Cабирзанов Р.Р., Сафиуллина Ф.Р.
ЭВОЛЮЦИЯ ВИРУСНОГО МАРКЕТИНГА: ОТ УСТНОЙ ПЕРЕДАЧИ К АЛГОРИТМАМ TIKTOK И REELS *
Аннотация:
в статье исследуется эволюция вирусного маркетинга от традиционной устной передачи («сарафанного радио») до современных алгоритмических методов распространения контента на платформах TikTok и Reels. Представлен исторический обзор развития вирусного маркетинга, включая первые примеры в интернете. Рассматривается роль видеохостингов и переход к алгоритмическим лентам рекомендаций. Особое внимание уделяется алгоритмам TikTok и Reels, их влиянию на вирусное распространение контента, вовлечённость аудитории и изменение стратегий маркетологов. Приводятся кейсы стремительного вирусного успеха и краткосрочного роста брендов. Отдельно анализируется роль алгоритмов рекомендаций и искусственного интеллекта, включая понятия «петли интереса» и вовлечённости, в современном вирусном маркетинге.
Ключевые слова:
вирусный маркетинг, сарафанное радио, социальные сети, алгоритмы, рекомендаций, челленджи, вовлечённость
Понятие вирусного маркетинга возникло в 1990-х годах и первоначально описывало самораспространяющуюся рекламу, которая передаётся от человека к человеку подобно вирусу [1]. Медиа-критик Дуглас Рушкофф впервые употребил термин «viral marketing» в 1994 г. в книге «Media Virus!», подразумевая рекламные сообщения, которые незаметно «заражают» пользователей идеями и побуждают их дальше делиться информацией [1]. В традиционном виде до появления интернета подобная стратегия проявлялась как маркетинг из уст в уста или «сарафанное радио», когда потребители сами неформально рекомендовали товары и услуги знакомым. Термин «вирусный маркетинг» получил распространение в бизнес-среде ближе к концу 90-х: в 1996 г. его популяризировал Джеффри Рейпорт из Гарварда, а в 1997 г. инвесторы Тим Дрейпер и Стив Джурветсон применили эту идею на практике при продвижении почтового сервиса Hotmail. Они добавили к каждому исходящему письму пользователей рекламу со ссылкой «Получить бесплатный email на Hotmail», что побуждало получателей регистрироваться на сервисе. Эта кампания стала одним из первых ярких кейсов вирусного маркетинга в интернете – менее чем за полтора года Hotmail привлёк около 12 миллионов пользователей практически без затрат на традиционную рекламу. Данный пример продемонстрировал силу экспоненциального распространения информации: довольные сервисом пользователи сами стали его распространителями.В начале 2000-х вирусный маркетинг в интернете развивался через рассылки электронных писем и форварды забавных или полезных сообщений. Также начали появляться первые вирусные видеоролики и интерактивные кампании в сети. Классическим примером считается акция Old Spice 2010 г., когда бренд мужской косметики запустил серию юмористических видеороликов на YouTube («The Man Your Man Could Smell Like»). Кампания стала феноменом: менее чем за неделю совокупное число просмотров превысило 40 миллионов, а ролики заняли лидирующие позиции на YouTube. Инновационным элементом было то, что актёр (известный как Old Spice Guy) в реальном времени отвечал в коротких видео на комментарии пользователей, включая обращения знаменитостей. Вирусный эффект оказал заметное влияние на бизнес-метрики: продажи Old Spice выросли на 107 % за первый месяц кампании [10] и на 27 % в среднем за полгода. Данный кейс подтвердил, что вирусный контент может не только собрать миллионы просмотров, но и привести к существенному росту продаж за короткий срок.Другими известными примерами эпохи раннего вирусного маркетинга стали ролики и флеш-мобы, распространявшиеся пользователями добровольно. Появился термин «контент, созданный пользователями» (UGC), поскольку сами потребители нередко становились соавторами вирусной рекламы, пересылая и перезагружая её. Однако в эти годы распространение всё ещё во многом опиралось на органичные пользовательские связи: по сути, срабатывало всё то же «сарафанное радио», усиленное электронными коммуникациями.