TED Salon Brightline Initiative
Dao Nguyen: What makes something go viral?
Дао Нґуєн: Як контент стає вірусним?
Filmed:
Readability: 3.6
1,432,741 views
В чому секрет вірусного контенту? Співробітниця BuzzFeed Дао Нґуєн розповість про досвід компанії у створенні мегапопулярних тестів, списків та відео, та поділиться системою, розробленою для розуміння шляхів використання контенту користувачами для розвитку культури.
Dao Nguyen - Media analytics expert
As Publisher of BuzzFeed, Dao Nguyen thinks about how media spreads online and the technology and data that publishers can use to understand why. Full bio
As Publisher of BuzzFeed, Dao Nguyen thinks about how media spreads online and the technology and data that publishers can use to understand why. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
Last year, some BuzzFeed
employees were scheming
employees were scheming
0
841
3569
Минулоріч декілька співробітників BuzzFeed
00:16
to prank their boss, Ze Frank,
1
4434
2330
вирішили підготувати
розіграш-сюрприз своєму босові
розіграш-сюрприз своєму босові
00:19
on his birthday.
2
7415
1242
Зі Френку до дня народження.
00:21
They decided to put a family
of baby goats in his office.
of baby goats in his office.
3
9319
4204
Вони вирішили підкинути
сім'ю козенят в його офіс.
сім'ю козенят в його офіс.
00:25
(Laughter)
4
13547
1405
(Сміх)
00:26
Now, BuzzFeed had recently signed on
to the Facebook Live experiment,
to the Facebook Live experiment,
5
14976
4421
Так як BuzzFeed нещодавно приєднався
до експерименту Facebook Live,
до експерименту Facebook Live,
00:31
and so naturally,
6
19421
1371
цілком природньо,
00:32
we decided to livestream
the whole event on the internet
the whole event on the internet
7
20816
3882
що ми вирішили показати
цю подію в прямому ефірі,
цю подію в прямому ефірі,
00:36
to capture the moment
when Ze would walk in
when Ze would walk in
8
24722
3300
аби закарбувати момент,
коли Зі зайде до кабінету
коли Зі зайде до кабінету
00:40
and discover livestock in his office.
9
28046
2962
і побачить там тваринок.
Ми думали, що вся трансляція
продовжуватиметься не більше 10 хвилин,
продовжуватиметься не більше 10 хвилин,
00:44
We thought the whole thing
would last maybe 10 minutes,
would last maybe 10 minutes,
10
32019
3164
00:47
and a few hundred company employees
would log in for the inside joke.
would log in for the inside joke.
11
35207
4524
і її подивляться лиш пара сотень
співробітників, які знають про жарт.
співробітників, які знають про жарт.
Але не так сталося, як гадалося.
00:52
But what happened?
12
40132
1263
Кульмінаційний момент
постійно затримували:
постійно затримували:
00:53
They kept on getting delayed:
13
41977
1718
00:55
he went to get a drink,
14
43719
1486
бос пішов попити,
потім його покликали на зустріч,
00:57
he was called to a meeting,
15
45229
1448
00:58
the meeting ran long,
16
46701
1743
яка дуже затягнулася,
потім він пішов до вбиральні.
01:00
he went to the bathroom.
17
48468
1165
01:01
More and more people
started logging in to watch the goats.
started logging in to watch the goats.
18
49657
4220
Все більше і більше людей
приєднувалося до трансляції з козенятами.
приєднувалося до трансляції з козенятами.
01:06
By the time Ze walked in
more than 30 minutes later,
more than 30 minutes later,
19
54493
4013
До того моменту, коли Зі зайшов
до офісу із запізненням у півгодини,
до офісу із запізненням у півгодини,
01:10
90,000 viewers were watching
the livestream.
the livestream.
20
58530
5106
90,000 глядачів дивилися онлайн-ефір.
01:16
Now, our team had a lot
of discussion about this video
of discussion about this video
21
64601
3957
Наша команда багато дискутувала щодо того,
01:20
and why it was so successful.
22
68582
1976
як відео стало таким успішним.
01:22
It wasn't the biggest live video
that we had done to date.
that we had done to date.
23
70582
2876
Ця подія не була рекордом для нас.
01:25
The biggest one that we had done
involved a fountain of cheese.
involved a fountain of cheese.
