瞎掰如何“科学”地做好公关

2021-01-24  本文已影响0人  Chiu666

Introduction

在现今的公关行业,针对不同事件的公关行为(特指娱乐圈事件)已成为娱乐公司运作必要的一环。在基于流量的网路信息世界,在适当的时机选择适当的公关策略可以大大降低负面事件的影响范围,同时降低公司与艺人的损失。因此,寻找特定的时机与特定的策略为公关的核心议题。本文意在根据一些历史数据分析如何寻找合适的时机,并探讨如何进行焦点转移来降低负面事件的影响范围,同时站在网络平台的角度探讨如何更好地盈利。本文所有的认知都是基于一些直观的常理,未经实践所检验,单纯为构建一套公关逻辑。同时本菜鸡也不是传播专业,对传播的专有名词和特定领域的知识不曾了解,仅仅想透过一些数学和计算机的思维来思考此问题。因此,本文可认为是本菜鸡站在非专业的角度一本正经地讲着垃圾话,本文一个Citation都没有!

Problem Formulation

热度的量化指标

举例新浪微博平台,需要基于这样一个假设,是“信息让我们有了关注的焦点”,说明焦点的产生是信息活动的必然结果。举例有A,B两个事件,A之所以能成为焦点可能是A的评论数比B多,也有可能是关于A的信息比关于B的信息多。因此对于焦点的量化可以有一个指标,即关于事件A的信息总量 / 全平台的信息总量。例如,全平台有100条信息,关于事件A的就有90条,因此为 90%,站在后台看,有90%的概率是看到事件A 的资讯,表示成,

C_A=\frac{A事件资讯的总量}{A事件资讯的总量+B事件资讯的总量}

有出现频率还不够,还需要靠人群的讨论程度,这两部分可以同时定义资讯的热度。

R_A=\frac{A事件的评论数}{A事件的评论数+B事件的评论数}

H_A=C_A \cdot R_A=\frac{A事件资讯的总量}{A事件资讯的总量+B事件资讯的总量}\cdot\frac{A事件的评论数}{A事件的评论数+B事件的评论数}

R的部分是实际测量的当下的情况,这一项甚至可以看成是一个常数项。因为我们可以把事件分类,例如事件A为关于明星一般日常的信息,事件B的类型是关于明星道德问题的信息。因此从历史的资料上看,某一类的事件评论数的均值可以看成是一个恒定的常数项。也就是说,发生了某个事件,这个事件被评论的次数是一定的。综上,要想提高一个事件的热度,就要同时增大C和R的值,因此买热搜和请水军也是常见的做法。

焦点的转移模型

关于焦点的转移模型,因为我们固定住了R,所以后台只有两个状态,a)事件A的资讯总量大于事件B的资讯总量,b)事件B的资讯总量大于事件A的资讯总量。我们从后台去看,假设我们开荧幕关荧幕这样往复100次, 事件A的资讯总量大于事件B的资讯总量 = 60 次, 事件B的资讯总量大于事件A的资讯总量 = 40次,那么就可以认为说事件a出现的概率为0.6,事件b出现的概率为0.4。这个可以看成是初始的状态机率表示成,

\pi_o=[0.6,0.4]

假设我们知道事件的转移机率矩阵 P ,就可以利用马可夫链(Markov Chain)来求得系统的稳态。p_{ab} 指的是状态a转移到状态b的几率,这是可以求的。如何求?就是经过一段长时间的观察,白话说就是观察与计数。

P= \big(\begin{smallmatrix}  p_{aa} & p_{ab}\\  p_{ba} & p_{bb}\end{smallmatrix}\big),上述例子,P= \big(\begin{smallmatrix}  p_{aa}=0.2 & p_{ab}=0.8\\  p_{ba}=0.9 & p_{bb}=0.1\end{smallmatrix}\big)。根据 Chapman-Kolmogorov 定理,系统稳态条件为 \pi^*=\pi_{0}\cdot P,且系统最终的稳定状态只与 有关。

经过多次迭代,即P \cdot P \cdot P \cdot \cdot \cdot P,上述系统稳态经过系统模拟为,\pi^*=[0.529,0.470], 也就是说,当在微博进行长时间观测时,a事件出现的机率为0.529,b事件出现的机率为0.470。换句话说,事件A成为焦点的概率是0.529,事件B成为焦点的概率是0.470。

