TED Salon Brightline Initiative
Dao Nguyen: What makes something go viral?
Dao Nguyen: Waarom gaat iets viraal?
Filmed:
Readability: 3.6
1,432,741 views
Hoe maak je online content die bij iedereen in de smaak valt? BuzzFeed-uitgever Dao Nguyen laat zien hoe zij en haar team aantrekkelijke quizzen, lijsten en video's maakt -- leer meer over hoe BuzzFeed een systeem ontwikkeld heeft dat inzicht geeft in hoe mensen content gebruiken om met elkaar in contact te komen en cultuur te creëren.
Dao Nguyen - Media analytics expert
As Publisher of BuzzFeed, Dao Nguyen thinks about how media spreads online and the technology and data that publishers can use to understand why. Full bio
As Publisher of BuzzFeed, Dao Nguyen thinks about how media spreads online and the technology and data that publishers can use to understand why. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
Last year, some BuzzFeed
employees were scheming
employees were scheming
0
841
3569
Enkele medewerkers van BuzzFeed
beraamden vorig jaar een plan
beraamden vorig jaar een plan
00:16
to prank their boss, Ze Frank,
1
4434
2330
om hun baas, Ze Frank,
in de luren te leggen
in de luren te leggen
00:19
on his birthday.
2
7415
1242
op zijn verjaardag.
00:21
They decided to put a family
of baby goats in his office.
of baby goats in his office.
3
9319
4204
Ze beslisten om een familie babygeitjes
in zijn kantoor te zetten.
in zijn kantoor te zetten.
00:25
(Laughter)
4
13547
1405
(Gelach)
00:26
Now, BuzzFeed had recently signed on
to the Facebook Live experiment,
to the Facebook Live experiment,
5
14976
4421
BuzzFeed was toen net ingestapt
in het Facebook Live-experiment
in het Facebook Live-experiment
00:31
and so naturally,
6
19421
1371
en uiteraard besloten we het hele gebeuren
te livestreamen op het internet,
te livestreamen op het internet,
00:32
we decided to livestream
the whole event on the internet
the whole event on the internet
7
20816
3882
zodat we konden meemaken
dat Ze zou binnenwandelen
dat Ze zou binnenwandelen
00:36
to capture the moment
when Ze would walk in
when Ze would walk in
8
24722
3300
en het vee in zijn kantoor zou ontdekken.
00:40
and discover livestock in his office.
9
28046
2962
00:44
We thought the whole thing
would last maybe 10 minutes,
would last maybe 10 minutes,
10
32019
3164
Wij dachten dat het geheel
een minuut of 10 zou duren
een minuut of 10 zou duren
00:47
and a few hundred company employees
would log in for the inside joke.
would log in for the inside joke.
11
35207
4524
en dat een honderdtal medewerkers
zou inloggen voor dit bedrijfsgrapje.
zou inloggen voor dit bedrijfsgrapje.
00:52
But what happened?
12
40132
1263
Maar wat gebeurde er?
00:53
They kept on getting delayed:
13
41977
1718
Hij bleef maar vertraging oplopen:
00:55
he went to get a drink,
14
43719
1486
hij ging een drankje halen,
00:57
he was called to a meeting,
15
45229
1448
hij moest naar een meeting,
00:58
the meeting ran long,
16
46701
1743
die meeting liep uit,
hij ging naar het toilet.
01:00
he went to the bathroom.
17
48468
1165
01:01
More and more people
started logging in to watch the goats.
started logging in to watch the goats.
18
49657
4220
Meer en meer mensen logden in
om de geitjes te zien.
om de geitjes te zien.
01:06
By the time Ze walked in
more than 30 minutes later,
more than 30 minutes later,
19
54493
4013
Tegen de tijd dat Ze binnenwandelde,
meer dan 30 minuten later,
meer dan 30 minuten later,
01:10
90,000 viewers were watching
the livestream.
the livestream.
20
58530
5106
waren 90.000 mensen
naar de livestream aan het kijken.
naar de livestream aan het kijken.