24
73482
3642
У найбільш популярному
ми знімали сирний фонтан,
ми знімали сирний фонтан,
01:30
But it performed so much better
than we had expected.
than we had expected.
25
78063
3825
але й тут результат
перевершив усі наші сподівання.
перевершив усі наші сподівання.
01:33
What was it about the goats in the office
that we didn't anticipate?
that we didn't anticipate?
26
81912
4263
Тож чому ми не змогли передбачити
таку популярність відео з кізками?
таку популярність відео з кізками?
01:38
Now, a reasonable person could have
any number of hypotheses.
any number of hypotheses.
27
86781
4058
Розумна людина матиме декілька гіпотез.
01:42
Maybe people love baby animals.
28
90863
2418
Можливо, люди полюбляють
маленьких тваринок.
маленьких тваринок.
Можливо, їм до вподоби офісні розіграші.
01:45
Maybe people love office pranks.
29
93751
1724
01:47
Maybe people love stories
about their bosses
about their bosses
30
95499
2745
Можливо, їм подобаються
історії про своїх босів
історії про своїх босів
01:50
or birthday surprises.
31
98268
1533
чи сюрпризи до дня народження.
01:52
But our team wasn't really thinking
about what the video was about.
about what the video was about.
32
100382
3700
Але наша команда не думала
про наповнення відео.
про наповнення відео.
01:56
We were thinking about
33
104106
1272
Ми намагалися зрозуміти,
01:57
what the people watching the video
were thinking and feeling.
were thinking and feeling.
34
105402
4076
що думали та відчували глядачі.
02:01
We read some of the 82,000 comments
that were made during the video,
that were made during the video,
35
109502
4783
Ми прочитали деякі з 82,000 коментарів,
залишених під час трансляції,
залишених під час трансляції,
02:06
and we hypothesized that they were excited
36
114309
3792
і припустили, що люди
були збудженими через те,
були збудженими через те,
02:10
because they were participating
in the shared anticipation
in the shared anticipation
37
118125
3174
що брали участь у загальному очікуванні
02:13
of something that was about to happen.
38
121323
2730
чогось, що от-от має статися.
02:16
They were part of a community,
just for an instant,
just for an instant,
39
124077
3212
Вони були частиною спільноти,
лиш на хвилину,
лиш на хвилину,
02:19
and it made them happy.
40
127313
1353
але це робило їх щасливими.
02:21
So we decided that we needed
to test this hypothesis.
to test this hypothesis.
41
129102
3344
Тож ми вирішили перевірити цю гіпотезу.
02:24
What could we do to test
this very same thing?
this very same thing?
42
132793
3482
Що можна було зробити в якості тесту?
02:28
The following week,
43
136995
1391
Наступного тижня,
02:30
armed with the additional knowledge
that food videos are very popular,
that food videos are very popular,
44
138410
4675
знаючи, що відео про їжу
зазвичай дуже популярні,
зазвичай дуже популярні,
02:35
we dressed two people in hazmat suits
45
143109
3571
ми одягли двох людей у захисні костюми,
02:38
and wrapped rubber bands
around a watermelon until it exploded.
around a watermelon until it exploded.
46
146704
4261
і вони обкручували кавун резинками,
аж поки той не вибухнув.
аж поки той не вибухнув.
02:42
(Laughter)
47
150989
1581
(Сміх)
02:44
Eight hundred thousand people watched
48
152889
3372
Вісімсот тисяч людей побачили,
02:48
the 690th rubber band
explode the watermelon,
explode the watermelon,
49
156285
4031
як шістсот дев'яноста резинка
врешті зробила свою справу,
врешті зробила свою справу,
02:52
marking it as the biggest
Facebook Live event to date.
Facebook Live event to date.
50
160340
3453
і заразом встановила рекорд на найбільш
популярну пряму трансляцію в Facebook.
популярну пряму трансляцію в Facebook.
02:56
The question I get most frequently is:
51
164483
2610
Мене часто питають:
02:59
How do you make something go viral?
52
167117
1833
"Як зробити щось вірусним?"
03:01
The question itself is misplaced;
53
169713
2206
Проте це питання є недоречним.
03:03
it's not about the something.
54
171943
1693
Важливим є не "щось",
03:05
It's about what the people
doing the something,
doing the something,
55
173660
3297
а люди, які взаємодіють із ним,
байдуже, читають чи дивляться,
03:08
reading or watching --
56
176981
1203
треба лиш зрозуміти, що у них в голові.
