BIG DATA-анализ в журналистике и медиаиндустрии: потенциальное применение, личная практика и опыт использования
Заказать уникальное эссе- 14 14 страниц
- 0 + 0 источников
- Добавлена 14.01.2021
- Содержание
- Часть работы
- Список литературы
- Вопросы/Ответы
В силу вышесказанного, главными задачами таргетированной рекламы для насбыло: а) привлечение внимание посетителя и б) эмоциональноевоздействие с целью сподвигнуть на целевое действие (переход на сайт).В качестве примера такого контента приведеминтерактив (любопытный тест «Какой вы цветок») с переходом на контент журнала «Собака.ру» , следовательно, рекламная кампания с данным постом была ориентирована на женщин. Другие параметры целевой аудитории для настройки рекламного кабинета мы взяли из медиакита данного СМИ.Далее перейдем к следующему тренду — визуализации.ВизуализацияВажность визуальной коммуникации в эпоху информационной перегрузки нельзя недооценивать. Любопытные данные представила компания Wyzowl: визуальная информация обрабатывается мозгом человека в 60 000 раз быстрее, чем простой текст — очевидно, что визуальное общение в разы превосходит вербальное по эффективности.В подтверждение своих выводов компания сделала инфографику, на которой отобразила все преимущества визуальной коммуникации (рис. 7). Эта подборка фактов, изложенная в простом и столь популярном сейчас по причине своей наглядности формате инфографики, сообщает нам, почему стоит использовать визуальную коммуникацию, если мы хотим донести нечто до аудитории — привлечь внимание к данным и заставить ее это запомнить.Рисунок 7. Эффективность визуальной коммуникацииИменно поэтому визуальная коммуникация широко используется СМИ: во-первых,чтобызацепить внимание своей целевой аудитории, во-вторых, чтобы данные могли быть лучше усвоены ЦА.Кроме того, цифровая революция, следствием которой стало динамичное изменение медиапространства, привела к тому, что визуальное представление информации стало конкурентным преимуществом СМИ. Можно видеть, как трансформируются традиционные медиа в сторону увеличения визуальной коммуникации на своих ресурсах.Безусловно, цифровая революция с ее трансформационными процессами стала следствием того, что медиапространствомстало активно пользоваться новое поколение Z («цифровые дети», рожденные в 1996 году и позже), которое с детского возраста приучены к мельтешащим экранам и интернету. Мозг поколения Z«не сосредоточивается на множестве проблем одновременно. В чем они действительно сильны, так это в переключении между задачами, что у них получается быстро и без проблем».С другой стороны, поколение Z, родившееся в эпоху цифровизации,привыкло к такому положению вещей: им «удобно воспринимать емкий короткий текст, содержащий суть, где за эмоции отвечают смайлики. Мини-формат с макси-пользой — вот к чему стремятся дети Z. Но, если какой-то вопрос вызывает особый интерес, будет осилен и лонгрид (желательно все же с картинками)»(рис. 8):Рисунок 8. Яркий представитель поколения ZПодводя итог относительно вышесказанного, можно сделать вывод, что клиповое мышление — характеристика людей, выросших в цифровую эпоху, к которому нужно приспосабливаться с помощью визуальной коммуникации Таким образом, тренд визуализации — это ответ медиапространства на реалии современного мира, характерной чертой которого увеличение информационных потоков и информационная перегрузка.Вполне вероятно, что в будущем не изображения будут сопутствовать тексту, а наоборот — «смыслоемкие» картинки будут подписываться кратким сопровождающим текстом, как это сейчас происходит в социальных сетях, например, в том же «Лентаче».В целом, нам нравится высказывание о визуальном молотке и вербальном гвозде — визуализация повышает качество потребления контента, что означает повышение лояльности пользователей медиаресурса и повышение его позиций в поисковой выдаче.Говоря о собственном опыте применения тренда визуализации данных, можно отметить инфографику для социальных сетей, которая преследовала цели привлечь внимание ЦА и развлечь пользователя (рис. 9-10).Рис. 9 Инфографика для привлечения внимания к постуРис. 10Интерпретация инфографики для развлечения пользователейВ завершение эссе отметим, что не только персонализация и визуализация сегодня задают тон в журналистике, основанной на больших данных, но и пользовательские предпочтения.Мы пробовали сотрудничество с различными редакциями интернет-СМИ делового характера и обнаружили, что материалы, сделанные с применением аналитики данных вызывают живой интерес как редакции, так и аудитории издания. Из этого можно сделать вывод, что пользователи СМИ обращают большее внимание на те статьи, которые не только выражают мнение журналиста, основанное на различных фактах или только факты, но и содержат дополнительную ценность в виде неизвестных ранее статистических сведений. Вероятно, эксклюзив сегодня можно «добывать» не из окружающего пространства, а из данных, которые вращаются внутри бизнеса компаний, а если таковых нет, то стоит организовать их сбор и последующее исследование в целях будущего рейтингового материала.Безусловно, такой подход и соответствующие навыки повышают и стоимость журналиста на рынке — как минимум, если речь идет о деловой журналистике.