01:16
Now, our team had a lot
of discussion about this video
of discussion about this video
21
64601
3957
Ons team heeft heel wat
gediscussieerd over deze video
gediscussieerd over deze video
01:20
and why it was so successful.
22
68582
1976
en over waarom hij zo succesvol was.
Het was niet de grootste live video
die we tot dan toe gedaan hadden.
die we tot dan toe gedaan hadden.
01:22
It wasn't the biggest live video
that we had done to date.
that we had done to date.
23
70582
2876
01:25
The biggest one that we had done
involved a fountain of cheese.
involved a fountain of cheese.
24
73482
3642
De grootste die we tot dan gedaan hadden,
was die met de kaasfontein.
was die met de kaasfontein.
01:30
But it performed so much better
than we had expected.
than we had expected.
25
78063
3825
Maar deze deed het zoveel beter
dan we verwacht hadden.
dan we verwacht hadden.
01:33
What was it about the goats in the office
that we didn't anticipate?
that we didn't anticipate?
26
81912
4263
Wat was er met die geitjes in dat kantoor
dat we niet hadden zien aankomen?
dat we niet hadden zien aankomen?
01:38
Now, a reasonable person could have
any number of hypotheses.
any number of hypotheses.
27
86781
4058
Elke redelijke persoon kan daar
enkele hypotheses rond vormen:
enkele hypotheses rond vormen:
01:42
Maybe people love baby animals.
28
90863
2418
Misschien houden mensen van jonge dieren.
Misschien houden ze van kantoorgrappen.
01:45
Maybe people love office pranks.
29
93751
1724
01:47
Maybe people love stories
about their bosses
about their bosses
30
95499
2745
Misschien houden mensen
van verhalen over hun baas
van verhalen over hun baas
01:50
or birthday surprises.
31
98268
1533
of van verjaardagsverrassingen.
01:52
But our team wasn't really thinking
about what the video was about.
about what the video was about.
32
100382
3700
Maar ons team dacht niet zozeer
aan de inhoud van de video.
aan de inhoud van de video.
01:56
We were thinking about
33
104106
1272
Wij dachten meer
01:57
what the people watching the video
were thinking and feeling.
were thinking and feeling.
34
105402
4076
aan wat de kijkers dachten en voelden.
02:01
We read some of the 82,000 comments
that were made during the video,
that were made during the video,
35
109502
4783
We lazen enkele van de 82.000 commentaren
die geschreven werden tijdens de video
die geschreven werden tijdens de video
02:06
and we hypothesized that they were excited
36
114309
3792
en we vermoedden dat ze enthousiast waren
02:10
because they were participating
in the shared anticipation
in the shared anticipation
37
118125
3174
omdat ze deelnamen
aan de gedeelde anticipatie
aan de gedeelde anticipatie
02:13
of something that was about to happen.
38
121323
2730
van iets dat bijna stond te gebeuren.
02:16
They were part of a community,
just for an instant,
just for an instant,
39
124077
3212
Ze maakten deel uit
van een community, heel even maar,
van een community, heel even maar,
02:19
and it made them happy.
40
127313
1353
en dat maakte hen gelukkig.
02:21
So we decided that we needed
to test this hypothesis.
to test this hypothesis.
41
129102
3344
Dus, we beslisten dat we
die hypothese moesten uittesten.
die hypothese moesten uittesten.
02:24
What could we do to test
this very same thing?
this very same thing?
42
132793
3482
Wat konden we doen
om exact hetzelfde te testen?
om exact hetzelfde te testen?
02:28
The following week,
43
136995
1391
De week nadien,
02:30
armed with the additional knowledge
that food videos are very popular,
that food videos are very popular,
44
138410
4675
gewapend met de extra wetenschap
dat video's over eten erg populair zijn,
dat video's over eten erg populair zijn,
02:35
we dressed two people in hazmat suits
45
143109
3571
staken we twee mensen in een gaspak
02:38
and wrapped rubber bands
around a watermelon until it exploded.
around a watermelon until it exploded.
46
146704
4261
en spanden elastieken
rond een watermeloen tot die ontplofte.
rond een watermeloen tot die ontplofte.
