Йона Бергер - Заразительный. Психология сарафанного радио. Как продукты и идеи становятся популярными
- Название:Заразительный. Психология сарафанного радио. Как продукты и идеи становятся популярными
- Автор:
- Жанр:
- Издательство:Манн Иванов Фербер
- Год:2014
- Город:Москва
- ISBN:978-5-91657-942-0
- Рейтинг:
- Избранное:Добавить в избранное
-
Отзывы:
-
Ваша оценка:
Йона Бергер - Заразительный. Психология сарафанного радио. Как продукты и идеи становятся популярными краткое содержание
Чем бы вы ни занимались, эта книга поможет вам сделать так, чтобы о вашем продукте или идее заговорили.
На русском языке публикуется впервые.
Заразительный. Психология сарафанного радио. Как продукты и идеи становятся популярными - читать онлайн бесплатно полную версию (весь текст целиком)
Интервал:
Закладка:
Как результат, списки наиболее часто пересылаемого контента могут формировать темы для широкого обсуждения. В ситуации, когда статья о финансовой реформе попадает в список, в то время как статья о реформе в области защиты окружающей среды чуть не дотянула до него, изначально небольшая разница в интересе может гипертрофироваться. Чем больше людей увидели и переслали статью о финансовой реформе, тем больше шансов, что у остальных сформируется убеждение, что финансовая реформа заслуживает больше внимания со стороны государства, чем природоохранная, даже если суть финансовой реформы не так значительна, как природоохранной.
Так почему же некоторый контент входит в список самых пересылаемых статей, а другой – нет?
Чтобы информация получила виральное распространение, множество людей должны передать один и тот же кусок информации примерно в одно и то же время. Возможно, вам понравилась статья Дениз Грейди про кашель и, возможно, вы поделились ею с парочкой друзей. Но чтобы статья попала в список самых пересылаемых, такое же решение должны принять огромное множество людей.
Это случайность? Или, возможно, существуют модели, лежащие в основе вирального успеха?
Систематический анализ списка самых пересылаемых статей
Жизнь выпускника Стэнфордского университета не похожа на сказку. Мой кабинет, если его можно было так назвать, больше походил на каморку с высокими стенами. Помещение без окон, под самой крышей дома постройки 1960-х годов, архитектурный стиль которого часто называли «бруталистическим». Невысокая приземленная конструкция с бетонными стенами, настолько толстыми, что они, наверное, могли выдержать прямой залп небольшого гранатомета. Шестьдесят человек теснились в ограниченном пространстве, и мне приходилось делиться собственной лампой дневного света, размером десять на десять, с другими студентами.
Единственной радостью был лифт. Предполагалось, что выпускники будут работать в любое время дня и ночи, так что университет выделил нам карточку-ключ, дающую круглосуточный доступ к специальному лифту. Он не только поднимал нас на нужный этаж без окон, но также давал доступ в библиотеку даже после закрытия. Не самый щедрый бонус, но достаточно полезный.
В те времена распределение онлайн-контента было не таким сложным, как сегодня. Сайты, содержащие большое количество контента, сегодня публикуют списки самых пересылаемых статей онлайн, но некоторые газеты также помещают их в печатной версии. Каждый день в The Wall Street Journal появляется перечень пяти самых читаемых статей и пяти самых пересылаемых по результатам предыдущего дня. Просмотрев пару таких перечней, я увлекся. Они были похожи на идеальный источник данных для изучения вопроса: почему некоторыми темами делятся чаще, чем другими?
Как филателист собирает марки, я начал собирать списки самых пересылаемых статей по версии Journal.
Раз в пару дней на специальном лифте я отправлялся на охоту. Брал проверенные ножницы и поздно ночью спускался в библиотеку, находил стопку свежих печатных изданий Journal и аккуратно вырезал список самых пересылаемых статей.
