CC BY
70
УДК 070; 316.77
DOI: 10.47475/2070-0695-2021-10313
Д. Э. Коноплев
Челябинский государственный университет,
Челябинск
UGC ПРОТИВ ИНТЕРНЕТ-СМИ: КОНКУРЕНТНЫЕ СТРАТЕГИИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКОГО КОНТЕНТА
В статье рассматривается проблема конкуренции между UGC-платформами и традиционными сетевыми изданиями за привлечение внимания аудитории к локальным инфоповодам и удержание этого внимания. Используя автоматизированные инструменты веб-аналитики, автор сравнивает количественные и качественные показатели UGC-площадок и интернет СМИ, для выявления приоритетов аудитории и фомулирования стратегий, которые используются в различных коммуникативных каналах.
Ключевые слова: пользовательский контент, журналистский текст, массовая коммуникация, локальные инфоповоды, геосегментация.
Введение
Проблемы взаимодействия пользовательского контента с профессиональным, равно как влияние UGC на потребителя информации, традиционно рассматриваются в маркетинговом ключе, когда речь идет о влиянии такого рода контента на принятие решений потребителем. Так, например, П. Рома и Д. Алоини обращают внимание на специфику UGC в различных социальных медиа [9. С. 322], схожим образом пользовательский контент рассматривают А. Смит и Ч. Йонгджан [10. С. 102]. Дж. Лэм и С. Ли уделяют внимание пользовательскому опыту в UGC [5]. Акцент на маркетинговую составляющую делают А. Количев и П. О'Коннор [3. С. 100]. В то же время, практикоориентированные исследования в области UGC затрагивают либо такой пользовательский контент как комментарии и отзывы на социальных платформах [1. С. 337], либо психологический аспект UGC [8. С. 347]. Отдельная группа исследований сфокусирована на специфике пользовательского контента в соцсетях [4. С. 563].
При этом вопрос взаимодействия пользовательского контента и новостей в профессиональных медиа рассматривается в научном дискурсе скорее косвенно: от вопросов моделирования контента на веб-сайтах [6] до активности пользователей в различных видах социальных метрик [2 С. 949] и поведенческих стратегиях этих пользователей, относящихся к UGC [7. С. 764].
В нашем исследовании мы предлагаем обратить более пристальное внимание на корреляцию новостного пользовательского контента с профессиональным и обозначить логику взаимодействия этих информационных продуктов.
Постановка проблемы
Изменение стратегии потребления информации из сетевых источников, ставшее прямым следствием перехода значительной части аудитории от традиционных интернет СМИ к UGC-платформам, обострило и без того жесткую конкурентную борьбу между пользовательским и профессиональным контентом. В первую очередь это касается распределения ресурса аудиторного времени по различным источникам информации в сети, что делает первостепенным по значимости фактор первичного выбора пользователя: вне зависимости от того, какую платформу пользователь выберет первой (сайт традиционного СМИ и платформу UGC), вероятность использования альтернативной платформы после этого снижается. Это происходит либо в связи с исчерпанием информационной потребности (пользователь прочитал новость в паблике в соцсети и искать ту же новость на сайте сетевого СМИ у него больше нет необходимости), либо по причине ограниченности свободного времени (пользователь потратил свободный час на одну платформу и у него просто больше нет возможности читать что-то в другом месте).
Если первичный выбор аудитории сделан в пользу традиционного СМИ, то конкурентный эффект с UGC-платформой для самого издания не очевиден, однако стоит только пользователям начать выбирать в качестве первоисточника платформы пользовательского контента, как
традиционные медиа сталкиваются с серьезным оттоком читателей и последующими негативными эффектами (например, потерей контрактов с рекламодателями, недовольными снижением трафика на сайтах СМИ и негативной динамикой вовлеченности пользователей в потребление контента на традиционных платформах).
Методы и выборка
Для того чтобы понять, как критериально отличается потребление одинакового контента на UGC-платформах и на сайтах сетевых средств массовой информации, мы проанализировали данные по генерализованной выборке, обратившись к пяти крупнейшим региональным новостным пабликам «Вконтакте» и пяти крупнейшим информационным ресурсам соответствующих регионов, освещающим ту же тематику. Пары сравнения составили: группа «Подслушано Пермь» и портал 59.ru, группа «Подслушано Курган» и портал 45.ru, группа «Подслушано Екатеринбург» и портал E1.ru, группа «Подслушано в Челябинске» и портал 74.ru, группа «Подслушано Уфа» и портал Ufa1.ru.
