ケーススタディ: 興味グラフとソーシャルグラフ

1. 興味グラフとソーシャルグラフについて

興味グラフとは何か

興味グラフとは、「これが好きだ」ということを示すネットワークグラフです。これは人々の共通の関心事に基づいた地図であり、共通の関心事を共有することを基本としていますが、必ずしもお互いを知っている必要はありません。これは「これが好きだ」ということを示すネットワーク グラフであり、興味グラフは共通の興味を通じて人々を結び付けます。

あなたの興味は何ですか?

インターネット上の「興味」は、ユーザーグループを編成し、情報をグループ化するためのツールです。 （個人的にはUGCの効果的な管理だと思っています）

特定のユーザーを興味に基づいてグループに編成し、情報を分類して処理することで、さまざまな種類の無秩序なインターネット情報を区別して処理する上でユーザーに大きな価値をもたらします。 （記事「中国におけるPinterestの発展の紹介」より引用）

ソーシャルグラフとは何ですか?

ソーシャル グラフとは、「私はあなたを知っている」ということを示すネットワーク グラフです。これは、人々のオフラインの関係をオンラインでシンプルにマッピングしたものです。

関係とは何ですか?

SNS には 3 つのソーシャル関係が存在します。

強い絆: 私たちが深く気にかけている人々

弱いつながり: 友人の友人のように、ゆるくつながっている人々

一時的な関係: 知らないが一時的に交流する人々。一時的な関係とは、Taobao で一時的にチャットするショップのオーナーや、Douban でのコメントへの返信など、人々が認識していないが一時的に接触する関係です。

興味グラフとソーシャルグラフの違い

実際、この 2 つのグラフは、インターネットに対するユーザーの需要を異なる角度から反映しています。関係マップは、ユーザーが友人とコミュニケーションをとり交流したいという感情的なニーズを反映しており、興味マップは、ユーザーが趣味を追求し知識を獲得したいという自己実現のニーズを反映しています。

2. Sina WeiboとMogujieを例に挙げる

関係性と関心が製品にどのように反映されるかを確認します。

2.1 新浪微博

Sina Weibo はもはや Twitter を模倣しているだけではありません...

Sina Weibo が最初にスタートした頃は、メディアとしての特性が強かった。いわゆるソーシャルメディアは、多数のネットユーザーが自発的に投稿し、ニュース情報を抽出、作成し、それを広めるプロセスであるべきです。 次のような特徴があります。

一方的な注意。

トピックや人物への関心に基づいて、仲間になる、フォローする、または転送する。

情報の破壊的な発信。

情報のフィルタリング;

興味に基づいたユーザーグループ組織には粘着性がありません。トピックに興味があるときに人々が集まり、トピックの議論が終わると解散します。強い粘着性はありません。

個人ホームページ:

改訂後、Weiboは個人ホームページの機能をより重視するようになりました。 Sina がメディアとして機能する場合、情報の伝達に重点が置かれ、ウェブサイト上のユーザーの個人的なイメージは十分に充実しておらず、現実的ではありません。

Sina の今回の改訂では、個人のイメージをよりよくアピールするために、個人のポートレートを拡大し、バナーをカスタマイズし、個人情報をページ上の重要な位置に配置しました。もともとメディアとして使われていた頃の、不完全な個人のイメージや個性を補うために使われ、個人情報の沈殿物です。

グループ化機能

Google+ サークルのグループ化機能と同様に、ターゲットを絞った情報の公開は、オフラインのソーシャル関係をオンラインでマッピングするものです。

メディアのオープン性のため、当時の新浪微博ではQQスペースのようにアクセス権限を設定することは不可能でした。すべての人は平等に扱われていましたが、現実社会では強者と弱者の差があります。

ターゲットコンテンツは、ターゲットグループのメンバーのみが閲覧でき、コメントはできますが転送はできません。これにより、ユーザー情報が保護され、情報の流れがある程度制限されます。

関係チェーン

個人ホームページの右側にあるマイクロ関係は、実際には 3 種類の関係チェーンを示しています。例えば、私とGuokrの関係は次のようになります。

私たちの共通の関係または関心事。

私と彼の間のつながりは関係の維持に相当します。

新しい関係や興味を発見し、関係の連鎖を広げましょう

動的

将来はタイムラインになるのでしょうか？Weiboの情報の流れは速すぎて、情報が定着しにくいです。「ダイナミクス」機能は、実は他のSNSの標準の「新着情報」機能です。主にユーザーがコミュニティに残したアクションを説明し、ユーザーが自分自身をよりよく宣伝できるようにします。

