What makes something go viral? | Dao Nguyen

283,048 views ・ 2018-01-08

TED


Fare doppio clic sui sottotitoli in inglese per riprodurre il video.

Traduttore: Sara Pasini Revisore: Silvia Monti
L’anno scorso, alcuni impiegati di BuzzFeed
hanno organizzato uno scherzo al loro capo, Ze Frank,
per il suo compleanno.
00:12
Last year, some BuzzFeed employees were scheming
0
12841
3569
Hanno deciso di portare delle caprette nel suo ufficio.
00:16
to prank their boss, Ze Frank,
1
16434
2330
(Risate)
BuzzFeed si era da poco iscritta alla versione beta di Facebook Live
00:19
on his birthday.
2
19415
1242
00:21
They decided to put a family of baby goats in his office.
3
21319
4204
e noi, naturalmente,
abbiamo deciso di trasmettere una diretta dell’intero evento su Internet
00:25
(Laughter)
4
25547
1405
00:26
Now, BuzzFeed had recently signed on to the Facebook Live experiment,
5
26976
4421
per immortalare il momento in cui Ze entra
00:31
and so naturally,
6
31421
1371
e scopre gli animali nel suo ufficio.
00:32
we decided to livestream the whole event on the internet
7
32816
3882
Abbiamo ipotizzato che il tutto durasse circa dieci minuti
00:36
to capture the moment when Ze would walk in
8
36722
3300
e che qualche centinaio di colleghi si collegasse per vedere lo scherzo.
00:40
and discover livestock in his office.
9
40046
2962
Cos’è successo, invece?
00:44
We thought the whole thing would last maybe 10 minutes,
10
44019
3164
Ze ha continuato a ritardare:
00:47
and a few hundred company employees would log in for the inside joke.
11
47207
4524
è andato a prendere da bere,
è stato chiamato in riunione,
la riunione è finita tardi,
è andato in bagno.
00:52
But what happened?
12
52132
1263
Sempre più persone si sono collegate per vedere le caprette.
00:53
Ze kept on getting delayed:
13
53977
1718
00:55
he went to get a drink,
14
55719
1486
00:57
he was called to a meeting,
15
57229
1448
Quando Ze è entrato, più di mezz’ora dopo,
00:58
the meeting ran long,
16
58701
1743
01:00
he went to the bathroom.
17
60468
1165
01:01
More and more people started logging in to watch the goats.
18
61657
4220
gli spettatori che seguivano la diretta erano arrivati a 90.000.
01:06
By the time Ze walked in more than 30 minutes later,
19
66493
4013
Il nostro team ha discusso molto del video
01:10
90,000 viewers were watching the livestream.
20
70530
5106
e del perché abbia avuto così successo.
Non è stata la nostra live più seguita.
01:16
Now, our team had a lot of discussion about this video
21
76601
3957
Quella più seguita riguardava una fontana di formaggio.
01:20
and why it was so successful.
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80582
1976
Ma è riuscita molto meglio di quanto pensassimo.
01:22
It wasn't the biggest live video that we had done to date.
23
82582
2876
01:25
The biggest one that we had done involved a fountain of cheese.
24
85482
3642
Cos’è che non avevamo previsto?
01:30
But it performed so much better than we had expected.
25
90063
3825
Una persona ragionevole potrebbe avere molte ipotesi:
01:33
What was it about the goats in the office that we didn't anticipate?
26
93912
4263
forse alle persone piacciono i cuccioli
o gli scherzi in ufficio;
01:38
Now, a reasonable person could have any number of hypotheses.
27
98781
4058
o magari amano le storie riguardo ai propri capi
o le sorprese di compleanno.
01:42
Maybe people love baby animals.
28
102863
2418
Ma noi non stavamo pensando tanto al video in sé.
01:45
Maybe people love office pranks.
29
105751
1724
01:47
Maybe people love stories about their bosses
30
107499
2745
Riflettevamo piuttosto
su cosa pensassero e provassero gli spettatori.
01:50
or birthday surprises.
31
110268
1533
01:52
But our team wasn't really thinking about what the video was about.
32
112382
3700
Abbiamo letto alcuni degli 82.000 commenti alla diretta
01:56
We were thinking about
33
116106
1272
01:57
what the people watching the video were thinking and feeling.
34
117402
4076
e abbiamo ipotizzato che fossero esaltati
02:01
We read some of the 82,000 comments that were made during the video,
35
121502
4783
perché stavano aspettando tutti insieme
qualcosa che stava per succedere.
02:06
and we hypothesized that they were excited
36
126309
3792
Per un momento, sono stati una comunità
02:10
because they were participating in the shared anticipation
37
130125
3174
e questo li ha resi felici.
Quindi, abbiamo voluto testare questa ipotesi.
02:13
of something that was about to happen.
38
133323
2730
02:16
They were part of a community, just for an instant,
39
136077
3212
Come potevamo testare esattamente questa cosa?
02:19
and it made them happy.
40
139313
1353
La settimana seguente,
02:21
So we decided that we needed to test this hypothesis.
41
141102
3344
sapendo che i video di cibo sono popolari,
02:24
What could we do to test this very same thing?
42
144793
3482
abbiamo fatto indossare a due persone delle tute protettive
02:28
The following week,
43
148995
1391
02:30
armed with the additional knowledge that food videos are very popular,
44
150410
4675
e abbiamo messo degli elastici intorno a un cocomero fino a farlo esplodere.
(Risate)
02:35
we dressed two people in hazmat suits
45
155109
3571
800.000 persone hanno guardato
02:38
and wrapped rubber bands around a watermelon until it exploded.
46
158704
4261
l’elastico numero 690 causare l’esplosione,
02:42
(Laughter)
47
162989
1581
rendendolo l’evento live di Facebook più seguito della storia.
02:44
Eight hundred thousand people watched
48
164889
3372
La domanda che mi fanno più spesso è:
02:48
the 690th rubber band explode the watermelon,
49
168285
4031
“Come fai a rendere virale qualcosa?”
02:52
marking it as the biggest Facebook Live event to date.
50
172340
3453
La domanda stessa è errata.
Non c’entra il cosa.
02:56
The question I get most frequently is:
51
176483
2610
C’entra il chi fa qualcosa.
02:59
How do you make something go viral?
52
179117
1833
Chi legge, chi guarda, a cosa sta pensando?
03:01
The question itself is misplaced;
53
181713
2206
03:03
it's not about the something.
54
183943
1693
La maggior parte delle aziende mediatiche, quando pensa ai metadati,
03:05
It's about what the people doing the something,
55
185660
3297
pensa a temi o formati:
03:08
reading or watching --
56
188981
1203
alle caprette,
03:10
what are they thinking?
57
190208
1280
agli scherzi in ufficio,
03:11
Now, most media companies, when they think about metadata,
58
191841
3346
al cibo;
a una lista, un video o un quiz;
03:15
they think about subjects or formats.
59
195211
2383
a qualcosa che è lungo 2.000 parole, che dura 15 minuti,
03:18
It's about goats,
60
198412
1150
che ha 23 tweet incorporati o 15 immagini.
03:19
it's about office pranks,
61
199586
1776
03:21
it's about food,
62
201386
1297
Ora, quel tipo di metadati è abbastanza interessante,
03:22
it's a list or a video or a quiz,
63
202707
1854
03:24
it's 2,000 words long,
64
204585
1259
ma non arriva veramente al punto.
03:25
it's 15 minutes long,
65
205868
1153
03:27
it has 23 embedded tweets or 15 images.
66
207045
3122
E se invece di taggare il tema dell’articolo o del video,
03:30
Now, that kind of metadata is mildly interesting,
67
210191
3012
ci chiedessimo:
“Come aiuta i nostri utenti a fare qualcosa nella vita reale?”
03:33
but it doesn't actually get at what really matters.
68
213227
2966
03:36
What if, instead of tagging what articles or videos are about,
69
216217
4158
Lo scorso anno, abbiamo avviato un progetto
03:40
what if we asked:
70
220399
1190
per categorizzare i nostri contenuti in questo modo.
03:41
How is it helping our users do a real job in their lives?
71
221613
3553
Lo abbiamo chiamato “cartografia culturale”.
03:46
Last year, we started a project
72
226173
2820
Ha formalizzato una tecnica informale che usiamo da molto tempo:
03:49
to formally categorize our content in this way.
73
229017
2932
03:51
We called it, "cultural cartography."
74
231973
2747
non pensare solo al tema,
ma anche, e prima di tutto,
03:55
It formalized an informal practice that we've had for a really long time:
75
235720
4002
a quello che i contenuti fanno per i lettori o gli spettatori.
03:59
don't just think about the subject matter;
76
239746
2226
Vi mostro la mappa di cosa abbiamo oggi.
04:01
think also about, and in fact, primarily about,
77
241996
3168
Ogni bolla rappresenta una reazione specifica
04:05
the job that your content is doing for the reader or the viewer.
78
245188
3739
e ogni gruppo di bolle di un dato colore sono reazioni correlate.
04:09
Let me show you the map that we have today.
79
249450
2506
04:11
Each bubble is a specific job,
80
251980
2842
Primo: l’umorismo.
“Mi fa ridere”.
04:14
and each group of bubbles in a specific color are related jobs.
81
254846
4770
Ci sono molti modi di far ridere qualcuno:
si può ridere di qualcuno,
si può ridere dell’umorismo su Internet,
04:19
First up: humor.
82
259640
1478
si può ridere a delle buone e inoffensive battute da genitori.
04:21
"Makes me laugh."
83
261918
1161
04:23
There are so many ways to make somebody laugh.
84
263103
2788
04:25
You can be laughing at someone,
85
265915
1517
“Questo mi rappresenta”.
Identità.
04:27
you could laugh at specific internet humor,
86
267456
2155
La gente usa sempre di più i contenuti per dire:
04:29
you could be laughing at some good, clean, inoffensive dad jokes.
87
269635
3392
“Questo mi rappresenta.
Questa è la mia infanzia, la mia cultura,
04:33
"This is me." Identity.
88
273706
2300
il mio fandom, la mia passione segreta
e così è come rido di me stesso”.
04:36
People are increasingly using media to explain, "This is who I am.
89
276030
3808
04:39
This is my upbringing, this is my culture,
90
279862
2199
“Mi aiuta a relazionarmi con qualcun altro”.
04:42
this is my fandom, this is my guilty pleasure,
91
282085
2338
Questo è uno dei regali più grandi di Internet.
04:44
and this is how I laugh about myself."
92
284447
2183
È incredibile come esistano contenuti
che descrivono esattamente il nostro legame con qualcuno.
04:48
"Helps me connect with another person."
93
288600
1882
04:50
This is one of the greatest gifts of the internet.
94
290506
2411
Queste sono le reazioni che mi aiutano a fare qualcosa:
04:52
It's amazing when you find a piece of media
95
292941
2191
risolvere una questione, imparare qualcosa su me stesso o qualcun altro
04:55
that precisely describes your bond with someone.
96
295156
2532
oppure raccontare la mia storia.
04:59
This is the group of jobs that helps me do something --
97
299020
2598
Queste sono le reazioni che mi fanno sentire qualcosa:
05:01
helps me settle an argument,
98
301642
1377
mi rendono curioso o triste
o mi fanno riacquistare fiducia nell’umanità.
05:03
helps me learn something about myself or another person,
99
303043
2673
05:05
or helps me explain my story.
100
305740
1856
Molte aziende mediatiche e creatori di contenuti si mettono davvero
05:07
This is the group of jobs that makes me feel something --
101
307620
2689
nei panni del loro pubblico.
05:10
makes me curious or sad or restores my faith in humanity.
