Вирусные эффекты рекламы в социальных сетях

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Введение

реклама вирусный социальный сеть

Вопрос управления информационными эпидемиями всегда волновал человечество. Несмотря на то, что наиболее древние попытки изучить механизмы и критерии появления информационных эпидемий относятся еще к прославленным ораторам Греции и Рима, только бурное развитие информационных технологий на рубеже XX и XXI позволило осуществить полноценное научное моделирование данного процесса - в виду значительного объема данных о социальных взаимодействиях пользователей, их невозможно обрабатывать вручную [Гофман, В., 1929]. В следующем разделе рассматриваются основные термины и ключевые понятия, используемые в исследовании.

1. Ключевые понятия

Рассмотрим ключевые термины и понятия, которые будут использоваться в данном исследовании. В виду особенностей темы работы, в исследовании используются специфические термины и понятия. Ниже автор дает расшифровку ключевым из них.

Вирусный эффект рекламы - эффект возникающий при распространении рекламного сообщения, характеризующихся распространением в прогрессии, близкой к геометрической, где главным распространителем информации являются сами получатели информации, путем формирования содержания, способного привлечь новых получателей информации за счет яркой, творческой, необычной идеи или с использованием естественного или доверительного послания. Ключевым показателем вирусного эффекта при распространении сообщения является значительное увеличение общего количества получателей сообщения (полного охвата пользователей), полученное путем самостоятельного распространения сообщения получателями информации. Важно отметить, что распространение должно происходить посредством передачи сообщения от одного пользователя другому. [Kaplan, A.M., & Haenlein, M, 2011] В данном исследовании, автор соглашается с точкой зрения А. Каплана и рассматривает вирусный эффект сообщения как общее количество пользователей, просмотревших или получивших о нем информацию при распространении в социальной сети.

Распространение вирусного эффекта (т.е. изучение общего количества пользователей, до которых дошло сообщение) рассматривается в данной работе на базе социальных сетей. Для определения понятия «социальной сети» автор использует определение, данное Де Брюном и Дж. Лиленом: «Социальная сеть - платформа, онлайн-сервис или веб-сайт, предназначенные для построения, отражения и организации социальных взаимоотношений, визуализацией которых являются социальные графы. (De Bruyn, A., and G.L. Lilien, 2008)]. В свою очередь, термин «социальный граф» можно определить следующим образом: Социальный граф - это граф, узлы которого представлены социальными объектами, такими как пользовательские профили с различными атрибутами (например: имя, день рождения, родной город и т.д.), сообщества, медиа-контент и т.д., а ребра - социальными связями между ними [Susarla, A., J.-H.OH, 2012].

Также, помимо специфических терминов и понятий, описанных выше, в исследовании используется ряд общеэкономических понятий и терминов. Ниже автор рассматривает основные общеэкономические понятия и термины, которые используются в исследовании.

Эффект - достигаемый результат в его материальном, денежном, социальном (социальный эффект) выражении. Как уже отмечалось ранее, под вирусным эффектом понимается достигаемое количество пользователей, ознакомившихся с распространяющимся конвентом (конвент должен распространяться путем передачи от одного пользователя другому).

Эффективность - достижение каких-либо определенных результатов с минимально возможными издержками или получение максимально возможного объема продукции из данного количества ресурсов. Эффективность применения вирусного распространения сообщения как рекламного инструмента оценивается как соотношение вложенных средств на организацию вирусного распространения к полученному итоговому количеству пользователей, которые ознакомились с контентом в ходе его вирусного распространения (передачи от одного пользователя другому) - полному охвату пользователей, которое получило сообщение.

Оптимальность ^- наилучший способ экономического поведения, экономических действий. Модель ^- упрощенная система, используемая для имитирования определенных аспектов реальной экономики. В данной работе будут построены модели, описывающие факторы от которых зависит вирусный эффект распространения сообщения. Из построенных моделей будет выбрана оптимальная.

В следующем разделе представлены и проанализированы основные теоретические концепции, послужившие теоретической базой для исследования.

