What makes something go viral? | Dao Nguyen

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TED


Por favor, clique duas vezes nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Carolina Aguirre Revisor: Maricene Crus
00:12
Last year, some BuzzFeed employees were scheming
0
12841
3569
No ano passado, alguns funcionários da BuzzFeed estavam planejando
00:16
to prank their boss, Ze Frank,
1
16434
2330
uma brincadeira com o chefe, Ze Frank,
00:19
on his birthday.
2
19415
1242
no aniversário dele.
00:21
They decided to put a family of baby goats in his office.
3
21319
4204
Decidiram colocar alguns filhotes de cabritos no escritório dele.
00:25
(Laughter)
4
25547
1405
(Risos)
00:26
Now, BuzzFeed had recently signed on to the Facebook Live experiment,
5
26976
4421
A BuzzFeed havia se iniciado recentemente na experiência do Facebook Live,
00:31
and so naturally,
6
31421
1371
então, naturalmente,
00:32
we decided to livestream the whole event on the internet
7
32816
3882
decidimos transmitir todo o evento na internet
00:36
to capture the moment when Ze would walk in
8
36722
3300
para captar o momento em que Ze entraria
00:40
and discover livestock in his office.
9
40046
2962
e veria os animais no escritório dele.
00:44
We thought the whole thing would last maybe 10 minutes,
10
44019
3164
Pensamos que a coisa toda duraria talvez uns 10 minutos,
00:47
and a few hundred company employees would log in for the inside joke.
11
47207
4524
e algumas centenas de funcionários se conectariam para a piada interna.
00:52
But what happened?
12
52132
1263
Mas o que houve?
00:53
Ze kept on getting delayed:
13
53977
1718
As coisas começaram a atrasar:
00:55
he went to get a drink,
14
55719
1486
ele foi beber alguma coisa,
00:57
he was called to a meeting,
15
57229
1448
foi chamado para uma reunião,
00:58
the meeting ran long,
16
58701
1743
a reunião se estendeu,
01:00
he went to the bathroom.
17
60468
1165
ele foi ao banheiro.
01:01
More and more people started logging in to watch the goats.
18
61657
4220
Mais e mais pessoas começaram a se conectar para ver os cabritos.
01:06
By the time Ze walked in more than 30 minutes later,
19
66493
4013
Quando Ze entrou mais de 30 minutos depois,
01:10
90,000 viewers were watching the livestream.
20
70530
5106
a transmissão era visualizada por 90 mil pessoas.
01:16
Now, our team had a lot of discussion about this video
21
76601
3957
Nossa equipe debateu muito sobre esse vídeo
01:20
and why it was so successful.
22
80582
1976
e por que fez tanto sucesso.
01:22
It wasn't the biggest live video that we had done to date.
23
82582
2876
Não foi o maior vídeo ao vivo que fizemos até então.
01:25
The biggest one that we had done involved a fountain of cheese.
24
85482
3642
O maior que fizemos envolveu uma fonte de queijo.
01:30
But it performed so much better than we had expected.
25
90063
3825
Mas funcionou muito melhor do que esperávamos.
01:33
What was it about the goats in the office that we didn't anticipate?
26
93912
4263
O que havia sobre os cabritos no escritório que não previmos?
01:38
Now, a reasonable person could have any number of hypotheses.
27
98781
4058
Uma pessoa razoável pensaria em várias hipóteses.
01:42
Maybe people love baby animals.
28
102863
2418
Talvez as pessoas adorem filhotes.
01:45
Maybe people love office pranks.
29
105751
1724
Talvez adorem brincadeiras no escritório.
01:47
Maybe people love stories about their bosses
30
107499
2745
Talvez as pessoas adorem histórias sobre chefes
01:50
or birthday surprises.
31
110268
1533
ou surpresas de aniversário.
01:52
But our team wasn't really thinking about what the video was about.
32
112382
3700
Mas nossa equipe não estava pensando sobre o que era o vídeo.
01:56
We were thinking about
33
116106
1272
Estávamos pensando
01:57
what the people watching the video were thinking and feeling.
34
117402
4076
no que as pessoas que estavam assistindo o vídeo estavam pensando e sentindo.
02:01
We read some of the 82,000 comments that were made during the video,
35
121502
4783
Lemos alguns dos 82 mil comentários que foram feitos durante o vídeo,
02:06
and we hypothesized that they were excited
36
126309
3792
e supomos que eles estavam animados
porque estavam participando da antecipação compartilhada
02:10
because they were participating in the shared anticipation
37
130125
3174
02:13
of something that was about to happen.
38
133323
2730
de algo que estava prestes a acontecer.
02:16
They were part of a community, just for an instant,
39
136077
3212
Faziam parte de uma comunidade, apenas por um instante,
02:19
and it made them happy.
40
139313
1353
e isso os deixou felizes.
02:21
So we decided that we needed to test this hypothesis.
41
141102
3344
Então, decidimos que precisávamos testar esta hipótese.
02:24
What could we do to test this very same thing?
42
144793
3482
O que podíamos fazer para testar essa mesma coisa?
02:28
The following week,
43
148995
1391
Na semana seguinte,
02:30
armed with the additional knowledge that food videos are very popular,
44
150410
4675
armados com o conhecimento adicional de que vídeos de comida são populares,
02:35
we dressed two people in hazmat suits
45
155109
3571
vestimos duas pessoas em trajes "hazmat"
02:38
and wrapped rubber bands around a watermelon until it exploded.
46
158704
4261
e colocamos elásticos em volta de uma melancia até estourar.
02:42
(Laughter)
47
162989
1581
(Risos)
02:44
Eight hundred thousand people watched
48
164889
3372
Oitocentas mil pessoas assistiram
02:48
the 690th rubber band explode the watermelon,
49
168285
4031
o 690º elástico estourar a melancia,
02:52
marking it as the biggest Facebook Live event to date.
50
172340
3453
marcando esse como o maior evento ao vivo do Facebook até o momento.
02:56
The question I get most frequently is:
51
176483
2610
A pergunta que mais recebo é:
02:59
How do you make something go viral?
52
179117
1833
como você faz alguma coisa viralizar?
03:01
The question itself is misplaced;
53
181713
2206
A pergunta em si é equivocada,
03:03
it's not about the something.
54
183943
1693
não é sobre "a coisa".
03:05
It's about what the people doing the something,
55
185660
3297
É sobre as pessoas fazendo algo,
03:08
reading or watching --
56
188981
1203
lendo ou assistindo, o que elas estão pensando?
03:10
what are they thinking?
57
190208
1280
03:11
Now, most media companies, when they think about metadata,
58
191841
3346
A maioria das empresas de mídia, quando pensa em metadados,
03:15
they think about subjects or formats.
59
195211
2383
pensa em assuntos ou formatos.
03:18
It's about goats,
60
198412
1150
É sobre cabritos, é sobre brincadeiras no escritório,
03:19
it's about office pranks,
61
199586
1776
03:21
it's about food,
62
201386
1297
sobre comida, é uma lista, um vídeo ou um questionário, são 2 mil palavras,
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
03:25
it's 15 minutes long,
65
205868
1153
são 15 minutos de duração, tem 23 tuítes incorporados ou 15 imagens.
03:27
it has 23 embedded tweets or 15 images.
66
207045
3122
03:30
Now, that kind of metadata is mildly interesting,
67
210191
3012
Esse tipo de metadados é levemente interessante,
03:33
but it doesn't actually get at what really matters.
68
213227
2966
mas na verdade não chega ao que realmente importa.
03:36
What if, instead of tagging what articles or videos are about,
69
216217
4158
E se, em vez de marcar sobre o que são os artigos ou vídeos,
03:40
what if we asked:
70
220399
1190
perguntássemos:
03:41
How is it helping our users do a real job in their lives?
71
221613
3553
Como isso está ajudando efetivamente nossos usuários na vida deles?
03:46
Last year, we started a project
72
226173
2820
No ano passado, iniciamos um projeto
03:49
to formally categorize our content in this way.
73
229017
2932
para categorizar formalmente o nosso conteúdo desta maneira.
03:51
We called it, "cultural cartography."
74
231973
2747
Chamamos de "cartografia cultural".
03:55
It formalized an informal practice that we've had for a really long time:
75
235720
4002
Formalizou uma prática informal que tivemos por muito tempo:
03:59
don't just think about the subject matter;
76
239746
2226
não pense apenas no assunto;
04:01
think also about, and in fact, primarily about,
77
241996
3168
pense também sobre e, de fato, sobretudo,
no que que o conteúdo está fazendo pelo leitor ou visualizador.
04:05
the job that your content is doing for the reader or the viewer.
78
245188
3739
04:09
Let me show you the map that we have today.
79
249450
2506
Deixem-me mostrar o mapa que temos hoje.
04:11
Each bubble is a specific job,
80
251980
2842
Cada bolha é um trabalho específico,
04:14
and each group of bubbles in a specific color are related jobs.