人为介入的可行性依据与策略

本菜鸡认为公关分为两种,1)针对已经爆出的事件进行公关, 2)对还未爆出的事件,选择合适的时机主动爆出,以寻求最低损失。这边谈论的是第二种公关情况。带入到此问题,即公关团队需要在一段时间内,观察到系统的稳态会趋于哪种情况,在合适的时机做出反应。

这边需要先定义什么叫做最低成本。假设,现在有一个瓜,事关道德层面与社会底线。那么,若此时网络的稳定状态是以体育新闻为焦点,如某某运动员在某比赛获得好成绩。在此刻选择主动爆出手上的瓜,无疑是作死。用数学表示就是,

Pr(道德瓜成为新焦点)=Pr(爆出这个道德瓜 | 焦点为体育类焦点)  \rightarrow 1

意思就是在现在的焦点为体育类的时候,爆出一个道德瓜,让道德瓜成为新焦点的概率趋近于 1。假设现在的焦点是另一个道德瓜 A,此时公关团队选择爆出一个一般的瓜,那么这个一般的瓜成为焦点的概率就不会很大,表示成,

Pr(一般瓜成为新焦点)=Pr(爆出这个一般瓜 | 焦点为道德类焦点)  \rightarrow 0

此时我们可以说,公关团队极大地降低了损失。因此,公关团队就是要在历史数据中找到这样的前后关系。具体做法就是观察一个历史时间轴上,某类瓜前后的事件,并评估当时的热度指标。由此可以基于统计得到一个像上述一样的条件概率 (当然网络会是一个多时间的条件概率,上述只是简单举例说只有两个事件)。一旦当下的环境满足某条件,公关公司就可以从关于瓜的列表中安排一些瓜主动爆出,以避免被动爆出造成大的损失。

营造条件之方法

公关团队已经知道了在哪些条件下,爆出某些类型瓜的概率,因此这部分就以确定。团队可以做的事情就是让系统的状态往想要的方向发展,如现在手上要安排一个关于私生子的爆,那么就让系统现在的焦点朝着道德瓜的方向发展。换句话说,就是改变转移机率矩阵 P 来完成这个步骤。而 P  恰恰与先前定义的热度有关,如假如b事件的热度高,那么焦点就会朝着b的方向转移。因此公关团队需要做的事情就是增大某条件的C和R,来保证未来一段时间内的焦点,处于该条件的概率最大化。根据对热度的简单定义,买热搜和请水军就是需要努力的方向。

实际应用场景

1. 假如我是一个公关公司,我现在有一个瓜需要主动爆出来,免得以后掩盖不住了造成巨大的损失。我会先请资本方用资本买一个符合我条件的瓜(最好是买道德类这种关于社会底线的瓜),然后爆出,然后放出我要主动放出的瓜,完成一次公关。

2. 假如我是一个公关公司,我现在有一个瓜需要主动爆出来,免得以后掩盖不住了造成巨大的损失。先网络的焦点恰好是我最佳化成本的条件(某道德类这种关于社会底线的瓜已经出现),我现在需要做的事情就是花钱,把C和R炒上去,从而把热度炒上去。然后放出我要主动放出的瓜,完成一次公关。

3.  假如我是一个公关公司,我司的部门应该有黑料团队,专门负责收集与我司没有利益关系的,其他团队的黑料,在有合适的时机加以利用。

4. 假设现有X公司和Y公司,都有瓜要出,但都被对方公司握住条件的黑料。也就是说,X公司报Y公司的黑料,出自己瓜,Y公司也会爆X公司的料来出自己的瓜,因此就存在一个合作的关系。如何相互沟通,利用一个不太强力的条件,就是一种基于赛局的策略。如X,要出一个Y的道德瓜,势必Y也会出一个X的道德瓜,因此X会选择出一个Y没那么强烈的黑料,这样Y也选一个X没那么强烈的黑料,双方互惠共赢。

Conclusion

本菜鸡对娱乐资讯的流动看作是资本的流动 (其实我觉得人们完全可以预见到Prada股价的暴跌,并趁机抄入),且对资讯传播的动力学十分感兴趣。我始终相信在娱乐界,热点事件之间存在紧密关系,并不惜以最坏的想法来看待这些资讯。但可惜本菜鸡对传播领域所知甚少,仅能从既有的认知框架进行推理其逻辑,单纯是空闲时间的头脑风暴。

References

任性得连一个都没有~~~!

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