페이스북에서 인기 많은 페이지의 노출량은 네이버 메인화면에 매일 노출되었을 때 이상이다.

국내 언론사의 경우에는 네이버 뉴스 스탠드에 메이저 언론으로 등록되어야 그나마 꾸준한 유입을 기대할 수 있고 일반적 뉴스 검색제휴 서비스 통해서 받는 트래픽은 미미한 수준이다.

이런 상황에서 페이스북 통해서 매일 꾸준한 방문을 확보한 사이트는 굳이 네이버에 목맬 이유가 없다.

페이스북에서 인기를 확보하기 위해서는 팬(fan)은 필수다. 팬 모집 광고를 내면 빠르게 팬을 확보할 수 있겠지만 항상 팬 광고를 낼 수는 없거니와 무엇보다 유료 광고 통해 확보한 팬과 페이스북 이용자가 관심있어 하는 컨텐츠 제공으로 자연스럽게 확보한 팬의 퀄리티가 다르다.

페이스북에서 성공한 페이지는 어떤 방법으로 팬을 모았을까?

우선 콘텐츠 리치에 의한 자연 증가인지? 유료 광고를 이용한 팬 확보인지부터 구분해서 분석하는 것이 좋다.

일 간 팬 증가 수와 순위를 확인할 수 있다

1. 팬 증가 유형 분석

빅풋9의 Daily Awards를 들어가면 일자별로 팬 증가량과 순위, PIS 순위를 확인할 수 있다. 하루 동안 팬 증가량을 보여주는 통계인데 해당 페이지가 유료 광고를 통해 팬을 확보한 것인지, 순수 콘텐츠로 팬을 확보한 것인지는 쉽게  추적할 수 있다.

일자를 선택하면 매일 팬 증가 수를 비교할 수 있다.

일자를 선택하면 해당 일별 팬 증가 수와 랭킹을 비교할 수 있는데 상위 TOP 30권에 꾸준히 등장하는 페이지는 팬 광고하지 않고 순수 콘텐츠로 팬을 확보하고 있는 경우다. 반면, 특정일 또는 몇 일 동안만 팬이 급성장하여 데일리 fan growth 순위 내에 들었다 빠졌다 하는 페이지는 대부분 광고 아니면 특정 이슈(이벤트) 로 인한 일시적인 팬 증가다.

흔하지 않은 경우긴 하지만 팬 광고를 계속 유지하는 페이지도 있긴 하다. 이런 페이지는 인게이지먼트(engagement)와 팬 충성도가 상당히 낮은 것을 알 수 있다. 즉, 팬 증가 수는 꾸준히 유지가 되고 있음에도 비슷한 규모의 팬 수를 확보한 다른 페이지 평균 ER(engagement rate)에서 떨어진다.

 2. 콘텐츠 타입 분석

콘텐츠 제작 유형을 분석한다.

여기부터 설명은 팬 광고가 아닌 순수 콘텐츠를 이용한 자연증가에 대한 분석을 전제로 설명한다.

운영자는 팬 반응이 좋은 콘텐츠 타입을 계속 유지하는 경향이 강하다. 분석하는 타깃 페이지에서 어떤 유형의 콘텐츠를 주로 활용하는지 살펴 본다. 특히 팬 성장이 높았던 날에 공개했던 콘텐츠 타입과 소재를 비교해 보면 팬 확보를 어떻게 했는지 좀 더 자세히 들여다 볼 수 있다.

일자별 팬 증가 수는 빅풋9 통계에 제공되고 있음으로 팬 증가 차트에서 눈에 띄는 날을 찾고, 해당 일에 공개된 게시물을 포스트 분석 메뉴에서 확인하면 된다.

3. 반응 시간 분석

포스트 작성 요일과 시간을 최적화한다.

포스트 작성한 시간 분포와 반응 시간을 비교한다.

반응 높은 시간이 어느 구간인지 확인 후 최적화시킨다.

페이스북 게시물은 최초 공개된 시간 기준으로 보통 6시간 내에 반응이 일어나고 끝난다.

그럼으로 게시물을 올린 시간과 반응시간을 비교해 보면 팬 반응이 언제 일어나는지 알 수 있다. 뒤에 설명하겠지만 영향력자 활동 시간을 알고 있다면 그 시간과 비교해 보는 것도 상당한 의미를 갖는다. 예를 들어 리치를 많이 높여야 할 캠페인이 있다면 기획단계부터 타깃 오디언스 관심에 맞는 소재를 제작하고, 영향력자들이 페이스북에서 활발하게 움직이는 요일, 시간에 맞춰 공개하는 것이 효과적이다.

4. 관심사, 그룹 분석

빅풋9 프리미엄이 이달 중에 업데이트 될 예정으로 관심사 분석은 기업 마케팅 대행팀에서 활용 중인 인스타그램 유저(user) 분석을 예시 자료로 활용했다.

관심사가 같은 친구분석과 이들이 반응한 게시물 소재 분석으로 콘텐츠 최적화를 한다.

네이버가 2016년에 적용하는 라이브 검색 알고리즘에 위드니스(withness)가 있다.

위드니스 알고리즘의 핵심이 같은 소재에 관심을 보이는 유저의 성별, 연령, 지역, 관심사를 분석해서 이를 검색결과에 반영한다는 것인데 구글의 모바일 검색 알고리즘인 허밍버드와 유사한 방식이다.

빅풋9의 tAIO 마케팅 알고리즘 역시 오디언스 관심사를 분석하고 그에 맞는 콘텐츠를 공급 후 효과를 추적해서 다시 콘텐츠 제작과 광고에 활용하는 방식이다.

대중의 관심은 시간에 따라 변한다.

빅풋9 프리미엄에서는 분석하고 싶은 기간을 원하는 대로 설정할 수 있다. 즉, 해당 기간에 제작된 콘텐츠에 대한 반응을 분석해서 그 시점에 반응한 유저 관심사를 타깃하게 된다. 여기에 페이스북 WCA와 lookalike 를 함께 활용해서 팬 확보와 인게이지먼트, 아웃링크 통한 웹 사이트 트래픽, 리드발굴(lead generation) 효율을 높여 준다.

5. 데이터 분석

tAIO Audience 관심사 정밀 분석

게시물에 참여한 유저 교집합 depth 추적으로 정밀하게 타깃

오디언스 성향은 대분류로 20여 가지로 나눠지며 100가지 이상의 세부 관심사를 엔진에서 자동 분류함으로써 팬 광고, 웹 사이트 트래픽 증가, 앱 다운로드, 이벤트 참여 증대, 리드 발굴 등 캠페인 목적에 맞는 홍보 전략을 세운다.

데이터 분석은 콘텐츠 제작 전에 진행하는 사전 분석과 콘텐츠 업로드 후에 실시간 추적, 최종적으로 KPI 평가 단계에서 다시 한번 더 분석하는 과정을 갖는다.