빅풋(BigFoot) PIS(Post Interaction Score)

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Written by zinicap

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2013년 5월 24일

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수정/업데이트 : 2016년 09월 01일)

BigFoot9 PIS = Reaction + Comment + Shared 업데이트 되었습니다.

페이스북에서 post like 외에 love, haha, wow, sad, angry 등의 세부 reaction이 추가 되었으며 뉴스피드 노출 우선 순위 결정 알고리즘에도 작용하게 됨에 따라 PIS 데이터 기준에도 추가 되었습니다.

 

BigFoot9 PIS(Post Interaction Score) 수정 업데이트(수정 일자 : 2014년 02월 19일 수요일)

빅풋(BigFoot9)에서 제공 중인 랭킹 항목에 대한 업데이트가 있었습니다.

1) PIS 계산 알고리즘이 수정 되었습니다.

2) 기존의 Engagement 산출 공식이 바뀌었습니다. 지금부터는 페이스북에서 공식적으로 인정한 Engagememt 산출 공식으로 랭킹이 제공 됩니다. 이에 따라 기존의 빅풋 스코어(BigFoot Score)는 폐지 하였습니다.

Engagement = PTAT/Fans (이야기 하고 있는 사람들 수 / 전체 팬 수)

3) DAU(Daily Active User)는 기존과 동일하게 유니크 사용자 수(Unique User)로 집계하여 제공 합니다.

PIS에 대한 자세한 설명은 아래 내용을 참고 바랍니다. 수정된 PIS = 각 Post(게시물)에 대한 순수한 반응(interaction) 점수를 합산하여 제공 합니다.

즉, Post Likes + Share + Comment를 동일한 배점으로 합산하여 제공.

종전에는 Share > Comment > Post Like > Comment Like 순으로 가중치가 부여 된 점수를 전체 랭킹화 시킨 후 최고점을 100점 기준으로하여 0점에서 100점까지 산출하였으나 현재는 반응 점수를 그대로 합산하여 보여 주고 있습니다. (특정 항목에 대한 가중치 부여가 업종 및 기업 상황에 따라 차이가 있다는 의견을 수렴하여 있는 그대로 합산한 점수를 계산 하게 되었습니다.)

 

BigFoot9 PIS 수정 업데이트

PIS=Likes+Shared+Comments 합산 점수(가중치 적용하지 않음)

 

<아래 내용은 이전 PIS 개념을 설명하기 위해 2013-05-24 작성 된 내용>

PIS 점수 계산 알고리즘만 변경 되었으며 나머지 활용법은 기존과 동일.

PIS(Post Interaction Score)란?
◎ 각 Post에 대한 User Interaction을 0~100 사이의 점수로 환산한 값.
◎ BigFoot9에서 분석 중인 전체 게시물을 대상으로 Shared, Post Likes, Comment, Comment Likes 에 대한 반응을 집계.
◎ Share > Comment > Post Like > Comment Like 순으로 가중치가 부여 된 점수.
◎ PIS가 100에 가까울수록 Reach(Unique User 수)가 길어지고 페이스북 광고 단가는 낮아 짐.

 

Google PageRank

Google PageRank

이미지 : http://en.wikipedia.org/wiki/File:PageRanks-Example.svg

그림은 검색엔진 최적화(SEO)에 관심 있는 사람이라면 누구나 다 알고 있는 Google PageRank 개념도 이다. 즉, PR이 낮은 곳으로부터 수천~수만 개의 추천 링크를 받는 것 보다 PR이 높은 한 곳에서 추천을 받으면 전체 PR은 더 높아진다. PIS에도 이런 개념이 포함 되어 있다.

게시물(post)에 대한 좋아요(like) 행위는 페이스북에서 취할 수 있는 가장 쉬운 성의 표시라고 본다. 이를 테면, ‘내가 당신의 글을 봤습니다. 고맙습니다.’ 이런 의미로 가볍게 보는 반면, 좀 더 적극인 행위로 볼 수 있는 것이 의견(comment), 그리고 이 보다 더 큰 공감을 표시하는 행위가 공유(share)로 본다.

또한, 친구 1,000 명을 확보하고 있는 사람이 공유하는 경우와 친구 수가 5,000명 다 채운 사람이 공유했을 때 Reach에 미치는 결과는 다를 것임으로 Friends account도 함께 반영이 된다. 아울러 더 깊은 User 분석 정보에서는 각 user에 대한 페이스북 내 영향력, 활동력을 분석하여 이를 다시 정밀하게 가중치를 부여하고 있다. (e.g : 가끔 접속해서 활동하는 사람과 6개월 동안 꾸준히 방문해서 반응을 보인 사람과의 영향력은 차이가 있다고 보는 것이다. 꾸준히 반응하고 있는 시간이 긴 사람을 많이 확보하고 있을수록 PIS 는 높아진다.)

페이스북에 유료 광고(Paid Ads)를 진행한 경험이 있다면 잘 알겠지만 잠시 광고를 쉬고 있으면 페이스북에서는 특정 게시물에 대한 광고 집행을 권유한다. 즉, 자신이 지금까지 올렸던 게시물 중에서 광고 효율이 가장 높은 게시물을 추천하는 것이다.

이 방법은 본인이 올린 게시물 중에서 효율이 높은 것을 뽑아 주는 방식이지만 빅풋(bigfoot)의 PIS는 경쟁사 포함 국내의 전체 게시물에 대한 성과를 분석하여 점수를 측정하기 때문에 동일 게시물이라 할지라도 PIS는 실시간으로 바뀐다는 것이 특징이다.

2013-05-22 오후 7시 PIS

2013-05-22 오후 7시 PIS

이미지 : Bigfoot9.com

2013-05-24- 오후 7:50 PIS

2013-05-24- 오후 7:50 PIS

이미지 : Bigfoot9.com

 

1. 스타벅스 코리아 : 94.56 ⇒ 92.93(-1.63)
2. 엔제리너스커피 : 50.89 ⇒ 50.01(-0.879)
3. 카페베네 : 48.93 ⇒ 48.09(-0.84)
4. 탐앤탐스 : 16.95 ⇒ 16.66(-0.29)
5. Holys : 14.37 ⇒ 14.12(-0.25)

 

이렇게 해야 어떤 게시물을 광고에 노출 시킬 것인지? 지금 노출 중인 게시물을 다른 것으로 교체할 것인지 빠르게 판단할 수 있다. 그리고, 특정 게시물만 묶어 PIS 상대 비교도 가능하다.

경쟁사 게시물과 PIS 비교하기(Favorite 기능 활용 방법)

 

 

 


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