2. Основные теоретические подходы к изучению вирусного эффекта в рекламе в социальных сетях

Основные теоретические концепции, изучающие вирусный эффект рекламы можно рассматривать как синтез подходов различных научных дисциплин: математики, психологии, социологии и экономики. Например, вирусная реклама рассматривалась как математический объект и математическая модель в работе Д.Дж. Ватта [Watts, D.J. 2002], как особенность психологического поведения индивидов в работе Дж. Форгаса [Forgas, J.P, 2006] , как феномен социального поведения и социальной модели в работе Д. Графни [Gaffney, D., 2008] и, наконец, как явление новой информационной экономики в статье Т.Дж. Смита [Smith, T., J.R. Coyle, E. Lightfoot, A. Scott, 2010].Так как целью данной работы является выявление механизмов распространения вирусного эффекта рекламы в социальных сетях, в рамках данного исследования автор планирует рассмотреть вирусный эффект рекламы или феномен информационной эпидемии через призму междисциплинарного подхода, чтобы наиболее полно изучить сущность изучаемого явления и выявить общие закономерности и механизмы распространения вирусного эффекта. Выявленные посредством анализа научной литературы параметры (характеристики) вирусного эффекта рекламы будут проверены в рамках построения моделей на основе собранных эмпирических данных.

В качестве основного определения вирусного маркетинга автор выбрал трактовку профессора маркетинга Old Dominion University (США) Йу Пинг Лу-Томкинса, приводимую в статье журнала «Advertising Research» - «Seeding Viral Content: The Role of Message and Network Factors»: «Вирусный маркетинг - это процесс самораспространения маркетинговых сообщений, основанный на взаимном сотрудничестве и кооперации пользователей» [YuPINGLIu-Thomkins, 2010]. Вирусный маркетинг отличается от традиционной рекламы тем, что основным каналом коммуникации с потребителем в нем является распространение слухов (WOМ - Word-of-mouth), а не использование классических каналов коммуникации масс-медиа. Как показало исследование M. Бампо и M.T. Эвинг в сравнении с традиционными видами рекламы вирусный маркетинг обладает рядом преимуществ [BampoM. Ewing M.T., 2008].Согласно данному исследованию, вирусный маркетинг: а) отличается меньшими в среднем затратами на осуществление рекламной компании; б) характеризуется в среднем большим уровнем доверия со стороны потребителей; в) более высокой в среднем скоростью распространения рекламного сообщения; г) лучшими показателями таргетинга в среднем. Исследователи также отмечают, что в последнее время наблюдается в значительной степени слияние онлайн-коммуникаций с социальными сетями, которое вызвало значительное увеличение информационного влияния пользователя на его ближайших друзей, круг общения и даже случайных посетителей его личной страницы. Основываясь на выводах работы M. Бампо можно заключить, что данные факторы обуславливают рост как значительного академического интереса к вирусному маркетингу, так и как сообщает профессор ЙуПингЛу-Томкинс, вирусный маркетинг начинает занимать центральное место в коммуникационной стратегии многих компаний. Все это делает выбранную тему исследования достаточно актуальной.

Однако, как было продемонстрировано выше растущий академический интерес к изучению феномена вирусного маркетинга, так и значительное влияние данной концепции вирусного эффекта в рекламе на маркетинговые стратегии компаний, на данный момент, существует немного теоретических (не прикладных) научных исследований в этой области, и, более того, в литературе отсутствуют формализованные критерии и механизмы распространения вирусной рекламы в Интернете. Об этой проблеме в рамках своего исследования также сообщает Де Брин в статье «International Journal of Research Marketing», приводя в пример тот факт, что большинство из исследователей рассматривали вирусный маркетинг как «искусство», а не как науку [De. Bruyn, G.L. Lilien, 2008]. Сложность формализации данной области знаний заключается в значительном количестве факторов влияющих на наличие вирусного эффекта рекламы. Это осложняет контроль над процессом разработки и управления рекламной кампанией с применением вирусного эффекта. Именно в разработке модели, описывающей основные параметры вирусного эффекта рекламы и состоит данное исследование.

