Twitter, Facebook ve Google+ üzerindeki 1,6 milyon organik (para ödenmemiş) sosyal mesajın incelenmesi ile yapılan yeni bir araştırmaya göre, bu mesajların % 99’u hareket alamıyor. Başka bir deyişle, arkadaş tavsiye mesajları çok yayılmıyor. SocialFlow tarafından 1 nisan-31 temmuz arasında gerçekleştirilen araştırmada 361 milyon tekil kullanıcıya ait 1,6 milyon sosyal hareketi incelenmiş. Bu hareketler arasında tweetler, durum güncellemeleri ve sosyal mesajlar var[1].
SocialFlow CEO’su Jim Anderson, bu sonuca rağmen hemen karar verilmemesi uyarısında bulunuyor. İnternetin temel kavramlarından olan “long tail”in gözönüne alınmasının gerektiğini belirten Anderson, % 1’lik mesaj gönderimlerinin önemli olduğunu söylüyor.
Long Tail ya da 90-9-1 Kuralı
Long Tail, internet kullanıcılarının nasıl hareket ettiğini anlatan bir terim[2]. 2004’lerde Chris Anderson tarafından yazılan bir kitapla ortaya kondu ve o dönemde sadece Amazon gibi e-ticaret sitelerinde, kullanıcı satın almalarının anlaşılmasına yönelik yaratılmışken, bugün içerik yaratılma dinamiklerini anlamada da kullanılan bir kavram. İçerik alanındaki anlamı ise basitçe; belli bir toplulukta, üyelerin sadece % 1’i yeni bir içerik yaratıyor. Diğerleri onu takip ediyor.
Bu kavramın başka bir anlatımı da, wiki-forum ve diğer paylaşımlı alanlarda, 90-9-1 kuralı olarak biliniyor. Yani üyelerin % 90’ı içeriği okurken, % 9’u yaratılana katkı yapıyor ve sadece % 1’i yeni bir içerik üretiyor. Sağ üst köşede göreceğiniz diyagram da bunu anlatıyor.
Dolayısıyla SocialFlow araştırmasına bu açıdan bakarsak, % 1 olan içerik yaratıcılardan hareketle süreç başlıyor. % 9 aktif bir şekilde katılıyor. Gerisi ise izliyor. Mesaj atmıyor ama belki de mesajdan etkileniyor ve mesela bu bir pazarlama mesajı ya da tavsiye ise, onu satın alıyor.
Gerçi yüzdenin bu kadar küçük olmasının bir nedeni de, sosyal hareketlerin inanılmaz bir miktarda üretilmesi ve bu nedenle zaman çizelgesinden hızla kaybolması olabilir deniliyor. Belki bu nedenle, internette çok takip edilenler, çok fazla sayıda mesaj üretenler ya da aynı mesajı gün içinde 4-5 defa tekrarlayanlar olarak yorumlanıyor.
İdeal Zaman Nedir?
TV reklamlarına bakarsanız, en pahalı reklamlar “prime time” denilen zamana ait reklamlardı. Bu “prime time”, yemek sonrası, insanların TVlarını en fazla seyrettikleri zaman dilimleriydi. Benzer bir zaman dilimi acaba sosyal medyada hangi zamana denk gelir?
Araştırmanın bir boyutu da, gerçek zamanlı gönderimler, zaman ayarlı olanlar ve veri içeren mesajların ne kadar yararlı olduğu. Özellikle zaman ayarlı mesajların yararı, sosyal medya pazarlama alanındaki uzmanlar tarafından uzun zamandır tartışılıyor. En iyi zamanın ne olduğuna dair çeşitli çalışmalar var. Buffer, Beatrix ve Klout özellikle bu zamanlama konusuna eğilen araçlar.
Rapora göre, gerçek zamanlı güncellemeler özellikle medya ve eğlence sektörü için önemli. Ama teknoloji, perakende, moda, sağlık ve kar amacı gütmeyen sektörler açısından daha iyi verimliliği, zaman ayarlı mesajlar ya da veri içeren mesajlar alıyor.
Veri içeren mesajların, % 91 oranında daha fazla kişiye ulaştığı ve zaman ayarlı mesajlara göre % 25 daha fazla ilgi topladığı raporlanıyor.
Ama bu son araştırma, aslında “ideal zaman” diye bir zamanı belirleme şansı olmadığını da gösteriyor. Zaten olsaydı bile, herkes aynı anda reklam mesajını ulaştırmaya çalışırdı ve o zaman aralığındaki mesaj kirliliği içinde yine verim alınamazdı.
Mevcut durumda, B2B (şirketten şirkete) ve B2C (şirketten son kullanıcıya) sosyal medya pazarlaması için önümüzde hala tartışılacak konular var. Örneğin, 90-9-1 kuralı daha iyi nasıl kullanılabilir?
[1] http://www.socialflow.com/post/7120249657/new-white-paper-data-drives-social-performance
[2] LONG Tail – İnternet’in Dinamiklerini Anlamada Yararlı Bir Model – 2
Kaynak : 