UGC против интернет-сми: конкурентные стратегии пользовательского контента
Аннотация
В статье рассматривается проблема конкуренции между UGC-платформами и традиционными сетевыми изданиями за привлечение внимания аудитории к локальным инфоповодам и удержание этого внимания. Используя автоматизированные инструменты веб-аналитики, автор сравнивает количественные и качественные показатели UGC-площадок и интернет СМИ, для выявления приоритетов аудитории и фомулирования стратегий, которые используются в различных коммуникативных каналах.
Скачивания
Данные скачивания пока не доступны.
Литература
1. Bahtar, A. & Muda, M. (2016). The Impact of UGC on Product Reviews towards Online Purchasing – A Conceptual Framework. Procedia Economics and Finance, 37, pp. 337–342. DOI: https://doi.org/10.1016/S2212-5671(16)30134-4.
2. Chung, M. (2017). Not just numbers: The role of social media metrics in online news evaluation. Computers in Human Behavior, vol. 75, pp. 949–957. DOI: 10.1016/j.chb.2017.06.022.
3. Colicev, A., Kumar, A. & O’Connor, P. (2019). Modeling the relationship between firm and user generated content and the stages of the marketing funnel. International Journal of Research in Marketing, vol. 36, 1, pp. 100–116. DOI: 10.1016/j.ijresmar.2018.09.005.
4. Luca, M. (2015). User-Generated Content and Social Media. Handbook of Media Economics, 1, pp. 563–592. DOI: 10.1016/B978-0-444-63685-0.00012-7.
5. Lam, J. M. S., Ismail, H. & Lee, S. (2020). From desktop to destination: User-generated content platforms, co-created online experiences, destination image and satisfaction. Journal of Destination Marketing & Management, 18. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jdmm.2020.100490.
6. Liu, B., Zhang, P., Lu, T. & Gu, N. (2020). A reliable cross-site user generated content modeling method based on topic model. Knowledge-Based Systems, 209. DOI: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2020.106435.
7. Liu, Q., Zhou, M. & Zhao, X. (2015). Understanding News 2.0: A framework for explaining the number of comments from readers on online news. Information & Management, vol. 52, 7, pp. 764–776. DOI: https://doi.org/10.1016/j.im.2015.01.002.
8. Moon, Y., Kim, W. & Armstrong, D. (2014). Exploring neuroticism and extraversion in flow and user generated content consumption. Information & Management, vol. 51, 3, pp. 347–358. DOI: 10.1016/j.im.2014.02.004.
9. Roma, P. & Aloini, D. (2019). How does brand-related user-generated content differ across social media? Evidence reloaded. Journal of Business Research, 96, pp. 322–339. DOI: 10.1016/j.jbusres.2018.11.055.
10. Smith, A., Fisher, E. & Yongjian, C. (2012). How Does Brand-related User-Generated Content Differ across YouTube, Facebook, and Twitter? Journal of Interactive Marketing, vol. 26, 2, pp. 102–113. DOI: https://doi.org/10.1016/j.intmar.2012.01.002.
2. Chung, M. (2017). Not just numbers: The role of social media metrics in online news evaluation. Computers in Human Behavior, vol. 75, pp. 949–957. DOI: 10.1016/j.chb.2017.06.022.
3. Colicev, A., Kumar, A. & O’Connor, P. (2019). Modeling the relationship between firm and user generated content and the stages of the marketing funnel. International Journal of Research in Marketing, vol. 36, 1, pp. 100–116. DOI: 10.1016/j.ijresmar.2018.09.005.
4. Luca, M. (2015). User-Generated Content and Social Media. Handbook of Media Economics, 1, pp. 563–592. DOI: 10.1016/B978-0-444-63685-0.00012-7.
5. Lam, J. M. S., Ismail, H. & Lee, S. (2020). From desktop to destination: User-generated content platforms, co-created online experiences, destination image and satisfaction. Journal of Destination Marketing & Management, 18. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jdmm.2020.100490.
6. Liu, B., Zhang, P., Lu, T. & Gu, N. (2020). A reliable cross-site user generated content modeling method based on topic model. Knowledge-Based Systems, 209. DOI: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2020.106435.
7. Liu, Q., Zhou, M. & Zhao, X. (2015). Understanding News 2.0: A framework for explaining the number of comments from readers on online news. Information & Management, vol. 52, 7, pp. 764–776. DOI: https://doi.org/10.1016/j.im.2015.01.002.
8. Moon, Y., Kim, W. & Armstrong, D. (2014). Exploring neuroticism and extraversion in flow and user generated content consumption. Information & Management, vol. 51, 3, pp. 347–358. DOI: 10.1016/j.im.2014.02.004.
9. Roma, P. & Aloini, D. (2019). How does brand-related user-generated content differ across social media? Evidence reloaded. Journal of Business Research, 96, pp. 322–339. DOI: 10.1016/j.jbusres.2018.11.055.
10. Smith, A., Fisher, E. & Yongjian, C. (2012). How Does Brand-related User-Generated Content Differ across YouTube, Facebook, and Twitter? Journal of Interactive Marketing, vol. 26, 2, pp. 102–113. DOI: https://doi.org/10.1016/j.intmar.2012.01.002.
Опубликована
2021-08-22
Как цитировать
КОНПЛЕВ, Дмитрий Эдуардович.
UGC против интернет-сми: конкурентные стратегии пользовательского контента.
Знак: проблемное поле медиаобразования, [S.l.], n. 3 (41), p. 112-117, aug. 2021.
ISSN 2949-3641.
Доступно на: <https://journals.csu.ru/index.php/znak/article/view/605>. Дата доступа: 15 june 2025
doi: https://doi.org/10.47475/2070-0695-2021-10313.
Раздел
ПУБЛИЧНАЯ СФЕРА В АСПЕКТЕ МАССОВЫХ КОММУНИКАЦИЙ
Ключевые слова
пользовательский контент, журналистский текст, массовая коммуникация, локальные инфоповоды, геосегментация