03:10
what are they thinking?
57
178208
1280
03:11
Now, most media companies,
when they think about metadata,
when they think about metadata,
58
179841
3346
Більшість медіакомпаній,
розглядаючи поняття "метадані",
розглядаючи поняття "метадані",
03:15
they think about subjects or formats.
59
183211
2383
думають про теми чи формат.
03:18
It's about goats,
60
186412
1150
Це про козенят,
03:19
it's about office pranks,
61
187586
1776
це про офісні розіграші,
03:21
it's about food,
62
189386
1297
це про їжу,
03:22
it's a list or a video or a quiz,
63
190707
1854
це добірка, чи відео, чи тест,
03:24
it's 2,000 words long,
64
192585
1259
це дві тисячі слів,
03:25
it's 15 minutes long,
65
193868
1153
це п'ятнадцять хвилин,
03:27
it has 23 embedded tweets or 15 images.
66
195045
3122
тут вставлено 23 твіти і 15 зображень.
03:30
Now, that kind of metadata
is mildly interesting,
is mildly interesting,
67
198191
3012
Такий підхід частково може мати місце,
03:33
but it doesn't actually get at
what really matters.
what really matters.
68
201227
2966
але усе це не є найважливішим.
03:36
What if, instead of tagging
what articles or videos are about,
what articles or videos are about,
69
204217
4158
Що, якби замість маркування
відео чи статей за темами
відео чи статей за темами
03:40
what if we asked:
70
208399
1190
ми запитали себе:
03:41
How is it helping our users
do a real job in their lives?
do a real job in their lives?
71
209613
3553
"Як наш продукт допомагає
споживачу у житті?"
споживачу у житті?"
03:46
Last year, we started a project
72
214173
2820
Минулого року ми розпочали проект,
03:49
to formally categorize
our content in this way.
our content in this way.
73
217017
2932
аби формально класифікувати контент
за таким принципом.
за таким принципом.
03:51
We called it, "cultural cartography."
74
219973
2747
Ми називаємо це "культурною картографією".
03:55
It formalized an informal practice
that we've had for a really long time:
that we've had for a really long time:
75
223720
4002
Ми формалізували неформальні підходи,
які мали вже давно:
які мали вже давно:
03:59
don't just think about the subject matter;
76
227746
2226
думати не лише про тему,
04:01
think also about, and in fact,
primarily about,
primarily about,
77
229996
3168
але також, і навіть в першу чергу,
про те, що читач чи глядач
отримає від матеріалу.
отримає від матеріалу.
04:05
the job that your content is doing
for the reader or the viewer.
for the reader or the viewer.
78
233188
3739
Дозвольте показати мені мапу,
яку ми використовуємо.
яку ми використовуємо.
04:09
Let me show you the map
that we have today.
that we have today.
79
237450
2506
Кожна бульбашка - це певне
завдання для контенту,
завдання для контенту,
04:11
Each bubble is a specific job,
80
239980
2842
і схожі завдання поєднані одним кольором.
04:14
and each group of bubbles
in a specific color are related jobs.
in a specific color are related jobs.
81
242846
4770
Перша група - це гумор.
04:19
First up: humor.
82
247640
1478
"Розсміши мене".
04:21
"Makes me laugh."
83
249918
1161
Є безліч шляхів розсмішити людину.
04:23
There are so many ways
to make somebody laugh.
to make somebody laugh.
84
251103
2788
Можна сміятися з когось,
04:25
You can be laughing at someone,
85
253915
1517
можна сміятися зі специфічного
інтернет-гумору,
інтернет-гумору,
04:27
you could laugh
at specific internet humor,
at specific internet humor,
86
255456
2155
04:29
you could be laughing at some good,
clean, inoffensive dad jokes.
clean, inoffensive dad jokes.
87
257635
3392
можна сміятися з хороших, мирних,
необразливих бородатих жартів.
необразливих бородатих жартів.
"Це я". Ідентичність.
04:33
"This is me." Identity.
88
261706
2300
Люди все більше використовують медіа,
аби пояснити: "Це - я.
аби пояснити: "Це - я.
04:36
People are increasingly using media
to explain, "This is who I am.
to explain, "This is who I am.
89
264030
3808
04:39
This is my upbringing, this is my culture,
90
267862
2199
Це мій стиль поведінки, моя культура,
04:42
this is my fandom,
this is my guilty pleasure,
this is my guilty pleasure,
91
270085
2338
мій фендом, мої не надто
інтелектуальні вподобання,
інтелектуальні вподобання,
04:44
and this is how I laugh about myself."
92
272447
2183
це - той я, з якого я сміюся."
"Допоможіть мені знайти таких же людей".
04:48
"Helps me connect with another person."
93
276600
1882
04:50
This is one of the greatest
gifts of the internet.
gifts of the internet.
94
278506
2411
Це одна з найкращих переваг інтернету.
04:52
It's amazing when you find
a piece of media
a piece of media
95
280941
2191
Це неймовірно, коли ти знаходиш медіа,
04:55
that precisely describes
your bond with someone.
your bond with someone.
96
283156
2532
що точно описує,
як ти пов'язаний з іншими.
як ти пов'язаний з іншими.
Це група задач, яка допомагає мені
виконати якусь дію -
виконати якусь дію -
04:59
This is the group of jobs
that helps me do something --
that helps me do something --
97
287020
2598
05:01
helps me settle an argument,
98
289642
1377
залагодити суперечку,
05:03
helps me learn something
about myself or another person,
about myself or another person,
99
291043
2673
дізнатися щось нове про себе та інших,
05:05
or helps me explain my story.
100
293740
1856
чи пояснити мою історію світові.
05:07
This is the group of jobs
that makes me feel something --
that makes me feel something --
101
295620
2689
Це група задач, що
примушує мене переживати емоції,
примушує мене переживати емоції,
05:10
makes me curious or sad
or restores my faith in humanity.
or restores my faith in humanity.
102
298333
3157
зацікавлює чи засмучує мене,
повертає віру у людство.
повертає віру у людство.
05:13
Many media companies
and creators do put themselves
and creators do put themselves
103
301514
3719
Багато медіа компаній
та авторів ставлять себе
та авторів ставлять себе
05:17
in their audiences' shoes.
104
305257
1468
на місце своєї аудиторії.
05:18
But in the age of social media,
we can go much farther.
we can go much farther.
105
306749
2704
Але в еру соціальних мереж
можна піти набагато далі.
можна піти набагато далі.
05:22
People are connected to each other
on Facebook, on Twitter,
on Facebook, on Twitter,
106
310056
4062
Люди з'єднані між собою
через Facebook, Twitter,
через Facebook, Twitter,
05:26
and they're increasingly using media
to have a conversation
to have a conversation
107
314142
4263
і вони все більше використовують
медіа для спілкування
медіа для спілкування
05:30
and to talk to each other.
108
318429
1454
та дискусій.
05:31
If we can be a part of establishing
a deeper connection between two people,
a deeper connection between two people,
109
319907
5836
Якщо ми станемо частиною становлення
глибших стосунків між двома людьми,
глибших стосунків між двома людьми,
05:37
then we will have done
a real job for these people.
a real job for these people.
110
325767
3189
тоді ми знатимемо,
що зробили щось корисне.
що зробили щось корисне.
05:41
Let me give you some examples
of how this plays out.
of how this plays out.
111
329394
2589
Дозвольте мені навести кілька прикладів.
05:44
This is one of my favorite lists:
112
332578
1891
Моя улюблена добірка -
05:46
"32 Memes You Should
Send Your Sister Immediately" --
Send Your Sister Immediately" --
113
334493
3303
"32 меми, які ти маєш
негайно відправити своїй сестрі".
негайно відправити своїй сестрі".
05:49
immediately.
114
337820
1302
Негайно.
05:51
For example, "When you're going
through your sister's stuff,
through your sister's stuff,
115
339583
3104
Один з них -
"Коли ти перебираєш речі сестри,
"Коли ти перебираєш речі сестри,
05:54
and you hear her coming up the stairs."
116
342711
1979
і чуєш її кроки на сходах".
05:56
Absolutely, I've done that.
117
344714
1790
В точку, таке зі мною траплялося.
05:58
"Watching your sister get in trouble
for something that you did
for something that you did
118
346528
3155
"Коли дивишся, як твою сестру
лають через тебе
лають через тебе
і вішаєш всю провину на неї".
06:01
and blamed on her."
119
349707
1192
06:02
Yes, I've done that as well.
120
350923
1608
І це теж зі мною було.
06:04
This list got three million views.
121
352555
1799
Цей список зібрав
три мільйони переглядів.