Несколько недель, и вот уже коллекция. У меня образовалась большая пачка вырезок из газет, и я готов действовать. Я ввел перечни в электронную таблицу и начал поиск закономерностей. В один день «Жизнь в мертвой зоне: супруги слишком устали, чтобы разговаривать» (Dealing with the Dead Zone: Spouses Too Tired to Talk) и «Диснеевские платья для больших девочек» (Disney Gowns Are for Big Girls) – две наиболее часто пересылаемые статьи. Через несколько дней: «Хватит ли экономисту знаний решить головоломку аутизма?» (Is an Economist Qualified to Solve Puzzle of Autism?) и «Почему орнитологи стали носить iPod и лазерную указку» (Why Birdwatchers Now Carry iPods and Laser Pointers).
Хм-м. На первый взгляд, эти статьи должны иметь несколько общих признаков. Но что уставшие супруги могут иметь общего с диснеевскими нарядами? И что Дисней должен делать с экономистами, изучающими аутизм? Связи неочевидны.
Если бы я и дальше продолжал читать одну-две статьи за раз, я бы никогда не справился. Чтобы во всем разобраться, нужно было работать быстрее и эффективнее.
К счастью, моя коллега Катрин Милкман предложила намного более удобный метод: автоматизировать процесс вместо того, чтобы собирать информацию из печатных изданий вручную.
С помощью компьютерной программы мы создали поискового робота [45]для поиска информации в интернете. Как читатель, который никогда не устает, программа автоматически сканировала домашнюю страницу The New York Times каждые пятнадцать минут, записывая все, что видит. Не только текст и заголовок, но также автора и место публикации (на главной странице или в одной из ссылок). Робот также отмечал, в какой рубрике бумажной газеты (например, здоровье или бизнес) и на какой странице появлялась статья (например, на первой полосе или в конце третьей).
Через шесть месяцев у нас сформировалась огромная база данных. В ней фиксировалась каждая статья, опубликованная в The New York Times в тот период. Почти 700 тысяч текстов. Всё, включая мировые новости и спорт, здоровье и технологии, а также статьи, входившие в список самых пересылаемых за то же время.
Не просто список того, чем поделился один человек, а количество пересылки информации всеми читателями, независимо от возраста и других демографических показателей.
Теперь мы могли начать анализ.
Сначала мы определили основную тему. Например, здоровье, спорт, образование или политика.
Результаты показали: статьи, связанные с образованием, чаще входят в список самых пересылаемых, чем статьи о спорте. Статьи о здоровье распространяются быстрее, чем политические.
Отлично. Но нам хотелось не просто описать характеристики контента, которым делятся чаще, а понять, что руководит желанием поделиться. Хорошо, статьи о спорте расходятся меньше, чем о ресторанах. Но почему? Это как сказать, будто люди чаще делятся фотографиями котов и больше говорят о пейнтболе, чем о пинг-понге. В действительности это не объясняет, почему так происходит, и не позволяет делать прогнозы, выходящие за пределы небольшой области, касающейся контента с котами или видами спорта на букву «П» {77}.
Люди чаще всего делятся информацией по двум причинам: она интересная и она полезная. Как говорилось в главе о социальной валюте, интересное развлекает и положительно отражается на имидже человека. В главе о практической ценности мы также обсудим, почему распространение полезной информации помогает другим и улучшает мнение о передавшем ее.
Чтобы проверить эти теории, мы создали небольшую армию научных ассистентов, поставив перед ними задачу оценить статьи New York Times по степени полезности информации и интереса, который они вызывают. Например, статьи о том, как Google использует результаты поиска, чтобы отслеживать распространение гриппа, были оценены как более интересные, а статьи о смене состава бродвейской труппы – как менее интересные. Статьи о том, как контролировать кредитную карту, оценены как более полезные, а некролог малоизвестного оперного певца посчитали неполезным. Мы ввели эти оценки в программу статистического анализа, которая сравнила их со списком самых пересылаемых статей.
Читать дальшеИнтервал:
Закладка: