Herleitung von KPIs (Teil 4 Facebook Insights Guide )

Für mich ist der Umgang mit dem Begriff KPI (Key Performance Indicator) immer wieder überraschend. Auffällig ist aus meiner Sicht zunächst was alles als KPI benannt wird, es jedoch ganz sicher nicht sein kann. Dann aber auch Listen von KPIs, die als der Weisheit letzter Schluss verkauft werden.

Deshalb halte ich eine Begriffsklärung auch hinsichtlich der Entwicklung von KPIs aus den Daten der Facebook Insights für absolut notwendig. KPI setzt sich auf drei Worten mit eigener Bedeutung zusammen. Richtig verständlich wird der Begriff, wenn man ihn in ungekehrter Reihenfolge erläutert:

  • Indicator Bei dem Wert handelt es sich um einen Indikator für etwas. In den ersten Teilen des Guide wurde der Begriff Indicator recht oft benutzt. Ein Indikator steht immer für etwas, das man wissen möchte – nicht zwingend direkt – aber möglicherweise indirekt.
  • Performance  Performance zeigt immer eine Veränderung an. Performance Indikatoren sind also immer Werte, die eine Entwicklung verdeutlichen. Im Zusammenhang dieses Beitrags wäre also nicht die Zahl der Fans der Performance Indikator, sondern die Veränderung der Zahl der Fans.
  • Key KPIs sind die wichtigen Performance Indikatoren, die  dem Management auf den ersten Blick zeigen sollten, wie die Performance in der jeweils beobachteten Periode war. Allgemein sollte man davon ausgehen, dass es sich in diesem Zusammenhang nicht um mehr als fünf bis sieben Werte bzw. Wertebündel handeln kann. Beachten sollte man auch, dass Anwender – wie im realen Leben – mitunter auch verschiedene Schlüssel benötigen. Ein Social Media-Redakteur benötigt andere Zahlen als der Leiter des Online-Marketing, als der Geschäftsführer etc.

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Damit sollte auch schon klar geworden sein, dass in diesem Beitrag nicht „die“ KPIs hergeleitet und genannt werden – zumal aus den Facebook Insights heraus ohne Verbindung mit weiteren Daten der Web-Analytics nicht alle relevanten Fragen beantwortet werden können – noch kann Facebook isoliert analysiert werden. Deshalb werden Leitlinien für die Entwicklung von KPIs formuliert.

Das Web-Analytics Verfahren

Die wichtigste Prämisse bei der Entwicklung von KPIs sollte im Unternehmen darin bestehen, vergleichbare Werte für die Performance verschiedener Marketing-Aktivitäten zu generieren. Diese müssen bewertet und gewichtet werden, um die Vergleichbarkeit der Werte zu gewährleisten. In diesem Rahmen müssen Social Media mit der Einzelaktivität Facebook auch eingeordnet werden. Deshalb können an dieser Stelle keine KPIs entwickelt werden, die immer gültig sind – wohl aber Vorschläge, Leitlinien für ein Vorgehen.

Freilich ist es so, dass es für Social Media andere Kenngrößen gibt als für Fernsehen oder Zeitschriften. Warum sollte man aber die Leistung eines Postings nicht mit der Leistung eines E-Mail Newsletters vergleichen? Die erzielbaren Resultate können ähnlich sein.

Aus dieser Situation heraus ist klar, dass es bestimmte Anforderungen des allgemeinen Marketing, bzw. der Geschäftsleitung an die Datenaufbereitung geben kann. Gleichzeitig gibt es natürlich auch Anforderungen aus der ausführenden Abteilung bzw. vom Social Media Team.

Wie in den Web-Analytics üblich, sollte ein Workshop durchgeführt werden, um beispielsweise mittels Metaplan-Technik, die Anforderungen zu sammeln und zu bewerten. Anschließend können die KPIs entwickelt werden.

Anpassung an das im Unternehmen übliche Berichtswesen 

Besonders bei größeren Unternehmen gibt es in der Regel schon ein ausgeprägtes Berichtswesen. KPIs müssen in diesen Kontext eingeordnet werden. Es muss eine Anpassung stattfinden. Allerdings sollten die KPIs im Rahmen eines Gegenstromverfahrens entwickelt werden. Facebook und andere Social Media Plattformen haben Besonderheiten, die zu berücksichtigen sind. Durch ein Top-Down-Verfahren gingen diese verloren, genauso würde der Anschluss an das übliche Reporting vermutlich verfehlt, wenn nur Bottom-up gearbeitet würde.