три мільйони переглядів.
06:06
Why is that?
122
354378
1165
Чому?
06:07
Because it did, very well, several jobs:
123
355567
2976
Тому що він чудово впорався
із кількома задачами:
із кількома задачами:
06:10
"This is us."
124
358567
1520
"Це про мене".
06:12
"Connect with family."
125
360111
1265
"Пов’язане з сім’єю".
06:13
"Makes me laugh."
126
361400
1181
"Викликає сміх".
06:14
Here are some of the thousands
and thousands of comments
and thousands of comments
127
362605
3134
Ось деякі з багатьох тисяч коментарів,
06:17
that sisters sent to each other
using this list.
using this list.
128
365763
2849
написаних сестрами, коли
вони відправляли добірку одна одній.
вони відправляли добірку одна одній.
06:21
Sometimes we discover
what jobs do after the fact.
what jobs do after the fact.
129
369508
3511
Часом ми виявляємо ці "задачі",
коли вони вже виконані.
коли вони вже виконані.
06:25
This quiz, "Pick an Outfit and We'll Guess
Your Exact Age and Height,"
Your Exact Age and Height,"
130
373592
5138
Цей тест "Вибери костюм і ми
вгадаємо твій точний вік та зріст"
вгадаємо твій точний вік та зріст"
став надзвичайно вірусним -
10 мільйонів переглядів.
10 мільйонів переглядів.
06:30
went very viral: 10 million views.
131
378754
2063
06:32
Ten million views.
132
380841
1176
Десять мільйонів.
06:34
I mean -- did we actually determine
the exact age and height
the exact age and height
133
382041
4526
Важко повірити, як нам вдалося
вгадати точний вік та зріст
вгадати точний вік та зріст
06:38
of 10 million people?
134
386591
1584
10 мільйонів людей.
06:40
That's incredible. It's incredible.
135
388199
2262
Неймовірно. Просто неймовірно.
06:42
In fact, we didn't.
136
390485
1244
Насправді, нам не вдалося.
06:43
(Laughter)
137
391753
1129
(Сміх)
06:44
Turns out that this quiz
went extremely viral
went extremely viral
138
392906
4093
Виявилося, що
найпопулярнішим цей тест став
найпопулярнішим цей тест став
06:49
among a group of 55-and-up women --
139
397023
3563
в категорії "жінки 55+",
06:52
(Laughter)
140
400610
1172
(Сміх)
06:53
who were surprised and delighted
141
401806
3649
які були здивовані та вдоволеними
06:57
that BuzzFeed determined
that they were 28 and 5'9".
that they were 28 and 5'9".
142
405479
5718
тим, що BuzzFeed видав результати: "Вам
28 років, а ваш зріст - 175 сантиметрів".
28 років, а ваш зріст - 175 сантиметрів".
07:03
(Laughter)
143
411221
1610
(Сміх)
07:04
"They put me at 34 years younger
and seven inches taller.
and seven inches taller.
144
412855
3208
"Вони зробили мене молодшою
на 34 роки та вищою на 18 сантиметрів.
на 34 роки та вищою на 18 сантиметрів.
А я просто вдягаюся комфортно
і не переймаюся тим, що кажуть інші.
і не переймаюся тим, що кажуть інші.
07:08
I dress for comfort and do not give
a damn what anyone says.
a damn what anyone says.
145
416087
2948
07:11
Age is a state of mind."
146
419059
1779
Вік - це стан розуму."
07:12
This quiz was successful
not because it was accurate,
not because it was accurate,
147
420862
3050
Цей тест став успішним не через точність,
07:15
but because it allowed these ladies
to do a very important job --
to do a very important job --
148
423936
4054
а через те, що дозволив цим пані
зробити щось важливе для них -
зробити щось важливе для них -
07:20
the humblebrag.
149
428014
1204
скромно похвалитися.
07:22
Now, we can even apply
this framework to recipes and food.
this framework to recipes and food.
150
430478
4983
Зараз ми можемо застосовувати схожі
принципи навіть до їжі та рецептів.
принципи навіть до їжі та рецептів.
07:27
A recipe's normal job is to tell you
what to make for dinner or for lunch.
what to make for dinner or for lunch.
151
435887
5573
Зазвичай задача рецепту проста: допомогти
приготувати вам щось до обіду чи вечері.
приготувати вам щось до обіду чи вечері.