81
254846
4770
e cada grupo de bolhas numa cor específica são trabalhos relacionados.
04:19
First up: humor.
82
259640
1478
Primeiro: humor.
04:21
"Makes me laugh."
83
261918
1161
"Me faz rir."
04:23
There are so many ways to make somebody laugh.
84
263103
2788
Há tantas maneiras de fazer alguém rir.
04:25
You can be laughing at someone,
85
265915
1517
Você pode rir de alguém,
04:27
you could laugh at specific internet humor,
86
267456
2155
você poderia rir do humor específico da internet,
04:29
you could be laughing at some good, clean, inoffensive dad jokes.
87
269635
3392
ou rir de piadas boas, limpas e inofensivas de um pai.
04:33
"This is me." Identity.
88
273706
2300
"Este sou eu." Identidade.
04:36
People are increasingly using media to explain, "This is who I am.
89
276030
3808
As pessoas estão cada vez mais usando a mídia para explicar: "Isto é quem sou.
04:39
This is my upbringing, this is my culture,
90
279862
2199
Esta é a minha educação, esta é a minha cultura,
04:42
this is my fandom, this is my guilty pleasure,
91
282085
2338
sou fã disto, este é o meu prazer culpado, e é assim que dou risada de mim mesmo".
04:44
and this is how I laugh about myself."
92
284447
2183
04:48
"Helps me connect with another person."
93
288600
1882
"Me ajude a me conectar com outra pessoa". É um dos maiores presentes da internet.
04:50
This is one of the greatest gifts of the internet.
94
290506
2411
04:52
It's amazing when you find a piece of media
95
292941
2191
É incrível quando você encontra uma mídia
04:55
that precisely describes your bond with someone.
96
295156
2532
que descreve precisamente o vínculo com alguém.
Este grupo de trabalhos me ajuda a fazer algo,
04:59
This is the group of jobs that helps me do something --
97
299020
2598
05:01
helps me settle an argument,
98
301642
1377
a resolver um problema,
a aprender algo sobre mim ou outra pessoa,
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
ou me ajuda a explicar minha história.
05:07
This is the group of jobs that makes me feel something --
101
307620
2689
Este grupo de trabalhos me faz sentir algo
me deixa curiosa ou triste ou restaura minha fé na humanidade.
05:10
makes me curious or sad or restores my faith in humanity.
102
310333
3157
05:13
Many media companies and creators do put themselves
103
313514
3719
Muitas empresas de mídia e criadores se colocam no lugar do público.
05:17
in their audiences' shoes.
104
317257
1468
05:18
But in the age of social media, we can go much farther.
105
318749
2704
Mas, na era das redes sociais, podemos ir muito mais longe.
05:22
People are connected to each other on Facebook, on Twitter,
106
322056
4062
As pessoas estão conectadas entre si no Facebook, no Twitter,
05:26
and they're increasingly using media to have a conversation
107
326142
4263
e estão cada vez mais usando a mídia para conversar um com o outro.
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
Se ajudarmos a estabelecer uma conexão mais profunda entre duas pessoas,
05:37
then we will have done a real job for these people.
110
337767
3189
teremos prestado um serviço real para essas pessoas.
05:41
Let me give you some examples of how this plays out.
111
341394
2589
Deixem-me dar alguns exemplos de como funciona.
05:44
This is one of my favorite lists:
112
344578
1891
Esta é uma das minhas listas favoritas:
05:46
"32 Memes You Should Send Your Sister Immediately" --
113
346493
3303
"32 memes que você deve enviar para sua irmã imediatamente",
05:49
immediately.
114
349820
1302
imediatamente!
05:51
For example, "When you're going through your sister's stuff,
115
351583
3104
Por exemplo: "Quando você está mexendo nas coisas da sua irmã,
05:54
and you hear her coming up the stairs."
116
354711
1979
e você a ouve subindo as escadas".
05:56
Absolutely, I've done that.
117
356714
1790
Com certeza, já fiz isso.
05:58
"Watching your sister get in trouble for something that you did
118
358528
3155
"Observando sua irmã se encrencar por algo que você fez e pôs a culpa nela".
06:01
and blamed on her."
119
361707
1192
06:02
Yes, I've done that as well.
120
362923
1608
Sim, também já fiz isso.
06:04
This list got three million views.
121
364555
1799
Esta lista tem 3 milhões de visualizações. Por quê?
06:06
Why is that?
122
366378
1165
06:07
Because it did, very well, several jobs:
123
367567
2976
Porque cumpriu, muito bem, várias funções:
06:10
"This is us."
