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社交平臺電商大量使用。有獎轉(zhuǎn)發(fā)式廣告充斥著各大社交平臺，競爭十分激烈，分析競爭環(huán)境下，社交平臺電商激勵率對轉(zhuǎn)發(fā)式廣告傳播量與速度十分必要。利用Vensim軟件采用仿真實驗的方式，將SEIRS模型用于研究社交平臺中有獎轉(zhuǎn)發(fā)式廣告的傳播過程，并且在SEIRS模型基礎(chǔ)上引入社交平臺電商激勵率，研究發(fā)現(xiàn)在零和競爭環(huán)境下轉(zhuǎn)發(fā)式廣告?zhèn)鞑ミ^程中，社交平臺電商激勵率能有效提高轉(zhuǎn)發(fā)式廣告?zhèn)鞑チ亢蛡鞑ニ俾省?/p>

關(guān)鍵詞：SEIRS模型；社交平臺電商激勵率；轉(zhuǎn)發(fā)式廣告；競爭環(huán)境

引言

近年來，以微博、微信等為代表的社交平臺興起的抽獎轉(zhuǎn)發(fā)式廣告發(fā)展迅猛。一些社交平臺電商通過社交平臺自己或者請網(wǎng)絡(luò)紅人和知名大V有獎轉(zhuǎn)發(fā)式廣告。例如在2018年11月，王思聰在微博上為IG電競俱樂部有獎轉(zhuǎn)發(fā)式廣告，開獎前該微博轉(zhuǎn)發(fā)量近三千萬人次。還有以拼多多為代表的購物平臺，讓用戶將轉(zhuǎn)發(fā)廣告到微信等社交平臺，讓別人幫忙砍價最終免費得到商品的方式，進(jìn)行廣告宣傳。不論是抽獎轉(zhuǎn)發(fā)式廣告還是轉(zhuǎn)發(fā)砍價式廣告，都可視為有獎轉(zhuǎn)發(fā)式廣告，在這些廣告?zhèn)鞑サ倪^程中，都是由社交平臺電商設(shè)置一定的激勵，促使社交平臺用戶夠在短時間內(nèi)來大量轉(zhuǎn)發(fā)廣告，快速達(dá)到宣傳的目的。有獎轉(zhuǎn)發(fā)式廣告的傳播過程與網(wǎng)絡(luò)輿情傳播過程相似，網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播是信息傳播的過程，而轉(zhuǎn)發(fā)式廣告的傳播也屬信息傳播，傳播過程的特點基本相同。當(dāng)今網(wǎng)絡(luò)輿情傳播研究主要利用傳染病模型進(jìn)行仿真。傳染病模型SIR模型，由Kermack等提出[1]。Sudbury第一個將SIR模型用來對網(wǎng)絡(luò)輿情傳播過程進(jìn)行模擬[2]。Anderson等在SIR模型中加入潛伏態(tài)節(jié)點E，提出的SEIR模型[3]。當(dāng)今信息技術(shù)飛速發(fā)展，信息傳播渠道變得越來越多，速度越來越快，人們每天接收海量信息，接收信息時缺乏信息甄別能力，并且接收到的信息不斷衍生變化，由此朱恒民等[4]構(gòu)建了具有話題衍生性的SIRS模型。陳福集等[5-6]進(jìn)一步分析了輿情傳播過程中話題衍生率的影響效果。以上研究大部分，對于信息傳播的研究沒有考慮競爭狀況，也即是環(huán)境中只有一個網(wǎng)絡(luò)信息，而沒有考慮多種信息共存互相競爭的情況。本文是基于陳福集等[5-6]的研究之上，將SEIRS模型用于社交平臺中轉(zhuǎn)發(fā)式廣告?zhèn)鞑チ亢蛡鞑ニ俣鹊难芯俊?/p>

1、模型構(gòu)建

基于陳福集等學(xué)者[5-6]的SEIRS模型，本文構(gòu)建了轉(zhuǎn)發(fā)式廣告?zhèn)鞑ツＰ?，圖1為模型示意圖。與傳統(tǒng)SEIRS模型相比，本模型增加社交平臺電商激勵率θ這一變量，模型將社交平臺中的人分為四類：未知者(S)，它表示在t時刻不知道廣告信息的人；猶豫者(E)，它表示在t時刻已知廣告但猶豫是否轉(zhuǎn)發(fā)的人；轉(zhuǎn)發(fā)者(I)，它表示在t時刻將廣告轉(zhuǎn)發(fā)出去的人；不轉(zhuǎn)者(R)，它表示在t時刻已知廣告但不轉(zhuǎn)發(fā)的人。該模型里，ρ是知道率表示未知者知道廣告信息的概率，β是轉(zhuǎn)發(fā)率表示猶豫者轉(zhuǎn)發(fā)廣告的概率，γ是刪除率表示轉(zhuǎn)發(fā)者刪除轉(zhuǎn)發(fā)廣告的概率，ε是不轉(zhuǎn)率表示猶豫者不轉(zhuǎn)發(fā)廣告的概率δ是遺忘率不轉(zhuǎn)者重新成為未知者的概率，τ是變心率表示不轉(zhuǎn)者重新轉(zhuǎn)發(fā)廣告的概率，θ是激勵率表示受社交平臺電商激勵影響的猶豫者轉(zhuǎn)發(fā)廣告的概率。

2、模型應(yīng)用

如今社交平臺上轉(zhuǎn)發(fā)式廣告很多，不同電商在同一環(huán)境中共同進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)式廣告的傳播，此情況下，不同電商廣告在傳播過程中會相互影響互相競爭。此處將零和競爭轉(zhuǎn)發(fā)模式定義為，在猶豫者E轉(zhuǎn)發(fā)電商1廣告成為I1后，不會再轉(zhuǎn)發(fā)電商2的廣告，不會成為I2。也即是轉(zhuǎn)發(fā)者只能轉(zhuǎn)發(fā)眾多廣告中的一個。為了探究零和競爭轉(zhuǎn)發(fā)模式中不同社交平臺電商激勵率θ，對各自轉(zhuǎn)發(fā)式廣告轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)量和速度的影響，采用控制變量法，使得平臺中的SEIR四種狀態(tài)人的初始值相同，各自的轉(zhuǎn)化概率參數(shù)都相同，只有電商1和電商2的激勵率θ1和θ2不同。

3、結(jié)論與建議

本文將社交平臺電商激勵率引入SEIRS模型，構(gòu)建了有獎轉(zhuǎn)發(fā)式廣告?zhèn)鞑ツＰ停骄哭D(zhuǎn)發(fā)式傳播過程中，電商激勵率對四種狀態(tài)下的人數(shù)的影響。構(gòu)建了一千人規(guī)模的社交平臺，進(jìn)行仿真實驗，分析無在無競爭環(huán)境下和零和競爭環(huán)境下，轉(zhuǎn)發(fā)式廣告?zhèn)鞑ミ^程中，電商激勵率對轉(zhuǎn)發(fā)式廣告?zhèn)鞑チ亢退俣鹊挠绊?。仿真結(jié)果表明，若電商在轉(zhuǎn)發(fā)式廣告?zhèn)鞑ミ^程中，設(shè)置一定的激勵率，能促使更多知道廣告但仍在猶豫是否轉(zhuǎn)發(fā)的人更快地將廣告?zhèn)鞑コ鋈?。因此，社交平臺電商為提高其在社交平臺上的轉(zhuǎn)發(fā)式廣告?zhèn)鞑チ亢退俣?，?yīng)當(dāng)對轉(zhuǎn)發(fā)廣告者設(shè)置適當(dāng)?shù)募睿梢圆捎棉D(zhuǎn)發(fā)式抽獎式廣告，也可以采用轉(zhuǎn)發(fā)幫忙砍價式廣告等帶有激勵性質(zhì)的轉(zhuǎn)發(fā)廣告模式。

作者:王梓伍 朱美光