Cải thiện chia sẻ nội dung trên nền tảng truyền thông xã hội giúp các công ty nâng cao hiệu quả của các chiến dịch marketing của họ. Các tác giả nghiên cứu tác động của network overlap sự chồng chéo trong các kết nối mạng giữa hai người dùng trên chia sẻ nội dung trong các nền tảng truyền thông xã hội trực tiếp. Các tác giả đề xuất a hazards model nắm bắt được tác động của ba biện pháp chồng chéo mạng khác nhau, bao gồm những người chúng ta theo dõi phổ biến (common followees), những người theo dõi chúng ta phổ biến (common followers) và những người theo dõi lẫn nhau (common mutual followers), về chia sẻ nội dung. Sử dụng dữ liệu về chia sẻ nội dung từ hai nền tảng truyền thông xã hội trực tiếp (Twitter và Digg),
Network Overlap and Content Sharing on Social Media Platforms ABSTRACT Cải thiện chia sẻ nội dung tảng truyền thông xã hội giúp công ty nâng cao hiệu chiến dịch marketing họ Các tác giả nghiên cứu tác động network overlap - chồng chéo kết nối mạng hai người dùng chia sẻ nội dung tảng truyền thông xã hội trực tiếp Các tác giả đề xuất a hazards model nắm bắt tác động ba biện pháp chồng chéo mạng khác nhau, bao gồm người theo dõi phổ biến (common followees), người theo dõi phổ biến (common followers) người theo dõi lẫn (common mutual followers), chia sẻ nội dung Sử dụng liệu chia sẻ nội dung từ hai tảng truyền thông xã hội trực tiếp (Twitter Digg), tác giả xác định a receiver is more likely to share content from a sender with whom they share more common followees, common followers, or common mutual followers chí sau tính tốn biện pháp khác Ngồi ra, người theo dõi phổ biến có tác động cao so với người theo dõi lẫn xu hướng chia sẻ người nhận Cuối cùng, tác động người theo dõi phổ biến người theo dõi lẫn tích cực nội dung lạ giảm, chí trở thành tiêu cực, nhiều người khác chia sẻ Nói chung, kết có mang đến cho marketers nhắm khách hàng mục tiêu hiệu để truyền tải nội dung tảng truyền thông xã hội INTRODUCTION Các tảng truyền thơng xã hội giữ khả định hình lại cách thức mà người tiêu dùng tạo ra, phát tán tiêu thụ nội dung their unique capability để kết nối người dùng Do đó, chi tiêu cho quảng cáo truyền thông xã hội tảng Facebook Twitter gia tăng toàn giới vài năm qua Ví dụ: số thương hiệu (ví dụ: Dell) sử dụng Twitter để offer product promotions, thương hiệu khác (ví dụ: WholeFoods) sử dụng để educate customers Các cơng ty chi 30 tỷ đô la năm 2016, tăng từ 16 tỷ la năm 2014 Chỉ tính riêng Hoa Kỳ, chi tiêu truyền thông xã hội dự kiến vượt 17 tỷ đô la vào năm 2019 Truyền thông marketing thông qua tảng cho phép cơng ty tiếp cận khách hàng thông qua kết nối người dùng thúc đẩy nhu cầu cho sản phẩm họ (ví dụ: Schweidel Moe 2014; Stephen Toubia 2010) Ví dụ: người dùng Twitter “retweet” nội dung họ nhận để làm cho bạn bè họ biết nội dung Such content chia sẻ người dùng tìm thấy có hiệu việc có người dùng so với thông tin liên lạc trực tiếp từ cơng ty (ví dụ: Gong cộng 2017) Do đó, việc hiểu yếu tố tác động đến chia sẻ tảng truyền thông xã hội quan trọng cho thực tiễn lý thuyết marketing (ví dụ: Lambrecht, Tucker Wiertz 2017; Stephen Lehmann 2016; Zhang, Moe Schweidel 2017) Tài liệu mở rộng xác định số yếu tố ảnh hưởng đến việc chia sẻ Các đặc điểm nội dung (ví dụ: valence) tác động đến how much it is shared (ví dụ: Berger Milkman 