Für jede Zielgruppe im Unternehmen gibt es ein eigenes Dashboard mit der jeweils passenden Datendichte. Richtig und wichtig ist dabei, dass es ein oder zwei KPIs gibt, die alle Adressaten nutzen. So kann das gemeinsame Verständnis von der Performance entwickelt werden.

Verschiedene Plattformen beachten

Bei der Konstruktion sollte – eigentlich selbstverständlich – auch beachtet werden, dass die KPIs einen Performance-Vergleich mit anderen Plattformen erlauben. Das soll nicht heißen, dass es keine KPIs zu Besonderheiten einzelner Plattformen geben soll. Eine isolierte Betrachtung von Facebook alleine ist nicht sinnvoll – auch wenn dies aufgrund seines Gewichts und des Grades an Ausdifferenzierung der Insights einige Vorgaben machen darf.

Der Aufbau der KPIs kann also – wenn man dies grob hierarchisch sieht – so erfolgen, dass KPIs pro Plattform entwickelt werden. Diese müssen zumindest zum Teil miteinander vergleichbar sein. Beispielsweise können Indikatoren im Zusammenhang mit Fans auf Facebook und Followern auf Twitter stehen.

Datenspeicherung nicht nur für Dashboards

Eine Frage, die auch beantwortet werden sollte: Wie werden die KPIs aufbereitet und wo sind diese zu finden? Insgesamt sollte bereits klar geworden sind, dass beispielsweise die Zahl der Fans nicht wirklich ein KPI ist, der Performance-Aspekt würde nicht hinreichend berücksichtigt, auch wenn diese Zahl natürlich kommuniziert werden muss. Das Ziel sollte darin bestehen, ein regelmäßiges Reporting aufzubauen, so dass eine Dokumentation über einen längeren Zeitraum möglich ist. Durch Umstellungen im Reporting von Facebook kam es in der Vergangenheit immer wieder zu Schwierigkeiten, so dass es ratsam ist, die Werte aus dem Tool zu exportieren, um diese an einer sicheren Stelle zu archivieren, wenn nicht ohnehin ein Werkzeug eingesetzt wird, das diese Aufgabe automatisiert übernimmt.

Es gibt Werkzeuge, wie allfacebookstats.com, die gegen Bezahlung länger Daten speichern als Facebook selbst – allerdings auch nur für Facebook. Arbeitet man breiter, mit mehreren Plattformen, dann ist es, wenn man das angehen sinnvoller, die Daten gleich systematisiert in einem Tool abzulegen. Mit Metricly und Unilizer gibt es Dienstleister, die eine solche Aufgabe übernehmen und es gleichzeitig ermöglichen ein aggregiertes Dashboard aufzubauen. Die Facebook Insights-Daten werden per API importiert. Nachfolgend eine Beispielabbildung für ein solches Dashboard:

Unilizer Dashboard
Unilizer Dashboard

Standard Dashboards und KPIs

Ob Tools wie Metricly oder Unilizer den Ansprüchen genügen, muss im Unternehmen selbst beurteilt werden. Häufig ist es zwar so, dass die für Social Media oder Online allgemein Zuständigen durchaus mit den Tools zufrieden sind. Marketing-Verantwortliche in größeren Unternehmen wünschen sich dagegen oft eine andere Darstellung bzw. Funktionsweise. Selbst wenn Werkzeuge wie Crystal Reports im Einsatz sind, soll das „Online-Reporting“ oft genug in Excel erfolgen. Die Vorteile liegen auf der Hand: Das Programm ist auf allen Rechnern im Unternehmen installiert, die Dateien lassen sich leicht verbreiten und die Mitarbeiter können damit umgehen.

Visuelle Aufbereitung der KPIs

Daneben muss darüber entschieden werden, wie die Werte aufbereitet werden sollen. Im Dashboard werden gute Vorschläge gemacht. In der folgenden Abbildung stehen diese am Kopf, die konkreten Werte sind ausgegraut:

KPIs am Seitenkopf der Facebook Insights
Facebook Insights Dashboard

Facebook schlägt als KPI also folgende Werte vor:

  • Total likes
  • Friends of Friends
  • People Talking About This
  • Weekly Total Reach

Es fällt auf, dass kein Wert genannt wird, der sich direkt auf die Zahl der Fans bezieht. Dazu weiter unten mehr.

In der folgenden Abbildung wird die visuelle Aufbereitung deutlicher:

KPI "Total Likes" / "Gefällt mir" aus den Facebook Insights
KPI „Total Likes“ / „Gefällt mir“ aus den Facebook Insights

Genannt wird also ein absoluter Wert – „45.340“ – ein visueller Hinweis auf die Entwicklung (der grüne Pfeil) und die prozentuale Veränderung im Analysezeitraum, die wiederum auch durch eine farbliche Akzentuierung hervorgehoben wird. Entsprechendes kann man auch mit Excel realisieren:

KPI "Total Likes" / "Gefällt mir" aus den Facebook Insights - Umsetzung in Excel
KPI „Total Likes“ / „Gefällt mir“ aus den Facebook Insights – Umsetzung in Excel

In Excel kann automatisiert eine ganz ähnliche Anmutung erzielt werden. Der zu sehende Pfeil ist eine bedingte Formatierung auf der Basis der Veränderung. Um flexibler formatieren zu können, sollte der Pfeil ohne Anzeige des Wertes in einer eigenen Zelle positioniert werden.

Welche KPIs? – Gibt es doch Standards?

Diese Frage kann mit einem klaren Jein beantwortet werden. Aus meiner Sicht lassen sich aus den Facebook Insights selbst nur begrenzt KPIs herleiten, die für alle Ebenen im Unternehmen von Interesse sind.

Der Grund hierfür: Facebook ist genauso wie Twitter, Google+, oder ein Blog kein Selbstzweck. Die erreichte Performance muss in Relation zum wirtschaftlichen Erfolg gesehen werden. Dieser ist durch die Insights alleine nicht zu beurteilen. Die Werte sind lediglich mehr oder weniger starke Indikatoren. Dennoch ist es so, dass die von Facebook gemessenen Werte natürlich die Grundlage für weitere Kalkulationen bilden.

Aufgrund der enormen Reichweite von Facebook und der durchaus elaborierten Herangehensweise an die Datenerhebung und deren Präsentation kann man davon ausgehen, dass Facebook eine Struktur vorgibt, die von den anderen Social Media Plattformen adaptiert werden muss. Anders formuliert: Selbst wenn die anderen Plattformen nichts ändern, so werden die verfügbaren Daten dieser Netzwerke in die von Facebook vorgegebene Struktur eingepasst.

Deutlich wird das insbesondere durch die folgenden drei Abbildungen. Facebook hat mit seiner Umstellung der Insights im vergangenen Jahr eine neue Strukturierung der Messung von Interaktivität vorgegeben. Diese wurde von mir auch für Twitter und Pinterest aufgefüllt.

Facebook Measures
Facebook Measures
Twitter Measures entsprechend Facebook Struktur
Twitter Measures entsprechend Facebook Struktur
Pinterest Daten in Facebook Struktur
Pinterest Daten entsprechend Facebook Struktur

Es ist sogar anzunehmen, dass Facebook am Kopf seines zentralen Insights Dashboards mit Bedacht auf den Fan-KPI verzichtet hat. Fans sind eben nicht gleich Fans und der Zuwachs an dieser Stelle  bedeutet grundsätzlich nicht viel. Man sollte den Wert etwa mit der Auflage einer Zeitung vergleichen. Diese wird für einen Inserenten auch erst dann sinnvoll, wenn das gedruckte Exemplar von einem Leser in die Hand genommen wird und er möglichst auch noch die Seite aufschlägt, auf der sich die Anzeige befindet.

Aus dieser Perspektive sind natürlich die Reichweite der Postings und die daraus resultierenden Interaktivitätswerte erheblich spannender. Schaut man allerdings auf Twitter und Pinterest, so wird das mit der Reichweite nichts. Entsprechende Werte werden nicht erhoben bzw. können aufgrund der technischen Struktur nicht bestimmt werden. Allerdings wäre die Reichweite einer Nachricht mit anderen Werten aus dem Online-Marketing recht gut vergleichbar: Beispielsweise den geöffneten E-Mails einer Newsletter-Versendung oder den Impressions eines Blog-Posts.

Der „Auflagen“-KPI: Fans, Follower etc.

Auch wenn Facebook offensichtlich keinen KPI direkt in sein Dashboard einbaut, so  ist es dennoch notwendig, einen zu konstruieren. Ob dieser alleine aus der Zahl der Fans und der Veränderung derselben aufgebaut werden müsste, sei dahingestellt. Ein Basiswert kann ausreichend sein – zumal dieser einfach zu kommunizieren ist und weitere Informationen durch zusätzliche KPIs ausgedrückt werden können.

