ЕВОЛЮЦІЯ СИСТЕМИ МАРКЕТИНГОВИХ МЕТРИК В УМОВАХ ЕМОЦІЙНОЇ ЦИФРОВОЇ ВЗАЄМОДІЇ - Scientific conference
Main page
UA PL EN

Congratulation from Internet Conference!

Hello

Рік заснування видання - 2011

ЕВОЛЮЦІЯ СИСТЕМИ МАРКЕТИНГОВИХ МЕТРИК В УМОВАХ ЕМОЦІЙНОЇ ЦИФРОВОЇ ВЗАЄМОДІЇ

05.06.2025 13:58

[2. Economic sciences]

Author: Романуша Юлія Володимирівна, кандидат економічних наук, Бахмутський навчально-науковий професійно-педагогічний інститут Харківського національного університету імені В.Н. Каразіна (м. Харків)



У сучасному цифровому середовищі відбувається глибока трансформація підходів до оцінки ефективності маркетингових комунікацій. Традиційні метрики, такі як охоплення, кількість підписників чи лайки, втрачають свою виняткову значущість, поступаючись місцем новим, більш складним показникам, що відображають рівень залучення та емоційної взаємодії з контентом.

Зі зростанням ролі алгоритмів у ранжуванні публікацій та формуванні стрічок новин на платформах Instagram, TikTok, Facebook та інших соціальних мереж, ключовими стають сигнали якості, які враховують тривалість перегляду, коментарі, збереження, реакції та повторні взаємодії. Усе це зумовлює переосмислення системи маркетингових метрик та формує запит на глибше розуміння механізмів вимірювання ефективності емоційно орієнтованого контенту.

У зв’язку з цим актуальним є дослідження змін у системі маркетингових метрик, їх відповідності новим алгоритмічним вимогам та здатності відображати реальну ефективність цифрової комунікації в умовах емоційного маркетингу.

Питання трансформації маркетингових метрик в умовах емоційно-орієнтованого цифрового простору дедалі частіше стає предметом міждисциплінарних досліджень. Згідно з дослідженням [1], алгоритми соціальних мереж безпосередньо впливають на поведінку споживачів, формуючи нові вимоги до контенту і способів його оцінки. Автори підкреслюють зростаючу роль метрик залучення, таких як збереження, коментарі та тривалість перегляду, які витісняють традиційні показники на кшталт охоплення або кількості підписників.

Американські науковці [2] акцентують увагу на понятті алгоритмічної відповідальності, що передбачає переосмислення цифрової аналітики у зв’язку зі зміною логіки платформ. Аналогічно, у дослідженні [3] наведено емпіричні дані про вплив таргетованої реклами на емоційну реакцію споживачів, що корелює з алгоритмічними сигналами платформи.

Автори дослідження [4] розглядають трансформацію соціальних медіа у контексті зменшення свободи користувача і зростання впливу алгоритмів на споживання інформації, що зумовлює адаптацію маркетингових стратегій до нових метрик емоційної взаємодії. Алагар Р. доповнює цю картину аналізом механізмів, за якими алгоритми реагують на «глибину» взаємодії - включно з реакціями, поширеннями та повторним переглядом контенту [5].

У галузевих аналітичних звітах, зокрема в матеріалі Mottl [6] за 2024 рік підкреслюється тенденція до вимірювання поведінкової емоційної відповіді аудиторії як нового стандарту оцінки ефективності контенту у ритейлі та сервісах.

Таким чином, у підходах вчених спостерігається консолідована думка про зміну самої природи маркетингової ефективності в цифровому середовищі - від кількісних до якісно-емоційних вимірів, що вимагає глибшого перегляду ключових показників ефективності (KPI) як елемента стратегічного маркетингового планування.

Узагальнення основних ознак контенту, які сприяють або, навпаки, перешкоджають його просуванню алгоритмами соціальних платформ, дозволяє виявити нові пріоритети в оцінці ефективності цифрових комунікацій. У цьому контексті доцільним є представлення порівняльної характеристики параметрів контенту, що відповідають або суперечать алгоритмічним критеріям ранжування, з метою глибшого розуміння природи сучасних маркетингових метрик (табл. 1).