Запуск видеохостинга YouTube в 2005 г. ознаменовал новую эру вирусного маркетинга. Вирусные видео получили глобальную платформу для мгновенного распространения. Первые вирусные ролики набирали популярность в основном через механизмы пользовательского обмена ссылками, email-рассылки и размещение на блогах. Сам YouTube в начальные годы продвигал популярные видео через простые рейтинги и страницу «Most Viewed». Это означало, что контент становился вирусным преимущественно благодаря массовому пересыланию и обсуждению – например, знаменитый ролик “Evolution of Dance” (2006) стал одним из рекордсменов по просмотрам, распространяясь именно через пользовательские рекомендации.С течением времени крупные платформы начали внедрять алгоритмические ленты, рекомендующие контент на основе интересов пользователей. Ещё до этого перехода появился сервис Vine (2013–2017) – приложение для коротких 6-секундных видео, где эффект бесконечного зацикленного воспроизведения (“loop”) стимулировал многократные просмотры. Vine быстро породил своих звёзд и мемы, демонстрируя, что даже ультра-короткий формат может становиться вирусным. Хотя Vine впоследствии закрылся, он предвосхитил популярность коротких видеоформатов.Instagram*(* запрещено в РФ), изначально запущенный в 2010 г. для фото, тоже поспособствовал развитию вирусного контента. Добавление возможности публикации коротких видео и особенно запуск функции Stories (2016) расширили инструменты для вовлечения аудитории. Однако вплоть до конца 2010-х распространение контента в Instagram*(* запрещено в РФ) и аналогичных сетях опиралось главным образом на подписки: пользователи видели контент аккаунтов, на которые подписаны, а вирусность проявлялась через массовые репосты или хэштег-флешмобы. Алгоритмы ранжирования ленты Instagram*(* запрещено в РФ) появились около 2016 г., но они учитывали в первую очередь связи пользователя и популярность постов у его друзей.Рубежным моментом стал бурный рост новой платформы TikTok (запущенной глобально в 2018 г., после слияния с Musical.ly). TikTok изначально сосредоточился на алгоритмической подаче видео и стал воплощением тренда коротких видеороликов с массовым вовлечением. В ответ (FB) внедрила аналогичный формат Reels: в Instagram*(* запрещено в РФ) Reels запустились в 2020 г. Переход от хронологической или социально-графовой ленты к контентно-ориентированной алгоритмической ленте – ключевая черта новой эпохи. Алгоритмы стали активно решать, какой контент “вирусно” распространится, даже если пользователь изначально не подписан на автора.YouTube также адаптировался, запустив YouTube Shorts (короткие вертикальные видео) в 2021 г., и усилил работу своей рекомендательной системы, чтобы не отставать от тренда. Таким образом, к началу 2020-х сформировалась экосистема, где короткие видео распространяются прежде всего благодаря рекомендательным алгоритмам, подбирающим персонализированный поток контента под интересы каждого зрителя.TikTok кардинально изменил принципы вирусного маркетинга благодаря своему продвинутому алгоритму рекомендаций. В TikTok основная лента For You (рекомендации) сразу показывается пользователю при открытии приложения, автоматически подбирая видео со всего мира под его интересы [3]. Это означает, что контент может получить огромный охват, даже если у автора почти нет подписчиков – важны не социальные связи, а реакция аудитории на само видео. Исследования показывают, что на TikTok алгоритм заменил собой социальный граф: более двух третей времени пользователи проводят во вкладке рекомендаций вместо просмотра подписок [3]. Алгоритм анализирует множество факторов – от лайков, репостов, длительности просмотра видео до информации о самом ролике (звук, хэштеги) и предпочтений схожих пользователей [5]. На основе этих сигналов рассчитывается вероятность того, что конкретный пользователь заинтересуется данным видео. Например, просмотр ролика до конца считается сильным признаком интереса и имеет больший вес, чем такие факторы, как общая страна проживания автора и зрителя [5]. В результате лента персонифицирована: у каждого пользователя свой уникальный поток, сформированный ИИ-моделью. TikTok раскрывает минимум деталей о внутренней работе своего алгоритма, но известно, что ключевую роль играют показатели вовлечённости – досмотры, повторные просмотры, комментарии, быстрые лайки и т.