Bei der Konstruktion eines komplexeren Wertes ist allerdings darauf zu achten, dass in die Formel zur Bestimmung des KPI nur Werte eingehen, die in vergleichbarer Weise für alle betriebenen Social Media Plattformen gewonnen werden können.

Der Reichweiten KPI

Auch wenn es für andere Plattformen mitunter keine Reichweiteninformationen für die eigenen Aktivitäten gibt, so sollte diese für Facebook und die übrigen Plattformen, für die entsprechende Informationen generierbar sind, in einen KPI umgesetzt werden.

Bei Facebook wäre dies die gesamte Wochenreichweite und die Veränderung derselben im Untersuchungszeitraum.

Der Interaktions-KPI

Interaktionswerte gibt es für alle Plattformen – auch wenn Facebook hier den komplexesten Ansatz hat. Deshalb stellt sich die Frage, ob hinsichtlich des KPI die „Engaged Users“ nicht außen vor gelassen werden sollen, da es für andere Plattformen keinen vergleichbaren Wert gibt – auch wenn gerade diese Größe ausgesprochen interessant hinsichtlich der Nutzung von Meldungen ist. Gerade bei der Bestimmung des optimalen Posting-Zeitpunkts für Facebook sollte dieser eine wichtige Rolle spielen. Wenn es um den Vergleich mit den anderen Plattformen geht, muss er für die Bildung der KPIs leider ausscheiden.

Der KPI kann als Indexwert hinsichtlich des Erfolgs einer Meldung wie folgt aufgebaut werden:

(Reichweite / Fans)*0,4 + (Engaged Users / Fans)*0,2 + (Talking about this / Fans)*0,2 + ((Virality*Reichweite)) / Fans)*0,2

Als KPI, der in ein Reporting eingeht, das mit anderen Plattformen verglichen werden sollte, könnte er beispielsweise wie folgt definiert werden:

(Talking about this / Fans)*0,2 + (Virality/Fans)*0,2

Der Referral-KPI

Aus den Facebook Insights ist diese Kennzahl nicht ablesbar. Es geht darum, wieviele Referrals eine Social Media Plattform der damit kommunikativ unterstützten Website liefert sowie deren Entwicklung. Der Wert ist für E-Commerce-Angebote und markenorientierte Angebote ausgesprochen relevant. Für serviceorientierte Angebote ist der KPI i.d.R. weniger relevant. Beachten sollte man allerdings, dass Referrals an sich letztlich keinen Wert haben, wenn die Nutzer nicht tiefer in das Angebot klicken. Ich empfehle deshalb für die Konstruktion des KPI nur solche Visits zu verwenden, die mindestens zwei Page Impressions lang sind. Es handelt sich also um die Summe der Visits abzüglich der Bounces. Alternativ kann man den KPI auch bezüglich bestimmter zu definierender Konversionen definieren.

Gemessen werden in der Regel erreichte Visits, des Zielangebots und deren Entwicklung.

Hier geht es zu den bisherigen Teilen:

Teil 1
Teil 2
Teil 3 

Pinterest: Tracking von Pins der eigenen Website mit Google Analytics

Von Pinterest geht viel Referral-Traffic aus. Das ist inzwischen bekannt. Mit Web-Analytics Tools wie Google Analytics, Webtrends oder Omniture kann dieser Traffic ausgewertet werden. Man weiß dann beispielsweise, welches Pin für wieviel Traffic verantwortlich ist.

Die selbst gesetzten Pins kann man allerdings auch mit Kampagnen-Parametern versehen. Diese bleiben auch erhalten, wenn ein „Repin“ stattfindet (und der Pinterest-Nutzer den URL nicht manipuliert). Das Verfahren ist ähnlich wie in anderen Bereichen der Social Media oder der Online-Werbung. Die Kampagnen-Parameter werden an den URL gehängt; klickt ein Nutzer nun einen Pin an und gelangt über den Link auf eine Website, so wird dies erfasst.

