數據驅動的廣告素材：如何使用Twitter數據通知您的營銷

編者註：Andy Vale是Audiense的前內容經理。

無論業務如何，大膽的選擇通常都會帶來很大的風險。 在電視中，電視節目很容易花費數百萬美元製作，觀眾的反應很難預測，因此規避風險是一門高風險的科學。

在從事著主要寫作學分的職業生涯（乾杯，喬恩·斯圖爾特表演，與戴維·萊特曼的深夜），以及擔任Twitter全球電視台負責人四年多後，弗雷德·格雷弗將目光投向了腳本寫作-現在將其重點與腳本結合在一起時代對技術的興趣。 我和他見了面，以了解他為什麼認為社交數據在節目製作中起著舉足輕重的作用，如何將數據用於創意，以及技術如何在新節目的創作過程中發揮不可或缺的作用。

與弗雷德·格雷弗（Fred Graver）的問答

維爾：是什麼激發了您對社交數據和電視之間聯繫的興趣？

Graver：在90年代中期，我著迷於互聯網……我完全愛上了它。 我在迪士尼工作時，花了很多時間研究媒介的可能性以及如何為迪士尼即將進入我們的社會做好準備。 然後，我搬到了MTV，在那裡，我組建了一個團隊，為VH1建立了第一個網站，並在擔任數字內容高級副總裁的過程中獲得了其他一些互聯網首創獎。 學習電視頻道如何充分利用互聯網成為一種困擾。

快進到今天。 在Twitter上，我看到無數電視演播室使用Twitter數據來分析其節目的表現以及與誰聯繫的人。

我幫助他們制定了營銷節目的戰略，以便在他們播出之前，在他們播放時與觀眾互動並在事後評估他們的反應。 天亮了
對我來說，為什麼不在創作節目中也使用這些數據呢？ 所以我寫了一個節目，在那裡我做到了。

維爾：您能告訴我們有關演出的什麼信息？

Graver：這是一部未來40年的喜劇片。 我看過許多反烏托邦電影或電影，這些電影在哪裡獲得了情感，變得邪惡並被計算機接管。 我想知道如果他們像製造它們的人一樣神經質，不穩定，缺乏安全感和迷人的缺陷會是什麼樣子：我們。 那是什麼樣的未來？ 出現什麼情況？ 這些具有自我意識的機器人如何處理我們每天面臨的情感問題？

維爾：為什麼您需要使用Twitter數據進行演出？

格雷弗：在我的原始草案中，我注意到它向一個人口統計學非常強烈地傾斜，我希望它與更多的受眾有關。 我創建的角色需要吸引那些人。 但是寫這些變化多端的人物不僅僅涉及服裝或代幣參考，您還需要真正了解他們的身份。 我想探索建立這種理解的新方法，並且Twitter是我熟悉的開放網絡，所以這是很自然的選擇。

維爾：您如何使用技術來協助？

Graver：首先，我使用我們的社交分析平台（Audiense）來識別與我想要吸引的受眾相似的850,000人。 接下來，我使用由IBM Watson提供支持的工具，該工具是我們分析平台的一部分，可以深入了解其特徵，需求和價值。 我也滿足了某些興趣，它告訴我喜歡他們的人是什麼樣的。

維爾：為什麼這對節目的創作有用？

Graver：通過分析受眾群體的不同細分受眾群，我們得以糾正原來對一個細分受眾群過度索引的情況。 這也給了我一些角色及其情節的靈感，也證實了我對其他角色的想法。

此外，這種新的節目製作方式將吸引潛在讚助商的極大興趣。 一旦您公開地吸引了觀眾，就可以吸引廣告商，因為您可以清楚地指出您的節目很可能會吸引誰。 這對他們來說很有價值，因此對工作室也很有價值。

維爾：現在演出在什麼階段？

Graver：我一直在與娛樂公司Anonymous Content（機器人先生，The Revenant，永恆的陽光）合作，該公司在節目製作中完全採用了數據智能的概念。 我交出了最後的飛行員，我們現在可以出去出售了。

維爾：您如何使用人格特質的一些具體示例？

Graver：我的主角之一是一位拉丁美洲婦女，她處理美國的計算機網絡數據庫，但我想了解聽眾，以便準確地寫信給她。 在這個對技術感興趣的拉丁裔女性中，我們確定了850,000人。

我們注意到的一點是，儘管他們精通技術，但傾向於不那麼衝動，具有更傳統的價值觀。 在不付出太多代價的情況下，這種融合幫助我們在表演的飛行員中塑造了情節。

淡水河谷：我們如何平衡創意膽量感覺和使用好故事數據之間的關係？

Graver：首先，您總是需要優秀的編劇，演藝人員和演員來實現創意。 我認為配備數據的機器人不會在短期內取代它們。 但是在這裡有幫助：我經常坐在那裡，想知道如何為觀眾X編寫節目，以及該觀眾的不同部分如何看待它，或者如何根據特定的背景或文化來編寫角色。 但是我並不總是知道它們的真正含義或如何準確地描繪它們，焦點小組並不一定能給我提供廣泛而準確的信息。