2012) Nghiên cứu chủ yếu tập trung vào “cái gì” chia sẻ Other work kiểm tra "ai" làm việc chia sẻ Một số nhà nghiên cứu xem xét tác động đặc điểm hành vi người gửi người nhận chia sẻ (ví dụ: Arndt 1967), người khác tập trung vào mạng xã hội họ (Bampo et al 2008) Luồng nghiên cứu thứ hai chủ yếu tập trung vào vai trò đặc điểm mạng đơn người gửi người nhận (ví dụ: số lượng kết nối) cách riêng biệt chia sẻ nội dung (ví dụ: Hinz et al 2011) Phân tích bỏ qua any common connections người gửi người nhận, "chồng chéo mạng" the sender-receiver dyad Do mức độ kết nối chung người gửi người nhận represent cho sở thích audience chung họ, điều ảnh hưởng đến việc chia sẻ nội dung Ví dụ: Jim chia sẻ nội dung với Mary, the number of connections có chung với Jim ảnh hưởng đến how likely she is, đến lượt mình, để chia sẻ nội dung với người khác Rõ ràng, chồng chéo mạng khác cặp gửinhận Theo hiểu biết chúng tơi, khơng có nghiên cứu cách chồng chéo mạng số người dùng tác động đến việc chia sẻ nội dung Từ quan điểm quản trị, liệu xu hướng chia sẻ người gửi có liên kết với chồng chéo mạng họ với người khác liệu đầu vào có giá trị để cải thiện việc lựa chọn người dùng để truyền tải nội dung (Trusov, Bodapati Bucklin 2010) Vì vậy, mục đích viết để đánh giá tác động chồng chéo mạng across dyads mức độ chia sẻ nội dung tảng truyền thông xã hội ý nghĩa truyền thơng marketing Loại chồng chéo mạng người dùng phụ thuộc vào định hướng kết nối Định hướng nắm bắt sức mạnh mối quan hệ mức độ hiểu biết người dùng audience họ, từ đó, xác định xu hướng chia sẻ Trong undirected networks (ví dụ: Facebook), kết nối hai chiều cặp người dùng chia sẻ nội dung với Trong trường hợp này, chồng chéo mạng đơn giản số lượng bạn bè chung hai người dùng Trong directed networks (ví dụ, Twitter), interpreting a connection as a followee (outgoing connection), follower (incoming connection) or mutual follower (bidirectional connection), chồng chéo mạng mơ tả ba metric khác nhau: the numbers of common followees, common followers, and common mutual followers Mỗi metric nắm bắt khía cạnh khác mối quan hệ người dùng thảo luận bên họ cung cấp nhìn sắc thái liên kết chồng chéo mạng chia sẻ Bảng tóm tắt định nghĩa thuật ngữ Trên tảng truyền thơng xã hội, người dùng thường có thông tin another user’s followees and followers, người theo dõi / theo dõi chung mà họ chia sẻ Hình cho thấy thơng tin mạng chi tiết người dùng theo dõi người dùng trọng tâm (focal user) Twitter Một người dùng trọng tâm xem cách người dùng khác kết nối với người cô theo dõi người theo dõi cô xác định mức độ chồng chéo mạng họ Vì vậy, người dùng nhận thức mức độ loại chồng chéo mạng khác với kết nối họ.Trong báo này, kiểm tra xem xu hướng chia sẻ người gửi có liên kết với loại mạng chồng chéo khác họ với người khác in the context of directed networks Chúng cho chồng chéo kết nối mạng hai người dùng ảnh hưởng đến xu hướng chia sẻ theo ba cách khác Đầu tiên, số lượng lớn common followees cho thấy người gửi người nhận có sở thích giống in turn, có xu hướng chia sẻ phần nội dung cụ thể Tương tự, more common followers and common mutual followers người gửi người nhận cho người theo dõi họ có chung sở thích sở thích tương tự /Trong trường hợp này, người nhận xem xét nội dung phù hợp với khán giả có xu hướng chia sẻ cao