Auf diesem Weg kann der Erfolg der selbst gesetzten Pins mit dem Gesamt-Referral-Erfolg durch Pinterest in Relation gebracht werden. Das Vorgehen mit Google-Analytics ist denkbar einfach – auch wenn die Bearbeitung derzeit noch manuell erfolgen muss und etwas Aufwand verursacht, der aus meiner Sicht vertretbar ist. In der folgenden Abbildung sehen Sie die beispielhafte Generierung der Tracking URL für ein Instagram:

Google-Analytics Gernerierung Pinterest Tracking URL
Google-Analytics Generierung Pinterest Tracking URL

Wenn man ein Produktbild, oder wie ich hier – ein Bild pinnt, dann kann man bei Pinterest im ersten Schritt den URL des Bildes nicht editieren, wohl aber wenn man das Bild anschaut und auf „Edit“ klickt. Man muss dann einfach die Tracking-URL in das entsprechende Feld kopieren (Link):

Editieren der Pinterest Tracking-URL
Editieren der Pinterest Tracking-URL

Nachfolgend sehen Sie mein Test-Board. Es wäre nett, wenn Sie den einen oder anderen Pin anklicken oder repinnen. Wenn ich ein wenig mehr Daten als jetzt habe, füge ich noch Screenshots der Google Analytics Reports in diesen Artikel ein.

Test Board
Test Board

A/B- und multivariate Tests durchführen (Teil 2)

Den ersten Teil des Beitrags finden Sie hier.

5.   Konversionspunkte & benötigter Traffic

Im Online-Marketing sind die Conversions – oder auf Deutsch – die „Konversionen“, sehr wichtig. In der Web-Analytics werden diese meist in Funnels, also Trichtern, abgebildet. Der am häufigsten beobachtete Funnel ist wohl der Warenkorb mit seinen Funktionalitäten. Wir sind schon im Kapitel „Web-Analytics“ auf Funnels eingegangen.

Als Konversionspunkte werden im Beispiel des Warenkorbs die einzelnen Stufen innerhalb des Checkout-Prozesses verstanden, die ein Kunde durchschreiten muss. Er muss beispielsweise zunächst bestätigen, welche Produkte er kaufen mag, dann seine Adresse angeben, die Versand- und Bezahlart auswählen, Bezahldaten angeben und zum Schluss alle Angaben kontrollieren sowie die Bestellung abschicken. Auf allen einzelnen Ebenen gibt es Kunden, die den Verkaufsprozess abbrechen. Diese Stufen, auf denen die Kunden entweder weitermachen oder abbrechen, nennt man Konversionspunkte. Der Anteil derer, die den Prozess weiter durchschreiten, nennt man Konversionsrate. Den Anteil derer, die den Prozess abbrechen nennt man Drop-out. Beide Werte kann man auf der Ebene einzelner Stufen innerhalb des gesamten Prozesses berechnen, zusammengefasst für mehrere Ebenen oder für den gesamten Prozess.

Für die in diesem Kapitel behandelten Testverfahren sind die Konversionspunkte und der an den jeweiligen Konversionspunkten erreichbare Traffic für die Berechnung der Laufzeit eines Tests relevant. Um ein ausreichend hohes Signifikanzniveau zu erreichen, sind meist etwa 200 bis 300 Fälle an dem jeweils definierten Konversionspunkt notwendig. Weiß man, dass etwa fünf Prozent der Personen, die über eine Landing Page auf die Website eines Online-Händlers kommen, schließlich auch tatsächlich kaufen, dann benötigt man für einen Kauf ca. 20 Visits auf der Landing Page. Entsprechend werden für eine Testvariante etwa 6.000 Visits benötigt (20*300). Will man drei Buttons, vier Bilder und zwei Textvarianten innerhalb eines Tests laufen lassen, dann erhält man bei einem vollfaktoriellen Test also 3*4*2=24 Varianten, die getestet werden müssen und bräuchte 144.000 Visits im Untersuchungszeitraum.

Man hat nun drei Schrauben, an denen man drehen kann, um das geplante Untersuchungsdesign durchzuführen um mit weniger Fällen auszukommen:

