Program za prepoznavanje kalitetnog i potencijalno viralnog sadržaja na Facebooku

Društvene mreže
#1

Pozdrav,

proučavam malo zadnjih dana fb marketing i općenito kako ljudi pristupaju vođenju svojih fb grupa …i vidim da se to dobrim djelom svodi na “pronađi zanimljiv sadržaj i objavi ga među prvima”.

Zanima me da li postoje alati koji vam pomažu pri tome?

Moj programerski pristup mi jednostavno govori da je taj proces moguće dobrim djelom automatizirati, te da je moguće tim pristupom povećati i kvantitetu pretraživanja i kvalitetu odabiranja sadržaja…sa puno kraćim vremenom reagiranja.

Znači ideja bi bila napraviti program gdje će korisnik koji održava fb stranice (program-admin) unjeti sve žive i nežive druge fb stranice/grupe /youtube kanale koje želi slijediti. (Ajmo to nazvati source-kanali)

Program bi samostalno i svakodnevno pratio što se dešava na unesenim source-kanalima, te bi računao statistiku po kojoj bi procjenjivao ako se negdje pojavio kvalitetan sadržaj.
U prvu ruku bi statistiku vadio na način da gleda koliko nekom sadržaju raste popularnost u srazmjeru popularnosti kanala gdje je sadržaj objavljen. (Jer naravno, ako na fb page-u od 500 subscribera neka objava u trenutku pobere 250 lajkova …to je 50% odaziv spram subscribera). Dok ako na drugom kanalu od 10 000 subscribera neka objava u trenutku pobere 2000 lajkova, to je tek 20% odaziva subscribera. Znači program bi imao svoje kriterije da filtrira i rangira sadržaj na koji bolje reagiraju pratioci nekog kanala.

Program-admin prilikom otvarnja panela programa bi na jednom mjestu imao lijep pregled što se dešava na svim source-kanalima koje je odlučio pratiti, te bi svojom “ljudskom” percepcijom mogao odlučiti koje će objave izbaciti iz prikaza …a koje su tamo zasluženo…i njih bi jednostavno iskoristio kako zna i kako želi…
Takav ljudski feedback bi u budućnosti utjecao da se i program po potrebi razvije u određenom smjeru. Znači, praksa bi pokazala što bi dodatno trebalo razviti u sustavu …i program bi se konstantno razvijao po potrebama.

A mogućnosti su razno rane:
-program bi mogao automatski emaila-ti program admina da je neka objava ušla u zadani kriterij popularnosti (koji je program-admin samostalno definirao)
-program-admin bi putem panela mogao automatizirati i neke radnje sa svojom fb stranicom. Znači mogao bi grupirati objave koje želi objaviti, te kreirati timer u koje vrijeme će program tu objavu umjesto njega publishati na facebooku
…i siguran sam da bi se svašta zanimljivog putem pokazalo.

E sada, da radim sa FB i da sam siguran da mi treba ovakav program…vjerovatno bi šutio i radio ga sebi. Pošto sam popriličan noob za FB područje, tek pretpostavljam da bi ovako nešto moglo biti korisno.
Zato, ako postoje igrači ovdje koji znaju da bi im ovakav program dobrodoša, slobodno mi se jave na PM. Ako vas bude dovoljno, program će biti napravljen. Cijena programa će također ovisiti o tome koliko vas se javi. Ako vas se više javi, moći će se ovo napraviti jeftinije po glavi zainteresiranoga! :wink:

Heto…sve kritike na ideju, slobodno udarajte javno ovdje. Od kritika se živi :slight_smile:

2 Likes
#2

Nesto slicno koriste veliki izdavaci u RH. Znam da jedna velika stranica to koristi. Imaju AI koji gleda sto ce i kada objaviti. Rekao bih odokativno da i Styria priprema nesto slicno.
Tu ti definitivno treba dosta parametara i AI koji bi iz tih parametara vadio zakljucke.

#3

Radim dosta sa AI i nisam gore spominjao, ali rješavanju problema bi pristupio na način da AI samostalno uči parametre zašto je neki sadržaj imao potencijal da ode viralno.

