10 декабря 2020, 13:28

Рэнд Фишкин, SparkToro: что такое полоса вовлечённости и почему вам не стоит работать в соцсетях с несколькими аудиториями сразу

Разбираем на примерах два важных аспекта — как именно социальные сети выбирают, показывать наш контент или нет.

Я обнаружил, что, хотя алгоритмы взаимодействия достаточно хорошо изучены, многие всё ещё не знают два важных аспекта — как именно социальные сети выбирают, показывать наш контент или нет. А именно:

Социальные алгоритмы вознаграждают за периоды взаимодействия.
Социальные алгоритмы наказывают за попытки обслуживать несколько аудиторий.

Давайте разберём этот механизм на примерах и посмотрим, как наш социальный охват возрастёт, если мы начнём его учитывать.

Что такое полоса вовлечённости (или engagement streak)?

Бьюсь об заклад, все с ней сталкивались так или иначе:

Сначала вы выкладываете фото в Instagram. Оно получает огромное количество комментариев и лайков.

Затем вы анализируете, почему это фото так хорошо зашло, пробуете проделать это же со следующим — БУМ! Намного больше просмотров, лайков и комментариев.

Вы пишете третий, похожий пост, и, если вам повезёт, он действительно набирает бешеные охваты и вовлечённость. Но дофаминовый удар из лайков и комментариев вам уже не кажется чем-то удивительным, поэтому через какое-то время вы даже перестаёте проверять свою статистику.

Через неделю, когда о серии успешных постов все уже забыли, вы публикуете что-то несвязанное, что изначально выглядит многообещающим (несколько ранних лайков), но в конечном итоге вызывает мало общего взаимодействия.

Поздравляю! Вы только что пережили полосу вовлечённости :–)

Алгоритм Instagram увидел, что ваш первый пост был лучше, чем обычно, поэтому он увеличил охват следующего. Когда и тот показал хорошие результаты, Instagram дал вам ещё больше возможностей. Ваши фото стали первыми постами которые люди увидели вверху своих лент. Возможно, вы даже получили высокую оценку в разделах Discover или среди друзей друзей. Когда появился четвёртый пост («что-то несвязанное»), Instagram изначально расширил охват. Но когда с ним провзаимодействовал лишь небольшой процент увидевших, алгоритм отбросил вас обратно в область с более низкой видимостью. Теперь, если вы захотите охватить пользователей Instagram, как вы это делали со 2-м и 3-м постами в своей серии, вам придётся перезапустить ещё одну цепочку высокоэффективного контента.

Я визуализировал этот процесс в действии:

Что такое полоса вовлеченности - как работают алгоритмы соцсетей

Само по себе это явление не ново. Instagram, Facebook, Twitter, LinkedIn и другие следовали этой модели в своих алгоритмах как минимум последние 3–4 года. Но в наши дни его влияние этого аспекта даже выше, чем в 2015/16, потому что:

Выросла конкуренция среди вовлекающего контента
Системы машинного обучения стали намного сложнее
У обучающих моделей появилось на триллионы больше входных данных для обработки
И программное обеспечение, и методы UX-дизайна научились ещё лучше удерживать внимание

Выводы для smm-маркетолога очевидны:

Целенаправленно оптимизируйте свои публикации в соцсетях так, чтобы научиться создавать высоко-резонансный и самый-высоко-вовлекающий-и-монетизируемый контент.
Как только вы найдёте работающую систему, стоит удвоить усилия, пока не увидите, что вовлечённость падает (а вот в этот момент, возможно, стоит проводить больше экспериментов).
Если вы попали в полосу вовлечённости, очень неразумно саботировать её контентом, который может помешать алгоритму продвигать вас.
Если вам нужно привлечь трафик на свой веб-сайт, ваша цель — создать канал, который сначала накопит алгоритмический капитал за счёт вовлечённости, а уже затем тратить его на трафикогонные сообщения со ссылками (поскольку сообщения с внешними ссылками почти всегда выталкиваются соцсетями, которые стремятся оставить пользователя на своей платформе).

