03 Kasım
Haberler / Orjinal Araştırma
Viral TikTok’ların Kancaları
- alper koçer
- Haberler ve Araştırma
- 0 Comments
Viral TikTok’ların Kancaları
Birçoğumuz için Facebook, Instagram ve Twitter muhtemelen telefonlarımıza indirilirken TikTok ana sayfanın ön ve merkezinde yer alıyor. Video paylaşım platformu dünyayı kasıp kavurdu ve kullanıcılar sosyal medyada bu içeriğe doyamıyor.
Uygulamanın ışık hızında şöhrete kavuşması bize şu soruyu sorduruyor: Bunda bu kadar özel olan ne? Bunu öğrenmek için yüzlerce popüler TikTok videosunu her birinin ilk üç saniyesini izleyerek ve “kancaları” hakkında tonlarca bilgiyi kaydederek analiz ettik. İçerik altyazıları ve etkileşim sayılarıyla ilgili ayrıntılar da dahil olmak üzere bu verileri kullanarak, bu sorunun cevabının başlangıcını bulabiliriz.
Önemli bulgular
Mutluluk, viral TikTok videolarının tetiklediği en yaygın duyguydu: %58’i diğer duygulara kıyasla mutluluğa ilham verecek şekilde yapıldı.
Viral olan 3 TikTok videosunun 1’inden fazlası, ilk üç saniye içinde konuşan bir kişiye odaklandı.
Yaşam tüyoları, tavsiyeler ve sağlıklı yaşamın yanı sıra fitness ve spor gibi bazı TikTok video türlerinin doğrulanmış hesaplardan gelme olasılığı diğerlerine göre çok daha yüksekti.
Popüler dans videoları ortalama olarak diğer ilk beş türün herhangi birindeki videolardan daha fazla oynatıldı. Ancak bunlar aynı zamanda en az paylaşılan ve yorum yapılanlar arasındaydı.
Viral TikTok videolarının yarısından fazlası, ilk üç saniyede ana arka ses olarak müziği kullandı.
Burası Mutlu Bir Yer
TikTok kişisel ve duygusal bir yer; bakalım viral videoların insanlarda ne tür duygular uyandırdığını görelim.
Analiz ettiğimiz viral TikTok videolarının önemli bir kısmı doğrudan kameraya konuşan bir kişiye odaklandı. Pek çok içerik oluşturucu ufuklarını genişletmeye ve izleyicileriyle daha kişisel ilişkiler geliştirmeye çalışıyor; bu da neden bu kadar çok klibin yüz yüze etkileşim etrafında döndüğünü açıklayabilir.
İşte bu araştırma alanıyla ilgili diğer bazı ilginç bulgular:
Viral videoların yüzde altmışında ekranda görünen bir kişi yer alıyordu. Yalnızca %17’sinde görünürde hiç insan yoktu ve %10’dan azında ikiden fazla insan vardı.
Her 4 viral videodan birinde en az bir hayvan yer alıyordu.
Köpekler kedilerden daha popülerdi: Viral hayvan videolarının %46’sında köpekler gösterilirken yalnızca %28’inde kediler yer alıyordu.
Uygulamanın yakın zamanda ayda bir milyar kullanıcıya ulaşmasının bir nedeni var ve bu durumun, analiz ettiğimiz videoların tetiklediği en yaygın duyguların mutluluk, mizah ve şaşkınlık olduğu gerçeğiyle ilgisi olabilir. Bu tür keyifli içerik, TikTok’u bu kadar bağımlılık yapıcı yapan teknolojik stratejinin önemli bir parçası: Keyifli bir şey görüyoruz, dopamin tepkisini tetikliyor.
Herkes için E
Popüler sosyal medya platformları, birisini hızlı bir şekilde yıldızlığa yükseltme yeteneğine sahiptir. Çoğu zaman insanlar bu duruma şaşırırlar. TikTok’ta analiz ettiğimiz viral videoların %83’ü doğrulanmamış hesaplardan geldi. Kötü şöhret, teşhir ve şöhret kazanmak açıkça herkesin başına gelebilir; bu da uygulamayı hem sıradan kullanıcılar hem de gelecek vaat eden etkileyiciler için uygun bir yer haline getirir.