Znači, kroz cijeli proces praćenja statistike bi program zapisivao statistiku u određenim intervalima vremena (onoliko često koliko bi “šetao” okolo po source kanalima). Zapisivao bi svu statistiku koja bi bila dostupna i moguća programu percepirati. Tu zaista može ići svašta, ali svakako postoje ograničenja spram ljudskog opažanja.
Kada bi program vidio da neka objava stoji dosta dugo online, onda bi krenuo u revers analizu. Znači pomoću neuronske mreže se analiziraju svi inputi koji su stigli u određenom vremenskom intervalu, te se input usporedi sa dobivenim outputom. (Točnije, derivacija inputa po vremenu se uspoređuje sa output-om) Output je pak opet set parametara koji se definiraju kao konačni target. Npr. ukupan broj pogleda, omjer broja pogleda spram popularnosti kanala itd.

E sada, neuronska mreža je kroz svaki novi set takve usporedbe inputa sa outputima sposobna izvesti precizniji zaključak koji inputi vode kojim outputima…tako da bi program imao sposobnost nakon vremena naučiti i prepoznati patterne viralnosti koji su izvan dosega prepoznavanja čovjeka.

Zato sam gore napisao da bi program u “prvu ruku” analizirao omjer odziva i subscribera…u drugu ruku bi program učio koji su paterni povoljni. Također, bitna je i ljudska ruka koja je taj faktor percepcije gdje program ne može precepirati.

Tako da kada bi program-admin “izbacivao” neke objave kao neželjene…koje su ostvarile nekakvi kriterij mreže…onda bi utjecaj program-admina bio feedback mreži da prepozna pattern inputa koji je vodio ka konačnoj odbijenici od strane program-admina. Tu bi pak svaka mreža bila individualizirna i učila bi i prilagođavala se prema ponašanju njezinog vlasnika “program-admiina”. Naravno, da bi i taj dio funkcionirao, svaka odbijenica od program-admina bi morala doći uz nekakav preddefinirani razlog. Tipa program-admin kada kada radi odbijenicu neke objave, to čini na način da odabire:
-meni osobno se objava ne sviđa
-nema smisla da ova objava bude popularna
-opcija 3
-opcija 4
…

Na taj način program-admin definira “konačni” output, a mreža traži pattern koji vodi k tom outputu…

#4

Ja sam jos davnih devedesetih imao program koji je automatski pratio blogove sa viralnim video klipovima, to su bili blogovi koji su imali viralne video klipove jako brzo. Sve je radilo automatski. Program bi pratio 20 blogova i svakodnevno bi se sam startao i pratio sto su dodali i ako ja nisam to dodao on bi automatski to dodao.

Zasto je bitno dali ce neki sadrzaj otici viralno ili ne i muciti se s AI: Ako bi AI to mogao predvidjeti onda je bolje taj AI iskoristii u kladionicarske svrhe, pa ima tamo tona bolje statistike i na temelju toga bi mogao predvidjeti pobjednika. Ima vec takvih AIa koji su na temelju https://en.wikipedia.org/wiki/Neural_network_software pokusali predvidjeti pobjednika. Failali su ko staresi.

Znaci ovo predvidanje nema smisla. Ali ima smisla ako nadjes neki blog ili vise njih koji uvijek imaju jako brzo tu viralnu stvar. Odnosno da taj blog objavi prvi, a ti objavis drugi, onda to ima smisla.

Imao sma ponudu za vrijeme izbora da napravim program koji bi pratio Trumpa na twitteru i kad bi on nesto objavio ja bi trebao u istoj sekundi objaviti svoj marketinski post. No kupac je bio nezbiljan pa nismo isli u realizaciju, a ja sam bio prelijen i prezaposlen da bi nesto takvo sam isao raditi.

Ocu da kazem, da se dade zaraditi s tim viralnim stvarima pa cak ako i nisi prvi objavio, mozda cak niti si u top 10, jos uvijek mozes uzet dio kolaca. Pa stoga mislim da AI bi samo trosio resurse i vrijeme na nesto sto se vjrerojatno nemoze predvidjet jer jedan gospodin je rekao da su samo dvije stvari beskonacne, svemir i ljudska glupsot, a za svemir nije siguran. Znaci taj AI bi trebao uzet u svoje parametre nesto sto je beskonacno (ljudska glupost), neznam kako bi to napravio.

#5

Griješiš malo.

Što se tiče kladionica, gdje ćeš bolje procjene od koeficijenta. Ako je koeficijent 1.99 : 1.99 , gdje ćeš točnije analize od toga da je oko 50% šansa da pobjedi lijevi ili desni. I na neki zbir podataka, ta je procjena savršeno točna. Isto vrijedi ako je kvota 1.2 : 5 , opet je to zato jer 80% pobjeđuje lijevi i 20% desni. Neke stvari u svemiru nisu sto-posto i ne možeš očekivati niti predviđanje istih sa 100% sigurnošću.