Возможно, это не совсем те способы, которые бы мы хотили использовать для развития наших соцсетей (я тоже ненавижу себя ограничивать тиранией оптимизации), но они, несомненно, эффективны.

А теперь давайте поговорим о другом побочном эффекте этих систем, о котором забывают.

Почему социальные алгоритмы не подходят для работы с несколькими аудиториями?

В LinkedIn я пощу почти исключительно о маркетинге и о стартапах, в Instagram — почти вся моя личная жизнь, путешествия (и да, поцелуи) с Джеральдин, в Твиттере — вообще всё подряд. Новости маркетинга, стартапы, рецепты пасты, политика, интересная статья, найденная в Pocket, благотворительная программа по сбору средств для друга — всё это тоже я! И я совершенно искренно хочу поделиться этим, но сфокусированно.

А всё потому, что алгоритмы соцсетей работают по-разному, и это неизменно снижает потенциальный охват моего контента.

Почему социальные алгоритмы не подходят для работы с несколькими аудиториями?

В некоторых кругах я уверен, эту концепция хорошо понимают. Но в большинстве дискуссий об оптимизации для социального охвата, как я вижу, её просто на удивление не хватает.

Реальность такова, что социальные сети, какими бы сложными они ни были, не могут знать, кому показывать ваш контент. Алгоритмы в их нынешнем виде (в основном) предполагают, что либо содержание аккаунта постоянно кого-то привлекает, либо нет. Они разработаны или, по крайней мере, оптимизированы под однофокусные аккаунты.

Если вы знаменитость или имеете прокаченный личный бренд, это имеет гораздо меньшее значение. Люди следят за вами, потому что им интересно всё, что вы делаете, просто потому что это делаете вы. Эти аккаунты безупречно соответствуют дизайну алгоритмов. Однако, если вы пытаетесь создать личный или корпоративный бренд, проблема «фокус vs. аудитория» становится гораздо более сложной.

Сделайте коктейль из тем и мыслей — и вовлечённость обычных подписчиков быстро снизится, в результате чего ваши сообщения станут почти невидимыми. Даже если со временем к вам придут подписчики нового типа, не факт, что они останутся с вами, когда вы вновь решите вернуться к старым темам.

Вот почему я с таким уважением отношусь к таким аккаунтам, как доктор Пит Мейерс, который постит десятки или сотни твитов, которые, как он знает, большинство его подписчиков (кроме меня и Нэнси) проигнорируют. Если бы он был больше похож на Сайруса Шепарда (чей контент неуклонно соответствует принципам SEO), он бы наращивал активность и, вероятно, зарабатывал бы гораздо больше внимания на своих «профессиональных» твитах. Но, как и я, он не хочет идти на компромисс в отношении того, кем он является. Пит хочет быть самим собой в Твиттере, и мне это нравится, даже если алгоритму это не нравится.

Сравните с Нандини Джамми, соосновательницей Check My Ads (и предыдущей Sleeping Giants). Она специализируется на безопасности бренда, потраченных впустую рекламных бюджетах и компаниях, которые способствуют дезинформации и разжиганию ненависти в интернете. Этот неослабевающий фокус и эмоциональная реакция, которую авторка вызывает самой поднятой проблематикой, приводят к тому, что, несмотря на то, что у неё в 10 раз меньше подписчиков, чем у меня, я уверен — её твиты в среднем получают в 10 раз больше просмотров и реакций, чем мои.

И Twitter — далеко не единственное место, где всё так работает. Те же закономерности сохраняются в Instagram, Facebook, TikTok, и они же проявляются в LinkedIn (хотя алгоритм этой сети явно отстаёт от других игроков с точки зрения оптимизации взаимодействия).

Здесь нет правильного ответа. Если для одних оптимизация под эти алгоритмы может быть совершенно неверным решением, то для других — именно тем, чем они хотят заниматься. Но я уверен, что лучше знать и понимать их механизм, чем держать секреты за закрытыми дверями. Мы все проводим много времени в соцсетях (вдвойне с ограничением пандемии), и поэтому сто́ит получше понимать системы, которые управляют нашим поведением и нашими каналами.

Источник