124
370567
1520
"Estes somos nós."
06:12
"Connect with family."
125
372111
1265
"Conexão com a família."
06:13
"Makes me laugh."
126
373400
1181
"Me faz rir."
06:14
Here are some of the thousands and thousands of comments
127
374605
3134
Aqui estão alguns dos milhares e milhares de comentários
06:17
that sisters sent to each other using this list.
128
377763
2849
que irmãs enviaram entre si usando esta lista.
06:21
Sometimes we discover what jobs do after the fact.
129
381508
3511
Às vezes, descobrimos o que os trabalhos fazem após o fato.
06:25
This quiz, "Pick an Outfit and We'll Guess Your Exact Age and Height,"
130
385592
5138
Este questionário: "Escolha uma roupa e adivinharemos sua idade e altura exatas"
06:30
went very viral: 10 million views.
131
390754
2063
viralizou muito: 10 milhões de visualizações.
06:32
Ten million views.
132
392841
1176
Dez milhões!
06:34
I mean -- did we actually determine the exact age and height
133
394041
4526
Quero dizer, nós realmente determinamos a idade e a altura exatas
06:38
of 10 million people?
134
398591
1584
de 10 milhões de pessoas?
06:40
That's incredible. It's incredible.
135
400199
2262
Isso é incrível.
Na verdade, não adivinhamos.
06:42
In fact, we didn't.
136
402485
1244
06:43
(Laughter)
137
403753
1129
(Risos)
06:44
Turns out that this quiz went extremely viral
138
404906
4093
Acontece que esse questionário tornou-se extremamente viral
06:49
among a group of 55-and-up women --
139
409023
3563
entre mulheres a partir de 55 anos,
06:52
(Laughter)
140
412610
1172
(Risos)
06:53
who were surprised and delighted
141
413806
3649
que ficaram surpresas e encantadas
06:57
that BuzzFeed determined that they were 28 and 5'9".
142
417479
5718
pela BuzzFeed determinar que elas tinham 28 anos e mediam 1,75 m.
07:03
(Laughter)
143
423221
1610
(Risos)
07:04
"They put me at 34 years younger and seven inches taller.
144
424855
3208
"Me deram 34 anos a menos e 17 centímetros a mais de altura.
07:08
I dress for comfort and do not give a damn what anyone says.
145
428087
2948
Me visto com conforto e não me importo com o que ninguém diz.
07:11
Age is a state of mind."
146
431059
1779
A idade é um estado de espírito."
07:12
This quiz was successful not because it was accurate,
147
432862
3050
Este questionário foi um sucesso não porque era preciso,
07:15
but because it allowed these ladies to do a very important job --
148
435936
4054
mas porque permitiu que essas senhoras cumprissem uma tarefa muito importante,
07:20
the humblebrag.
149
440014
1204
a falsa modéstia.
07:22
Now, we can even apply this framework to recipes and food.
150
442478
4983
Podemos aplicar esse quadro às receitas e aos alimentos.
07:27
A recipe's normal job is to tell you what to make for dinner or for lunch.
151
447887
5573
A função normal de uma receita é dizer o que fazer para o jantar ou o almoço.
07:34
And this is how you would normally brainstorm for a recipe:
152
454205
3408
E é assim que você normalmente pensaria numa receita:
07:37
you figure out what ingredients you want to use,
153
457637
2323
você pensa quais ingredientes quer usar, que receita pode fazer,
07:39
what recipe that makes,
154
459984
1168
e, em seguida, talvez você dê uma melhorada para vendê-la.
07:41
and then maybe you slap a job on at the end to sell it.
155
461176
3245
07:44
But what if we flipped it around and thought about the job first?
156
464445
4367
Mas e se invertêssemos a ordem e pensássemos primeiro no resultado?
07:49
One brainstorming session involved the job of bonding.
157
469730
4665
Uma sessão de debate envolveu o objetivo da conexão.
07:54
So, could we make a recipe that brought people together?
158
474976
4300
Podemos fazer uma receita que una as pessoas?
07:59
This is not a normal brainstorming process at a food publisher.
159
479300
4421
Este não é um processo de troca de ideias normal numa editora de alimentos.
08:05
So we know that people like to bake together,
160
485532
2715
Sabemos que as pessoas gostam de cozinhar juntas,
08:08
and we know that people like to do challenges together,
161
488271
3285
e que gostam de resolver desafios juntas,
08:11
so we decided to come up with a recipe that involved those two things,
162
491580
4733
então decidimos apresentar uma receita que envolvesse essas duas coisas,
08:16
and we challenged ourselves:
163
496337
1911
e desafiamos a nós mesmos.