Ista stvar je ovdje.
I ja mislim da se niti ne traži program koji će reći što će biti viralno u prvih 5 min dok neka objava tek pobere svojih prvih 10 pogleda …nego upravo to, da program brzo reagira na obajve koje već jesu viralne.

Ali pitanje je što znači brzo??
Da li je brzo da program shvati da je objava viralna kada ima već milijun sheranja??
Ili je brzo kada program shvati da obajva ima tek 100 sheranja…ali da to toliko juri da će začas biti milijun sheranja??

Drugim riječima bi mogao postaviti pitanje, gdje je po tebi egzaktna granica kada je objava postala viralna?? Nema granice …tj granica sigurno nije u milijon ili dva milijona sheranja. Granica koja objavu čini viralnom se skriva iza ponašanja popularnosti objave u vremenu. A takvo ponašanje je primjetnije programu nego čovjeku koji mora vidjeti milijon sheranja da shvati “ok, ovo je viralno”.

P.S. može biti da priča djeluje komplicirano sa spominjanjem AI-a, ali to je zato što se taj AI mistificira. Pa AI ima svaki današnji gadget koji ima baterije. Mislim ono…
A sada razina AI-a …to je već druga stvar. Jedna neuronska mreža koja traži pattern u inputu koji dovodi do nekakvog outputa je zapravo prilično trivijalna stvar. To je slično kao da si i sam zaključio:

“Aham, objava koja u prvoj sekundi napravi 1 share, u drugoj sekundi napravi 2 share, u trećoj sekundi napravi 3 share…u četvrtoj sekundi napravi 4 sharea …će vrlo vjerovatno u 3600 sekundi napraviti 3600 shareova”.
Ajmo reći da ta jednostavna matematika funkcionira…i ako bi ta matematika bila prepoznatljiva čovjeku, bila bi i mreži.
U pozadini stvarne promjene popularnosti u vremenu neke objave je malo kompleksnija matematika…i dok bi ti kao čovjek samo nabadao koji parametri kako utječu na funkciju popularnosti, mreža bi to sebi prilično egzaktno prikazala.
I dok bi god taj isti pattern matematički postojao, ona bi potvrđivala te matematičke funkcije. Kada bi se ulazni patern mijenjao, ona bi prilagođavala svoju matematiku da opiše te promjene. Zato je preciznija sa svakom novom iteracijom.

E sada, ako bi mreža pogađala na koju stranu će pasti novčić (pismo ili glava) …a nebi imala sve potrebne ulazne parametre…džabe bi prilagođavala svoju matematiku, nebi nikada pogodila. Ali bi zanimljivo, znala da je 50% šansa da padne pismo ili glava…tako da bi opet uspješno pogađala sa 50%…nebitno…

No hoćem reći kod viralnosti, kada neka objava teži da bude viralna…to su sasvim jasni znakovi koji i ljudsko oko lako percepira …a tako bi lako percepirala i mreža. Samo bi mreža mogla promatrati puno veći opseg interneta i mogla bi biti češće prisutna na internetu…a time brže reagirati od čovjeka.

#6

Napravis, probijes se ww i uzmes milione, vrlo jednostavno :slight_smile:

#7

Pa nije to tako jednostavno. Moze entko okacit ove fake racune i s njima zasherat. znam da mnogi tako zasheraju da to izgleda prividno viralno, a onda dalje je pitanje dali ce biti mali viralno, malo vise ili prava viralna posast. I mislim da AI nemoze to predvidjet s velikom preciznoscu.

A kod kladionica sam mislio totalno zanemarit koeficijente. Koeficijenti su postavljeni sa strane kladionica. Ja sam mislio da na temelju pobjeda, poraza, golova, mjeseca, dana, vremena igranja utakmice, suncano, kisovitog vremena program izracuna kolike su sanse da koji tim pobjedi.