д. Такой feedback-loop механики рекомендаций создаёт своего рода «петлю интереса»: увидев несколько контентов определённой тематики, пользователь начинает получать всё больше похожих видео, что усиливает его увлечение темой.Важно подчеркнуть, что TikTok сделал вирусность демократичнее. Если на YouTube или Instagram*(* запрещено в РФ) вероятность попасть в тренды раньше коррелировала с числом подписчиков (большие каналы имели преимущество в просмотрах), то TikTok дает шанс «выстрелить» любому ролику [3]. По меткому выражению исследователей, это первая «пост-сетевая» социальная платформа, где роль алгоритма превалирует над связями пользователей: система гарантирует хотя бы какую-то аудиторию практически каждому новому посту [3]. В результате контент может получить взрывной охват из ниоткуда, если алгоритм распознает в нём потенциал. “TikTok лучше гарантирует хотя бы какую-то аудиторию для каждого поста, даже если у вас мало подписчиков… Это первая социальная сеть, где важность алгоритма вытеснила важность собственной сети контактов,” – отмечает исследователь Кевин Мангер [3]. Поэтому на TikTok нередки истории, когда неизвестный пользователь за пару дней набирает миллионы просмотров и подписчиков благодаря одному удачному видео.Алгоритмы Instagram*(* запрещено в РФ) Reels устроены по сходным принципам – они тоже продвигают контент исходя из интересов, а не только из подписок. Платформа Instagram*(* запрещено в РФ), стремясь конкурировать с TikTok, стала активнее рекомендовать пользователям видео от незнакомых авторов. Совокупно на FB и Instagram*(* запрещено в РФ) просматривается свыше 200 миллиардов Reels-видео в день [6] – колоссальное число, указывающее на масштабы потребления короткого видеоконтента. Алгоритмы Reels, так же как TikTok, приоритизируют показатели вовлечённости: Instagram*(* запрещено в РФ) официально отмечает, что короткие видео с динамичным началом и популярной музыкой получают больше охвата, а ролики длиннее 90 секунд даже специально ограничиваются в распространении для поддержания короткого формата. Это стимулирует создателей делать видео емкими и цепляющими с первых секунд – иначе алгоритм их “зарежет”, и они не станут вирусными.Что делает алгоритмы TikTok и Reels столь эффективными в создании вирусного эффекта, помимо чисто технических аспектов, так это психологическая составляющая. Платформы используют механизм «дофаминовых петель»: лента бесконечного скроллинга постоянно подбрасывает пользователю новые интересные ролики, вызывая мгновенную эмоциональную реакцию (смех, удивление, любопытство). За счёт этого каждый следующий свайп вознаграждается «дозой» контента, вызывающего приятные эмоции, – как результат, пользователь проводит на платформе чрезвычайно много времени. По данным исследований в США, среднестатистический пользователь TikTok тратит на приложение в среднем 96 минут в день [3], что больше, чем на любой другой соцсети. Эти 1,5 часа – показатель высокой вовлечённости, объясняемый именно непрерывной подачей персонально привлекательных видео. Алгоритм TikTok буквально подстраивается под мысли пользователя, пытаясь предсказать, какой ролик задержит его внимание. Такой механизм быстро обучается: стоит пользователю пару раз проявить интерес к какой-то теме (например, посмотреть видео с танцами или рецептами до конца), лента начнёт чаще показывать схожий контент. Возникает замкнутый цикл: интерес -> просмотр -> рекомендация похожего -> ещё больший интерес. Эта «петля интереса» удерживает аудиторию и параллельно обеспечивает лавинообразное распространение трендового контента. Сами платформы отмечают, что используют искусственный интеллект для выявления “интересных и необычных” видео, которые понравятся людям [7]. Иными словами, ИИ анализирует поведение миллионов пользователей и выделяет ролики, способные вызвать массовый отклик, затем активно предлагает их в ленты. Благодаря этому даже небольшой тренд или челлендж может за дни охватить глобальную аудиторию.