Отримані результати демонструють чітке розмежування між контентом, який сучасні алгоритми соціальних платформ ідентифікують як релевантний, і таким, що має низький пріоритет при ранжуванні. Визначальним чинником є не лише тематичне наповнення, а також глибина взаємодії, емоційне забарвлення та структурна динаміка контенту.

Таблиця 1

Порівняльна характеристика параметрів контенту, що відповідають сучасним алгоритмічним пріоритетам соціальних мереж 

(станом на червень 2025 року)




Джерело: власна розробка

Отже, аналіз даних табл. 1 засвідчує, що сучасні алгоритми сприяють поширенню контенту, який відповідає критеріям: форматної привабливості (короткі відео, сторітелінг, інтерактивність); емоційної насиченості (натхнення, персоналізація); регулярності й ритмічності публікацій; візуальної естетики та автентичності бренду. Натомість контент, що не відповідає зазначеним ознакам - знижує ймовірність отримання високих показників охоплення та взаємодії. Така дихотомія в оцінці алгоритмами чітко сигналізує про потребу перегляду маркетингових стратегій і системи KPI.

У результаті проведеного дослідження встановлено, що система маркетингових метрик у цифровому середовищі зазнала суттєвої еволюції - від базових кількісних показників до комплексних індикаторів глибини емоційної взаємодії. У сучасних умовах метрики збережень, коментарів, повторних переглядів та реакцій відіграють ключову роль в оцінці ефективності комунікацій, оскільки прямо корелюють із алгоритмічними сигналами платформ.

Результати порівняльного аналізу підтвердили наявність чітких вимог до контенту з боку соціальних медіа, що формують нову логіку цифрової видимості та просування. Це обумовлює необхідність переосмислення традиційної системи KPI як стратегічного інструменту управління маркетинговою активністю.

Таким чином, ефективність у добу емоційної цифрової взаємодії визначається не лише охопленням, а насамперед якістю зв’язку з аудиторією, глибиною взаємодії та здатністю контенту формувати емоційний резонанс. Саме ці аспекти мають бути інтегровані у сучасну систему маркетингових метрик для забезпечення релевантності стратегічних рішень брендів.

Перелік використаних джерел:

1. Joans S. P. A., Sheila R. M. The influence of social media algorithms on consumer buying behaviour // Communications on Applied Nonlinear Analysis. - 2024. - Vol. 32, No. 3. - P. 38–45.

2. Caplan R., Donovan J., Hanson L., Matthews J. Algorithmic Accountability: A Primer [Електронний ресурс]. – Data & Society Research Institute, 2018. - Режим доступу: https://datasociety.net/library/algorithmic-accountability-a-primer/

3. Apriansyah A., Gunarto M., Helmi S. The influence of algorithm-based advertising on social media on millennial consumer behavior // Asian Journal of Management Analytics. - 2025. - Vol. 4, No. 1. - P. 291-300. - DOI: 10.55927/ajma.v4i1.13394.

4. Bairstow N., Neofytos J. Social media’s transformation: User freedom to algorithm power // Psychology Today. – 2024. – November 28. – Режим доступу: https://surl.li/pgvrlo

5. Alagar R. Impact of Social Media Algorithms on User Behavior [Електронний ресурс]. – Skillfloor, 2024. – Режим доступу: https://skillfloor.com/blogs/impact-of-social-media-algorithms/

6. Mottl J. Top Consumer Behavior Trends in 2024 [Електронний ресурс]. – Retail Customer Experience, 2024. – February 29. – Режим доступу: https://surl.lu/aqoxdi



Creative Commons Attribution Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
допомога Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter

Another articles in this section

Сonferences

Conference 2025

Conference 2024

Conference 2023

Conference 2022

Conference 2021



Міжнародна інтернет-конференція з економіки, інформаційних систем і технологій, психології та педагогіки

Наукова спільнота - інтернет конференції

:: LEX-LINE :: Юридична лінія

Інформаційне суспільство: технологічні, економічні та технічні аспекти становлення