NGHIÊN CỨU KHÁM PHÁ VỀ CƠ CHẾ NỘI DUNG VÀ TIẾP THỊ NGƯỜI ẢNH HƯỞNG TRÊN TIKTOK: NGHIÊN CỨU ĐIỂN HÌNH TẠI VIỆT NAM
Nguyễn Bằng Lan Anh
Sinh viên K63 CLC Quản Trị Kinh Doanh Quốc Tế
Phân hiệu Trường Đại học Ngoại thương tại TP. Hồ Chí Minh
Lê Đức Huy
Sinh viên K60 ĐTQT Quản Trị Marketing
Phân hiệu Trường Đại học Ngoại thương tại TP. Hồ Chí Minh
Tóm tắt
Những người có sức ảnh hưởng trên mạng xã hội đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy hiệu suất thương hiệu thông qua quảng bá sản phẩm và dịch vụ trên các nền tảng số. Khung phân tích được đề xuất nhằm xem xét các yếu tố dựa trên nội dung ảnh hưởng đến hiệu suất của các nhóm người có sức ảnh hưởng khác nhau trên TikTok. Phương pháp nghiên cứu tích hợp phân tích mô tả, phân tích cảm xúc, phân tích nội dung và phân tích mạng để khám phá mối quan hệ giữa thuộc tính nội dung và chỉ số tương tác. Bộ dữ liệu bao gồm 4.052 video được đăng tải và 96.534 bình luận thu thập từ 51 tài khoản của Influencer bằng công cụ dữ liệu Apify từ ngày 1 tháng 1 năm 2024 đến ngày 30 tháng 6 năm 2025, tập trung vào các lĩnh vực Làm đẹp, Thời trang và Thể thao. Mô hình ViSoBERT được tinh chỉnh được sử dụng để xác định cực tính cảm xúc trong các bình luận tiếng Việt liên quan đến video quảng cáo. Kết quả cho thấy sự khác biệt đáng kể về hành vi người có sức ảnh hưởng, đặc trưng video và mức độ tương tác khán giả, đồng thời nhấn mạnh mối tương quan chặt chẽ giữa chỉ số tương tác và siêu dữ liệu video như sử dụng từ ngữ liên quan cảm xúc và hashtag. Các phát hiện này làm phong phú thêm hiểu biết về động lực nội dung trong Influencer Marketing và cung cấp hàm ý thực tiễn cho việc tạo nội dung hiệu quả trên các nền tảng mạng xã hội.
Từ khoá: Influencer, phân tích dữ liệu mạng xã hội, Influencer Marketing, Tiktok, Việt Nam
AN EXPLORATORY CONTENT ANALYSIS OF INFLUENCER MARKETING ON TIKTOK: A CASE STUDY OF VIETNAM
Abstract
Social media influencers (SMIs) play a crucial role in driving brand performance through the promotion of products and services on digital platforms. An analytical framework is proposed to examine content-based factors influencing the performance of different influencer categories on TikTok. The research approach integrates descriptive analytics (DA), sentiment analysis (SA), content analytics (CA), and network analytics (NA) to explore the relationship between content attributes and engagement metrics. The dataset consists of 4,052 published videos and 96,534 comments collected from 51 influencer accounts via Apify scraping between January 1, 2024, and June 30, 2024, focusing on the Beauty, Fashion, and Fitness sectors. A fine-tuned ViSoBERT model is employed to determine emotional polarity in Vietnamese-language comments associated with promotional videos. The results reveal notable differences in influencer behavior, video characteristics, and audience engagement, while highlighting significant correlations between engagement metrics and video metadata such as sentiment-related word usage and hashtag utilization. These findings enhance the understanding of content dynamics in Influencer Marketing and provide practical implications for effective content creation on social media.
Keywords: Influencer, social media analytics, Influencer Marketing, TikTok, Vietnam