Однако обратной стороной алгоритмической системы является ее непрозрачность и непредсказуемость для создателей контента. Алгоритмы постоянно донастраиваются, и авторы нередко сталкиваются с резкими колебаниями охватов без понятных причин. В сообществе TikTok распространено понятие «теневой бан» – ситуация, когда видео внезапно перестают показываться в рекомендациях, хотя явных нарушений нет. Расследование, проведённое изданием The Markup, подтвердило, что тайны алгоритма могут буквально «перевернуть с ног на голову» перспективы популярного аккаунта [2]. Описывались случаи, когда тиктокеры за короткий срок набирали сотни тысяч подписчиков, испытывали эйфорию от вирусного успеха (своего рода «дофаминовый удар» от внимания публики), а затем внезапно теряли охваты и аудиторию без видимых причин [2]. Это приводит к стрессу у создателей и явлению “выгорания”: чтобы оставаться на волне алгоритма, авторы вынуждены постоянно генерировать новый контент, иначе про них быстро “забывают” [3]. Таким образом, современный вирусный маркетинг на алгоритмических платформах балансирует между невероятной скоростью роста аудитории и столь же быстрой утратой внимания, если контент перестаёт соответствовать меняющимся сигналам алгоритма.Бум TikTok и Reels привёл к появлению новых форматов контента и взаимодействия, которые напрямую влияют на поведенческие модели аудитории и стратегии продвижения брендов. Вертикальные короткие видео в полноэкранном режиме стали доминирующим медиаформатом для молодой аудитории. Пользователи привыкают воспринимать информацию в 15–60-секундных клипах с насыщенной подачей. Такие видео часто сопровождаются трендовой музыкой, субтитрами и визуальными эффектами – всё это повышает удержание внимания. Возник феномен клипового восприятия: люди теперь ожидают от контента мгновенной увлекательности. Для маркетологов это означает необходимость адаптировать сообщения под несколько секунд, делая упор на яркий старт и эмоциональный крючок.Новые функции платформ формируют и особые виды пользовательской активности. Одной из ключевых стал формат челленджей – массовых флешмобов, когда люди повторяют заданное действие под определённый саунд или хэштег. TikTok чрезвычайно упростил участие в челленджах: достаточно нажать на звук и снять своё видео-версию. Это породило культуры танцевальных и комедийных челленджей. С точки зрения маркетинга челленджи оказались ценным инструментом вовлечения. Бренды начали создавать брендированные челленджи – например, сеть ресторанов Chipotle запустила челлендж #GuacDance (посвящённый любви к гуакамоле) в TikTok. Эта кампания побудила тысячи пользователей танцевать и делиться видео с упоминанием бренда. Результаты превзошли ожидания: за 6 дней было получено свыше 250 000 пользовательских видео и 430 миллионов просмотров [7]. Более того, акция привела к рекордным бизнес-показателям – в День авокадо Chipotle продал более 800 тыс. порций гуакамоле, увеличив расход авокадо на 68% по сравнению с предыдущим годом [7]. Это был самый успешный день в истории продаж гуакамоле у компании, напрямую обусловленный вирусной активностью в TikTok. Данный кейс продемонстрировал, как грамотно запущенный челлендж переводит онлайн-вовлечённость в офлайн-результат (рост продаж).Другой уникальной функцией TikTok стали дуэты и реакции. Пользователи могут взять чужое видео и снять своё, которое будет воспроизводиться рядом. Этот механиzm (Duet/Stitch) стимулирует творческое переосмысление контента и порождение мемов. Для брендов дуэты – шанс вовлечь аудиторию в совместное действие: например, запустить кампанию, где пользователь «продолжает» брендовый ролик своим видео. Успешные примеры – челленджи косметических брендов, когда пользователи повторяли некий макияж или трюк, дополняя оригинальное видео бренда. Так формируется ко-креация: потребители становятся соавторами рекламного контента, что повышает их лояльность.