102
310333
3157
Ma nell’era dei social media, possiamo fare molto di più.
05:13
Many media companies and creators do put themselves
103
313514
3719
Le persone si connettono su Facebook e Twitter
05:17
in their audiences' shoes.
104
317257
1468
e usano sempre di più i contenuti per avere conversazioni
05:18
But in the age of social media, we can go much farther.
105
318749
2704
e parlare tra loro.
05:22
People are connected to each other on Facebook, on Twitter,
106
322056
4062
Se riusciamo a contribuire a stabilire una connessione profonda tra due persone,
05:26
and they're increasingly using media to have a conversation
107
326142
4263
allora avremo fatto davvero qualcosa per loro.
05:30
and to talk to each other.
108
330429
1454
05:31
If we can be a part of establishing a deeper connection between two people,
109
331907
5836
Vi farò alcuni esempi di come funziona.
Questa è una delle mie liste preferite:
05:37
then we will have done a real job for these people.
110
337767
3189
“32 meme che dovresti mandare a tua sorella immediatamente”.
05:41
Let me give you some examples of how this plays out.
111
341394
2589
Immediatamente!
Per esempio: “Quando stai rovistando tra la roba di tua sorella
05:44
This is one of my favorite lists:
112
344578
1891
e la senti salire le scale”.
05:46
"32 Memes You Should Send Your Sister Immediately" --
113
346493
3303
Ovviamente l’ho fatto.
05:49
immediately.
114
349820
1302
“Quando guardi tua sorella finire nei guai per qualcosa che hai fatto tu”.
05:51
For example, "When you're going through your sister's stuff,
115
351583
3104
Ho fatto anche questo.
05:54
and you hear her coming up the stairs."
116
354711
1979
05:56
Absolutely, I've done that.
117
356714
1790
Come mai questa lista ha tre milioni di visualizzazioni?
05:58
"Watching your sister get in trouble for something that you did
118
358528
3155
Perché ha generato molte reazioni:
06:01
and blamed on her."
119
361707
1192
“Ci rappresenta”,
06:02
Yes, I've done that as well.
120
362923
1608
“Mi lega alla mia famiglia”,
06:04
This list got three million views.
121
364555
1799
“Mi fa ridere”.
Questo è solo uno dei migliaia di commenti scambiati tra sorelle
06:06
Why is that?
122
366378
1165
06:07
Because it did, very well, several jobs:
123
367567
2976
06:10
"This is us."
124
370567
1520
in questa lista.
06:12
"Connect with family."
125
372111
1265
A volte, la reazione si scopre solo in un secondo momento.
06:13
"Makes me laugh."
126
373400
1181
06:14
Here are some of the thousands and thousands of comments
127
374605
3134
Questo quiz, “Scegli un outfit e ti diremo quanti anni hai e quanto sei alta”,
06:17
that sisters sent to each other using this list.
128
377763
2849
06:21
Sometimes we discover what jobs do after the fact.
129
381508
3511
è diventato virale.
Ha avuto 10 milioni di visualizzazioni.
06:25
This quiz, "Pick an Outfit and We'll Guess Your Exact Age and Height,"
130
385592
5138
Abbiamo veramente determinato l’esatta altezza ed età
06:30
went very viral: 10 million views.
131
390754
2063
di 10 milioni di persone?
È incredibile, davvero incredibile.
06:32
Ten million views.
132
392841
1176
Infatti non lo abbiamo fatto.
06:34
I mean -- did we actually determine the exact age and height
133
394041
4526
(Risate)
In realtà, il quiz è diventato virale
06:38
of 10 million people?
134
398591
1584
06:40
That's incredible. It's incredible.
135
400199
2262
tra le donne con più di 55 anni,
06:42
In fact, we didn't.
136
402485
1244
06:43
(Laughter)
137
403753
1129
(Risate)
06:44
Turns out that this quiz went extremely viral
138
404906
4093
che sono rimaste piacevolmente sorprese
quando BuzzFeed ha dato loro 28 anni per un metro e 75 d’altezza.