表現

これは、個人の表現を非常に強く示す Facebook の「いいね！」機能に非常に似ています。絵文字のデザインは、将来の精密マーケティングへの準備となるかもしれません。たとえば、美容に関するコンテンツが気に入ったら、将来的には美容ブランドのおすすめも受け取れるかもしれません。

注意を喚起する

この機能はかなり前に導入されましたが、Sina Weibo がソーシャル ネットワーキング サイトへと変貌しつつあることを示しています。 Weibo 自体は、一方的な注目と情報発信の仕組みです。Sina は、単純な情報プラットフォームから Facebook のような強力なソーシャル機能を備えた Web サイトへと、徐々に双方向の注目へと移行しています。

2.2 モグジエ

興味に基づいたPinterestのようなウェブサイトがもたらす変化

情報取得方法

「ウォーターフォールフロー」の情報公開方式。

写真の情報は理解を深めるのに役立ちます。

画像とソースが統合され、見た通りのものが得られます。

ソーシャルマーケティングの新しいモデル

Mogujie や Meil​​ishuo などのソーシャル共有ショッピング サイトの台頭。

コストを削減

Pinterest の登場により、ユーザーは興味のあるコンテンツを効果的にクリップして収集できるようになり、複雑な情報処理プロセスが簡素化されました。

接続を確立するためのコストが削減されます。

弱いつながりを強化する

弱い関係の連鎖を拡大する。

社会関係グラフの再構築

現在、中国では Pinterest のようなウェブサイトの多くがウォーターフォール フロー形式を採用していますが、まだ Pinterest の外見を装っているだけです。分類してみると、実は戦略的な方向性が異なっていることがわかります。

Mogujie のターゲット層は、ファッション感度の高い、2 級都市と 3 級都市に住む 90 年代以降の少女たちです。

Mogujie はショッピングガイドに近いです。e コマース サイトの入り口の位置付けは価格と購入を強調し、スーパーマーケットのように価格を利用してユーザーを引き付けます。

マッシュルームフリーグループの逆共同購入モデルは依然として価格です。

Mogujie はより多くのショッピングガイド機能を備え、電子商取引への入り口として機能します。

美麗碩のターゲット顧客は、1級都市と2級都市に住む、ファッションと美容に敏感で、年齢18歳から35歳、年収10万元前後のホワイトカラーおよびホワイトカラー志望の女性たちだ。

Meilishuo は、共有と相互作用を通じてユーザーを集めることに重点を置いたメディアのようなものです。リストページと詳細ページでは、ユーザーの「いいね」や「コレクション」に重点が置かれます。

ショッピングモールと同じように、値段を知る前にまず服を見るように求められます。共有とガイドの役割を果たします。

Mogujie と比較すると、この 2 つは非常に似ているように見えますが、詳しく比較すると、Meilishuo の方がメディア指向が強いことがわかります。

Mogujie と Meil​​ishuo はどちらも興味に基づく共有をベースとしており、興味の集約に基づいてさまざまなグループが形成されます。グループ内のメンバーは徐々にユーザーグループを形成し、社会的関係を構築します。

3. 結論

将来の本当のソーシャル ネットワークは、これら 2 つのグラフをどのように組み合わせるかによって決まります。 これらを組み合わせると何が起こるでしょうか?

インタレスト グラフとソーシャル グラフの次に来るのは、この 2 つを組み合わせたものです。ユーザーの過去の体験を表示することで、興味の集約とソーシャル インタラクションの目的を達成します。たとえば、Twitter ではさまざまなトピックに従ってリストが作成され、Google+ で関係を築いたユーザー間の興味に基づいて興味サークルを構築できます。

興味グラフとソーシャルグラフはゆっくりと融合しています。タイムラインはこれら 2 つを組み合わせたものです。Facebook は個人のホームページをタイムラインに変えました。ユーザーが誰をフォローしたか、どの日に何をしたか、何に注目したかなど、ユーザーの体験をより鮮明に表示できるため、ユーザーイメージがより具体的になり、より多くの情報を提示できます。将来的にはグラフ形式が増える可能性があります。

出典: http://www.bunnyzk.com/?p=259

原題: 興味グラフとソーシャルグラフの事例分析

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