  • Man arbeitet mit einer vorgelagerten Stufe im Konversionsprozess: Man würde sich also – um im Beispiel zu bleiben – dafür entscheiden, dass es ausreicht, wenn ein Nutzer zumindest seine Adresse vollständig eingegeben hat und kann in diesem Fall vielleicht schon mit einer Konversionsrate von 20 Prozent arbeiten. So werden möglicherweise nur noch 1.500 Visits pro Landing Page-Variante.
  • Man gibt sich mit einem geringeren Signifikanzniveau zufrieden. Dann reichen vielleicht schon 100 oder 150 Fälle pro Testvariante.
  • Man arbeitet mit teilfaktoriellen Designs. Dabei kann man weiter unterscheiden in:
    – Vollfaktorielle Designs, bei denen irrelevante Alternativen im Laufe des Test-Flights eliminiert werden. Methodisch ist dieses Verfahren nicht wirklich korrekt, es führt jedoch zu einer Entscheidung für die Alternative mit der besten Konversion. Allerdings erlauben nicht alle Software-Produkte dieses Verfahren.
    – Die Taguchi-Methode: Es wird mit orthogonalen Feldern gearbeitet, um die Zahl der zu testenden Variationen zu minimieren. Dabei sind die Felder so beschaffen, dass die Haupteffekte der untersuchten Faktoren nicht miteinander vermengt werden.
    – Durchführen mehrstufiger Tests: Man muss auch nicht zwingend alle Varianten bei einem einzigen Testlauf prüfen. Häufig ist es so, dass es zwei oder mehrere grundsätzlich verschiedene Konzepte gibt, die man zunächst im Rahmen eines A/B- bzw. Split-Tests vergleicht. Man wählt danach die erfolgreichste Variante und testet zunächst grafische Faktoren, dann in einem weiteren Testlauf Textfaktoren.

Auf diesen Wegen kann der benötigte Traffic reduziert werden. Natürlich kann man auch die Zahl der innerhalb eines Faktors zu testenden Level/Varianten reduzieren. Aber gerade dies ist ein durchaus kritischer Faktor, denn die Praxis zeigt, dass selbst nach vielen Jahren Erfahrung weder der Kunde, noch die betreuende Agentur, noch der Dienstleister der den Test durchführt, die Erfolgschancen von Varianten richtig einschätzen.

6. Testzeitraum und Testlaufzeit

Wann soll ein Test oder eine Reihenfolge von Tests durchgeführt werden? Ist das egal – oder ein wichtiges Kriterium? – Wie so häufig lautet die Antwort auf solche Fragen „Es kommt darauf an.“ Wenn ein Versicherungsunternehmen Landing Pages für wechselwillige Kunden testen will, so ist der November einfach der wichtigste Monat. Der Testzeitraum ist vordefiniert. Im Telekommunikationsmarkt gibt es solche Zyklen nicht oder weniger ausgeprägt. Man kann also freier den Startzeitpunkt des Tests wählen. Die Regel ist einfach: Immer wenn die Kunden im Jahresverlauf ein unterschiedliches Verhalten an den Tag legen, sind der Startzeitpunkt und die Gesamtlaufzeit wichtig. Hier sind Recherchen angebracht. Der Betreiber der Website kennt die unterschiedlichen Verhaltensmuster der Besucher, auch wenn man bei der Durchführung des Tests zweifellos feststellen wird, dass die getroffenen Annahmen – besonders hinsichtlich der Zeiträume – oft nicht korrekt eingeschätzt werden. Es ist ein „Learning“, das man für diese Website in kommenden Perioden nutzen kann.

Test Laufzeit
Test Laufzeit

Daneben ist die Testlaufzeit ein wichtiger Faktor. Selbst wenn das Tool nach drei Tagen sagt, dass der Test für alle Faktoren signifikant sei, ist es im Endkundenbereich ratsam, den Test auf jeden Fall auch über ein Wochenende laufen zu lassen. Samstags und sonntags zeigen die Nutzer – ebenso wie in den Abendstunden häufig ein völlig anderes Verhalten als während der „Office Hours“. Natürlich ist das von der konkreten Zielgruppe der Website abhängig. Dennoch – grundsätzlich ist eine Laufzeit von eine Woche oder ein Vielfaches davon die günstigste Alternative, wenn man nicht gerade die Tauglichkeit von Varianten an verschiedenen Tagen testen mag. Mit zunehmender Laufzeit nivelliert sich dieser Effekt, so dass die Kampagne dann gestoppt werden kann, wenn die Konversionsraten in der Laufzeitgrafik des Tools parallel laufen und das Tool hohe Signifikanz signalisiert.

Zudem ist ein Montag als Startzeitpunkt häufig geeignet. Sollte es bei Start des Tests trotz vielfältiger Kontrollen zu Schwierigkeiten kommen und ein Techniker eingreifen müssen, dann ist das an einem Wochentag leichter möglich als an einem Wochenende. Zudem starten Mediakampagnen häufig auch an Montagen.

