Un tweet che cade in una foresta
L’aspetto di misurazione sui Social Media è secondo me uno dei temi più interessanti e siccome il buon Gluca mi ha fatto una domanda su reach/click ho iniziato a fare qualche analisi e a raccogliere un po’ di numeri per cercare di rispondere.
Engagement, partecipation e reach
Prima di tutto è necessario fare alcune premesse: personalmente ritengo le impression relativamente inutili e il numero di follower scarsamente utile. Mi interessa poco sapere quanti account mi seguono e quante volte è stato visualizzato un dato elemento 1: quello che per me è interessante è sapere quante persone sono interessate a quello che ho da dire.
A livello di metriche non mi piace parlare di engagement ma di partecipation per una questione terminologica. Per engagement io intendo
the willing or unwilling allocation of neural resources along specific sensory channels.
Siano ingaggiati quando qualcosa attira la nostra attenzione, ma l’attenzione non comporta necessariamente un’azione. Dall’attenzione verso un determinato elemento può nascere una risposta: la partecipazione. Va da sé che può esserci engagement senza partecipation ma non il contrario: oltretutto engagement e partecipation sono regolati in maniera leggermente diversa quindi preferisco di solito trattarli come elementi separati.
Come misuro l’engagement su Twitter dall’esterno? Non posso: se è “attenzione” è un elemento difficile da misurare senza contatto diretto con la persona coinvolta. Posso misurare la partecipazione (click, like, commenti, etc. etc.) e arriviamo alla domanda di Gluca: il tasso di reach/click su Twitter 2.
In questo caso con reach intendo il numero di persone esposte ai nostri contenuti e penso si possa distinguere tra tre tipologie di reach 3
- Pseudo reach
- Reach possibile
- Reach potenziale
- Reach verosimile
Lo pseudo reach consiste semplicemente nel prendere il numero di follower e moltiplicarlo per il numero di tweet. Di solito questa metrica viene usata da alcuni guru durante i combattimenti rituali nella stagione dei budget come mostrato da foto di repertorio
Tuttavia questa metrica è assolutamente inutile perché il numero di follower ha veramente poco senso (dato che non ci da nessuna informazione).
Per capire il rapporto tra i nostri update e quante persone li vedono dobbiamo iniziare a fare pulizia tra i nostri follower e vedere quanto sono le persone che realmente ci seguono.
Se tolgo i fake e gli inattivi ottengo il reach possibile, se tengo solamente gli utenti attivi 4 ottengo il reach potenziale, se faccio il calcolo sul numero di utenti attivi all’ora ottengo il reach verosimile.
Ho fatto alcuni esperimenti con alcuni account e fare una media del numero di follower finti, attivi, inattivi, online per ora è difficilmente generalizzabile quindi possono dire quello che ho visto sugli account presi in analisi.
Nei casi che ho analizzato era stato fatto inoltre un lavoro preliminare per determinare gli orari nei quali i follower fossero maggiormente attivi per massimizzare la visibilità dei contenuti e il CTR (facilmente in molti casi si possono ottenere valori più bassi.
In totale ho analizzato 250 update del mese di gennaio 2013 – dicembre 2012 e come elemento di partecipazione ho considerato solamente il click (nella maggior parte dei casi “mark as favourite” e “retweet” erano azioni fatte parallelamente al click e quindi, onde evitare duplicazioni, è stato considerato solo quest’ultimo: un’analisi ulteriore potrebbe cercare di dare pesi diversi alle varie azioni per fare una scala della partecipation).
Per gli account personali
- 10% di utenti inattivi/bot 5
- 70% di account attivi
- 8% di utenti attivi ogni ora
In poche parole con 2.400 follower un update ha
- uno pseudo reach di 2.400 utenti
- un reach probabile di 2.200 utenti
- un reach potenziale di 1679 utenti
- un reach verosimile di 184 utenti
Tenere a mente questo aspetto è particolarmente importante perché ovviamente il CTR cambia in maniera radicale: andiamo dallo 0,52% al 6,52% per lo stesso tweet (nei casi che ho analizzato sui personali)
Per gli account aziendali
- 30% di utenti inattivi/bot (dato che dipende molto dalla singola realtà e che può arrivare al 60%)
- 40% utenti attivi
- 2% degli utenti attivi online ogni ora
Anche in questo caso vediamo che a seconda degli update il reach cambia radicalmente e il CTR come prima: anzi, la differenza è molto più grande (si passa dallo 0,005% al 2,632%).