Bazı video türlerinin doğrulanmış hesaplardan gelme olasılığı diğerlerinden daha yüksektir. Hayat tüyoları, tavsiyeler, sağlıklı yaşam, fitness ve spor kategorilerindeki viral videoların %38’i doğrulanmış kullanıcılardan geldi. Örneğin, CrossFit sporcusu ve TikTok’un en iyi kadın fenomenlerinden biri olan Demi Bagby’nin bu yazının yazıldığı sırada sayfasında 14 milyondan fazla takipçisi ve 285 milyon beğenisi vardı. Bu kadar büyük bir takipçi kitlesine sahip birinin sağlıklı miktarda viral içerik üretmesi kaçınılmazdır. Bu yüksek profilli hesaplar aynı zamanda daha yüksek ortalama beğeni, görüntüleme, yorum ve paylaşımlardan yararlanarak etkileşimde de artış görüyor.
Farklı İnsanlar için Farklı Vuruşlar
İnsanların akışları, video tercihlerine göre seçilir. İnsanlar en çok ne tür viral videoları izliyor, beğeniyor, paylaşıyor ve yorum yapıyor?
Viral dans videoları, bir sonraki en popüler tür olan açık havada (aynı zamanda en çok paylaşılan tür olan) neredeyse 3 milyon daha fazla ortalama oynatım sayısına sahipti. TikTok kariyerlerine dans videolarına ağırlık vererek başlayan Charli D’Amelio ve Addison Rae, şu anda uygulamada sırasıyla birinci ve üçüncü en çok takip edilen etkileyiciler konumunda.
Ortalama beğeni sayısıyla ilgili olarak, insanlar dans videolarını da yüksek oranda onayladılar; zira bu videoların her biri 1,1 milyonla evcil hayvan videolarıyla berabere kaldı.
İnsanlar ayrıca sevimli hayvanlar hakkında yorum yapmaktan kendilerini alamadılar çünkü bu TikTok videolarının ortalama 9.900 yorumu vardı; bu, tüm türler arasında en yüksek rakamdı.
Müziğin sesi
Bugünlerde dinleme zevkimiz için pek çok akılda kalıcı şarkı var ve bunların çoğu TikTok’ta popüler hale geldi. Uygulamada hangi türler üstün geliyor?
TikTok videolarında yüz yüze etkileşimler olağan olsa da, konuşmanın mutlaka denklemin bir parçası olması gerekmiyor; viral videoların %56’sında birincil ses olarak müzik vardı. Büyük bir farkla en çok pop şarkılar duyuldu, bunu hip-hop ve rap takip etti. Viral dans videolarının diğer viral video türleriyle karşılaştırıldığında en fazla oynatıldığı göz önüne alındığında, bu müzik türlerinin en yaygın olması şaşırtıcı değil.
Vi
Sesleri çoğunlukla müzik içeren deo’lar, müziğin sesin odak noktası olmadığı deo’lara kıyasla tüm etkileşim ölçümlerinde ortalama olarak daha iyi performans gösterdi. Videoların yalnızca %37’sinde kendileri için özel olarak oluşturulmuş gerçekten orijinal ses bulunurken, geri kalanında müzik veya başka bir yerden önceden oluşturulmuş ses kullanıldı. İlginç bir şekilde, orijinal seslere sahip videolar tüm etkileşim ölçümlerinde daha kötü performans gösterdi.
Hata 404: Kısayol Bulunamadı
İnternet viralliğine giden yolda hızlı ilerlemek için, bazı kullanıcılar başlıklarında ve hashtag’lerinde “FYP” (bir kullanıcının seçilmiş yayınını ifade eder, diğer bir deyişle ‘Sizin İçin’ sayfası olarak da bilinir), “trend” ve “trend” gibi anahtar kelimeler kullanmayı denediler. viral.” Bu çalışmada analiz edilen TikTok’ların yaklaşık %38’i bu anahtar kelimeleri içeriyordu.
Ancak, diğer anahtar kelimelere sahip diğer videolarla karşılaştırıldığında, özellikle “FYP”, “trend” ve “viral” varyasyonlarını kullananlar, tüm etkileşim metriklerinde (paylaşımlar hariç) düşük performans gösterdi. Hedef kitlenizi tanımak ve spesifik, hedeflenmiş anahtar kelimeler kullanmak muhtemelen geniş, odaklanmamış terminolojiyi etrafa saçmaktan daha iyi bir stratejidir.
Son olarak, bu popüler TikTok videoları arasında altyazı duyarlılığı (doğal dil işleme algoritması tarafından hesaplandığı üzere), olumsuza kıyasla iki kat daha fazla olumluydu. Hesaplanabilir duyarlılığı olan videoların %68’i olumlu, %32’si olumsuzdu.
Tüm bunların anlamı ne?
Viral TikTok videolarına ilişkin analizimiz, platformda içerik oluştururken aşağıdakileri yapmanın popüler videolar yayınlama şansınızı artırabileceğini gösterdi:
Düzenli olarak hedef kitlenize doğrudan hitap eden ve onları bir sohbete dahil eden içerikler ekleyin.