Для каждого региона было выбрано по десять публикаций, вышедших в один день, как в сетевых СМИ, так и в указанных группах. Все публикации вышли в период с 1 октября 2020 по 1 апреля 2021 года. Используя инструменты веб-аналитики, мы, там, где это было доступно, сравнили количественные (прямой трафик, включая уникальных посетителей и просмотры) и качественные (bounce rate, длительность сессии на пользователя, прямая и опосредованная вовлеченность) данные. В случаях, где полные данные были недоступны, использовались медианные значения по соответствующей группе замеров. В сводной таблице показатели ресурсов с использованием статистического и функционального анализа ранжировались в зависимости от степени проявленности конкретного критерия от A до C, где A соответствует максимальному проявлению признака, B - меньшей степени проявленности признака, C - минимальной степени проявленности признака либо его проявленности в статистически незначимых пределах.
Результаты исследования
Все пять групп сравнения UGC-платформ с сетевыми СМИ (Пермь, Курган, Екатеринбург, Челябинск и Уфа) в нашей выборке показали схожие результаты, формирующие тождественные тренды (таблица 1). Во-первых, при значительно меньшем суточном трафике у UGC-платформ, коэффициент отказов (пользователи прочитавшее менее одной новости/поста и закрывшие страницу в течение нескольких секунд) у традиционных СМИ более чем в два раза выше, нежели у новостных пабликов. Во-вторых, UGC-платформы отличает большая вовлеченность пользователей, что отражается не только в числе комментариев на страницах новостей, но и непосредственно в количестве просмотренных публикаций. Средний пользователь новостных пабликов проводит в них в пять раз больше времени, чем на новостных сайтах СМИ. В-третьих, средний уровень доверия к отдельной публикации и к источнику вцелом оказывается выше на платформах пользовательского контента, что, на первый взгляд, кажется парадоксальным - традиционным сетевым средствам массовой информации, которые по умолчанию обязаны проверять публикуемые сведения, доверяют в меньшей степени, нежели UGC-платформам, где процедура фактчекинга не формализована или вообще отсутствует.
Таблица 1
Данные статистического и функционального анализа по пяти сетевым СМИ и пяти UGC-группам. Источник: PR-CY, Similarweb, расчеты автора. Данные UGC-платформ были нормализованы и приведены к медианному значению
Критерии ВК 59.ru ВК 45.ru ВК E1.ru ВК 74.ru ВК Ufa1.ru
анализа
Суточный трафик, hosts 45258 56300 5538 6030 8160 679946 15677 169000 27049 75700
Bounce rate, % 23,5 54,61 23,5 54,38 23,5 49,36 23,5 48,34 23,5 66,34
Длительность 14:56 02:30 14:56 02:20 14:56 04:24 14:56 03:48 14:56 01:42
сессии, min
Вовлеченность, 18,61 2,32 18,61 2,34 18,61 3,30 18,61 2,52 18,61 2,12
pgs
Trust/domain rank, pp 82/88 34/43 82/88 27/40 82/88 42/50 82/88 37/44 82/88 31/41
Rank- ранжирование A B/C A B/C A/B B/C A B A B/C
На наш взгляд это связано с принципиальной разницей в информационных стратегиях платформ пользовательского контента и традиционных сетевых СМИ. В то время как новостные порталы придерживаются консервативной информационной политики, предписываемой как законодательством в сфере СМИ, так и профессиональными требованиями, UGC-платформы, формально не являющиеся средствами массовой информации, декларируют большую открытость - как на уровне тематики публикуемых материалов, так и на уровне манеры подачи своих публикаций. Так, например, сетевое СМИ не может проиллюстрировать новость видеозаписью с нецензурной бранью, что вполне допустимо в новостных пабликах. Зачастую UGC-платформы вообще могут не использовать традиционный новостной формат, совмещая новость с мемом, анимацией или видеороликом, играющим ключевую роль в сообщении. Это облегчает восприятие информации пользователями, не готовыми взаимодействовать с традиционным текстом.
Другими словами, в основе информационной стратегии платформ пользовательского контента лежит максимальная свобода публикации авторского материала (текста, аудио, видео, мемов, комментариев, графики и так далее), в то время как сетевые СМИ опираются на медиастратегию, включающую базовые принципы верификации журналистских материалов (proof-подход и аналогичные техники) и правила упаковки новостей в медиаформат.