7.        Testdurchführung

7.1       Konzeptentwicklung, Workshop & Projektplan

Die Durchführung von Test beginnt meist damit, dass ein Dienstleister den Testgegenstand analysiert. Die möglichen Herangehensweisen müssen untersucht werden. Was kann, was sollte man testen?

Der nächste Schritt besteht in der Durchführung eines Workshops. Hier werden die Testbereiche genauer diskutiert und die Rahmenbedingungen abgeklärt.

  • Welcher Konversionspunkt soll genutzt werden und wie viel Traffic steht zur Verfügung?
    –  Wenn man diese Frage anfänglich klärt, spart man sich für das weitere Vorgehen einiges an Frust und Diskussionen. Hierdurch wird definiert wie viele Varianten voraussichtlich innerhalb welchen Zeitraums getestet werden können.
    – Sollten entsprechende Angaben nicht verfügbar sein, so ist ein sogenannter Baseline-Test durchzuführen, mit dessen Hilfe entsprechende Werte bestimmt werden. Ohne diese Angaben wird es enorm schwierig die Projektlaufzeit zu bestimmen. Es kann dann zu Problemen hinsichtlich der Einsatzplanung kommen.
  • Welche Faktoren sollen getestet werden?
    – Am Anfang steht die Ideensammlung.
    – Systematisierung
    – Hypothesenbildung
    –  Wie viele Tests werden es?
    –  Immer wieder: Reicht das Budget?
  • Wie viele Level sollen für welchen Faktor getestet werden?
    – Dies ist abhängig von den Hypothesen. Besonders bei grafischen Elementen ist es ratsam mit mehr als einer Variante pro Ausprägung zu arbeiten.
    – Wie aufwändig ist die Erstellung der Varianten?
  • Wer führt gestalterische und inhaltliche Arbeiten durch?
    – Hier muss klar sein, dass auch ein entsprechendes Budget vorhanden sein muss. Im Vertrag, mit dem Dienstleister, der den Test durchführt, sind solche Arbeiten i.d.R. nicht enthalten.
    – Wer führt welche Arbeiten durch?

Mit der Beantwortung dieser Fragen lässt sich das Fachkonzept für den Test entwickeln. Konkrete Gestaltungsalternativen sind noch nicht vorhanden, aber ein Projektplan kann ausgearbeitet werden.

In einer nächsten Stufe geht es in die Feinabstimmung. Aufgaben müssen verteilt werden – wer macht was wann? Der Betreiber der Website hat also auch einiges zu tun. Er und/oder sein Kreativdienstleister müssen Texte entwickeln und Bilder gestalten.

Es ist gar nicht verwunderlich, wenn es in diesem kreativen Prozess zu einer Veränderung der Zahl von Levels kommt. Ideen können ausgehen oder sprudeln. Hier ist es die Sache des Projektmanagements die Einflüsse zu bewerten und ggf. einzugreifen oder mit dem Kunden abzustimmen.

7.2 Der Testlauf

Einige Tage bevor der Test live gehen soll, benötigt der Dienstleister das Testmaterial – Grafiken und Texte. In der Testsoftware wird der Test angelegt und es wird überprüft ob die einzelnen Varianten des Tests so aussehen, wie sie sollen. Der Auftraggeber erhält Screenshots der Varianten zur Freigabe.

Um das Verfahren an sich noch einmal kurz zu beschreiben: Die Default-Version der zu testenden Seite läuft auf den Servern des Kunden. Die Varianten laufen in der Testsoftware. Die Testseite wird, während ein Nutzer auf die zu testende Seite gelangt live und on the fly zusammengesetzt. Der Nutzer bekommt also zufällig eine spezielle Testversion der Seite zu sehen. Bei einem erneuten Besuch dieses Nutzers (mit dem gleichen Cookie) bekommt dieser wieder die gleiche Variante zu sehen.

Der Testlauf an sich erfordert ein regelmäßiges Monitoring:

  • Ist der Traffic ausreichend?
  • Kommen genügend Konversionen zustande?
  • Kann die Testlaufzeit verkürzt werden?
  • Muss die Testlaufzeit verlängert werden?
  • Bei aufeinanderfolgenden Tests muss u.U. vor dem Erreichen eines hinreichenden Signifikanzniveaus entschieden werden, mit welcher Variante weitergearbeitet wird.