02:42
(Laughter)
47
150989
1581
(Gelach)
02:44
Eight hundred thousand people watched
48
152889
3372
800.000 mensen zagen
02:48
the 690th rubber band
explode the watermelon,
explode the watermelon,
49
156285
4031
hoe de 690ste elastiek
de watermeloen deed ontploffen,
de watermeloen deed ontploffen,
02:52
marking it as the biggest
Facebook Live event to date.
Facebook Live event to date.
50
160340
3453
en zo werd het het grootste
Facebook Live Event ooit.
Facebook Live Event ooit.
02:56
The question I get most frequently is:
51
164483
2610
De vraag die me het vaakst gesteld wordt,
is: "Hoe laat je iets viraal gaan?"
is: "Hoe laat je iets viraal gaan?"
02:59
How do you make something go viral?
52
167117
1833
Die vraag is naast de kwestie;
03:01
The question itself is misplaced;
53
169713
2206
03:03
it's not about the something.
54
171943
1693
het gaat niet over 'iets'.
03:05
It's about what the people
doing the something,
doing the something,
55
173660
3297
Het gaat over de mensen
die dat 'iets' lezen of bekijken ...
die dat 'iets' lezen of bekijken ...
03:08
reading or watching --
56
176981
1203
03:10
what are they thinking?
57
178208
1280
Wat denken zij?
03:11
Now, most media companies,
when they think about metadata,
when they think about metadata,
58
179841
3346
De meeste mediabedrijven
denken over metadata
denken over metadata
03:15
they think about subjects or formats.
59
183211
2383
in termen van onderwerpen of formats.
03:18
It's about goats,
60
186412
1150
Het gaat over geitjes,
03:19
it's about office pranks,
61
187586
1776
het gaat over kantoorgrappen,
03:21
it's about food,
62
189386
1297
het gaat over eten,
het is een lijst, een video of een quiz.
03:22
it's a list or a video or a quiz,
63
190707
1854
03:24
it's 2,000 words long,
64
192585
1259
Het is 2.000 woorden lang,
03:25
it's 15 minutes long,
65
193868
1153
het duurt 15 minuten,
03:27
it has 23 embedded tweets or 15 images.
66
195045
3122
het heeft 23 ingesloten
tweets of 15 foto's.
tweets of 15 foto's.
03:30
Now, that kind of metadata
is mildly interesting,
is mildly interesting,
67
198191
3012
Dat soort metadata is ietwat interessant,
03:33
but it doesn't actually get at
what really matters.
what really matters.
68
201227
2966
maar het gaat voorbij
aan de kern van de zaak.
aan de kern van de zaak.
03:36
What if, instead of tagging
what articles or videos are about,
what articles or videos are about,
69
204217
4158
Wat als, in plaats van te taggen
waarover artikels of video's gaan,
waarover artikels of video's gaan,
03:40
what if we asked:
70
208399
1190
wat als we zouden vragen:
03:41
How is it helping our users
do a real job in their lives?
do a real job in their lives?
71
209613
3553
"Hoe helpt dit onze gebruikers
om iets te verwezenlijken in hun leven?"
om iets te verwezenlijken in hun leven?"
03:46
Last year, we started a project
72
214173
2820
Vorig jaar startten we een project
03:49
to formally categorize
our content in this way.
our content in this way.
73
217017
2932
om onze content op die manier
formeel in te delen.
formeel in te delen.
03:51
We called it, "cultural cartography."
74
219973
2747
We noemden het 'culturele cartografie'.
03:55
It formalized an informal practice
that we've had for a really long time:
that we've had for a really long time:
75
223720
4002
Het formaliseerde een informele werkwijze
die we al heel lang toepasten:
die we al heel lang toepasten:
03:59
don't just think about the subject matter;
76
227746
2226
denk niet alleen na over het onderwerp,
maar denk ook
-- en in feite voornamelijk --
-- en in feite voornamelijk --
04:01
think also about, and in fact,
primarily about,
primarily about,
77
229996
3168
over wat je content teweeg brengt
voor de lezer of de kijker.
voor de lezer of de kijker.
04:05
the job that your content is doing
for the reader or the viewer.
for the reader or the viewer.
78
233188
3739
04:09
Let me show you the map
that we have today.
that we have today.
79
237450
2506
Laat me je de kaart tonen
die we vandaag hebben.
die we vandaag hebben.
04:11
Each bubble is a specific job,
80
239980
2842
Elke cirkel vertegenwoordigt
een specifiek effect.
een specifiek effect.
04:14
and each group of bubbles
in a specific color are related jobs.
in a specific color are related jobs.
81
242846
4770
Elke groep cirkels in een bepaalde kleur
zijn gerelateerde effecten.
zijn gerelateerde effecten.
04:19
First up: humor.
82
247640
1478
Om te beginnen: humor.
'Brengt me aan het lachen.'
04:21
"Makes me laugh."
83
249918
1161
04:23
There are so many ways
to make somebody laugh.
to make somebody laugh.
84
251103
2788
Er zijn zoveel manieren
om iemand te laten lachen.
om iemand te laten lachen.
04:25
You can be laughing at someone,
85
253915
1517
Je kan naar iemand lachen,
je zou kunnen lachen
met specifieke internethumor,
met specifieke internethumor,
04:27
you could laugh
at specific internet humor,
at specific internet humor,
86
255456
2155
je zou kunnen lachen met enkele goeie,
zuivere, niet-beledigende vadergrappen.
zuivere, niet-beledigende vadergrappen.
04:29
you could be laughing at some good,
clean, inoffensive dad jokes.
clean, inoffensive dad jokes.
87
257635
3392
04:33
"This is me." Identity.
88
261706
2300
'Dit ben ik.' Identiteit.
04:36
People are increasingly using media
to explain, "This is who I am.
to explain, "This is who I am.
89
264030
3808
Mensen gebruiken steeds vaker media
om uit te leggen: dit is wie ik ben.
om uit te leggen: dit is wie ik ben.
04:39
This is my upbringing, this is my culture,
90
267862
2199
Dit is mijn opvoeding,
dit is mijn cultuur.
dit is mijn cultuur.
04:42
this is my fandom,
this is my guilty pleasure,
this is my guilty pleasure,
91
270085
2338
Dit is mijn fandom, dit is mijn ondeugd.
En dit is hoe ik om mezelf lach.
04:44
and this is how I laugh about myself."
92
272447
2183
'Helpt me met anderen
in verbinding te komen.'
in verbinding te komen.'
04:48
"Helps me connect with another person."
93
276600
1882
Dit is één van de grootste
geschenken van het internet.
geschenken van het internet.
04:50
This is one of the greatest
gifts of the internet.
gifts of the internet.
94
278506
2411
Het is geweldig als je
een media-item vindt
een media-item vindt
04:52
It's amazing when you find
a piece of media
a piece of media
95
280941
2191
dat precies beschrijft
wat jouw binding met iemand is.
wat jouw binding met iemand is.
04:55
that precisely describes
your bond with someone.
your bond with someone.
96
283156
2532
Dit is een groep effecten
die me iets helpen 'doen':
die me iets helpen 'doen':
04:59
This is the group of jobs
that helps me do something --
that helps me do something --
97
287020
2598
helpt me een ruzie te beslechten,
05:01
helps me settle an argument,
98
289642
1377
helpt me iets te leren over mezelf
of over iemand anders,
of over iemand anders,
05:03
helps me learn something
about myself or another person,
about myself or another person,
99
291043
2673
of helpt me mijn verhaal uit te leggen.
05:05
or helps me explain my story.
100
293740
1856
Dit is de groep effecten
die me iets laten 'voelen':
die me iets laten 'voelen':
05:07
This is the group of jobs
that makes me feel something --
that makes me feel something --
101
295620
2689
maakt me nieuwsgierig of droevig,
of herstelt mijn geloof in de mensheid.
of herstelt mijn geloof in de mensheid.
05:10
makes me curious or sad
or restores my faith in humanity.
or restores my faith in humanity.
102
298333
3157
05:13
Many media companies
and creators do put themselves
and creators do put themselves
103
301514
3719
Veel mediabedrijven en mediamakers
verplaatsen zich in hun publiek.
verplaatsen zich in hun publiek.
05:17
in their audiences' shoes.
104
305257
1468
Maar in het tijdperk van sociale media
kunnen we nog veel verder gaan.
kunnen we nog veel verder gaan.
05:18
But in the age of social media,
we can go much farther.
we can go much farther.
105
306749
2704
05:22
People are connected to each other
on Facebook, on Twitter,
on Facebook, on Twitter,
106
310056
4062
Mensen zijn met elkaar verbonden,
op Facebook, op Twitter,
op Facebook, op Twitter,
05:26
and they're increasingly using media
to have a conversation
to have a conversation
107
314142
4263
en ze gebruiken steeds vaker media
om een gesprek aan te knopen
om een gesprek aan te knopen
05:30
and to talk to each other.
108
318429
1454
en met elkaar te praten.
05:31
If we can be a part of establishing
a deeper connection between two people,
a deeper connection between two people,
109
319907
5836
Als wij voor een diepere verbinding
tussen twee mensen kunnen zorgen,
tussen twee mensen kunnen zorgen,
05:37
then we will have done
a real job for these people.
a real job for these people.
110
325767
3189
dan hebben we echt iets betekend
voor deze mensen.
voor deze mensen.
05:41
Let me give you some examples
of how this plays out.
of how this plays out.
111
329394
2589
Laat me je tonen
hoe dit in zijn werk gaat.
hoe dit in zijn werk gaat.
05:44
This is one of my favorite lists:
112
332578
1891
Dit is één van mijn favoriete lijstjes:
05:46
"32 Memes You Should
Send Your Sister Immediately" --
Send Your Sister Immediately" --
113
334493
3303
'32 memes die je onmiddellijk
naar je zus zou moeten sturen.'
naar je zus zou moeten sturen.'
05:49
immediately.
114
337820
1302
Onmiddellijk.
05:51
For example, "When you're going
through your sister's stuff,
through your sister's stuff,
115
339583
3104
Bijvoorbeeld: 'Als je
in je zus haar spullen neust
in je zus haar spullen neust
05:54
and you hear her coming up the stairs."
116
342711
1979
en je hoort iemand de trap opkomen.'
05:56
Absolutely, I've done that.
117
344714
1790
Absoluut, heb ik al gedaan.
05:58
"Watching your sister get in trouble
for something that you did
for something that you did
118
346528
3155
'Zien hoe je zus in de problemen raakt
door iets wat jij gedaan had,
door iets wat jij gedaan had,
06:01
and blamed on her."
119
349707
1192
maar haar de schuld van gaf.'
06:02
Yes, I've done that as well.
120
350923
1608
Ja, dat heb ik ook al gedaan.
06:04
This list got three million views.
121
352555
1799
Deze lijst kreeg drie miljoen views.
06:06
Why is that?
122
354378
1165
Waarom?
06:07
Because it did, very well, several jobs:
123
355567
2976
Omdat het, en zeer goed,
verschillende effecten veroorzaakte:
verschillende effecten veroorzaakte:
06:10
"This is us."
124
358567
1520
'Dit zijn wij.'
'Verbinden met familie.'
06:12
"Connect with family."
125
360111
1265
'Brengt me aan het lachen.'
06:13
"Makes me laugh."
126
361400
1181
06:14
Here are some of the thousands
and thousands of comments
and thousands of comments
127
362605
3134
Hier zijn enkele van de duizenden
en duizenden commentaren
en duizenden commentaren
06:17
that sisters sent to each other
using this list.
using this list.
128
365763
2849
die zussen naar elkaar stuurden
aan de hand van deze lijst.
aan de hand van deze lijst.
06:21
Sometimes we discover
what jobs do after the fact.
what jobs do after the fact.
129
369508
3511
Soms achterhalen we het effect pas nadien.
06:25
This quiz, "Pick an Outfit and We'll Guess
Your Exact Age and Height,"
Your Exact Age and Height,"
130
373592
5138
Deze quiz, 'Kies een outfit
en we raden je exacte leeftijd en lengte',
en we raden je exacte leeftijd en lengte',
06:30
went very viral: 10 million views.
131
378754
2063
ging wel erg viraal: 10 miljoen views.
06:32
Ten million views.
132
380841
1176
10 miljoen views.
06:34
I mean -- did we actually determine
the exact age and height
the exact age and height
133
382041
4526
Ik bedoel -- konden we écht
de exacte leeftijd en lengte
de exacte leeftijd en lengte
06:38
of 10 million people?
134
386591
1584
van 10 miljoen mensen bepalen?
06:40
That's incredible. It's incredible.
135
388199
2262
Dat is ongelooflijk. Het is ongelooflijk.
06:42
In fact, we didn't.
136
390485
1244
We konden het dan ook niet.
06:43
(Laughter)
137
391753
1129
(Gelach)
06:44
Turns out that this quiz
went extremely viral
went extremely viral
138
392906
4093
Blijkt dat deze quiz erg viraal ging
06:49
among a group of 55-and-up women --
139
397023
3563
bij een groep vrouwen van 55+,
06:52
(Laughter)
140
400610
1172
(Gelach)
06:53
who were surprised and delighted
141
401806
3649
die verrast en verheugd waren
06:57
that BuzzFeed determined
that they were 28 and 5'9".
that they were 28 and 5'9".
142
405479
5718
dat BuzzFeed concludeerde
dat zij 28 en 1,79 m waren.
dat zij 28 en 1,79 m waren.
07:03
(Laughter)
143
411221
1610
(Gelach)
07:04
"They put me at 34 years younger
and seven inches taller.
and seven inches taller.
144
412855
3208
"Ze maken me 34 jaar jonger
en 20 cm groter.
en 20 cm groter.
Ik kies voor comfort, het maakt me
geen moer uit wat anderen zeggen.
geen moer uit wat anderen zeggen.
07:08
I dress for comfort and do not give
a damn what anyone says.
a damn what anyone says.
145
416087
2948
07:11
Age is a state of mind."
146
419059
1779
Je bent maar zo oud als je je voelt."
07:12
This quiz was successful
not because it was accurate,
not because it was accurate,
147
420862
3050
Deze quiz was een succes,
niet omdat hij accuraat was,
niet omdat hij accuraat was,
07:15
but because it allowed these ladies
to do a very important job --
to do a very important job --
148
423936
4054
maar omdat hij bij deze dames
iets erg belangrijks bewerkstelligde:
iets erg belangrijks bewerkstelligde:
07:20
the humblebrag.
149
428014
1204
nederige opschepperij.
07:22
Now, we can even apply
this framework to recipes and food.
this framework to recipes and food.
150
430478
4983
We kunnen dit kader zelfs toepassen
op recepten en eten.
op recepten en eten.
07:27
A recipe's normal job is to tell you
what to make for dinner or for lunch.
what to make for dinner or for lunch.
151
435887
5573
Normaal zegt een recept wat je als diner
of als lunch kan klaarmaken.
of als lunch kan klaarmaken.
07:34
And this is how you would normally
brainstorm for a recipe:
brainstorm for a recipe:
152
442205
3408
Dit is hoe je normaal
zou brainstormen over een recept:
zou brainstormen over een recept:
07:37
you figure out what ingredients
you want to use,
you want to use,
153
445637
2323
je bedenkt welke ingrediënten
je wil gebruiken,
je wil gebruiken,
07:39
what recipe that makes,
154
447984
1168
welk recept dat geeft,
07:41
and then maybe you slap a job on
at the end to sell it.
at the end to sell it.
155
449176
3245
en dan misschien nog een effect erbij
op het einde, om het te verkopen.
op het einde, om het te verkopen.
07:44
But what if we flipped it around
and thought about the job first?
and thought about the job first?
156
452445
4367
Maar wat als we het zouden omkeren
en eerst over het effect zouden nadenken?
en eerst over het effect zouden nadenken?
07:49
One brainstorming session
involved the job of bonding.
involved the job of bonding.
157
457730
4665
In één van de brainstormsessies
ging het over het effect 'verbinding'.
ging het over het effect 'verbinding'.
07:54
So, could we make a recipe
that brought people together?
that brought people together?
158
462976
4300
Konden we een recept bedenken
dat mensen samenbracht?
dat mensen samenbracht?
07:59
This is not a normal brainstorming
process at a food publisher.
process at a food publisher.
159
467300
4421
Dat is geen normaal brainstormproces
voor een culinaire uitgever.
voor een culinaire uitgever.
08:05
So we know that people
like to bake together,
like to bake together,
160
473532
2715
We weten dat mensen graag samen bakken
08:08
and we know that people
like to do challenges together,
like to do challenges together,
161
476271
3285
en we weten dat mensen graag
samen uitdagingen aangaan,
samen uitdagingen aangaan,
08:11
so we decided to come up with a recipe
that involved those two things,
that involved those two things,
162
479580
4733
dus we bedachten een recept
dat die twee ingrediënten bevatte
dat die twee ingrediënten bevatte
08:16
and we challenged ourselves:
163
484337
1911
en we daagden onszelf uit.
08:18
Could we get people to say,
164
486272
1806
Konden we mensen zover krijgen te zeggen:
08:20
"Hey, BFF, let's see
if we can do this together"?
if we can do this together"?
165
488102
4086
"Hé lieve vriendin,
eens kijken of dit ons samen lukt?"
eens kijken of dit ons samen lukt?"
08:24
The resulting video was
the "Fudgiest Brownies Ever" video.
the "Fudgiest Brownies Ever" video.
166
492807
3335
Het resultaat was
de 'Smeuïgste Brownies Ooit'-video.
de 'Smeuïgste Brownies Ooit'-video.
08:28
It was enormously successful
in every metric possible --
in every metric possible --
167
496166
2924
Hij was enorm succesrijk
op elk mogelijk vlak.
op elk mogelijk vlak.
08:31
70 million views.
168
499114
1364
70 miljoen views.
08:32
And people said the exact things
that we were going after:
that we were going after:
169
500935
3700
En de mensen zeiden precies datgene
waar we op gemikt hadden:
waar we op gemikt hadden:
08:36
"Hey, Colette, we need to make these,
are you up for a challenge?"
are you up for a challenge?"
170
504659
3100
"Hey Colette, deze moeten we maken,
zin in een uitdaging?"
zin in een uitdaging?"
08:39
"Game on."
171
507783
1153
"Kom maar op!"
08:40
It did the job that it set out to do,
172
508960
2270
De video vervulde de taak
die we vooropgesteld hadden,
die we vooropgesteld hadden,
08:43
which was to bring people together
over baking and chocolate.
over baking and chocolate.
173
511254
4116
namelijk mensen samenbrengen
met bakken en chocolade.
met bakken en chocolade.
08:49
I'm really excited about
the potential for this project.
the potential for this project.
174
517294
3924
Ik ben heel erg enthousiast
over het potentieel van dit project.
over het potentieel van dit project.
08:53
When we talk about this framework
with our content creators,
with our content creators,
175
521242
3142
Als we over dit raamwerk praten
met onze contentmakers,
met onze contentmakers,
dan snappen ze het meteen,
08:56
they instantly get it,
176
524408
1165
08:57
no matter what beat they cover,
what country they’re in,
what country they’re in,
177
525597
2733
ongeacht hun specialisme,
het land waar ze zich bevinden
het land waar ze zich bevinden
09:00
or what language they speak.
178
528354
1365
of de taal die ze spreken.
Culturele cartografie
heeft ons enorm geholpen
heeft ons enorm geholpen
09:01
So cultural cartography has helped us
massively scale our workforce training.
massively scale our workforce training.
179
529743
4377
om onze opleidingen
voor personeel te evalueren.
voor personeel te evalueren.
09:06
When we talk about this project
and this framework
and this framework
180
534621
3650
Als we over dit project
en dit raamwerk praten
en dit raamwerk praten
met adverteerders en merken,
09:10
with advertisers and brands,
181
538295
1372
09:11
they also instantly get it,
182
539691
1578
dan snappen ze het ook meteen,
09:13
because advertisers,
more often than media companies,
more often than media companies,
183
541293
5626
want adverteerders begrijpen
-- meer nog dan mediabedrijven --
-- meer nog dan mediabedrijven --
hoe belangrijk het is om te snappen
09:18
understand how important it is
to understand the job
to understand the job
184
546943
3522
welk effect hun producten
teweegbrengen bij hun klanten.
teweegbrengen bij hun klanten.
09:22
that their products
are doing for customers.
are doing for customers.
185
550489
2446
09:26
But the reason I'm the most excited
about this project
about this project
186
554580
3743
Maar ik ben nog het meest
enthousiast over dit project
enthousiast over dit project
09:30
is because it changes the relationship
between media and data.
between media and data.
187
558347
3871
omdat het de relatie tussen media
en data verandert.
en data verandert.
09:35
Most media companies
think of media as "mine."
think of media as "mine."
188
563051
3434
De meeste mediabedrijven
denken over media als 'van mij'.
denken over media als 'van mij'.
09:39
How many fans do I have?
189
567547
1207
Hoeveel fans heb ik?
09:40
How many followers have I gained?
190
568778
1597
Hoeveel volgers heb ik erbij?
09:42
How many views have I gotten?
191
570399
1707
Hoeveel views zijn er al?
09:44
How many unique IDs do I have
in my data warehouse?
in my data warehouse?
192
572130
2777
Hoeveel unieke ID's heb ik
in mijn databank?
in mijn databank?
09:47
But that misses the true value of data,
which is that it's yours.
which is that it's yours.
193
575372
3948
Maar zo missen ze de echte waarde
van data en die is: ze zijn van jou.
van data en die is: ze zijn van jou.
09:53
If we can capture in data
what really matters to you,
what really matters to you,
194
581166
6098
Als wij in data kunnen vatten
wat jij echt belangrijk vindt,
wat jij echt belangrijk vindt,
09:59
and if we can understand more
the role that our work plays
the role that our work plays
195
587288
4488
en als we beter inzicht kunnen krijgen
in de rol die ons werk speelt
in de rol die ons werk speelt
10:03
in your actual life,
196
591800
1389
in jouw echte leven,
10:05
the better content we can create for you,
197
593213
2863
kunnen we betere content voor je maken
10:08
and the better that we can reach you.
198
596100
1857
en kunnen we je beter bereiken.
10:10
Who are you?
199
598760
1275
Wie ben jij?
10:13
How did you get there?
200
601293
1580
Hoe ben je hier beland?
10:14
Where are you going?
201
602897
1209
Waar ga je naartoe?
10:16
What do you care about?
202
604130
1269
Wat vind je belangrijk?
10:17
What can you teach us?
203
605423
1379
Wat kan jij ons leren?
10:19
That's cultural cartography.
204
607151
1460
Dat is culturele cartografie.
10:21
Thank you.
205
609146
1156
Dank je.
10:22
(Applause)
206
610326
3380
(Applaus)
ABOUT THE SPEAKER
Dao Nguyen - Media analytics expertAs Publisher of BuzzFeed, Dao Nguyen thinks about how media spreads online and the technology and data that publishers can use to understand why.
Why you should listen
Dao Nguyen is the Publisher of BuzzFeed, a reinvention of the traditional title in which she oversees the company’s tech, product, data and publishing platform, as well as ad product, pricing, and distribution. Nguyen joined BuzzFeed in 2012 and has been instrumental in its rapid growth as the largest independent digital media company in the world. Prior to joining BuzzFeed, Nguyen oversaw product for a financial careers venture within Dow Jones. She also previously served as Chief Executive Officer of Le Monde Interactif, publisher of the leading news site lemonde.fr. Before moving to France, she was Executive Producer at Concrete Media, a small web agency, and a consultant at Andersen Consulting (now Accenture). She has a degree in Applied Mathematics / Computer Science from Harvard and is based in New York City.
Dao Nguyen | Speaker | TED.com