Второй важный фактор повышенного аудиторного внимания к UGC-платформам - скорость распространения информации, особенно в тех случаях, когда первоисточником является очевидец события, попавшего в новости. Так, например, видео с места ДТП быстрее появится в новостном паблике как непосредственное свидетельство очевидца, в то время как новость на ту же тему будет опубликована в сетевом СМИ лишь после проверки фактов, получения комментария от правоохранительных органов и так далее.
То есть пока СМИ проверяет достоверность фактов, UGC-платформа уже публикует соответствующий пост, а пользователь читает именно его. Переходить затем на сайт новостного портала, чтобы прочесть ту же новость в традиционном формате с комментарием привлеченных журналистами экспертов большинство пользователей не будут, во всяком случае, если им не важны уточненные данные. Этот принцип ярче всего проявляется на локальных новостях, когда пользователю важно как можно оперативнее получить информацию о том, что случилось рядом с ним, а не дожидаться верифицированного текста, упакованного в медиаформат. Именно поэтому в пабликах новостей отсутствуют сложные тексты с аналитическим компонентом, где наибольшее значение имеют именно принципы подготовки профессионального журналистского материала, которые пользователь с большей вероятностью будет искать на сайтах сетевых СМИ.
Таким образом, если сетевые средства массовой информации не публикуют эксклюзивные новости, а освещают общую информационную повестку, они как минимум проигрывают платформам пользовательского контента в свободе подачи и скорости публикации информации. Из этих параметров, вероятно, и складывается аудиторное доверие к публикациям и к самому источнику новостей.
В свою очередь, мы также можем предположить, что коэффициент отказов коррелирует с длительностью сессии на одного пользователя. Если в новостной паблик пользователь приходит, чтобы прочесть актуальные новости по своей локальной информационной повестке, то он может довольно долго пролистывать ленту постов, близких ему географически, тематически или по манере подачи.
В случае с традиционными сетевыми изданиями точкой входа на сайт может быть не главная страница СМИ, а новостной агрегатор (например, «Яндекс Новости»), из которого пользователь приходит на конкретную заинтересовавшую его новость (в нашей выборке доля такого трафика варьируется от 8,49 % у E1.ru до 37,86 % у 45.ru). Если новость кажется читателю скучной или кроме этой новости для посетителя на странице нет ничего интересного, пользователь закрывает сайт, сокращая тем самым среднее время пребывания на странице и увеличивая bounce rate.
В конечном счете, это означает меньшую лояльность аудитории сетевых СМИ по сравнению с аудиторией UGC-платформ.
Отдельной проблемой является отбор информации, попадающей в традиционные сетевые СМИ и на платформы пользовательского контента. В первом случае ограничения могут быть продиктованы как небольшим масштабом события (районная новость, интересная местным жителям, кажется неинтересной редактору городского сайта), так и требованием рекламодателя (рекламодатель не желает сотрудничать с изданием, публикующим о нем критические новости, либо публикующим негативные новости рядом с рекламой товара или услуги). В случае с UGC-платформами таких органичений практически нет или они статистически не значимы.
Заключение
Обощая вышесказанное, следует отметить, что интернет-СМИ, специализирующиеся на новостной тематике и предоставляющие открытый доступ к своим публикациям, проигрывают в конкурентной борьбе UGC-площадкам по целому ряду направлений:
1) Сетевые средства массовой информации нередко сами обращаются к контенту UGC-платформ, как к самостоятельным информационным поводам, из-за чего конечный журналистский текст оказывается вторичным по отношению к пользовательскому тексту, на основе которого первый базируется, возникая в модифицированном виде;
2) Сетевые средства массовой информации не могут конкурировать в скорости размещения информации с платформами пользовательского контента, поскольку вынуждены проводить фактчекинг пользовательской информации, а также ее предварительный отбор из общего массива инфоповодов;
3) Пользователи предпочитают узнавать местные новости из максимально географически близких им источников, поэтому трафик на локальные инфоповоды (как в виде просмотров, так и в виде уникальных посетителей) оказывается выше на UGC-площадках, нежели на сайтах интернет СМИ, где такие новости не могут составлять основной массив публикаций в силу специфики информационной политики интернет-изданий;
4) Площадки пользовательского контента предоставляют аудитории больше открытых возможностей для взаимодействия с контентом (прямое коментирование, шеринг и другие варианты непосредственной сетевой коммуникации), что для части аудитории является решающим фактором при выборе источника информации и облегчает взаимодействие с этим источником. Те же действия на платформах традиционных сетевых СМИ в большинстве случаев требуют дополнительных усилий, как минимум предполагающих регистрацию аккаунта на каждом сайте комментирования и последующую авторизацию;
5) Площадки пользовательского контента отличаются большей свободой в размещении контента, на который в сетевых средствах массовой информации распространяются как редакционные, так и законодательные ограничения (например, на наличие нецензурной брани), что создает у аудитории UGC-платформ ощущение открытости таких ресурсов для свободного комментирования и отсутствия внешнего контроля, хотя на самом деле такая точка зрения не соответствует действительности;
6) В материалах, где может быть рассчитан trust-индекс (отзывы покупателей, рекомендации клиентов и так далее), UGC-платформы представляют для аудитории наибольший интерес, поскольку в целом не являются подконтрольными рекламодателю, как это происходит в ряде средств массовой информации, и могут свободно размещать нецензурированные пользовательские оценки.