İzleyicileri mutlu edecek ve olumlu duyguları tetikleyecek videolar oluşturun.
TikTok’ta doğrulanmış bir içerik oluşturucu değilseniz yemek pişirme, dans, evcil hayvanlar veya moda gibi niş hobileriniz ve ilgi alanlarınızla doğrudan ilgili içerik oluşturmayı deneyin.
İnsanların etkileşimde bulunmayı sevdiği içerik türlerini keşfetmek ve analiz etmek istiyorsanız doğru yere geldiniz. Daha fazla çalışma, analiz ve bilgi için Alien Road Co.’nun İçerik Pazarlama ve Sosyal Medya çözümlerine göz atın.
Metodoloji ve Sınırlamalar
İlk olarak, TikTok’un trend akışından 500 video almak için resmi olmayan bir TikTok API’si kullandık. Video örneğinin tamamı tek seferde toplandı. Bu videolar bir TikTok hesabına giriş yapılmadan ve Amerika Birleşik Devletleri’nin batısındaki bir IP adresinden alınmıştır. Bildiğimiz kadarıyla bu, örneğimizi çarpıtabilecek kişiselleştirme algoritmalarını atlamamıza olanak sağladı.
Daha sonra bir avuç metin ve ses işleme kütüphanesi kullandık:
Birden fazla farklı metin kodlamasının işlenmesinden kaynaklanan kodlama hatalarını onarmak için Robyn Speer’in ftfy metin kodlama düzelticisinden yararlandık.
Altyazı metninden anahtar kelimeleri çıkarmak için YAKE! anahtar kelime çıkarıcı.
Video altyazılarına yönelik duyarlılık puanlarını yakalamak için NLTK’nin VADER duyarlılık analizcisini kullandık.
Bu videoların seslerindeki müzik materyalini tanımak ve sınıflandırmak için AudD, LLC tarafından sunulan yapay zeka destekli ses tanıma hizmetini kullandık.
Tanınan şarkıların tür bilgileri, Spotify tarafından açıklandığı üzere ilgili sanatçıların API’den erişilebilen meta verilerinden alınmıştır.
Videoları ve meta verilerini çıkardıktan sonra her videoyu ilk üç saniyesine kadar kırptık. Daha sonra bir araştırmacı, toplam örneğimizin ilk üç yüzü olan 300 klipten oluşan bir örneği inceledi ve her video için 19 karakteristikle ilgili verileri kaydetti. Bu analizde kullandığımız alanlar şunlardı:
Ekranda görünen kişi sayısı
Birinin konuşup konuşmadığı
Kiminle ya da neyle konuşuyorlardı
Ekranda hayvanların bulunup bulunmadığı
Varsa mevcut hayvan türleri
Videodaki sesin orijinal olup olmadığı
Videodaki sesin çoğunlukla müzik olup olmadığı veya çoğunlukla müzik olmadığı
Büyük olasılıkla amaçlanan duygusal izlenim
Video türleri
Doğrudan TikTok’tan meta verilerden elde ettiğimiz analizde kullanılan faktörler:
Oynatmalar
Seviyor
Paylaşımlar
Yorumlar
Altyazılar
Hashtag’ler
Videonun doğrulanmış bir hesaptan gelip gelmediği
“Türün Etkileşim Metrikleri Üzerindeki Etkisi” başlıklı grafikte görülen ilk 5 video türüne ait örnek boyutları aşağıdaki gibidir:
Mizah: 110 video, örneğin %37’si
Dans: 66 video, örneğin %22’si
Evcil hayvanlar: 64 video, örneğin %21’i
Moda: 30 video, numunenin %10’u
Açık havada: 27 video, örneğin %9’u
Bu, başarılı TikTok içeriğine ilişkin temsili bir çalışma değildir. Bu çalışmanın sınırlamalarından biri, türün öznel sınıflandırmasının kullanılması ve videoların amaçlanan duygusal etkisinin araştırmacının benzersiz geçmişinden etkilenebilmesidir. Tanıma algoritması tarafından tanınmayan veya Spotify veritabanında bulunmayan şarkılar analiz dışı bırakılmış olabilir.
Sosyal medya sitelerinde kullanıcı tarafından oluşturulan içeriğin derinlemesine analizi, her şeyden önce sosyal medya trendlerinin geçici doğası nedeniyle sınırlıdır. Zaman içinde nispeten tutarlı kalabilecek değişkenleri araştırmaya çalıştık, ancak okuyucular eğilimlerin hızlı bir şekilde değişebileceğinin farkında olmalıdır.
Related Posts
Leave A Comment
Yorum yapabilmek için oturum açmalısınız.
