Como um vídeo se torna viral

O que torna um vídeo viral? Enquanto sabemos que não há nenhuma fórmula mágica para seguir, um grupo de pesquisadores do Twitter Reino Unido recentemente observaram de perto três dos principais virais deste ano, em busca de insights sobre como atingiram tamanho sucesso.

Tweets com vídeos relevantes ou engraçados tem altas taxas de engajamento, em média 42% de retweet, reply ou menção.

Os exemplos utilizados foram: o vídeo Ryan Gosling Won’t Eat His Cereal” feito com Vine , o vídeo do astronauta cantando “Space Oddity” do David Bowie e a campanha Real Beleza de Dove.

Abaixo, em cada um dos vídeos-infográficos, é possível visualizar como cada conteúdo se tornou viral, onde pontos azuis representam tweets e amarelos são retweets. O tamanho de cada ponto é proporcional ao potencial do alcance de cada tweet, levando em conta não apenas seguidores, mas o tamanho da audiência e sua amplificação.

Vídeo do Vine por @RyanWMcHenry

O vídeo foi cuidadosamente semeado por perfis influenciadores globais como @BestVinesEver e @VineLoops. Isso fez com que o vídeo fosse visto e compartilhado por muitos rapidamente.

Vídeo do astronauta tocando Bowie

Mais de 90% do compartilhamento aconteceu nos primeiros três dias após a postagem. Muitas menções foram feitas rapidamente por perfis influenciadores globais. O efeito viral demonstrou um crescimento sustentado e impulsionado pelo esforço de uma única pessoa. A natureza do conteúdo, única e inusitada, foi essencial para que o vídeo continuasse a ser compartilhado no lugar de outros vídeos do momento.

Real Beleza de Dove

A campanha se espalhou de forma bastante diferente dos outros virais, por ter sido impulsionada por uma longa cauda de compartilhamento e pelo sentimento positivo que gerou no público. Com menos influenciadores e picos, o vídeo gerou conversas em comunidades ao redor do mundo, destacando um bom programa de divulgação online, além de seu conteúdo engajador e receptivo para todos os públicos.

Essa variedade de vídeos permitiu uma maior perspectiva sobre o que influencia o compartilhamento em massa, resultando em diferentes métodos sobre como cada vídeo chegou lá, dependendo de seu conteúdo e estratégia.

Mais uma vez vemos que não há regras para viralização – enquanto alguns inflamam e se espalham rapidamente como fogo pela web, outros possuem crescimento lento e consolidam-se primeiramente em diferentes comunidades locais antes de se tornarem globais.

Brainstorm9Post originalmente publicado no Brainstorm #9
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Phototrails: Insights culturais e sociais a partir de fotos do Instagram

Como podemos visualizar milhões de fotos tiradas em São Paulo, Nova York ou Bangkok de uma forma em que diferenças culturais entre estas cidades sejam reveladas? Como podemos ler as “histórias” criadas pelas sequências de fotos dos usuários? Phototrails está buscando mapear o comportamento específico das pessoas, através de análises de mais de 2 milhões de fotos compartilhadas publicamente no Instagram, em cidades ao redor do mundo.

O projeto visualiza fotos de acordo com localização, tempo e atributos visuais (filtros e conteúdo que revelam “ritmo visual” ou “assinatura visual”) de cada cidade.

Uma etnografia de dados que explora estas imagens por diferentes ângulos e gera insights sobre pessoas, cultura e vida em sociedade.

Para entender as mudanças e variações a partir dos dados, a ferramenta construída para o projeto rastrea as imagens em tempo real e as organiza em diferentes tipos de gráficos (radial, painel linear, linhas e pontos), transformando informações em um visual singular que permite explorar fotos em locais e períodos de tempo específicos.

A partir destas visualizações, foi descoberto, por exemplo, que o uso de filtros em diferentes cidades era notavelmente similar. A proporção de moradores de Tóquio que usam o Lo-Fi é quase igual à dos londrinos que utilizam o mesmo filtro em suas fotos.

Outro insight interessante – este extraído de análises de postagens durante o Furacão Sandy em Nova York – foi o visual contrastante e caótico que o gráfico gerou durante a tragédia, refletindo padrões de sentimentos intensos dos usuários em situações de emergência.

Os pesquisadores do projeto detalham análises feitas em cidades específicas, chamadas de Instragram Cities.

tel aviv - time e hue

Tel Aviv (tempo)

tel aviv - hue (radius) e hora (angulo)

Tel Aviv (dia e hora)

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São Francisco por 1 dia

Brooklyn area during Hurricane Sandy

Brooklyn durante Furacão Sandy

Phototrails mostra uma forma potencial de como os dados de atividades sociais podem ser transformados em dinâmicos e configuráveis padrões, abrindo portas para reorganizar contextos, escalas, hierarquias e diversos atributos, afim de entender tanto o singular como o todo, o perto quanto o distante, o agora quanto o que já passou.

São iniciativas como essa que revelam como nosso pequeno canto no mundo – que tanto fotografamos e compartilhamos – é apenas uma mínima parte de um movimento visual cultural interconectado, e que estamos contribuindo para essa enorme base de dados pronta para ser visualizada e explorada.

Brainstorm9Post originalmente publicado no Brainstorm #9
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IBM em parceria com Wimbledon: métricas dos jogos, redes sociais e impressora 3D

Em parceria com os torneios de Wimbledon, a IBM desenvolveu um ranking dos jogadores de tênis de uma forma diferente, combinando análises de performance com a opinião dos fãs pelas redes sociais. O resultado: um feed de dados e insights em constante atualização, o IBM Wimbledon Leaderboard.

Para completar, com um Kiosk IBM na competição deste ano, a cada 20 minutos souvenirs personalizados eram produzidos por uma impressora 3D. A escolha do pequeno troféu a ser impresso – diferenciando-se em jogador, cor e formato – era baseada nos top jogadores listados pelas análises em tempo real. Uma representação física do ranking.

As métricas dos jogadores

A IBM analisou dados de 8 anos dos torneios de Grand Slam para desenvolver os indicadores de performances dos jogadores. Conhecidos como “Keys to the Match“, estes KPIs preveem o que um jogador precisa para ter sucesso em uma partida com um oponente específico.

O IBM Wimbledon Leaderboard também mede os jogadores de acordo com suas menções positivas nas redes sociais. Milhares de tweets de fãs são analisados para rastrear sentimentos e gerar análises sobre a imagem e a preferência por cada jogador.

Transformando dados em negócios

Os souvenirs combinam insights sobre a performance dos jogadores nas partidas junto à como eles são percebidos pelos fãs fora da quadra.

Ao adicionar novas fontes de dados nas análises, como as redes sociais, acabam por transformar informações cruas em insights úteis e análises mais inteligentes, permitindo que as empresas entendam melhor seus clientes e entreguem produtos ou serviços mais relevantes, no momento certo.

As estatísticas dos jogos, incluindo os sentimentos ds fãs e as KPIs de performances, estão disponíveis aqui.

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Brainstorm9Post originalmente publicado no Brainstorm #9
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