07:34
And this is how you would normally
brainstorm for a recipe:
brainstorm for a recipe:
152
442205
3408
І ось як людина в більшості випадків
вибирає рецепт:
вибирає рецепт:
07:37
you figure out what ingredients
you want to use,
you want to use,
153
445637
2323
вона вибирає, які інгрідієнти
хоче використати,
хоче використати,
07:39
what recipe that makes,
154
447984
1168
підбирає рецепт до цього списку,
07:41
and then maybe you slap a job on
at the end to sell it.
at the end to sell it.
155
449176
3245
і, можливо, наприкінці страва
виконає якусь соціальну функцію.
виконає якусь соціальну функцію.
07:44
But what if we flipped it around
and thought about the job first?
and thought about the job first?
156
452445
4367
Але що як зайти спереду
та подумати про функцію спочатку?
та подумати про функцію спочатку?
07:49
One brainstorming session
involved the job of bonding.
involved the job of bonding.
157
457730
4665
Ми подумали про це
на одному з мозкових штурмів.
на одному з мозкових штурмів.
07:54
So, could we make a recipe
that brought people together?
that brought people together?
158
462976
4300
Отож, чи можа створити рецепт,
що об’єднав би людей докупи?
що об’єднав би людей докупи?
07:59
This is not a normal brainstorming
process at a food publisher.
process at a food publisher.
159
467300
4421
Мушу сказати, що це не схоже на звичайний
хід думок кулінарного публіциста.
хід думок кулінарного публіциста.
08:05
So we know that people
like to bake together,
like to bake together,
160
473532
2715
Ми знаємо, що людям до вподоби
готувати випічку разом,
готувати випічку разом,
08:08
and we know that people
like to do challenges together,
like to do challenges together,
161
476271
3285
а також те, що всі люблять челенджі,
08:11
so we decided to come up with a recipe
that involved those two things,
that involved those two things,
162
479580
4733
тож ми вирішили створити рецепт,
що об’єднав би і те, і те.
що об’єднав би і те, і те.
08:16
and we challenged ourselves:
163
484337
1911
Ми поставили собі виклик:
08:18
Could we get people to say,
164
486272
1806
чи зможемо ми заохотити людей сказати:
08:20
"Hey, BFF, let's see
if we can do this together"?
if we can do this together"?
165
488102
4086
"Агов, друже, як думаєш, чи до снаги
нам зробити це вдвох?"
нам зробити це вдвох?"
08:24
The resulting video was
the "Fudgiest Brownies Ever" video.
the "Fudgiest Brownies Ever" video.
166
492807
3335
Результатом стало відео
"Брауні, від яких пальчики оближеш".
"Брауні, від яких пальчики оближеш".
08:28
It was enormously successful
in every metric possible --
in every metric possible --
167
496166
2924
Воно отримало просто колосальний успіх -
08:31
70 million views.
168
499114
1364
70 мільйонів переглядів.
08:32
And people said the exact things
that we were going after:
that we were going after:
169
500935
3700
І люди говорили саме те,
що ми запланували:
що ми запланували:
08:36
"Hey, Colette, we need to make these,
are you up for a challenge?"
are you up for a challenge?"
170
504659
3100
"Агов, Колет, ми мусимо зробити це,
як думаєш, впораємося?"
як думаєш, впораємося?"
08:39
"Game on."
171
507783
1153
"Виклик прийнято".
08:40
It did the job that it set out to do,
172
508960
2270
Відео справилося з поставленою задачею
08:43
which was to bring people together
over baking and chocolate.
over baking and chocolate.
173
511254
4116
зібрати людей разом
за процесом приготування їжі.
за процесом приготування їжі.
08:49
I'm really excited about
the potential for this project.
the potential for this project.
174
517294
3924
Я захоплена потенціалом цього проекту.
08:53
When we talk about this framework
with our content creators,
with our content creators,
175
521242
3142
Коли ми розповідаємо про цю
концепцію творцям контенту,
концепцію творцям контенту,
вони розуміють все моментально,
08:56
they instantly get it,
176
524408
1165
08:57
no matter what beat they cover,
what country they’re in,
what country they’re in,
177
525597
2733
незалежно від спеціалізації,
країни проживання
країни проживання
09:00
or what language they speak.
178
528354
1365
чи рідної мови.
09:01
So cultural cartography has helped us
massively scale our workforce training.
massively scale our workforce training.