Вышеобозначенные принципы могут быть признаны универсальными во всех случаях, когда речь идет о региональной информационной повестке и прямой аудиторной геосегментации. Последняя предусматривает персонализированный интерес потребителя информации к новостному контенту локального свойства (что происходит в его районе, на его улице, около его дома) и игнорирование географически отдаленной новостной информации.
Список литературы
1. Bahtar, A. The Impact of UGC on Product Reviews towards Online Purchasing - A Conceptual Framework / A. Bahtar, M. Muda. - Текст: непосредственный // Procedía Economics and Finance. -2016. - № 37. - Pp. 337-342. - DOI: https://doi.org/10.1016/S2212-5671(16)30134-4.
2. Chung, M. Not just numbers: The role of social media metrics in online news evaluation / M. Chung. - Текст: непосредственный // Computers in Human Behavior. - 2017. - Vol. 75. - Pp. 949957. - DOI: 10.1016/j.chb.2017.06.022.
3. Colicev, A. Modeling the relationship between firm and user generated content and the stages of the marketing funnel / A. Colicev, A. Kumar, P. O'Connor. - Текст: непосредственный // International Journal of Research in Marketing. - 2019. - Vol. 36. - № 1. - Pp. 100-116. - DOI: 10.1016/j. ijresmar.2018.09.005.
4. Luca, M. User-Generated Content and Social Media / M. Luca. - Текст: непосредственный // Handbook of Media Economics. - 2015. - № 1. - Pp. 563-592. - DOI: 10.1016/B978-0-444-63685-0.00012-7.
5. Lam, J. M. S. From desktop to destination: User-generated content platforms, co-created online experiences, destination image and satisfaction / J. M. S. Lam, H. Ismail, S. Lee. - Текст: электронный // Journal of Destination Marketing & Management. - 2020. - Vol. 18. - DOI: https://doi.org/10.1016/j. jdmm.2020.100490.
6. Liu, B. A reliable cross-site user generated content modeling method based on topic model / B. Liu, P. Zhang, T. Lu, N. Gu. - Текст: электронный // Knowledge-Based Systems. - 2020. -Vol. 209. - DOI: https://doi.org/10.1016Zj.knosys.2020.106435.
7. Liu, Q. Understanding News 2.0: A framework for explaining the number of comments from readers on online news / Q. Liu, M. Zhou, X. Zhao. - Текст: непосредственный // Information & Management. - 2015. - Vol. 52. - № 7. - Pp. 764-776. - DOI: https://doi.org/10.1016/jim.2015.01.002.
8. Moon, Y. Exploring neuroticism and extraversion in flow and user generated content consumption / Y. Moon, W. Kim, D. Armstrong. - Текст: непосредственный // Information & Management. - 2014. - Vol. 51. - № 3. - Pp. 347-358. - DOI: 10.1016/j.im.2014.02.004.
9. Roma, P. How does brand-related user-generated content differ across social media? Evidence reloaded / P. Roma, D. Aloini. - Текст: непосредственный // Journal of Business Research. - 2019. -№ 96. - Pp. 322-339. - DOI: 10.1016/j.jbusres.2018.11.055.
10. Smith, A. How Does Brand-related User-Generated Content Differ across YouTube, Facebook, and Twitter? / A. Smith, E. Fisher, C. Yongjian. - Текст: непосредственный // Journal of Interactive Marketing. - 2012. - Vol. 26. - № 2. - Pp. 102-113. - DOI: https://doi.org/10.1016/jintmar.2012.01.002.
