"Keacakan" dari buku terlaris
Membuat buku laris adalah sesuatu yang membuat Cagliostro penasaran. Faktanya, masalah ini lebih berkaitan dengan alkimia daripada logika, bakat alami, atau data besar. Analis Goldman Sachs, yang mampu memprediksi tren komoditas material seperti konsumsi korek api di Finlandia atau Peru dengan akurasi penembak jitu, mengibarkan bendera putih saat dipanggil untuk meramalkan tren film, buku, atau apa pun. produk budaya atau hiburan. Perilaku konsumen barang jenis ini tidak dapat diprediksi. Satu-satunya prakiraan yang mungkin, seringkali salah secara terang-terangan seperti pertumbuhan ebook, adalah jenis makro-kuantitatif; misalnya, CAGR industri perfilman dunia dalam periode lima tahun 2016-2021 akan menjadi 3%. Di luar itu sulit untuk pergi.
Satu hal yang diketahui secara pasti, yang pada akhirnya membentuk landasan industri penerbitan, adalah bahwa seorang penulis yang telah menulis satu buku terlaris hampir pasti dapat menulis buku kedua, ketiga, dan seterusnya. Loyalitas konsumen terhadap produk budaya yang sangat mereka nikmati lebih unggul daripada loyalitas komersial lainnya. Jadi, menemukan penulis terlaris potensial adalah tantangan terbesar industri dan fondasi bisnis yang sehat dan langgeng. Bagaimana tantangan ini telah diatasi sejauh ini?
Mencari buku terlaris: tindakan jenius
Benar-benar ada alkemis pada awal mula penerbitan modern. Mereka adalah tokoh-tokoh besar intelektual-penerbit yang, juga diberkahi dengan jiwa kewirausahaan yang kuat dan selera risiko yang kuat, mengendus subjek dan manuskrip yang tepat dan berhasil menjadikannya buku terlaris, mengubah penulis yang beruntung itu menjadi salah satu keluarga mereka. . Cukup pergi dan melihat bagaimana Giangiacomo Feltrinelli pada tahun 1957 mengubah stensil menjadi Doctor Zhivago, salah satu buku paling sukses di dunia penerbitan. Tahun berikutnya, penulisnya Boris Pasternak dianugerahi Hadiah Nobel. Tapi mengobrak-abrik samizdat dan menyelundupkannya ke Indiana Jones bukanlah satu-satunya cara untuk menciptakan kisah sukses.
Ada juga "metode Calasso" yang dengan Adelphi-nya telah pergi untuk meneliti dan menempati, seperti pengembang real estat visioner, wilayah perbatasan yang belum dijelajahi sepenuhnya di luar arus utama, tetapi dengan potensi pengembangan yang sangat besar dalam jangka menengah-panjang; potensi saat ini hanya terlihat oleh beberapa intelektual orisinal, pemimpi, dan bahkan mistis. "Versi Calasso" secara luas dapat disamakan dengan doktrin inovasi yang mengganggu yang merupakan ajaran setiap pendiri start-up yang gila. Tetapi untuk melakukan ini, Anda harus menjadi jenius seperti Steve Jobs. Dan Calasso adalah. Sayangnya kebanyakan dari kita tidak memiliki bakat yang sama.
Di era media massa, pewaris para pendiri intelektual besar telah menjual rumah penerbitan mereka kepada konglomerat media raksasa. Jadi dari pendekatan master-divinatory-paternalistik ke buku terlaris, kami telah beralih ke pendekatan yang murni manajerial dan komersial. Intuisi untuk pemasaran yang lebih modern dan teknik analisis pasar kuantitatif telah hilang: lembar Excel telah menggantikan tepukan di punggung dan buku harian Natal. Penulis semakin menghargai jumlah yang tertulis di cek awal daripada penghargaan dan persahabatan penerbit. Tapi kami belum melihat perbedaan besar: lebih dari 70% dari buku yang diterbitkan tidak mencapai titik impas dan masih paus putih dari beberapa saham yang tak terhitung jumlahnya di satu tangan yang membuat bisnis tetap berjalan dan membagikan dividen kepada pemegang saham yang lapar. hasil.
Bagaimana bisa dengan media baru dan masih belum
Dengan media baru, teka-teki terlaris tampaknya akhirnya mencapai titik solusi berkat data besar. Big data benar-benar bisa menjadi pengungkit yang menentukan asalkan Anda tahu cara menggunakannya. Menjadi data dimensi yang sulit dibayangkan dan dikumpulkan dengan metode spionase, perlu diketahui bagaimana menyempurnakan, menafsirkan, menyelesaikan, dan mengubahnya menjadi keputusan. Netflix dan Amazon, dengan menelusuri navigasi pelanggan mereka, mengetahui hampir semua hal tentang perilaku pembelian dan konsumsi mereka. Ini adalah titik awal yang baik, sangat bagus sehingga mendiang David Carr merasa ingin menulis, beberapa minggu sebelum meninggalkan kami, bahwa pencarian buku terlaris telah berakhir karena Netflix akan menyajikannya kepada kami dengan algoritme analisis data. Tapi bukan itu yang sebenarnya terjadi. Di sisi lain.