179
529743
4377
Культурна картографія допомогла нам значно
масштабувати нашу тренувальну програму.
масштабувати нашу тренувальну програму.
09:06
When we talk about this project
and this framework
and this framework
180
534621
3650
Коли ми розповідаємо
про наш проект та ідею
про наш проект та ідею
09:10
with advertisers and brands,
181
538295
1372
рекламодавцям та брендам,
09:11
they also instantly get it,
182
539691
1578
вони також розуміють усе в момент,
09:13
because advertisers,
more often than media companies,
more often than media companies,
183
541293
5626
тому що рекламники куди частіше
за своїх колег з медіакомпаній
за своїх колег з медіакомпаній
09:18
understand how important it is
to understand the job
to understand the job
184
546943
3522
розуміють важливість чіткої задачі,
09:22
that their products
are doing for customers.
are doing for customers.
185
550489
2446
яку продукт має виконати для споживача.
09:26
But the reason I'm the most excited
about this project
about this project
186
554580
3743
Але насправді найбільший
захват викликає в мене те,
захват викликає в мене те,
09:30
is because it changes the relationship
between media and data.
between media and data.
187
558347
3871
що цей проект змінює шляхи взаємодії
між медіа та даними.
між медіа та даними.
09:35
Most media companies
think of media as "mine."
think of media as "mine."
188
563051
3434
Більшість медіакомпаній
вважають медіа своєю "власністю".
вважають медіа своєю "власністю".
09:39
How many fans do I have?
189
567547
1207
Скільки фанатів ми маємо?
09:40
How many followers have I gained?
190
568778
1597
Скільки підписників ми набрали?
09:42
How many views have I gotten?
191
570399
1707
Скільки разів переглянули наш контент?
09:44
How many unique IDs do I have
in my data warehouse?
in my data warehouse?
192
572130
2777
Скільки унікальних користувачів
залишили нам свої дані?
залишили нам свої дані?
09:47
But that misses the true value of data,
which is that it's yours.
which is that it's yours.
193
575372
3948
Але цей підхід витісняє справжню цінність
даних - що вони не належать комусь одному.
даних - що вони не належать комусь одному.
09:53
If we can capture in data
what really matters to you,
what really matters to you,
194
581166
6098
Якщо ми зможемо зрозуміти,
що насправді важливо для тебе,
що насправді важливо для тебе,
09:59
and if we can understand more
the role that our work plays
the role that our work plays
195
587288
4488
та те, яку роль відіграє наша робота
10:03
in your actual life,
196
591800
1389
у твоєму реальному житті,
10:05
the better content we can create for you,
197
593213
2863
ми зможемо створювати
кращий контент для тебе,
кращий контент для тебе,
10:08
and the better that we can reach you.
198
596100
1857
що справді стане тобі в нагоді.
10:10
Who are you?
199
598760
1275
Хто ти?
10:13
How did you get there?
200
601293
1580
Як ти дійшов до цього?
10:14
Where are you going?
201
602897
1209
Куди ти рухаєшся?
10:16
What do you care about?
202
604130
1269
Що для тебе важливо?
10:17
What can you teach us?
203
605423
1379
Чого ти можеш нас навчити?
10:19
That's cultural cartography.
204
607151
1460
Це і є культурна картографія.
10:21
Thank you.
205
609146
1156
Дякую.
10:22
(Applause)
206
610326
3380
(Оплески)
ABOUT THE SPEAKER
Dao Nguyen - Media analytics expertAs Publisher of BuzzFeed, Dao Nguyen thinks about how media spreads online and the technology and data that publishers can use to understand why.
Why you should listen
Dao Nguyen is the Publisher of BuzzFeed, a reinvention of the traditional title in which she oversees the company’s tech, product, data and publishing platform, as well as ad product, pricing, and distribution. Nguyen joined BuzzFeed in 2012 and has been instrumental in its rapid growth as the largest independent digital media company in the world. Prior to joining BuzzFeed, Nguyen oversaw product for a financial careers venture within Dow Jones. She also previously served as Chief Executive Officer of Le Monde Interactif, publisher of the leading news site lemonde.fr. Before moving to France, she was Executive Producer at Concrete Media, a small web agency, and a consultant at Andersen Consulting (now Accenture). She has a degree in Applied Mathematics / Computer Science from Harvard and is based in New York City.
Dao Nguyen | Speaker | TED.com