Вопрос-ответ:
Как BIG DATA анализ используется в журналистике и медиаиндустрии?
BIG DATA анализ используется в журналистике и медиаиндустрии для сбора, обработки и анализа больших объемов данных с целью выявления трендов, понимания потребностей аудитории, оценки эффективности контента и принятия более обоснованных решений.
Какова практическая польза от анализа BIG DATA в журналистике и медиаиндустрии?
Анализ BIG DATA позволяет журналистам и медиаиндустрии получать более точные данные о своей аудитории и их предпочтениях, что помогает создавать контент, соответствующий интересам и потребностям профиля аудитории. Это позволяет увеличить эффективность контента, прогнозировать тренды и повысить конкурентоспособность в индустрии.
Можете ли вы привести пример применения BIG DATA анализа в журналистике и медиаиндустрии?
Один из примеров применения BIG DATA анализа в журналистике и медиаиндустрии - использование данных социальных сетей для выявления трендов и обсуждаемых тем. Анализ публикаций и комментариев пользователей позволяет определить популярные темы, мнения и интересы аудитории, что помогает журналистам создавать контент, который будет наиболее релевантен и интересен своей аудитории.
Какие данные могут быть использованы в BIG DATA анализе в журналистике и медиаиндустрии?
В BIG DATA анализе в журналистике и медиаиндустрии могут использоваться различные типы данных, такие как данные из социальных сетей, новостных порталов, интернет-сервисов, публичные данные, данные о посещаемости сайтов и другие. Важно выбрать наиболее релевантные данные для конкретной задачи и провести их анализ с помощью специальных инструментов и алгоритмов.
Можно ли применять BIG DATA анализ для таргетированной рекламы и как это работает?
Да, BIG DATA анализ может быть использован для таргетированной рекламы. Путем анализа данных о поведении пользователей, их предпочтениях, интересах и демографической информации можно определить целевую аудиторию и направить рекламу только тем пользователям, которые могут быть заинтересованы в предложенном продукте или услуге. Это повышает эффективность рекламы и увеличивает вероятность привлечения потенциальных клиентов.
Какую роль играет анализ big data в журналистике и медиаиндустрии?
Big data анализ позволяет журналистам и медиаиндустрии собирать и анализировать большие объемы данных для выявления трендов и паттернов, что помогает создавать более точные и информативные материалы. Это позволяет улучшить качество журналистики и предложить аудитории более интересный и релевантный контент.
Какие задачи решает таргетированная реклама?
Таргетированная реклама решает две главные задачи. Во-первых, она направлена на привлечение внимания посетителя и вызывает интерес к рекламируемому продукту или услуге. Во-вторых, она осуществляет эмоциональное воздействие на аудиторию с целью сподвигнуть ее на целевое действие, такое как переход на сайт или совершение покупки.
Каким образом можно использовать big data анализ для создания интересного контента в журнале "Собака ру"?
Big data анализ позволяет определить интересы целевой аудитории и создать контент, который будет наиболее релевантен и интересен для читателей. В журнале "Собака ру" можно использовать big data анализ для создания интерактивных тестов, например, "Какой вы цветок?". Это поможет привлечь внимание читателей и обеспечить интерес к контенту журнала.
Какие преимущества может получить рекламная кампания с постом о журнале "Собака ру"?
Рекламная кампания с постом о журнале "Собака ру" может получить ряд преимуществ. Во-первых, такой пост будет вызывать интерес у аудитории, особенно если он содержит контент, который может быть полезен или интересен читателям, например, интерактивный тест "Какой вы цветок?". Во-вторых, рекламная кампания с постом о журнале "Собака ру" может привлечь новых посетителей на сайт и увеличить трафик.
Зачем журналистам использовать BIG DATA анализ?
BIG DATA анализ позволяет журналистам обрабатывать и анализировать огромные объемы данных, что помогает им находить новые тренды, выявлять скрытые связи и делать более точные прогнозы. Это позволяет создавать интересные и актуальные материалы, привлекающие внимание читателей.
Как BIG DATA анализ может использоваться в медиаиндустрии?
BIG DATA анализ может использоваться в медиаиндустрии для оптимизации процесса редактирования и создания контента. Анализ данных позволяет понять, какие материалы пользуются большей популярностью, какие темы вызывают больший интерес у аудитории. Это помогает медиаорганизациям создавать более целевой контент, привлекающий большее количество читателей.
Какая роль таргетированной рекламы в медиаиндустрии и почему она важна?
Таргетированная реклама играет важную роль в медиаиндустрии, так как позволяет привлекать внимание конкретной аудитории. Благодаря анализу BIG DATA, рекламодатели могут точно определить свою целевую аудиторию, настроить рекламные кампании, которые будут эффективны и вызывать самый большой отклик. Это помогает повысить доходность и эффективность рекламных кампаний.