Netflix memproduksi House of Cards (yang tidak diinginkan siapa pun di Hollywood dan New York) karena intuisi visioner dari chief content officer Ted Sarandos. Itu sukses besar juga berkat ide "binge vision" (semua episode musim segera tersedia untuk ditonton). Lalu ada Orange Is the New Black pemenang penghargaan… dan kemudian muncul kecerobohan Marco Polo, produksi ambisius senilai $90 juta. Tapi bagaimana data besar menunjukkan sebuah drama berlatar di Cina abad ke-95 dengan 2015% pemeran Asia ketika penonton Netflix pada saat itu hanya orang Barat? Netflix dapat merasa nyaman menonton Disney. Pada tahun 150 Disney yang mengetahui targetnya dengan sangat baik, memproduksi film seperti Tomorrowland yang bahkan tidak menutup biaya dan membutuhkan investasi tambahan sebesar XNUMX juta dolar dalam pemasaran.
Lengan penerbitan Amazon, penerbitan Amazon, tentu saja tidak menerbitkan buku terlaris, memang kita jarang melihatnya di buku klasik yang terakhir.
Butuh waktu untuk menemukan formula terlaris dan sementara itu alkimia terus menjadi pendekatan yang paling berhasil. Sampai sekarang.
Kode terlaris
Sekarang Matthew L. Jockers – direktur Laboratorium Sastra di Universitas Nebraska di Lincoln – dan Jodie Archer – PhD di Stanford dan berpengalaman di Apple – keduanya ahli dalam komputasi linguistik, telah menjelaskan dalam sebuah buku berjudul The Bestseller Code: Anatomy of the Blockbuster Novel formula untuk mengemas buku terlaris. Buku ini akan dirilis pada bulan September 2016 dengan St. Martin's Press dari Macmillan Group. Biaya hardacover $17,56, biaya ebook KIndle $19, dua dolar lebih (itulah sebabnya pasar ebook penerbit menengah-besar jatuh seperti cabang kering). Sayang sekali itu terjadi!
"Publisher Weekly" menerbitkan review singkat dari buku tersebut dan segera sebuah debat dimulai yang melibatkan banyak pakar industri termasuk Mike Shatzin. Intinya adalah: apakah itu benar-benar sebuah algoritma yang didasarkan pada analisis tekstual kuantitatif yang memberi kita formula terlaris?
Lingkaran Dave Eggers, itu modelnya
Sebelum menjawab pertanyaan ini, mari kita coba memahami tesis penulis untuk apa yang dapat disimpulkan dari antisipasi esensial pertama buku ini. Lingkaran karya Dave Eggers (diterjemahkan ke dalam bahasa Italia oleh Mondadori) adalah contoh paradigmatik novel yang mampu mencapai puncak buku klasik bestseller. Menurut hasil algoritme kedua penulis, Lingkaran memiliki semua elemen sastra buku terlaris; kepatuhan 100%. Eggers, tulis kedua penulis tersebut, "adalah penulis paradigmatik selama 30 tahun terakhir". Dan di sini algoritme benar-benar menebak kami, karena The Circle telah lama masuk dalam daftar buku terlaris New York Times, menjual 80 salinan hardcover dan 140 salinan paperback menurut Bookscan.
Kedua penulis menganalisis 20 novel dari semua genre menggunakan teknik komputasi linguistik. Algoritme Jockers-Archer memeriksa plot, karakter, dan tema, lalu menentukan bahan pertama dari formula: campuran plot, karakter, dan tema yang tepat untuk memberikan dampak terbesar pada ekspektasi pembaca.
Bahan kedua dari formula tersebut adalah simetri plot yang harus berkembang di atas struktur paling banyak 3 babak. Semua buku terlaris selama 30 tahun terakhir berbagi ritme plot yang sama.
Bahan ketiga dan terakhir menyangkut gaya penulisan: harus ditulis dalam bahasa sehari-hari. Harus ada koherensi mutlak antara karakter tokoh dan kata kerja yang digunakan penulis untuk menggambarkan tindakan mereka.
Menurut buku ini, rahasia seorang bestseller terkandung dalam isinya. Dalam bentuk presentasi buku di Amazon tertulis bahwa berkat analisis tekstual, 97% dapat ditetapkan apakah sebuah manuskrip akan menjadi buku terlaris atau tidak.