06:49
among a group of 55-and-up women --
139
409023
3563
06:52
(Laughter)
140
412610
1172
06:53
who were surprised and delighted
141
413806
3649
(Risate)
“Mi danno 34 anni in meno e 18 centimetri in più.
06:57
that BuzzFeed determined that they were 28 and 5'9".
142
417479
5718
Mi vesto per stare comoda e non mi interessano i giudizi.
L’età è uno stato mentale”.
07:03
(Laughter)
143
423221
1610
07:04
"They put me at 34 years younger and seven inches taller.
144
424855
3208
Il quiz ha avuto successo non perché fosse accurato,
ma perché ha fatto fare a queste donne una cosa importante:
07:08
I dress for comfort and do not give a damn what anyone says.
145
428087
2948
07:11
Age is a state of mind."
146
431059
1779
vantarsi di umiltà.
07:12
This quiz was successful not because it was accurate,
147
432862
3050
Possiamo applicare questa tecnica anche alle ricette e al cibo.
07:15
but because it allowed these ladies to do a very important job --
148
435936
4054
Una ricetta normalmente ci dice cosa cucinare per pranzo o cena.
07:20
the humblebrag.
149
440014
1204
07:22
Now, we can even apply this framework to recipes and food.
150
442478
4983
E, normalmente, per scriverne una,
07:27
A recipe's normal job is to tell you what to make for dinner or for lunch.
151
447887
5573
si scelgono gli ingredienti da usare, la ricetta da realizzare
e alla fine si inserisce un invito all’azione per venderla.
07:34
And this is how you would normally brainstorm for a recipe:
152
454205
3408
E se invece facessimo al contrario e partissimo dall’invito all’azione?
07:37
you figure out what ingredients you want to use,
153
457637
2323
07:39
what recipe that makes,
154
459984
1168
07:41
and then maybe you slap a job on at the end to sell it.
155
461176
3245
Una sessione di brainstorming riguardava lo stringere legami:
07:44
But what if we flipped it around and thought about the job first?
156
464445
4367
è possibile creare una ricetta che unisca le persone?
07:49
One brainstorming session involved the job of bonding.
157
469730
4665
Questo non è il tipico processo di brainstorming
che fanno gli editori gastronomici.
07:54
So, could we make a recipe that brought people together?
158
474976
4300
Sappiamo che alle persone piace cucinare insieme
07:59
This is not a normal brainstorming process at a food publisher.
159
479300
4421
e partecipare alle sfide insieme,
quindi abbiamo pensato a una ricetta che unisse questi due aspetti
08:05
So we know that people like to bake together,
160
485532
2715
e ci siamo chiesti
08:08
and we know that people like to do challenges together,
161
488271
3285
se avessimo potuto portare le persone a dire:
08:11
so we decided to come up with a recipe that involved those two things,
162
491580
4733
“Ehi, amico, proviamo a farlo insieme?”
08:16
and we challenged ourselves:
163
496337
1911
Il video che ne è risultato è stato “I brownies più cioccolatosi del mondo”.
08:18
Could we get people to say,
164
498272
1806
È stato un successo da qualsiasi punto di vista.
08:20
"Hey, BFF, let's see if we can do this together"?
165
500102
4086
Ha avuto 70 milioni di visualizzazioni.
08:24
The resulting video was the "Fudgiest Brownies Ever" video.
166
504807
3335
E le persone dicevano esattamente quello che volevamo dicessero:
“Ehi, Colette, dobbiamo farli, ci stai?”
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It was enormously successful in every metric possible --
167
508166
2924
“Via alle danze”.
08:31
70 million views.
168
511114
1364
08:32
And people said the exact things that we were going after:
169
512935
3700
Ha generato la reazione che doveva generare,
cioè unire le persone tramite la cucina e la cioccolata.
08:36
"Hey, Colette, we need to make these, are you up for a challenge?"
170
516659
3100
08:39
"Game on."