Формат коротких историй и скетчей (skits) тоже прижился благодаря TikTok. Пользователи создают мини-сценки, часто комедийные или лайфхак-видео. Маркетологи, в свою очередь, стремятся интегрировать продукт нативно в такие скетчи, чтобы реклама воспринималась как часть развлекательного потока. Например, вместо прямой рекламы напитка бренд может инициировать тренд, где герой ролика утоляет жажду именно этим напитком в забавной ситуации – зрители подхватывают идею, делая пародии, и продукт незаметно «вирусится» вместе с трендом.Влияние этих форматов сказывается и на пользовательском поведении: аудитория теперь ожидает от брендов не формального тона, а участия в актуальных трендах, диалога на равных. Пользователи с энтузиазмом вовлекаются, когда видят, что бренд говорит на «их языке мемов». Например, в 2020 г. случился вирусный феномен: видео обычного пользователя @420doggface208 (Нэйтан Аподака), где он едет на скейтборде под песню «Dreams» и пьёт сок Ocean Spray, взорвало интернет. Ролик набрал десятки миллионов просмотров [9], а знаменитости и даже самFleetwood Mac повторили его в соцсетях. Компания Ocean Spray не осталась в стороне – подарила автору видео пикап с запасом сока, чем заслужила одобрение аудитории. Этот случай наглядно показал, как спонтанное UGC может моментально повысить узнаваемость бренда. Охват бренда Ocean Spray вырос многократно, а сама компания отметила всплеск спроса на свой сок – продукт буквально сметали с полок в период вирусной популярности ролика [8]. По некоторым оценкам, ценность бесплатной рекламы для Ocean Spray составила миллионы долларов, а акции компании подскочили почти вдвое за считанные недели [9]. Конечно, подобный успех был не запланированной кампанией, а счастливым стечением обстоятельств – однако пример изменил подход многих маркетологов к работе с инфлюенсерами и обычными пользователями. Бренды стали активнее мониторить тренды в TikTok, чтобы вовремя вписаться в вирусную волну или даже инициировать её.В целом, новые платформы заставляют маркетологов быть гибкими и ориентироваться на метрики вовлечённости. Если раньше ключевым показателем была вирусная охватность (число просмотров или репостов), то теперь важно отслеживать досмотры, уровень взаимодействия (engagement rate), прирост подписчиков от каждого вирусного поста. Алгоритмы вознаграждают контент, который удерживает внимание, поэтому бренды оптимизируют ролики под удержание аудитории: используют динамичный монтаж, вопросы в начале видео, субтитры для тех, кто смотрит без звука, и т.д. Популярна стала стратегия новостного джекинга – мгновенно реагировать на инфоповоды и тренды. Например, если в сети вирусится новый мем или челлендж, бренд старается выпустить свою версию в считанные дни, чтобы попасть в волну рекомендаций. Таким образом, маркетологи превращаются в своего рода «ловцов трендов», постоянно анализирующих, какое содержание сейчас на пике внимания.С точки зрения поведения пользователей, короткие видео способствуют культуре созидательства: многие люди, ранее пассивные зрители, сами пробуют снимать ролики, участвовать в челленджах, использовать фильтры и эффекты. Произошла демократизация творчества – 78% активных зрителей TikTok хотя бы раз сами выкладывали видео [3] (для сравнения: на YouTube лишь 18% зрителей комментируют или загружают видео). Пользователи чувствуют, что могут стать частью большого движения или даже проснуться знаменитыми благодаря одному ролику. Это порождает новое отношение к брендам: аудитория ждёт от бренда не только рекламы, но и возможности вовлечься – через конкурсы UGC, коллаборации с блогерами, интерактив (опросы, дуэты). Бренды, которые умело дают такую возможность, выигрывают в лояльности молодой аудитории.