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Twitter: analisi puntuale del ‘rumore’ dei follower

Con questo post vorrei contribuire a fornire una visione d’insieme più allargata delle dinamiche che hanno a che fare con i “follower“, quegli utenti che, in qualche maniera, decidono di “abbonarsi” al nostro flusso di tweet (messaggi) canalandoli all’interno della loro timeline.

Una nota che renderà un concetto di più facile comprensione.
Attualmente il “follow” di Twitter mi sento di poter dire che possa essere considerato come una sorta di “amicizia“, la medesima che ritroviamo su Facebook.
In quest’ultimo social network spesso riceviamo richieste di amicizia anche da parte di sconosciuti ed almeno il 50% delle volte (per semplificare) possiamo dire che le medesime vengano accettate, quasi per ricambiare il favore, come una specie di ringraziamento/apprezzamento.
Ecco, su Twitter accade la medesima cosa: spesso gli utenti, soprattutto quelli alle prime armi (quindi la maggiorparte), seguono (followano) a vicenda un utente che a loro volta ha deciso di seguirli quasi per ricambiare il favore.
Il primo input (“qualcuno ha deciso di seguirci…”), a scanso di configurazioni diverse delle notifiche, ci arriva via mail; insomma, difficile non accorgersene.
Il “ricambio di favore”, invece, si concretizza con una percentuale che si aggira attorno al 30%-40% (purtroppo non sono riuscito a risalire al link del documento che confermava questi dati).
Conclusa la nota.

L’ecosistema di Twitter (la Twittersfera) è ricco di profili “particolari”:

  • software che, automaticamente, iniziano a seguirci perché nei nostri tweet abbiamo riportato dei termini che “loro” stanno monitorando;
  • utenti “spam” che ci seguono, sperando di vedersi ricambiato il favore, così da poterci inviare poi messaggi privati (direct messages, DM) contenenti link a siti poco raccomandabili;
  • addetti al settore (spesso marketing) che utilizzano un approccio aggressivo e seguono nella speranza di ottenere il “follow back” di cortesia così da poter pubblicizzare in giro che hanno decine di migliaia di follower oppure per mettersi nelle condizioni di confermare al cliente che il lavoro svolto è stato positivo (*).

(*) Il social media marketing è una disciplina che fa riferimento a concetti quali, ad esempio, conversazione e relazione; tali aspetti non possono essere ingabbiati all’interno di metriche quantitative, ma bensì necessitano di un punto di vista fortemente qualitativo. Ma di questo ne parleremo.

Questi tre profili di utenti, però, aiutano a descrivere solo una direzione del fenomeno: quando qualcuno decide di seguirci.
Ma esistono anche le dinamiche per cui qualcuno decide di non seguirci più, solo che in questi casi non veniamo notificati di nulla (esisteva un software, in tal senso, che si preoccupava di “tenere i conti”, ma da qualche tempo qualcuno si lamenta del fatto che non funziona benissimo; ad ogni modo il tool è questo).
Insomma, abbiamo una visione parziale di quello che davvero succede dietro a “follow” ed “unfollow“.

Facendo riferimento alla base dati dei tweet del nostro account aziendale (@mocainteractive)(circa gli ultimi 20 giorni, quindi dal 10 luglio 2012 all’1 agosto 2012), desideravo fare una comparazione grafica tra il “rumore” che vediamo e quello che, in realtà, succede dietro ai nostri monitor, ogni giorno.

Questa è la visione cumulativa:

TwitterCumulativeGrowth

Come potete osservare, sembra che vada tutto bene: crescita costante o, al massimo, momenti di stabilità.

Questa, invece, è la visione con tassi di crescita e decrescita:

TwitterGrowth

Si intravede maggiormente il “rumore”; nel complesso il trend è di crescita.

Quest’ultima, dal mio punto di vista, è quella che descrive in maniera più dettagliata i movimenti che succedono a livello giornaliero:

TwitterRealGrowth

Lo strumento utilizzato (a pagamento ed acquisito di recente da SEOmoz) è Follower Wonk; come potete vedere, a livello giornaliero, potete osservare quanti nuovi utenti “guadagnate”, ma anche quanti ne “perdete”.
Un’informazione preziosa la si acquisisce cliccando poi su “Click to view” sia per i “+” che per i “-“. Dall’osservazione dei profili riportati in questi due mini report si possono notare delle sovrapposizioni, ovvero utenti che ci hanno followato e poi unfollowato all’interno del periodo di riferimento. E’ presumibile pensare che si tratti di approcci che puntano al “follow back”: se nel giro di n giorni questi profili non vengono seguiti a loro volta, applicano l’unfollow e vi “abbandonano”.
Qui i profili individuati con questa modalità:

  • @5TruthsAndALie
  • @CursodeSEOrj
  • @Erikarnd
  • @HomeBizSearch_
  • @HowSEOWorks
  • @RyanSelf_
  • @Steve_SEO_UK
  • @YouDoSocial

Un po’ triste osservare come quasi tutti abbiano una chiara inclinazione al mondo del search e del social media marketing. :)

Inoltre, procedendo con l’export di questi dati, per ciascun utente è possibile identificare la data di follow e quella di unfollow per cui, al di là dell’individuazione delle sovrapposizioni di cui sopra, si riescono a distinguere i profili in cerca di “follow back” da quelli che, naturalmente, sono stati persi per diversi motivi, come ad esempio un calo della qualità editoriale dei contenuti pubblicati.

Insomma, riuscire ad ottenere una visione più dettagliata dei movimenti giornalieri che riguardano i follower si riesce ad ottenere una percezione più precisa del “rumore di fondo”. Avevate mai considerato tali dinamiche da questo punto di vista?

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