171
519783
1153
08:40
It did the job that it set out to do,
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520960
2270
Sono entusiasta del potenziale di questo progetto.
08:43
which was to bring people together over baking and chocolate.
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523254
4116
Quando parliamo di questa tecnica con i nostri creatori di contenuti,
la capiscono subito,
a prescindere dal loro settore,
08:49
I'm really excited about the potential for this project.
174
529294
3924
dal luogo dove vivono o dalla lingua che parlano.
La cartografia culturale ci ha aiutato a potenziare
08:53
When we talk about this framework with our content creators,
175
533242
3142
08:56
they instantly get it,
176
536408
1165
la formazione del nostro staff.
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no matter what beat they cover, what country they’re in,
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537597
2733
Quando parliamo di questo progetto e di questa tecnica
09:00
or what language they speak.
178
540354
1365
09:01
So cultural cartography has helped us massively scale our workforce training.
179
541743
4377
con inserzionisti e brand,
anche loro la capiscono subito,
perché gli inserzionisti, più delle aziende mediatiche,
09:06
When we talk about this project and this framework
180
546621
3650
09:10
with advertisers and brands,
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550295
1372
capiscono quanto sia importante capire l’impatto
09:11
they also instantly get it,
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551691
1578
09:13
because advertisers, more often than media companies,
183
553293
5626
che hanno i loro prodotti sui consumatori.
Ma la ragione per cui sono più entusiasta
09:18
understand how important it is to understand the job
184
558943
3522
è che cambia la relazione tra i contenuti e i dati.
09:22
that their products are doing for customers.
185
562489
2446
09:26
But the reason I'm the most excited about this project
186
566580
3743
Molte aziende mediatiche considerano i contenuti
come qualcosa che riguarda loro.
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is because it changes the relationship between media and data.
187
570347
3871
Quanti seguaci ho?
Quanti follower ho guadagnato?
Quante visualizzazioni ho ottenuto?
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Most media companies think of media as "mine."
188
575051
3434
Quanti ID univoci ho nel mio data warehouse?
Ma così perdono il vero valore dei dati, ovvero che riguardano voi.
09:39
How many fans do I have?
189
579547
1207
09:40
How many followers have I gained?
190
580778
1597
09:42
How many views have I gotten?
191
582399
1707
09:44
How many unique IDs do I have in my data warehouse?
192
584130
2777
Se riusciamo a racchiudere nei dati
09:47
But that misses the true value of data, which is that it's yours.
193
587372
3948
quello che veramente è importante per voi
e a capire meglio il ruolo del nostro lavoro
09:53
If we can capture in data what really matters to you,
194
593166
6098
nella vostra vita reale,
possiamo creare migliori contenuti per voi
09:59
and if we can understand more the role that our work plays
195
599288
4488
e raggiungervi al meglio.
Chi siete voi?
10:03
in your actual life,
196
603800
1389
Come siete arrivati qui?
10:05
the better content we can create for you,
197
605213
2863
Dove siete diretti?
Cosa vi interessa?
10:08
and the better that we can reach you.
198
608100
1857
Cosa potete insegnarci?
10:10
Who are you?
199
610760
1275
Questa è la cartografia culturale.
Grazie.
10:13
How did you get there?
200
613293
1580
(Applausi)
10:14
Where are you going?
201
614897
1209
10:16
What do you care about?
202
616130
1269
10:17
What can you teach us?
203
617423
1379
10:19
That's cultural cartography.
204
619151
1460
10:21
Thank you.
205
621146
1156
10:22
(Applause)
206
622326
3380
A proposito di questo sito web

Questo sito vi presenterà i video di YouTube utili per l'apprendimento dell'inglese. Vedrete lezioni di inglese tenute da insegnanti di alto livello provenienti da tutto il mondo. Fate doppio clic sui sottotitoli in inglese visualizzati su ogni pagina video per riprodurre il video da lì. I sottotitoli scorrono in sincronia con la riproduzione del video. Se avete commenti o richieste, contattateci tramite questo modulo di contatto.

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