Prevedere i contenuti che funzionano sui social network

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Le aziende presenti sui social network devono chiedersi quali contenuti funzionano meglio. Due ricerche recenti leaiutano a rispondere a questa domanda: la prima, realizzata dall’austriaca Knallgrau, ha analizzato la viralità dei post di pagine aziendali su Facebook; la seconda, condotta dal Massachusetts Institute of Technology (MIT), ha studiato la possibilità di prevedere in anticipo i trend di Twitter.

Lo studio della Knallgrau ha definito la viralità di un post come la somma dei numeri dei “mi piace”, delle condivisioni e dei commenti, divisa per il numero di fan della pagina. I risultati sono a volte intuitivi, a volte sorprendenti: se era prevedibile che la viralità aumenta con la presenza di immagini e di testi brevi (da una a tre righe), potrebbe stupire sapere che diminuisce in presenza di link e video.

Inoltre, lo studio raccomanda alle imprese la moderazione: la viralità massima si ottiene con un numero di post compreso fra 1 e 10 al mese, mentre diminuisce se aumenta la frequenza. Lo stesso vale per la tecnica di evidenziare i contenuti: funziona, ma solo se non applicata troppo spesso.

Ancora più ambiziosa la ricerca del MIT, che ha sviluppato un algoritmo in grado di prevedere gli argomenti che terranno banco su Twitter con un anticipo di almeno un’ora, con punteanche di cinque ore: un’indicazione che potrebbe essere preziosa per il marketing e in generale per la comunicazione delle aziende.

I risultati sono eccezionali: l’algoritmo, “addestrato” a partire da un campione di 200 argomenti che hanno funzionato e 200 di insuccesso, una volta applicato alla situazione reale ha saputo prevedere l’andamento degli argomenti con una precisione del 95%. Non solo: secondo gli autori, l’affidabilità del nuovo strumento informatico migliorerà ulteriormente una volta che sarà testato su un campione più ampio.

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