Современная история маркетинга изобилует примерами, когда удачный вирусный контент приводил к взрывному, пусть и краткосрочному, росту интереса к бренду или продукту. Рассмотрим несколько знаковых кейсов:Челлендж #EyesLipsFace (e.l.f. Cosmetics, 2019). Косметический бренд e.l.f. запустил в TikTok кампанию с оригинальным треком «Eyes Lips Face», призывая пользователей показать макияж. Кампания стала культовой в TikTok: было создано свыше 3 млн видео с этим треком, а хэштег #eyeslipsface набрал более 4 млрд просмотров. Это принесло бренду колоссальную узнаваемость среди поколения Z и упоминается как один из первых примеров успешного брендового челленджа в TikTok. Продажи e.l.f. в период кампании существенно выросли (по некоторым данным, +51% онлайн-продаж косметики бренда) вследствие наплыва новой аудитории из TikTok. Главный урок кейса – нативность: пользователи не чувствовали, что это реклама, им просто нравился трек и формат.Океанский спрей и «скейтбордист с клюквенным соком» (2020). Уже упомянутый кейс с Ocean Spray – пример органического вирусного успеха, не инициированного компанией. Автор видео Нэйтан Аподака стал народным героем, его образ расслабленного скейтбордиста с напитком пришёлся по душе миллионам. Бренд Ocean Spray сумел правильно отреагировать, поддержав вирусный тренд (подарок герою, активность в соцсетях), чем закрепил позитивный эффект. В течение пары недель после видео спрос на клюквенный сок Ocean Spray заметно вырос, особенно среди молодой аудитории, ранее не столь заинтересованной в продукте [8]. Хотя долгосрочно продажи вернулись к норме, краткосрочный скачок и главное – огромный прирост узнаваемости бренда – сделали этот случай образцом удачного вовлечения бренда в пользовательский тренд. Впоследствии многие бренды стали отслеживать подобные вирусные ролики, чтобы оперативно включаться (вплоть до выкупа рекламы с мем-персонажами или создания коллабораций).Burger King «Moldy Whopper» (2020). Вирусность бывает не только веселой: Burger King запустил смелую рекламную кампанию, показывая, как их бургер плесневеет через 34 дня – чтобы продемонстрировать отсутствие искусственных консервантов. Видео распадающегося воппера вызвало бурю обсуждений в соцсетях и стало вирусным именно из-за шокирующего визуала. Хотя ролик противоречил классическим канонам аппетитной рекламы, он привлёк внимание мировой прессы и пользователей, собрал миллионы просмотров и сгенерировал тонны UGC (реакций, пародий). В итоге Burger King закрепил имидж новатора и смог донести свою идею о натуральности ингредиентов. Продажи напрямую от кампании, возможно, не взлетели мгновенно, но бренд получил глобальный PR-эффект стоимостью десятки миллионов долларов. Этот кейс показал, что смелый креатив тоже может стать вирусным, даже без участия алгоритмов TikTok (основное распространение шло через Twitter, YouTube и новостные сайты).Приложение FaceApp – старение лиц (2019). Хотя это не брендовый товар, а цифровой продукт, стоит упомянуть вирусный всплеск вокруг приложения FaceApp, позволяющего «состарить» своё лицо на фото. Когда фильтр старения стал трендом, миллионы пользователей, включая знаменитостей, запостили свои “старые” фото. В считаные дни приложение получило огромный приток пользователей и подписок на премиум-версию. Это наглядный пример, как виральность контента (массовый шеринг результатов фильтра) напрямую приводит к взрывному росту пользовательской базы продукта. За несколько недель FaceApp из нишевого приложения стало мировым феноменом. Многие компании после этого старались внедрить фановый функционал или фильтры, способные подобным образом «взорвать» соцсети.Каждый из этих кейсов подчёркивает: вирусный успех обычно краткосрочен и непредсказуем, но даёт сильный импульс метрикам – будь то продажи, установки приложения или охваты. Маркетологи выделяют, что важно не только добиться вирусного эффекта, но и капитализировать его, удержав новую аудиторию. После всплеска интереса нужно вовлечь пришедших людей в долгосрочные отношения с брендом (через подписку, программы лояльности, частый выпуск контента). Иначе эффект может сойти на нет столь же быстро, как возник.В 2020-х годах алгоритмы рекомендаций и связанные с ними технологии искусственного интеллекта стали центральным звеном вирусного маркетинга. Фактически, ИИ теперь решает, какой контент увидят миллионы людей, а какой останется незамеченным. Для маркетологов это означает, что успешная вирусная кампания всё больше зависит от понимания и использования алгоритмических механизмов.