Sebuah tesis yang membuat mereka yang berpikir bahwa lebih banyak faktor di luar konten daripada konten itu sendiri yang membuat buku terlaris melompat dari tempat duduk mereka.
Apakah itu benar-benar semua dalam konten? Itu tidak ada di antara penonton
Ini tentu saja bukan linguistik komputasional yang membuat kita menjadi buku terlaris, tetapi pemasaran. Ini adalah reaksi pertama terhadap tesis buku oleh Mike Shatzkin, salah satu orang dalam yang paling cerdas dan paling banyak didengarkan di dunia penerbitan baru. Di blognya dia menulis “Tim saya sepakat. Argumen bahwa sebuah buku menjadi buku terlaris dengan analisis konten teks tanpa mempertimbangkan riset pasar, branding, atau pemasaran adalah hal yang menggelikan."
Bahwa dari dua penulis Kode Bestseller, yaitu tesis bahwa analisis komputasi teks adalah salah satu faktor penentu keberhasilan sebuah buku, tidak sepenuhnya baru. Pendekatan totalisasi penulis buku ini baru. Dua start-up, BookLamp, diakuisisi oleh Apple, dan Trajectory telah mengembangkan alat untuk mendapatkan frekuensi penggunaan kata, struktur kalimat, tema dominan, dan indikasi lain untuk mengarahkan pekerjaan dari analisis komputasi teks SEO. dan seluruh tim pemasaran penerbit. Berkat analisis ini, yang disebut BookLamp sebagai "BookDNA" (proyek ini disebut Proyek Genom Buku), dimungkinkan untuk mengukur kompleksitas konten, memperkirakan tingkat yang diperlukan pembaca untuk memahaminya dan juga usia referensi. Bukan awal yang buruk.
Dalam hal ini, analisis tekstual dianggap sebagai dukungan yang sangat diperlukan untuk tindakan pemasaran yang tujuan utamanya adalah membuat judul dikenal oleh khalayak referensi. Jika audiens tidak bersentuhan dengan konten, konten yang berpotensi menjadi bestseller tidak akan pernah menjadi bestseller pasar.
Menurut Shatzkin, lebih dari kontennya, penelitian audiens adalah titik baliknya. Konten itu sendiri memberikan tingkat prediktabilitas yang rendah terkait kesuksesan komersialnya. Pembeli yang dicari penerbit tidak mengetahui buku tersebut dan pembaca ini dapat "bangun" dengan memanfaatkan minat dan penelusuran yang dapat dilakukan pembaca ini untuk memperjelas minat tersebut. Misalnya, ungkapan "Hak Sipil" tidak pernah muncul di Dark Beyond the Hedge, justru ungkapan yang paling dicari oleh pembaca yang tertarik dengan topik ini.
Alat baru untuk penerbitan baru
Pada kenyataannya, seperti yang ditulis oleh Neil Balthaser, pendiri Intellogo dan veteran industri buku, analisis tekstual dari buku-buku yang mencapai daftar buku terlaris "New York Times" berfungsi untuk memahami preferensi membaca audiens dan oleh karena itu mengarahkan pilihan investasi penerbit. Balthaser menulis: “Di masa depan digital, penggunaan platform analisis teks otomatis dapat memberi penerbit informasi waktu nyata tentang pelanggannya, mengidentifikasi apa yang berhasil dan apa yang tidak berhasil di pasar dan, mungkin, membangun buku terlaris melalui analisis yang akurat. gambaran tentang apa yang diinginkan pembaca dan bukan hanya melalui apa yang datang secara spontan ke penerbit… Keputusan berdasarkan informasi semacam ini sebagian mungkin terjadi hingga sekarang dan sering kali penerbit menerbitkan secara membabi buta dengan harapan bertemu dengan audiens target yang bersedia membeli buku mereka.”
Di masa depan digital ini, pekerjaan penerbit akan semakin berpusat pada data dan alih-alih menjadi editor, mereka harus mengisi kantor mereka dengan pengembang, akuntan, dan ahli bahasa yang harus menganalisis konten buku yang diterbitkan, manuskrip, dan lainnya. semua mengidentifikasi tren pembaca.
Masalahnya, bagaimanapun, seperti yang diinformasikan oleh sebuah studi oleh Pew Research Center, adalah bahwa pembaca buku menurun dan oleh karena itu, bahkan lebih dari analisis yang sudah ada, semua pemain penerbitan buku harus berinvestasi dalam inovasi produk untuk menangkap klien yang mengubah selera mereka dan melarikan diri ke Pokemon GO yang benar-benar berada di persimpangan fiksi dan kenyataan, seperti sebuah buku tidak akan pernah bisa.