Механизм создания вирусного эффекта рекламы в научной литературе обозначается термином «посева информации». В частности, в разрезе темы вирусной рекламы русскоязычный термин является языковой калькой с англоязычного термина «seeding» впервые употребленный в 1996 году Джеффри Рэйпортом в статье «The Virus of marketing», положившей начало концепции вирусного маркетинга [RayportJ., 1996]. Процесс «посева информации» подразумевает под собой выбор исходного количества пользователей-потребителей (в аналогии с термином «посев» - зерен), первоначальных носителей вирусной информации, а также выбор и определение необходимых типов данных первоначальных носителей информации. Поскольку изначально зараженная группа пользователей является ключевым звеном в распространении информационного вируса в рамках рекламной кампании, выбор правильной группы для посева информации является критически значимым фактором. Этот тезис подтверждает исследование уже упомянутое исследование М. Бампо и М. T. Эвинг «The Effects of the Social Structure of Digital Networks on Viral Marketing Performance», в котором исследователи доказали, что выбор первоначальной группы для посева информации в значительной степени определяет дальнейший процесс распространения информационного вируса. Несмотря на приведенное выше исследование, на данный момент в академической литературе существует довольно мало исследований в области механизмов посева информации в рамках проведения компании по вирусному маркетингу. Учитывая данный пробел в данной области исследований, в своей работе автор попытается рассмотреть параметры, определяющие наилучшие параметры для посева информации: характеристики сообщения, характеристики пользователей и характеристики социальной сети.

Если рассматривать опубликованные за последние 4-5 лет научные исследования, так или иначе затрагивающие тему вирусного маркетинга, то можно определить не только растущий со стороны академического сообщества интерес к данной тематике. В частности можно выделить общие тенденции и закономерности в академических исследованиях на данную тематику, опубликованных за указанный период. Как правило, данные исследования посвящены изучению процесса взаимодействия между пользователями [Ho, J.Y.C., M. Dempsey, 2008] или проблемам динамики охвата рекламной кампании с применением вирусного эффекта рекламы [BampoM. Ewing M.T., 2008]. На основании проведенного обзора новейшей академической литературы в этой области можно выделить следующие три группы параметров, которые исследователи выделяют в качестве драйверов вирусного эффекта рекламы в социальных сетях.

Классификация драйверов (группы параметров), описывающих вирусный эффект рекламы, созданная в ходе анализа научной литературы

Основываясь на проведенном анализе существующей академической литературы на тему вирусного маркетинга, автор считает создание объединенной классификации драйверов эффективности вирусного эффекта рекламы значимой по следующим причинам:

1. Как уже было показано выше - в существующих академических исследованиях вышеуказанные параметры, определяющие вирусный эффект рекламы представлены разрозненно, отсутствует общее концептуальное видение драйверов вирусного эффекта рекламы.

2. Объединение и структурирование данных параметров позволит создать модель, описывающую вирусный эффект рекламы в социальных сетях.

3. Необходимость формализации и объединения выделенных исследователями драйверов вирусного эффекта в единую классификацию.

Рассмотрим более детально выделенные групп параметров, выступающих в роли драйверов вирусного эффекта.

3. Характеристики рекламного сообщения как драйверы вирусного эффекта рекламы в социальных сетях

