полученной статистики можно предположить, что публикации между 16:00 и 20:00 имеют больше шансов на успех, чем остальные. Можно ориентироваться на этот промежуток. Ещё одно интересное наблюдение, что наш SMM'щик любит долго спать, и нужно заставить его протестировать реакцию на мемы в период между 7:00 и 11:00. Вдруг, мы что-то упускаем?

Здесь картина уже похожа на абсолютно случайное распределение точек по графику, без каких-либо заметных закономерностей и скоплений.

Картина аналогичная репостам — ничего интересного на первый взгляд.

Помимо времени публикации было интересно статистическое распределение показателей по дням недели. Здесь уже было сложно графически оценить данные, поэтому подвели статистику в форме таблицы.

На первый взгляд нет заметных закономерностей, хотя понедельник выглядит чуть более распределённым по показателям, т.е. шанс на успех примерно равен шансу на провал, а вот в остальные дни шансы получить много лайков заметно ниже.

Если говорить про комментарии, ситуация похожая, хотя здесь кроме понедельника из статистики выбивается суббота. То ли формат советских плакатов делает субботу статистически положительной, то ли суббота делает плакаты обсуждаемей. Но однозначно это заявка на тестирование новых гипотез — может попробовать плакаты по средам, а мемы по субботам?

Пища для размышления нашим маркетологам.

Мы постарались показать весь процесс оценки определенной категории контента, рассказали как считали и к каким выводам пришли. Надеемся, что вы порофлили с наших мемов и получили пищу для размышлений, как сделать нечто подобное для своего бизнеса.

Будем рады лайкам и подпискам на наши соцсети.

Мемы можно оценить ещё и в нашем телеграм канале.
А в паблике VK кроме мемов бывает много разных полезных статей.

Остались вопросы? Не понравились наши выводы? Ждём в обсуждении!