সত্যই এটি পরীক্ষা করার একমাত্র উপায় হ'ল এই বার্তাগুলির ফলাফল পরিমাপ করা। উদাহরণস্বরূপ নতুন ডাউনলোডের সংখ্যার সাথে সংখ্যার টুইটের সংযোগের উপায় রয়েছে।
টুইটার সম্পর্কে খাঁটি কথা বলতে গেলে, ভাইরালতা পরিমাপের সবচেয়ে সহজ উপায় হ'ল কোনও টুইট কতবার টুইট করা হয় তা দেখা।
উদাহরণস্বরূপ, আমার একটি ওয়েবসাইট WhendidyoujPointwitter.com আছে - এটির একটি 'এই টুইট' প্রকারের লিঙ্ক রয়েছে। প্রায়শই যখন কেউ সেই লিঙ্কটি টুইট করেন, তাদের কিছু অনুগামী তাদের টুইটটিতে লিঙ্কটি নিয়ে যান এবং ঘুরেফিরে তাদের নিজস্ব বার্তা টুইট করেন। এরপরে আমরা যদি দেখি যে কতজন অনুসরণকারী এই 'পুনঃটুইট' করেন তখন আমরা ভাইরালতাটি পরিমাপ করতে পারি।
উদাহরণস্বরূপ, যদি 1000 জন অনুসরণকারী এটির সাথে টুইট করেন এবং তারপরে তাদের 10 জন অনুসরণকারীও এটি টুইট করেন তবে এটি 1% সাফল্যের হার।
এখন, এটি এখনও ভাইরালতার শতাংশ নয়। গড় টুইটার ব্যবহারকারীর সংখ্যা কত জন অনুসরণকারীকে জিজ্ঞাসা করে আমাদের আরও এক ধাপ এগিয়ে যেতে হবে? প্রত্যেকের যদি 1000 জন অনুসরণকারী থাকে, তবে সেই 10 টি পুনঃটুইট 100 টি রিট্যুইটের ফলস্বরূপ 1000, ইত্যাদির ফলাফল হিসাবে তৈরি হবে (যতক্ষণ না এটি পিটারগুলি বেরিয়ে আসে - বিশ্বে কেবলমাত্র বহু টুইটার ব্যবহারকারী / লোক রয়েছে) - বেশিরভাগ মানদণ্ডে খুব ভাইরাল।
তবে সমস্ত টুইটার ব্যবহারকারীর 1000 জন অনুসরণকারী নেই। আমরা যা গণনা করতে চেষ্টা করতে পারি তা হ'ল একটি টিপিং পয়েন্ট। 1% সাফল্যের হারের সাথে, মেমের বিস্তারটি চালিয়ে যাওয়ার জন্য গড় ব্যবহারকারীর কতজন অনুসরণকারী থাকতে হবে?
যদি গড় 100 হয়, তবে 1% এর অর্থ একটি টুইটের ফলে আরও 1 টি টুইট হবে - অর্থাত্ মেমটি বাঁচিয়ে রাখা হবে। যদি গড়টি তার চেয়ে কম হয় তবে মেমের মৃত্যু নিশ্চিত।
এখন, বিপরীতে গিয়ে, সর্বশেষ পরিসংখ্যানগুলি আমি খুঁজে পেতে পারি গড় অনুসারী অনুসারীর সংখ্যা 70 দেখায় So তাই 1% সাফল্যের হার ভাইরাল হওয়ার জন্য যথেষ্ট নয় - এটি প্রায় 2% বা তার বেশি হতে হবে।
উহহহম এত চিন্তা করে, আমার ধারণা এটি লোগারিথমিক / এক্সফোনেনশিয়াল জিনিস।
- 100% সাফল্যের হার (সমস্ত পুনঃটুইট) = ভাইরাল সর্বাধিক
- এই পুরো ব্যাপ্তির মাধ্যমে 10-99% = অত্যন্ত ভাইরাল
- 2% সাফল্যের হার = সর্বনিম্ন ভাইরাল
- 1% বা তার চেয়ে কম = ভাইরাল নয়