Cak mislim da bi bilo lakse izracunat i tocnije bi bilo izracunat ovakav kladionicarski program nego program koji na temelju samo jedne stavke predvidja dali ce nesto postat viralno ili ne. Ako bi to i mogao mislim da taj program nebi to detektirao tako brzo, vjerojatno bi detektirao to kada je kolac skoro do kraja pojeden…

Po meni kako bi AI trebao izgledati da predvidja dali ce video naprimjer biti viralan:

  1. morao bi pogledati video
  2. generirati razinu gluposti koja se u njemu nalazi (a rekli smo da je ljudska glupost bezgranicna, znaci tu bi otislo dosta memorije)
  3. kategorizirati video (fail, funny, sex, hot, cool, talent i tako dalje)
  4. starost ljudi u videu
  5. razne stvari koje se tamo nalaze i tako

Znaci trebao bi dosta toga uzet u obzir i izracunati statisticki sve i dati postotak za svaki video koliko ima sanse da postane viralan. I u ovom slucaju bi failao bas isto ko i kladionicarski program jer za neke stvari nebi bilo dovoljno podataka, odnosno doslo bi ono da je statistika tocan zbroj netocnih podataka. Odnosno trebao bi imati barem 100 ako ne i vise slucajeva zabiljezenih za svaki statisticki podatak koji racuna.

Evo ja sam malo zaglibio dublje u ovo ali napraviti nesto ovakvo bi kostalo XXX XXX XXX$ (ako ne i vise).

A program koji prati koliko je koji video viralan mislim da mozes sklepat u roku jendog dana.
Znaci zabiljezis koliko je sheran i onda program pogleda u tablicu i kaze, AHA. I tako dalje. To je tocan zboj netocnih podataka.

#8

Pa i ne. Gldeas s krive strane.
Program bi trebao nadgledat vise racuna. Nekoliko bi ih bilo testno i jedna glavni. Onda uzmes video i stavis ga na testni racun. Program onda gleda omjer reacha, likeova, sharova i na temelju toga zakljuci da li da spama glavni racun ili ne. Tj. gledas reakciju na video, a ne sa video.
Barem bi ja tak nekak radio program. Nema sanse da kompjuter iz sadrzaja zakljuci o kvaliteti materijala.

1 Like
#9

Pa zato sam rekao da je bitan input kao parametar derivacije u vremenu, a ne kao static podatak. Ako bi mreži davao derivaciju inputa kao ulazni parametar…ona se tu može prepoznati pattern koji spominješ. Da ne govorim da mreža može bez problema imati kao ulazni parametar i svojstvo publike koja djeli video…dok ćeš kao čovjek potrošiti hrpu vremena da pogledaš i analiziraš malo kakvi su to ljudi koji djele video…

Ovo nema nikakve veze. Ovaj pristup bi morao imati za filmiće za koje nemaš pojma kako je publika reagirala na njih. Znači raw video source…i onda ajmo skužiti hoće li biti viralan. Mislim da takav film ne budeš skoro gledao…Google trenutno ulaže velike napora da uopće prepozna što je na slici. Tako da ako je na slici krava…vrlo napredan AI tek to može prepoznati…

Mislim da za prepoznavanje viralnosti je dovoljno znati kako publika reagira na koje objave. Što duže programu treba da shvati da je objava viralna…to je program lošiji. A i sam si rekao da ti treba jedan dan da složiš program koji će pogledati koliko je koji video sheran i prema tome zaključiti jeli već viralan.
Heto, cijela ideja je praktički samo oko toga. S time da je cilje da program shvati da je video viralan na 999 999 sheranja, umjeto na 1 000 0000 sheranja.
Isto tako ako je moguće da shvati viralnost na 999 998 sheranja umjesto na 999 999 sheranja. Simple as that…

#10

Točno tako…sav feedback dolazi od reakcije ljudi. Video, slika…staro …mlado …nebitno.

Ako se neki video pokaže potencijalno kvalitetan materijal…na program-adminu je da bira hoće li to objaviti u svojoj stranici koja se bavi isključivo slatkim životinjama ili car-accidents. Znači program-admin naravno može zaebati stvar ako mreža pronađe dobar video iz kategorije “zabavna djeca” …i onda to objavi u svojoj stranici koja se bavi tematikom “road-rage”, haha.

#11

Gle, ja iz web marketinga nisam još uzeo kune u svoj proračun. Zato velim da sam na tom području noob. Ovdje sam na forumu godinama…i pratim svakakve uspješne priče iz tog djela i mogu reći da mi je interesantno područje.
Ipak, moj primarni fokus je programiranje.

Tom logikom razmišljam da ako je ovaj program koristan vama koji se bavite marketingom, javit će se ljudi koji će to potvrditi i na taj način i cjenovno olakšati izradu programa. (A nije navlakuša, jer ništa se nebi naplaćivalo unaprijed …čisto me zanima kako ljudi dišu)

Da li bi stvarno program bio koristan, ja to neznam…ali sigurno niti ne želim saznati to na način da izgubim mjesec-dva izrade tek tako da vidimo što će biti.