Характеристики рекламного сообщения, как отмечают исследователи данной области, представляют собой не только степень креативности и эффектности дизайна рекламного контента, но также являются единственной группой факторов вирусной рекламной кампании, которыми маркетолог может непосредственно управлять. Проблемой влияния содержания рекламного сообщения и его дизайна на вирусный эффект занималось несколько групп исследователей. Й.К. Хо и M. Демпси, рассматривали содержание рекламного сообщения как драйвер вирусного эффекта в рекламной компании [Ho, J.Y.C., M. Dempsey, 2008]. Исследователи утверждают, что рекламное вирусное сообщение, с точки контента, должно побороть «информационный шум», окружающий пользователя Интернете, а также побороть естественное для индивида безразличие к новой информации и поощрить к действиям (рассказать своему кругу контактов), что и должно создавать вирусный эффект рекламы. Под термином «информационный шум» исследователи имеют в виду процесс информационной перегрузки описывающий трудности понимания проблемы и принятия решений, причиной которой является избыток информации. Ключевой группой характеристик влияющих на достижение вирусного эффекта рекламы в данном исследовании рассматривается именно непосредственное содержание рекламного сообщения. Исследователи Д. Дж Голанд и Л. Зайндер посвятили свою работу проверке гипотезы том, что значительное совпадение дизайна рекламного сообщения с эстетическими предпочтениями целевой аудитории существенно увеличивает скорость распространения вирусного сообщения - информационную диффузию [Golan, G.J., L. Zaidner, 2008]. Термин «информационная диффузия» в разрезе рассматриваемой темы вирусного эффекта рекламы следует определять как процесс распространения информации об инновации между представителями социальной системы через существующие каналы в течение определенного промежутка времени. Еще одной группой исследователей, изучавшими в качестве главной группы факторов, содержание рекламного сообщения, предназначенного для распространения с вирусным эффектом являются А. Сурсула и Й. Тан [Susarla, A., J.-H.OH, andY. Tan, 2008]., выдвинувшие гипотезу о том, что в случаях, когда контент рекламной кампании) содержит отсылки к актуальным в данный момент темам, скорость информационной диффузии (а, следовательно, вирусный эффект рекламы) значительно возрастает. Важный, на взгляд автора исследования, вклад в исследование характеристик рекламного сообщения как драйвера вирусного эффекта рекламы внесли исследователи С. Стиглиц и Л. Дань-Янг [S. Stieglitz, L. Dang-Xuan, 2010] . Их исследовательская группа занималась исследованием эмоциональной окраски рекламного сообщения на вирусных эффект, генерируемый рассматриваемым сообщением. Исследование показало, что данный фактор оказывает значимое влияние на распространение вирусного эффекта рекламы. В статье была описана методика по оценке эмоциональной окраски рекламного сообщения. Исследователи также доказали гипотезу, что пользователи скорее склонны делиться позитивными сообщениями, чем негативными. Шкала, описанная С. Стиглицом и Л. Дань-Янг приведена в таблице ниже.

Шкала для оценки эмоциональной окраски сообщения, описанная С. Стиглицом и Л. Дань-Янгом

Также автор считает необходимым кратко описать принцип использования приведенной выше шкалы. В своей работе С. Стиглиц и Л. Дань-Янг предлагают классифицировать контент по данной шкале основываясь на характерных наборов слов-меток (в случае текстового сообщения) или предметов-символов (в случае графического сообщения). каждой категории, отражающей 10 человеческих эмоций соответствует значение в баллах. Более высокие баллы присваиваются позитивным эмоциям, более низкие - негативным. Работа С. Стиглиц и Л. Дань-Янга является весьма значимой в области исследования характеристик контента как драйвера вирусного эффекта, и более того, является одним из немногих исследований на данную тематику предлагающую формализованный критерий для оценки эмоциональной окраски. Таким образом, автор посчитал данное исследование важным не только для более подробного описания в данном обзоре академической литературы, но и для применения в рамках практической части исследования.

Еще одной работой, предлагающей формализованные критерии по оценке влияния контента на вирусный эффект является статья Дж. Ли «Влияние характеристик сообщения на информационную диффузию» [Lee, J., J.-H. Lee, and D. Lee, 2009]. В отличие от С. Стиглица и Л. Дань-Янга, Дж. Ли изучал в контете не эмоциональную составляющую, как фактор, влияющий на вирусный эффект рекламы, а наличие определенных смысловых элементов. Для оценки вирусного эффекта рекламы на основании наличия определенных смысловых элементов, список и обоснование значимости которых приведены в статье исследователя, Дж. Ли была разработана следующая шкала.