Алгоритмы рекомендаций – это сложные модели (часто на базе машинного обучения), анализирующие большие данные о поведении пользователей. На примере TikTok: алгоритм учитывает каждый жест пользователя – что он пролистал мимо, что посмотрел несколько секунд, а что досмотрел и пересмотрел. Эти данные формируют профиль интересов, по которому ИИ отбирает видео из миллиардов доступных. По словам представителей TikTok, их рекомендательная система активно применяет искусственный интеллект для обнаружения увлекательного контента и оптимизации пользовательского опыта [7]. Подобным образом, Instagram*(* запрещено в РФ) и FB используют нейросети, чтобы предсказывать, какой короткий ролик или Stories вы с большей вероятностью захотите посмотреть, исходя из тысяч параметров (ваши лайки, время просмотра предыдущих роликов, даже анализ объектов на видео и текста в описании).Вирусный маркетинг сегодня всё чаще опирается на метрики, которые алгоритмы “ценят”. Например, известно, что алгоритмы TikTok очень чувствительны к показателю удержания аудитории (retention): если видео удерживает зрителя первые критические ~3 секунды, то вероятность, что оно будет показано шире, резко возрастает. Поэтому креативщики теперь разрабатывают ролики, начиная с так называемого «hook» – захватывающего элемента в первые секунды (яркое движение, интрига, вопрос к зрителю). ИИ “замечает”, что зрители не листают сразу – и продвигает ролик дальше по аудитории. Другой фактор – коэффициент досмотра. Видео, которое большинство смотрит до конца, получает буст в рекомендациях, так как алгоритм интерпретирует его как качественное. Это меняет стиль повествования: ролики стараются делать короче, но насыщеннее, иногда специально обрывают на кульминации или зацикливают, чтобы зритель пересмотрел.Вовлечённость (engagement) – лайки, репосты, комментарии – остаётся важным признаком вирусности, но ИИ-алгоритмы рассматривают её в комплексе. Например, платформа может снижать вес простых лайков (которые ставятся легко) и повышать вес репостов или ремиксов (требующих больших усилий от пользователя), полагая, что если люди делятся контентом или делают дуэты, то контент действительно цепляющий. Для маркетологов это означает необходимость стимулировать активность: задавать вопросы аудитории в подписи к видео (чтобы были комментарии), побуждать делиться (например, конкурс “отметь друга”) и т.д. Бренды, нацеленные на вирусное распространение, стали встраивать в контент призывы к действию аудиторииii: “поставь лайк, если…”, “делись с друзьями”, “используй этот звук для своего видео” и т.п. Всё это повышает шансы понравиться алгоритму.Искусственный интеллект также применяется самими маркетологами для анализa трендов и прогнозирования вирусности. Современные инструменты соцмедиа-аналитики на базе ИИ могут в реальном времени отслеживать, какие темы и хэштеги набирают обороты. Например, специальные сервисы мониторинга TikTok замечают резкий рост просмотров определённого звука или эффекта – и маркетолог может оперативно использовать его, пока тренд не достиг пика. Некоторые компании разрабатывают собственные модели, пытающиеся предсказать, какой контент может стать вирусным в их сегменте. Конечно, полная предсказуемость невозможна – элемент удачи и непредвиденной реакции аудитории остаётся, – но ИИ помогает сузить поле до самых перспективных идей.Интересно влияние ИИ и на сам процесс создания контента. Уже появились примеры использования нейросетей для генерации вирусных идей: анализируя миллионы мемов, ИИ может подсказать, какие образы или шутки “зайдут” целевой аудитории. Бренды экспериментируют с генеративным контентом – от автоматического создания вариаций рекламных сообщений до виртуальных инфлюенсеров (цифровых персонажей с ИИ, ведущих соцсети). В 2022–2023 гг. начали появляться ИИ-модели, генерирующие короткие видео по текстовому описанию, хотя их качество пока невысоко, перспектива такова, что в будущем маркетолог сможет “заказать” ИИ вирусный ролик под заданные параметры аудитории.