維爾：社交數據分析與對這些受眾進行焦點小組活動有何不同？

Graver：直接關注研究的水平仍然存在，但是他們只會告訴您他們想要的是什麼，而不能大規模進行。 通過分析社交數據，您會發現關於他們的寶貴信息，他們可能不了解自己。 我們可以看到他們喜歡的東西，他們的反應，他們的價值，讓他們發笑的東西以及他們的整體性格特徵。 然後，您可以利用這種理解來指導您的寫作，並查看您對數據的解釋是否符合現實生活中的受眾。

維爾：您認為娛樂業的高管已經為此做好了準備嗎？

Graver： Legendary Pictures和MGM一直都在使用這樣的數據，因為他們的一位投資者是大數據專家。 它正在增長，但是存在一些障礙，這很可惜，因為這種方法消除了很多大問號。 問題在於，仍然有一些高管負責這些網絡，這些網絡已經習慣了成為網守，這是從競爭有限的媒體開始的一種保留。 他們了解過去製作電視的模式，並且對偏離電視模式持謹慎態度。

淡水河谷：如果過去曾經起作用，您為什麼認為他們應該偏離它？

Graver：現在有無數媒體爭相吸引我們的注意力。 任何有相機和創意的人都可以製作電視節目。 它可能在YouTube，Twitter或Snapchat上，而不是傳統的電視頻道上，但是現在有什麼區別？ 這都是爭奪眼球的競爭。 因此，為了吸引觀眾，您必須做非凡的事情，並努力工作以證明自己很有價值。 您可以通過聽取觀眾的意見並在工作中展示其價值來證明這種價值。

維爾：電視節目的創作者和Twitter之間有什麼關係？

Graver：它仍然具有無限的潛力。 我與之交談的製片人和演藝人員仍然對在電視節目中同時使用Twitter感興趣。 Twitter是進行對話的地方，它提供了建立受眾群體的新方法。 他們也在研究如何使用其他社交網絡，每個平台的最佳做法各不相同。 但是絕大多數觀點認為，對於節目的實時參與，Twitter仍然是第二選擇。

維爾：作家和製片人如何利用對話來塑造自己的節目？

Graver：我已經和很多作家和製作人討論了這一點。 許多人已經在Twitter上與觀眾交談。 他們樂於聽取觀眾的感受。 就像第三隻眼睛，觀察觀眾對情節，角色和劇集的看法。 為了使其成為一個真正有用的反饋循環，製作人必須問，觀眾為什麼真的這麼說？

淡水河谷：電視製作人如何理解觀眾給出反饋的根本原因？

Graver：回答這個問題很大程度上是寫作和創作東西的技巧。 這不是一個嚴格的點點滴滴的過程，這就是為什麼您仍然需要最高質量的創造力人才的原因。 但是對我而言，可以通過使用IBM Watson分析與觀眾進行對話的觀眾，並將您的發現落實到展覽的創作中來極大地協助這一過程。

淡水河谷：如何在營銷中使用

Graver：我聽到您內心的獨白：“這很有趣，但是我沒有在做電視節目。 這對像我這樣的營銷人員意味著什麼？” 好吧，以下是適用於所有營銷人員的一些要點：

• 使用人工智能來分析觀眾的心理會大規模地告訴您關於他們的事情，他們甚至可能不了解自己。
• 洞察力可以為創意策略提供信息，並確保您的營銷信息與您想要吸引的受眾匹配。
• 注意力的競爭比以往任何時候都多，這給品牌提供了更大的壓力，讓他們了解受眾以降低噪音。
• 從人工智能（例如IBM Watson）收集的個性化見解突出顯示了受眾的哪些部分更可能以某種方式對您的活動做出響應。
• 受眾群體數據是創造力和洞察力的寶貴幫助，但不能替代您頂尖人才的創新火花。 讓一個給其他人供電，反之亦然。
• 保持靜止不是一種選擇。 過去足夠的最佳實踐和技術將過時。 需要關注新的營銷平台及其使用方式。
• 電視觀眾在Twitter上仍然非常活躍和發聲，可以進行大量的觀眾研究和建設。

淡水河谷：為什麼Twitter數據能提供見解

Graver： Twitter擁有超過3.13億活躍用戶，足以為品牌希望了解並吸引的任何利基市場和受眾群體提供準確的圖片。 當然，與某些社交網絡相比，它的用戶較少，但是對於每個希望打入客戶頭腦並增加一層了解的品牌來說，它都是無價的。 這是為什麼？ 因為絕大多數推文和聯繫都是公開的。

它是供您分析的開放數據。 這為營銷人員和洞察力專業人士提供了深入了解與受眾共鳴的內容，與世界的聯繫方式，使用的設備類型，具有的特徵，對他們產生影響的人的範圍……等等。

您不僅可以獲取所有這些數據來建立有用的見解並採取行動，還可以查看您正在分析的個人，以確保原始細分準確無誤。 在封閉的網絡中這是不可能的，在封閉的網絡中總會有一些猜測。

從Twitter受眾研究中收集到的信息是建立健全的受眾角色並獲得有用的見解的重要基礎，這些見解可滲透到業務的其他領域。 過去，這些信息是通過調查和焦點小組以樣本為基礎收集的。 現在只要按一下按鈕，即可使用。 這不僅可以節省企業的時間和金錢，還可以從一開始就為他們指明一個強有力的方向，從而指導他們的傳統研究方法。

本文的版本最初出現在6月的首席內容官中。 註冊即可免費訂閱我們的雙月刊印刷雜誌。

封面圖片：Joseph Kalinowski /內容營銷學院