Шкала для оценки вирусного эффекта рекламы сообщения на основе его смысловых составляющих, описанная Дж. Ли

В своей статье Дж. Ли предлагает следующую методику использования разработанной им шкалы. При анализе контента сообщения, для которого должен быть оценен вирусный эффект, определяет, содержится ли в сообщении один или несколько из приведенных в таблице смысловых элементов. За наличие каждого смыслового элемента к оценке сообщения добавляется 1 балл. Максимально сообщение может набрать 10 баллов. В своей работе Дж. Ли доказал, что сообщения, получившие наибольший рейтинг обладают наибольшим вирусным эффектом. В данной работе автор приводит писание методики предложенной Дж. Ли, так как также как и работа С. Стиглица и Л. Дань-Янга данная рейтинговая таблица является одним из немногих формализованных методов по оценке влияния характеристик сообщения на вирусный эффект. Автор также планирует использовать методику, предложенную Дж. Ли при разработке модели, описанной в практической части работы. Также автором были выбраны именно методики С. Стиглица и Л. Дань-Янг, а также Дж. Ли, так как они не только в значительной степени упрощают процесс анализа данных, но и объединяют выводы исследователей приведенных выше в обзоре литературы.

Таким образом, на основании рассмотренных исследований, авторы которых выделяли характеристики сообщества как основную движущую силу вирусного эффекта рекламы, можно выделить следующие параметры, которые будут влиять на вирусный эффект рекламы:

1. Степень эмоциональной окраски сообщения, рассмотренная в исследованиях С. Стиглица и Л. Дань-Янга;

2. Содержание определенных смыслов элементов, шкала оценки которого описана в исследованиях Дж. Ли;

3. Тип сообщения (аудио / видео / текст), влияние которого рассмотрено в работе М. Демпси;

4. Тема сообщения, влияние которой рассмотрено в работе А. Cурсала.

Выделенные в ходе анализа академической литературы характеристики рекламного сообщения, выступающие в качестве драйверов вирусного эффекта будут применены при построении моделей, описывающих вирусный эффект рекламы и приведенных в главе 3.

4. Характеристик пользователей как драйверы вирусного эффекта рекламы в социальных сетях

Второй группой параметров, которые исследователи выделяют в качестве драйвера вирусного эффекта рекламы являются характеристики пользователей социальной сети, которые распространяют сообщение. Следует отметить, что в ходе проведенного анализа литературы автором работы, выяснился тот факт, что исследования данной группы параметров является наиболее распространенным направлением исследования темы вирусного эффекта рекламы среди представителей академической среды. Среди наиболее значимых работы в области исследования влияния характеристик пользователей на вирусный эффект рекламы автор хотел бы выделить следующие работы. Группа исследователей из Китайской Народной республики, Х.-К. Чу, Й.-К. Хши, Й.-Х. Као и М. Ли изучили влияние различных демографических и персональных характеристик пользователей на вирусный эффект рекламного сообщения [Chiu, H.-C., Y.-C. Hsieh, Y.-H. Kao, and M. Lee, 2004]. Другая группа исследователей, K. Нидерхофф, Р. Мусс, Д. Визенфилд и Дж. Гордон рассматривали поведение различных групп пользователей в социальных сетях при распространении вирусного эффекта рекламы [Niederhoff er, K., R. Mooth, D. Wiesenfeld, J. Gordon, 2008]..В частности, ими было доказана гипотеза о том, что люди проводящие больше времени в социальных сетях и имеющие большее количество друзей в социальном профиле делятся информацией чаще, чем менее активные пользователи. Также еще одним популярным направлением исследования характеристик пользователей как драйверов вирусного эффекта, является изучение эмоций и мотивации, которые заставляют пользователей делится публикациями в социальных сетях. Следует также отметить, что большинство исследований в данной области относятся к психологической науке. Одной из наиболее значимых работа в данной области можно назвать исследование Д. Эклестон и Л. Гризери «How Does Web 2.0 Stretch Traditional Influencing Patterns?», в котором рассматривается поведенческий и мотивационный аспект как основной фактор влияния вирусный эффект рекламы в социальных сетях [Eccleston, D., and L. Griseri, 2008]. Например, исследователи выяснили, что подростки и молодые женщины являются более активными распространителями вирусных рекламных сообщений и легче поддаются информационному заражению, чем мужчины или более пожилые пользователи. К аналогичным выводам пришли исследовательские группы под руководством З. Катона [Katona, Z., P. Zubcsek, M. Sarvary, 2011] и М. Трусова [Trusov, M., A.V. Bodapati, R.E. Bucklin, 2010]. Иные группы исследователей изучали гипотезу о том, что пользователи склонные к экстраверсии и иновационности, в среднем, более значимо влияют на возникновение вирусного эффекта в рекламе, чем консервативные пользователи, склонные к интроверсии [Chiu, H.-C., Y.-C. Hsieh, Y.-H. Kao, 2007]. Уже упомянутые ранее при рассмотрении параметров группы характеристик сообщения как драйвера вирусного эффекта рекламы, исследователи Дж.Й.К. Хо и М. Демпси изучают феномен альтруизма как движущую силу возникновения вирусного эффекта рекламы в социальных сетях. Таким образом, группа параметров, касающаяся характеристик пользователей охватывает исследования различных научных направлений: от демографии и социологии до математики и психологии, что и делает данную группу факторов наиболее обширной по количеству включенных в нее исследований.