Sarebbe inoltre opportuno a fine mese definire quanti sono gli utenti unici che veramente sono stati esposti ai contenuti per fare ulteriori analisi.
Calcola il tuo reach
Il numero di follower rimane un valore assolutamente inutile e fare delle generalizzazioni è estremamente complesso per l’eterogeneità tra gli account: esiste già una differenza molto forte tra account personali e aziendali, ma anche all’interno delle stesse aziende il modo in cui vengono gestiti, il segmento all’interno del quale operano cambia radicalmente le percentuali. Oltretutto se gli update non sono otimizzati per i propri follower (orari, grammatica, contenuti, media…) ovviamente i valori di engagement e partecipation calano drasticamente.
Per rispondere alla domanda iniziale sembra poi Klout tenda a valutare più la partecipation del numero di follower (ma sinceramente non ci metterei la mano sul fuoco). Non ho idea di come calcoli i suoi parametri ma potete giocare voi con il calcolatore e fare qualche esperimento..
Avere un discreto numero di follower attivi e interagire con degli influencer ad ampio reach verosimile sicuramente per alcune attività può essere interessante (e migliorare ad esempio la copertura di alcuni eventi), ma anche li dipende dal singolo caso e dagli obiettivi della singola attività 6
Adesso, giusto per divertirvi ecco il calcolatore dei reach e del CTR: ovviamente si tratta di una semplificazione (bisognerebbe inserire e tenere presente anche il numero di retweet e i conseguenti utenti unici esposti. Per giocare e farsi qualche idea il calcolatore di reach funziona benissimo, meglio di un paio di d20)
Quante persone hanno visto il mio update?
Questo è più un gioco che un calcolatore reale: ho fatto un po’ di esperimenti stasera e bisognerebbe tenere conto anche del numero di retweet e degli utenti unici per riuscire a stabilire il mensile. In questo caso quindi il calcolo è fatto per un singolo update
Se poi volete giocare alla previsione dei click… (ho messo solo quello per il verosimile, con gli altri dati mi veniva da ridere)
[hr]
Featured image Photo by f_lopiano – http://flic.kr/p/3x9syK
[hr]
Note:
- Diciamo che il numero di visualizzazioni diventa un indicatore interessante se correlato ad altre metriche perché in alcuni casi mi può dare delle informazioni interessanti sull’attività in corso: ad esempio se ad un elevato numero di impression non corrisponde una partecipazione posso iniziare a ipotizzare a problemi nel modo in cui costruisco gli update, l’audience di riferimento è sbagliata, quello che condivido non è interessante, c’è un problema di media e molto altro ancora. Stessa cosa con i follower: sicuramente sono una condizione necessaria: un update che non viene letto da nessuno non fa rumore ↩
- ovviamente parte delle considerazioni valgono anche per altre piattaforme, sono necessari aggiustamenti sulle metriche ↩
- in parte riprende alcuni dei concetti espressi qui https://www.pierotaglia.net/follower-fake-bot-inattivi-limportanza-dei-dati/. In questo caso tenderemo a usare come sinonimi reach e “persone che hanno visto il mio update” anche se si tratta di due concetti diversi non esattamente sovrapponibili ↩
- Ho considerato come attivi quegli utenti con almeno un update fatto negli ultimi tre mesi ↩
- una tendenza che più o meno conferma quanto visto https://www.pierotaglia.net/unanalisi-dei-miei-follower-su-twitter/ ↩
- di solito le attività non si basano solamente su parametri esterni, ma sull’impatto che hanno sulle attività aziendali: è sempre molto difficile dall’esterno capire con certezza se l’azione intrapresa dall’azienda è un epic fail o un epic win ↩
Leave a Reply
Want to join the discussion?Feel free to contribute!