UGC VS INTERNET MEDIA: COMPETITIVE USER CONTENT STRATEGIES
Konoplev D. E., Chelyabinsk State University, Chelyabinsk, [email protected]
The paper deals with the problem of competition between websites of user-generated content and traditional online publications for attracting the attention of the audience to local news feeds and keeping this attention. Using web analytics tools (including rank ranking, trust indices and bounce rate), the author compares quantitative (direct traffic, including hosts and total views) and qualitative (bounce rate, depth of views, session duration per user, direct and indirect engagement) indicators of UGC sites and online media, to identify the priorities of the audience and represent strategies that are used in various communication channels. The study separately defines: the information strategy of user-generated content platforms, which is based on the maximum freedom to publish copyright material (text, audio, video, memes, comments, graphics, and so on) and a media strategy based on the basic principles of verification ofjournalistic materials (proof-approach and similar techniques) and their packaging in a media format.
Key words: user-generated content, journalistic text, mass communication, local news feeds, geo-segmentation.
References
1. Bahtar, A. & Muda, M. (2016). The Impact of UGC on Product Reviews towards Online Purchasing - A Conceptual Framework. Procedia Economics and Finance, 37, pp. 337-342. DOI: https://doi.org/10.1016/S2212-5671(16)30134-4.
2. Chung, M. (2017). Not just numbers: The role of social media metrics in online news evaluation. Computers in Human Behavior, vol. 75, pp. 949-957. DOI: 10.1016/j.chb.2017.06.022.
3. Colicev, A., Kumar, A. & O'Connor, P. (2019). Modeling the relationship between firm and user generated content and the stages of the marketing funnel. International Journal of Research in Marketing, vol. 36, 1, pp. 100-116. DOI: 10.1016/j.ijresmar.2018.09.005.
4. Luca, M. (2015). User-Generated Content and Social Media. Handbook of Media Economics, 1, pp. 563-592. DOI: 10.1016/B978-0-444-63685-0.00012-7.
5. Lam, J. M. S., Ismail, H. & Lee, S. (2020). From desktop to destination: User-generated content platforms, co-created online experiences, destination image and satisfaction. Journal of Destination Marketing & Management, 18. DOI: https://doi.org/10.1016/jjdmm.2020.100490.
6. Liu, B., Zhang, P., Lu, T. & Gu, N. (2020). A reliable cross-site user generated content modeling method based on topic model. Knowledge-Based Systems, 209. DOI: https://doi.org/10.1016/). knosys.2020.106435.
7. Liu, Q., Zhou, M. & Zhao, X. (2015). Understanding News 2.0: A framework for explaining the number of comments from readers on online news. Information & Management, vol. 52, 7, pp. 764776. DOI: https://doi.org/10.1016/jim.2015.01.002.
8. Moon, Y., Kim, W. & Armstrong, D. (2014). Exploring neuroticism and extraversion in flow and user generated content consumption. Information & Management, vol. 51, 3, pp. 347-358. DOI: 10.1016/j.im.2014.02.004.
9. Roma, P. & Aloini, D. (2019). How does brand-related user-generated content differ across social media? Evidence reloaded. Journal of Business Research, 96, pp. 322-339. DOI: 10.1016/j. jbusres.2018.11.055.
10. Smith, A., Fisher, E. & Yongjian, C. (2012). How Does Brand-related User-Generated Content Differ across YouTube, Facebook, and Twitter? Journal of Interactive Marketing, vol. 26, 2, pp. 102113. DOI: https://doi.org/10.1016/j.intmar.2012.01.002.
Коноплев Дмитрий Эдуардович - кандидат филологических наук, доцент, доцент кафедры журналистики и массовых коммуникаций, Челябинский государственный университет, Челябинск.
ORCID: 0000-0003-1350-4163
dmitrijkonoplev@ya. ru
БИБЛИОГРАФИЧЕСКОЕ ОПИСАНИЕ СТАТЬИ
Коноплев Д. Э. UGC против интернет-СМИ: конкурентные стратегии пользовательского контента // Знак: проблемное поле медиаобразования. 2021. № 3 (41). С. 112-117. DOI: 10.47475/2070-0695-2021-10313.
Konoplev D. E. UGC vs internet media: competitive user content strategies // Znak: problemnoe pole mediaobrazovanija. 2021. No 3 (41), pp. 112-117. DOI: 10.47475/2070-0695-2021-10313.