Таким образом, на основании рассмотренных исследований, авторы которых выделяли характеристики пользователей как основную движущую силу вирусного эффекта рекламы, можно выделить следующие параметры, которые будут влиять на вирусный эффект рекламы:

1. Демографические характеристики пользователя (пол, возраст и т.д.), рассмотренные в работах Ш.-Ц. Чиу и К. Нидерхоффа;

2. Степень активности пользователя в социальной сети (количества собственных публикаций, контактов и т.д.), рассмотренные в работе З. Катона;

3. Степень экстраверсии пользователя (количества социальных контактов, частоты общения и т.д.), рассмотренная в работе М. Трусова;

Выделенные в ходе анализа академической литературы характеристики пользователей, выступающие в качестве драйверов вирусного эффекта будут применены при построении моделей, описывающих вирусный эффект рекламы и приведенных в главе 3.

5. Характеристики социальной сети как драйверы вирусного эффекта рекламы в социальных сетях

Следующей значительной группой параметров, выступающих в качестве драйвера вирусного эффекта рекламы являются характеристики социальной сети, в которой распространяется рекламное сообщение. В отличие от группы параметров характеристик пользователей, фокусирующейся на особенностях отдельных индивидов, группа параметров характеристик социальной сети описывает взаимосвязи между этими пользователями. Центральный тезис данного направления исследований, который можно определить в ходе изучения академической литературы по данной теме, заключается в том, что структура социальной сети (сети контактов) значимо влияет возникновение вирусного эффекта рекламы в этой социальной сети. Исследования по данной теме проведены с применением эмпирических данных рядом исследовательских групп. В качестве наиболее значимых работ по данной теме можно отметить исследования под руководством М. Бампо [Bampo, M., M.T. Ewing, 2008] и Д. Брина [De Bruyn, A., G.L. Lilien, 2008] . В рамках данной группы параметров можно также отметить исследования того, что роль пользователя в распространении вирусного эффекта рекламы существенно зависит от его или ее положения в социальной сети и определяется отношениями пользователя в этой сети, обуславливается такими показателями центрированность вершины сети и степени силы взаимосвязи между пользователями. Применением таких классических математических понятий как центрированность вершины социального графа и степень взаимосвязи между пользователями занимались исследовательские группы под руководством Дж.С. Голденберга [Goldenberg, J., S. Han, D.R. Lehmann, J.W. Hong, 2009] и C. Кисса [Kiss, C., M. Bichle, 2008]. Более того, можно выявить следующую тенденцию в академической литературе: в рамках исследования вирусного эффекта реклам с точки зрения характеристик социальной сети будут преобладать работы характерные для исследований в области высшей математики.

На данный момент, точку зрения исследователей на параметры, определяющие вирусный эффект рекламы в социальной сети можно назвать достаточно противоречивой. Например, исследования А.Л. Барабаси [Barabбsi, A.-L.A., 2002] и группы под руководством Т. Смита [Smith, T., J.R. Coyle, E. Lightfoot, A. Scott, 2007] изучили гипотезу о том, что наиболее эффективно вирусное рекламное сообщение распространяется в социальной сети, где имеется небольшая группа пользователей, обладающая значительным количеством социальных связей. Другие же исследователи, например, уже упомянутый выше К. Кисс [Kiss, C., M. Bichler, 2008] , доказывали в своих работах противоположную гипотезу: вирусный эффект рекламы скорее возникает в безразмерной сети, в которой пользователи одинаковы между собой и имеют приблизительно равное количество социальных связей.