08:18
Could we get people to say,
164
498272
1806
Poderíamos fazer as pessoas dizerem:
08:20
"Hey, BFF, let's see if we can do this together"?
165
500102
4086
"Amigo, vamos ver se podemos fazer isso juntos"?
08:24
The resulting video was the "Fudgiest Brownies Ever" video.
166
504807
3335
O vídeo resultante foi o: "Fudgiest Brownies Ever".
08:28
It was enormously successful in every metric possible --
167
508166
2924
Foi extremamente bem-sucedido em todas as métricas possíveis,
08:31
70 million views.
168
511114
1364
70 milhões de visualizações.
08:32
And people said the exact things that we were going after:
169
512935
3700
E as pessoas diziam exatamente o que estávamos propondo:
08:36
"Hey, Colette, we need to make these, are you up for a challenge?"
170
516659
3100
"Colette, precisamos fazer isso, você aceita o desafio?"
08:39
"Game on."
171
519783
1153
"Vamos lá!"
08:40
It did the job that it set out to do,
172
520960
2270
Isso cumpriu a função pretendida,
08:43
which was to bring people together over baking and chocolate.
173
523254
4116
que era reunir as pessoas com a cozinha e o chocolate.
08:49
I'm really excited about the potential for this project.
174
529294
3924
Estou realmente empolgada com o potencial desse projeto.
08:53
When we talk about this framework with our content creators,
175
533242
3142
Quando falamos sobre esse formato com nossos criadores de conteúdo,
08:56
they instantly get it,
176
536408
1165
eles entendem na hora, não importa o estilo deles,
08:57
no matter what beat they cover, what country they’re in,
177
537597
2733
em que país estão, ou a língua que eles falam.
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
Assim, a cartografia cultural nos ajudou imensamente na formação do nosso pessoal.
09:06
When we talk about this project and this framework
180
546621
3650
Quando falamos sobre este projeto e essa abordagem
09:10
with advertisers and brands,
181
550295
1372
com anunciantes e marcas,
09:11
they also instantly get it,
182
551691
1578
eles também entendem na hora,
09:13
because advertisers, more often than media companies,
183
553293
5626
porque os anunciantes, com mais frequência do que empresas de mídia,
09:18
understand how important it is to understand the job
184
558943
3522
compreendem o quão importante é entender a função
09:22
that their products are doing for customers.
185
562489
2446
que os produtos deles estão desempenhando para os clientes.
09:26
But the reason I'm the most excited about this project
186
566580
3743
Mas estou muito animada com este projeto
09:30
is because it changes the relationship between media and data.
187
570347
3871
porque ele altera a relação entre mídia e dados.
09:35
Most media companies think of media as "mine."
188
575051
3434
A maioria das empresas de mídia pensa na mídia como "minha".
09:39
How many fans do I have?
189
579547
1207
Quantos fãs eu tenho?
09:40
How many followers have I gained?
190
580778
1597
Quantos seguidores eu ganhei?
09:42
How many views have I gotten?
191
582399
1707
Quantas visualizações eu tive?
09:44
How many unique IDs do I have in my data warehouse?
192
584130
2777
Quantas IDs únicas eu tenho no meu banco de dados?
09:47
But that misses the true value of data, which is that it's yours.
193
587372
3948
Mas isso perde o verdadeiro valor dos dados, qual seja, que são de vocês.
09:53
If we can capture in data what really matters to you,
194
593166
6098
Se pudermos colher em dados o que realmente importa para vocês,
09:59
and if we can understand more the role that our work plays
195
599288
4488
e se pudermos entender melhor o papel que nosso trabalho desempenha
10:03
in your actual life,
196
603800
1389
na sua vida real,
10:05
the better content we can create for you,
197
605213
2863
poderemos criar o melhor conteúdo para vocês,
10:08
and the better that we can reach you.
198
608100
1857
e o que mais possa alcançá-los.
10:10
Who are you?
199
610760
1275
Quem são vocês?
10:13
How did you get there?
200
613293
1580
Como vocês chegaram aí?
10:14
Where are you going?
201
614897
1209
Aonde vocês estão indo? Do que vocês gostam?
10:16
What do you care about?
202
616130
1269
10:17
What can you teach us?
203
617423
1379
O que podem nos ensinar?
10:19
That's cultural cartography.
204
619151
1460
Isso é cartografia cultural.
10:21
Thank you.
205
621146
1156
Obrigada.
10:22
(Applause)
206
622326
3380
(Aplausos)
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