Thứ hai, người nhận phản ứng khác với vị đối tượng cô phụ thuộc vào việc có chia sẻ yếu (ví dụ: người theo dõi) hay không (như người theo dõi phổ biến) với khán giả mình, điều dẫn đến ảnh hưởng khác biệt người theo dõi phổ biến người theo chung chia sẻ nội dung (Dubois, Bonezzi De Angelis 2016) Cuối cùng, đối tượng chung lớn người theo dõi phổ biến người theo chung đề xuất thừa cao thông tin mà khán giả nhận ngăn chặn người dung chia sẻ nội dung để thỏa mãn mong muốn độc đáo cô (Cheema Kaikati 2010; Ho Dempsey 2010; Lovett, Peres Shachar 2013) Kết là, người dùng có khả chia sẻ nội dung phổ biến nhiều người khác chia sẻ nội dung Chúng đánh giá tác động ba loại chồng chéo mạng khác ghi nhận trước (số lượng common followees, common followers, and common mutual followers) để chia sẻ nội dung bên cặp người gửi-người nhận Mơ hình cấp vi mơ chúng tơi để chia sẻ tài khoản cho thông tin tiểu sử người dùng mạng xã hội họ Chúng ước tính mơ hình cách sử dụng tập liệu có chứa chia sẻ tweet đăng Fortune 500 công ty Twitter Chúng thể kết cách sử dụng tập liệu thứ hai chứa chia sẻ quảng cáo tài trợ công ty Digg đăng Tại thời điểm thu thập liệu, hai trang web (Twitter Digg) trì mạng xã hội trực tiếp Chúng tơi phân tích liệu cách sử dụng a novel proportional hazards model cho phép định người nhận bị ảnh hưởng nhiều người gửi Chúng tơi emerge từ phân tích với ba phát Đầu tiên, chồng chéo mạng đóng vai trò quan trọng việc chia sẻ nội dung mạng xã hội trực tuyến Thứ hai, xu hướng người nhận để chia sẻ nội dung phụ thuộc vào ba biện pháp chồng chéo mạng (tức là, common followees, common followers, and common mutual followers), cho thấy thước đo đóng góp độc lập vào xu hướng chia sẻ Thật thú vị, xu hướng chia sẻ tăng nhiều với common followers so với common mutual followers Thứ ba, tác động common followers and common mutual followers kiểm duyệt tính nội dung Hiệu ứng chúng tích cực nội dung tương đối (tức là, không nhiều người khác chia sẻ) Khi nhiều người khác chia sẻ nội dung, hiệu ứng tích cực giảm chí trở thành tiêu cực, cho thấy nhu cầu người dùng tính độc a likely mechanism at work Chúng sử dụng nghiên cứu mô biết cách lựa chọn người dùng để truyền tải nội dung cải thiện dựa mạng chồng chéo với người theo dõi họ [Kết cho thấy người gửi nhắm mục tiêu tính đến chồng chéo mạng họ tiết kiệm khoảng 35 ~ 70% thời gian để truyền nội dung đến tỷ lệ phần trăm cố định người dùng so với nhắm mục tiêu người gửi khác khơng có mạng chồng chéo với người theo dõi họ Hơn nữa, tập hợp người dùng tối ưu để nhắm mục tiêu tùy thuộc vào mức độ phổ biến nội dung Nói chung, kết chúng tơi mang đến cho nhà tiếp thị nhắm mục tiêu người dùng hiệu để truyền bá nội dung tảng truyền thông xã hội] ... Trong directed networks (ví dụ, Twitter), interpreting a connection as a followee (outgoing connection), follower (incoming connection) or mutual follower (bidirectional connection), chồng chéo... (tức là, common followees, common followers, and common mutual followers), cho thấy thước đo đóng góp độc lập vào xu hướng chia sẻ Thật thú vị, xu hướng chia sẻ tăng nhiều với common followers... connection), chồng chéo mạng mơ tả ba metric khác nhau: the numbers of common followees, common followers, and common mutual followers Mỗi metric nắm bắt khía cạnh khác mối quan hệ người dùng