Таким образом, на основании рассмотренных исследований, авторы которых выделяли характеристики cоциальной сети как основную движущую силу вирусного эффекта рекламы, можно выделить следующие параметры, которые будут влиять на вирусный эффект рекламы:

1. Степень размера и охвата социальной сети (социального графа), рассмотренные в работах Дж. Голденберга и К. Кисса;

2. Доля активных пользователей или «мощных узлов», рассмотренный в работе Т. Смита;

3. Плотность социальной сети (социального графа), рассмотренная в работе М. Бампо;

4. Средняя длина социальной сети (социального графа), рассмотренная в работах Дж. Голденберга и М. Бампо;

5. Диаметр и средняя степень социальной сети (социального графа), рассмотренные в работах Де Брина и А. Барабаси.

Данные параметры и их влияние на вирусный эффект рекламы будут детально рассмотрены автором и применены при построении моделей, описывающих вирусный эффект рекламы и приведенных в главе 3.

Рассмотренные группы параметры, выступающих в качестве драйверов вирусного эффекта в рекламе, являются основными направлениями академического исследования данной темы за последние 5-10 лет. Как показал приведенный выше анализ, исследование вирусного эффекта рекламы осуществляется деятелями различных областей науки: социологии, психологии, математики. Таким образом, с точки зрения академического интереса исследования, изучение параметров, выступающих в качестве драйверов вирусного эффекта рекламы является достаточно актуальным.

6. Пробелы в существующей академической литературе относительно исследуемой темы

В ходе анализа существующей академической литературы были обнаружены некоторые пробелы в существующей академической литературе, на которые автор хотел бы обратить внимание в рамках данной работы. Несмотря на то, что исследователи уже начали изучать различные параметры, влияющие на вирусный эффект рекламы в социальных сетях, количество исследований в данной области весьма ограничено. Это демонстрирует не только приведенный выше анализ академической литературы, но и статьи исследователей, посвятивших свои труды анализу существующей академической литературы по этому вопросу [Chiu, H.-C., Y.-C. Hsieh, Y.-H. Kao, M. Lee., 2008] [De Bruyn, A., G.L. Lilien, 2009].Ключевыми недостатками, относительно существующей академической литературы в области исследования вирусного эффекта рекламы, можно назвать фрагментированность исследований (охватывают только один из вышеописанных групп драйверов) и противоречивость с другими исследованиями (как было продемонстрировано ранее в разделе, посвященном в группе параметров «характеристики сети»).

В частности, есть два значимых пробела в существующей академической литературе, о которых следует упомянуть:

1. Погрешность компьютерного моделирования вирусного эффекта рекламы в социальных сетях Большинство существующих исследований в области вирусного маркетинга основываются на компьютерных симуляциях сообществ и распространения информационного вируса в них. Несмотря на то, что применение данного метода позволяет осуществлять контролируемый научный эксперимент с изменениями различных параметров сети и пользователей, предпосылки симуляций зачастую неприменимы и далеки от реального мира, и полученные выводы и модели получаются неприменимыми на практике и дают нереалистичные предсказания относительно реально существующих сообществ. На эту проблему значительного количества существующих исследований, в частности, указывает М. Бампо[Bampo, M., M.T. Ewing, D.R. Mather, D. Stewart, and M. Wallace, 2008]. В своей работе он отмечает, что хотя смоделированный вирусный эффект рекламной кампания может быть очень успешен во время прохождения симуляции (при применении определенных условий и предпосылок), это не означает что рекламная кампания будет столь же успешна и, более того, даже реализуема в реальности. Таким образом, учитывая данный недостаток, автор планирует в своей работе рассматривать реальные первичные данные собранные эмпирически, а не использовать результат компьютерной симуляции распространения вирусного эффекта рекламы.