Помимо продвижения контента, ИИ-алгоритмы играют роль и в таргетировании вирусных кампаний. Например, FB/Instagram*(* запрещено в РФ) позволяют продвигать Reels среди тех пользователей, которые с наибольшей вероятностью будут вовлечены (определяется ИИ на основе их прошлого поведения). То есть реклама становится тоже “вирусной” – алгоритм сам ищет аудиторию, склонную поделиться или создать ответный контент. Компания сообщила, что интеграция Reels в рекламные инструменты привела к тому, что более 75% рекламодателей теперь используют Reels-формат [6], а годовой доход от рекламы в Reels достиг $10 млрд [6], что сопоставимо с оборотами TikTok. Эти цифры показывают, насколько быстро бизнес адаптируется к алгоритмически продвигаемому контенту: рекламодатели идут туда, где алгоритмы обеспечивают максимум просмотров.Наконец, стоит упомянуть этическую и стратегическую сторону. Алгоритмы и ИИ в вирусном маркетинге – это не только мощный ускоритель, но и риск. С одной стороны, они позволяют малому бизнесу или креатору “выйти в люди” без огромных бюджетов – достаточно сделать ролик, который понравится алгоритму, и слава может прийти за ночь. С другой стороны, контроль над распространением всё больше сосредоточен в руках нескольких платформ и их непрозрачных моделей. Это значит, что стратегия маркетолога должна включать готовность к переменам алгоритма: то, что работало вчера, завтра может перестать давать охваты из-за очередного апдейта. Более того, алгоритмы могут непреднамеренно формировать повестку: например, если ИИ обнаружит, что конфликтный или шок-контент удерживает внимание дольше, он будет чаще его показывать, что в итоге может влиять на имидж брендов и настроение аудитории. Поэтому современные компании уделяют внимание аналитике тональности (sentiment analysis) и безопасности бренда: отслеживают, в каком окружении (с какими трендами) их контент распространяется, нет ли негативных ассоциаций.В заключение отметим: вирусный маркетинг прошёл путь от стихийного сарафанного распространения до высокого искусства управления вниманием через алгоритмы. Сегодня успех вирусной кампании – это синергия креатива и алгоритмического расчёта. Лучшие кампании рождаются на стыке эмоционально резонансного контента и его умелого “подружения” с алгоритмами соцсетей. И хотя технологии меняются, базовый принцип остаётся прежним: чтобы информация распространилась как вирус, она должна зацепить людей, вызвать у них желание поделиться. Просто теперь у этого процесса появился мощный союзник (или повелитель) – искусственный интеллект.Настоящее исследование выполнено с опорой на несколько научных подходов. Применён теоретический анализ литературы и современных исследований по вирусному маркетингу и алгоритмам социальных медиа, что позволило обобщить ключевые понятия и эволюцию феномена. Использован сравнительно-исторический подход: проведено сравнение этапов развития вирусного маркетинга – от доцифровой эпохи сарафанного радио до сегодняшних платформ – с учётом социальных и технологических контекстов каждого периода. Также реализован метод кейс-анализа: разобраны конкретные примеры (кейсы) вирусных кампаний и ситуаций кратковременного роста брендов, что иллюстрирует практическое проявление выявленных закономерностей. Источниковая база включает научные статьи, аналитические отчёты, пресс-релизы компаний (TikTok и др.) за 2020–2025 гг., а также данные исследовательских центров, позволяющие проследить текущие тренды и количественные показатели (охваты, вовлечённость, время использования платформ). Комплексный подход обеспечивает всестороннее освещение темы и надёжность выводов.
Номер журнала Вестник науки №6 (87) том 2
Ссылка для цитирования:
Cабирзанов Р.Р., Сафиуллина Ф.Р. ЭВОЛЮЦИЯ ВИРУСНОГО МАРКЕТИНГА: ОТ УСТНОЙ ПЕРЕДАЧИ К АЛГОРИТМАМ TIKTOK И REELS // Вестник науки №6 (87) том 2. С. 1452 - 1471. 2025 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/24063 (дата обращения: 13.07.2025 г.)
Вестник науки © 2025. 16+