Da je tvoja konstatacija točna, javili bi se ljudi. Za sada, ništa… xd

P.S. da, ne radi se o kompleksnijoj stvari od mjesec dva posla.

#12

Da napomenem da je tema skrenula u detalje oko tehničke izvedivosti programa. …a to mi nije bila namjera i bespotrebno je za ovu raspravu.

Stoga ajmo pretpostaviti da je moguće napraviti program koji bi u najmanju ruku otkrivao viralne objave u trentuku kada je očito i čovjeku da su viralne. No program bi imao prednost šireg pretraživanja interneta i mogao bi biti konstanto “zaposlen”, te bi već time reakcija na viralne objave bila brža a i jednostavnija.

Glavno je pitanje treba li to ikome?? Onaj tko misli da bi mu to bilo korisno, dovoljno je da digne dva prsta u zrak…ne obvezuje se nikakvim kupovanjem programa… (Ali može dobiti i promotivnu cijenu, jer ako se program pokaže uspješnim, onda će sve biti samo ne jeftin i široko dostupan)

Također, budite slobodni ući u svoje svakodnevne “obveze” …te promotrite koji su to patterni koje svakodnevno obavljate u vašem poslu. Ukoliko prepoznate ikoji pattern koji vam uzima vrijeme i koji bi voljeli automatizirati, a isti nije tajna …podijelite to slobodno…pa da vidimo što se može napraviti po tom pitanju.
Ukolik ne vidite nikakav pattern, niste dovoljno dobro razmislili xd …jer i čovjek je pattern sam po sebi …hehe…a i sve što čini.

Vrlo često ljudi koji nisu upoznati sa programiranjem…niti nemaju ideju da se nešto može automatizirati…stoga, think about it !!!

#13

Postoje neki slični servisi tipa ruzzit.com i buzzsumo.com (sigurno ih ima još) koji pomažu pri otkrivanju viralnog sadržaja. Jesi znao za njih?

#14

Nemam zapravo pojma što već postoji na ovom području. To mi je međuostalim cilj bio teme…da čujem kakvih alata već ima…jer čemu raditi nešto što već postoji. (Naravno, sve ovisno o tome kako su postojeći alati obradili temu.)

Fala :wink:

#15

Mislim da je to krivi pristup fb starnicama. Morate ih jednako održavati kao i website, sa ljudskim dodirom. Skripte će vam samo ubit reach, trebate smislit svoj sadržaj i plasirat ga u pravo vrijeme i na pravi način, te morate imat odnos sa publikom koju razumijete.

Radije zaposli nekog da ti radi na tome kvalitetno i dugoročno nego koristit skripte. Facebook se promjenio i želi da kvalitetno vodite svoj page, sa jednakom kvalitetom kao i website, pa tad vam i dopusti da uberete kakav profit.

#16

Slažem se u potpunosti…samo ovaj alat koji bi pomagao u otkrivanju viralnog sadržaja nikako ne mora biti zid između stranice i ljudskog dodira. Alat bi bio samo pomagalo da korisniku ukaže na stvari koje idu ka tome da budu popularne…a na korisniku i dalje ostaje njegovo umjeće da na to doda etiketu svoje mašte, te da sadržaj napravi još boljim i prilagodi svojoj publici. …ili odbaci.

Tako da ovdje ne govorim o nekakvoj full automatici koja bi zamjenila održavanje stranica.

2 Likes
#17

Evo javljam se. :blush:

Meni bi konkretno bilo korisno imati takav alat koji će prepoznati viralan video na Youtubeu i prije nego to postane (ako ne, onda što prije) ali u nicheu koji ja odredim. :smile:

1 Like
#18

Ova je tema super, ja sam uradio nešto slično i izuzetno je korisno. Ubacio sam 50 fb page koji rade vesti određene teme. I pratim u razmaku od 1h da li se pojavljuju slični naslovi. Nakon toga je uzima kao polazna tacka za real time merenje like i share ako za 15min naglo procentualno skoči stopa vitalnosti automatski se pravi vest i objavljuje na sve moje stranice. Retko se desava ali svaki put bude bum.

1 Like
#19


Ja sam cuo da je ovo dobra stvar, nisam osobno koristio jer se ne bavim time vise.

#20

Nemoj mi reci da sadrzaj za koji nemas autorska prava kacis sa YT-a na svoje FB stranice :open_mouth: :smile: