У цій науковій роботі досліджуються різні підходи до оцінки ефективності реклами в соціальних мережах, приділяючи особливу увагу факторам, що визначають результативність кампаній на платформі Facebook. Аналіз показав, що три популярні моделі, якими часто користуються маркетологи та SMM-фахівці для створення рекламних матеріалів, мають певні недоліки. Ми встановили, що якість оцінки онлайн-реклами значною мірою залежить від обсягу та релевантності зібраних метрик, які використовуються для подальшого аналізу. Тому ключовою метою нашого дослідження стало створення покращеної моделі. Вона покликана усунути слабкі місця існуючих підходів завдяки механізму систематичного оновлення та актуалізації даних, що надходять із соціальних мереж. Робота детально розглядає унікальні характеристики запро- понованої моделі, порівнюючи її з аналогічними програмними рішеннями, та аналізує взаємодію її компонентів – як між собою, так і з зовнішніми системами. Під час розроблення моделі визначено основні завдання для створення відповідного програмного застосунку та технології, які були в ньому реалізовані, виділено ключові аспекти функціонування моделі, що складається з чотирьох основних блоків: кожен із них забезпечує якісне опрацювання та аналіз метрик рекламної ефективності. Окремо проведено оцінювання, як запропонована модель сприяє вирішенню однієї з головних проблем – забезпечення безперервного оновлення даних із соцмереж, і запропоновано конкретні методи для цього. Також було проаналізовано потенціал розробленого програмного забезпечення для підвищення точності оцінювання рекламних стратегій на цифрових платформах, його значення для різних бізнес-секторів та актуальність для маркетологів, які потребують точного аналізу даних. Створений програмний продукт пройшов тестування на активному Facebook-акаунті SMM-агентства, а його ефективність порівнювалася з програмами- аналогами, що використовуються для збору метрик. У майбутньому можливий подальший роз- виток застосунку, зокрема через поглиблений аналіз зібраних даних та розширення функціоналу для наочної візуалізації отриманих результатів.
- Aivalis, C. J. (2022). Big Data Technologies. Handbook of E-Tourism, 419–433. https://doi.org/10.1007/978-3- 030-48652-5_23
- Alalwan, A. A., Rana, N. P., Dwivedi, Y. K., & Algharabat, R. (2017). Social Media in marketing: a Review and Analysis of the Existing Literature. Telematics and Informatics, 34(7), 1177–1190. Science Direct. https://doi.org/10.1016/j.tele.2017.05.008
- Artym-Drohomyretska, Z. B., & Datsko, M. V. (2018). The use of information technology for evaluating the effectiveness of advertising campaigns. Applied Aspects of Modern Interdisciplinary Research, 76–78. Retrieved from https://jpasmd.donnu.edu.ua/article/view/12920
- Drummond, C., McGrath, H., & O’Toole, T. (2018). The impact of social media on resource mobilisation in entrepreneurial firms. Industrial Marketing Management, 70, 68–89.https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2017.05.009
- Durumeric, Z., Adrian, D., Mirian, A., Kasten, J., Bursztein, E., Lidzborski, N., Thomas, K., Eranti, V., Bailey, M., & Halderman, J. A. (2015). Neither Snow Nor Rain Nor MITM... Proceedings of the 2015 Internet Measurement Conference. https://doi.org/10.1145/2815675.2815695
- Geissinger, A., Laurell, C., Öberg, C., & Sandström, C. (2023). Social media analytics for innovation management research: A systematic literature review and future research agenda. Technovation, 123, 102712. https://doi.org/10.1016/j.technovation.2023.102712
- Gordon, B. R., Zettelmeyer, F., Bhargava, N., & Chapsky, D. (2019). A Comparison of Approaches to Advertising Measurement: Evidence from Big Field Experiments at Facebook. Marketing Science, 38(2), 193–225. https://doi.org/10.1287/mksc.2018.1135
- Hosain, S., & Ahshanul, M. (2023). Facebook-based social media marketing and Facebook-based online purchases: evidence from the Facebook page admins of selected South Asian fashion retailers. Journal of Electronic Business& Digital Economics, 2(2), 191–212. https://doi.org/10.1108/jebde-03-2023-0005
- Kaplan, A. M., & Haenlein, M. (2011). Two hearts in three-quarter time: How to waltz the social media/viral marketing dance. Business Horizons, 54(3), 253–263. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2011.01.006
- Kumar, K. (2018). Link Analysis of National Science Digital Library Network Nodes: A Linked Open Data. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.3556599
- Manzyuk, D. V. (2022, June 29). Audiences of mass media in the social network Facebook. Nau.edu.ua. Retrieved from https://er.nau.edu.ua/items/8d6fb916-a09c-4327-80f2-bfca96b862ab
- Mason, A. N., Narcum, J., & Mason, K. (2021). Social Media Marketing Gains Importance after Covid-19. Cogent Business & Management, 8(1), 1–17. Tandfonline. https://doi.org/10.1080/23311975.2020.1870797
- O’g’li, M. U. M. (2023). Innovative marketing strategy in e-business. Journal of innovations in scientific and educational research, 6(3), 355–358. https://bestpublication.org/index.php/jaj/article/view/4557
- Official website of GuessYes web application. (n.d.). Retrieved from https://guess-yes-ui.azurewebsites.net.
- R.J.P.K. Rajakaruna, K.M.P.U. Padmasiri, M. S. M. Siriwardane, R. K. N. D. Jayawardhane, S. M. M. Nishadika,& P. P. G. Dinesh Asanka. (2023). Use of Data Warehousing Techniques to Analyze the LMS Usage among Sri Lankan Universities Students. In 2023 IEEE 17th International Conference on Industrial and Information Systems (ICIIS). https://doi.org/10.1109/iciis58898.2023.10253522
- Yu, M. A. (2019). A model for evaluating the effectiveness of advertising activities of enterprises in the context of the modern information space. Nure.ua. Retrieved from http://openarchive.nure.ua/handle/document/10921