2. Погрешность исследований, основанных на исследовании уже проведенных вирусных кампаний. Безусловно, исследования основанные на клиентских данных уже проведенных рекламных компаний, продемонстрировавших значительный вирусный эффект, лучше соответствуют условиям реальных сообществ, чем компьютерные симуляции. Однако и в этом подходе к исследованию вирусного эффекта в рекламе есть ряд проблем и недостатков. Например, как отмечает Д. Брин, подобные исследования часто страдают от значительной статистической погрешности выборки (которая основывается на конкретных группах клиентов), а также использования в качестве основы устаревших данных, не позволяющих рассмотреть динамику развития вирусного эффекта [De Bruyn, A., G.L. Lilien, 2008]. Также характер клиентской базы компании, на основе которой разрабатывает модель, согласно выводам исследователя, в значительной мере влияет на полученные результаты, что тоже можно рассматривать как недостаток при рассмотрении параметров возникновения вирусного эффекта рекламы. В качестве доказательства этого тезиса, у Д. Брина приводится тот факт, что значительное количество подобных исследователей основываются на гомогенной выборке потребителей - таких как например, клиенты одной компании или студенты одного университета. Также следует отметить, что в своей статье «A Multi-Stage Model of Word-of-Mouth Influence through Viral Marketing.» Таким образом, основываясь на анализе существующей академической литературы, можно сделать вывод о том, что для сбора эмпирической базы исследования необходимо использовать первичные, гетерогенные по своей природе и актуальные на момент исследования данные. Описание эмпирической базы исследования и методов ее сбора приводятся авторов в главе 2.

Выводы

Таким образом, по итогам детального анализа академической литературы в области исследования вирусного эффекта, можно сделать следующие ключевые выводы:

1. Все существующие исследования можно разделить на три группы параметров, которые исследователи выделяют в качестве драйверов вирусного эффекта рекламы: а) характеристики рекламного сообщения; б) характеристики отдельных пользователей; в) характеристики социальной сети.

2. Именно раздробленность и сфокусированность на различных группах параметров в существующих исследованиях, требует классификации всех основных групп параметров, являющихся движущей силой вирусного эффекта в социальных сетях. Попытка создания подобной классификации была предпринята автором в ходе анализа академической литературы.

3. В существующей академической литературе можно выделить ряд ключевых недостатков в исследовании вирусного эффекта рекламы: а) часть исследований опирается на математическую или компьютерную симуляцию, модели построенные на основе которых зачастую дают неправдоподобные результаты или не могут быть применены в реальных условиях; б) часть исследований основывается на ретроспективных гомогенных клиентских данных, что также создает значительную статистическую погрешность исследовании. и препятствует получению адекватных моделей.

Существующие недостатки имеющихся академических исследований автор постарался учесть при сборе и анализе эмпирической базы, а также при подборе методов проведения исследования, которые описаны в главе 2.

Список использованной литературы

1. Гофман В. Речь ораторская // Литературная энциклопедия. - М., 1929-1939.

2. Bampo, M., M.T. Ewing, D.R. Mather, D. Stewart, and M. Wallace. «The Effects of the Social Structure of Digital Networks on Viral Marketing Performance.» Information Systems Research 19, 3 (2008): 273-290.

3. Barabбsi, A.-L. Linked: The New Science of Networks. Cambridge, MA: Perseus Publishing, 2002.

4. Chiu, H.-C., Y. - C. Hsieh, Y. - H. Kao, and M. Lee. «The Determinants of Email Receivers' Disseminating Behaviors on the Internet.» Journal of Advertising Research 47, 4 (2007): 524-534.

5. De Bruyn, A., and G.L. Lilien. «A Multi-Stage Model of Word-of-Mouth Influence through Viral Marketing.» International Journal of Research in Marketing 25, 3 (2008): 151-163.

6. Eccleston, D., and L. Griseri. «How Does Web 2.0 Stretch Traditional Influencing Patterns?» International Journal of Market Research50, 5 (2008): 591-161.

Размещено на Allbest.ru