Wenn der Test beendet wird, stehen die Auswertung und der Bericht an. Hier wünscht man sich natürlich eine möglichst hohe Verbesserung der Konversionsrate. Diese Verbesserung der Konversionsrate im Vergleich zur Default-Variante bezeichnet man als Lift.

Hierbei können die Resultate höchst verschieden sein. Wurde schon ausgiebig getestet, so sind die Verbesserungen erfahrungsgemäß geringer als bei den ersten Tests. Resultate zwischen zehn und 30 Prozent treten häufig auf. Mitunter werden auch Werte erreicht die bei 50 Prozent und höher liegen.

Manchmal – und das kann leider auch passieren – ist die Default-Variante leider die beste. Durch den Test konnte also keine Verbesserung des Ergebnisses erzielt werden. In diesem Fall sollte der Test als Absicherung dafür verstanden werden, dass bei der getesteten Website alles richtig gemacht wird.

Testsoftware

Ich wurde nach einem Vergleich von Softwareprodukten für das Testen gefragt. Bei den oben genannten Produkten handelt es sich um Software der Enterprise-Klasse. Daneben gibt es noch viele weitere Produkte. Ich versuche – so ich demnächst dazu komme – einige Leitlinien für die Bewertung der Produkte aufzustellen.

Facebook Insights richtig interpretieren – ein Guide (Teil 2)

In diesem zweiten Teil des Guide werden die übrigen im Dashboard genutzten Werte Reach, Engaged Users, Talking about this und Virality unter die Lupe genommen (Reichweite, eingebundene Nutzer, darüber sprechen & Viralität). Zusätzlich werden einige Tools genannt und Hinweise für die Wettbewerberanalyse gegeben. Darüber hinaus wird die Möglichkeit von A/B-Tests und MVTs erörtert.

Teil 1 von „Facebook Insights richtig Interpretieren“ finden Sie hier.

Mit Tool auf die Daten zugreifen – Möglichkeiten hinsichtlich Wettbewerberanalyse

Im ersten Teil der Beitragsreihe wurde bereits darauf hingewiesen, dass ein Teil der in den Facebook Insights abgebildeten Daten frei zugänglich ist. Mit Werkzeugen, wie All Facebook I Stats können diese auf recht einfachem Weg abgerufen werden. Um dies zu verdeutlichen, habe ich ein Beispiel mit drei Telekommunikationsunternehmen gewählt. Hierfür ergibt sich in der nächsten Abbildung für die Zeit von Mitte Januar bis Mitte Februar folgendes Bild:

Facebook Fan-Entwicklung (Darstellung allfacebookstats.com)

Die Entwicklung der Fan-Zahl kann also mit denen von Wettbewerbern verglichen werden.  Dabei liegen die Werte als Rohdaten vor, so dass auch noch detailliertere Schlüsse gezogen werden können als in den Facebook Insights direkt:

Fan-Entwiccklung auf täglicher Basis (Quelle: allfacebookstats.com)
Fan-Entwicklung auf täglicher Basis (Quelle: allfacebookstats.com)

Der Abbildung kann entnommen werden, wann es besondere Schwankungen in der Fan-Entwicklung gab. Mögliche Ursachen hierfür sind meist Werbung oder besondere Ereignisse, über die in der Presse berichtet wurde. Im Fall des hohen Ausschlags für o2 Deutschland ist Presseberichterstattung zu vermuten. Da über 3.000 Fans gewonnen wurden, lohnt sich die Recherche hinsichtlich der Ursache. Möglicherweise können andere Unternehmen auf einem ähnlichen Weg auch Fans gewonnen werden. All Facebook I Stats ist für bis zu drei Pages umsonst, darüber hinaus verursacht es Kosten. Der Dienst bezieht die Daten über das Facebook Graph API.

Versteckte Informationen

Wie gewonnen so verloren: In den Insights zeigt Facebook auch auf täglicher Basis die „Unlikes“, also Fans die nicht mehr Fans sein wollten. Hier ist eine Beispielabbildung:

Fan Unlikes

Aus dem Verlauf kann man ableiten, zu welchen Gelegenheiten Fans einer Page nicht mehr folgen möchten. Das liegt meist an der Art und Häufigkeit, mit der kommuniziert wird, aber auch an externen Ereignissen in der Presse oder Werbung. Besonders dann, wenn starke Ausschläge sichtbar werden, solle analysiert werden, in welchem Zusammenhang diese stehen, um gegebenenfalls Postings zu variieren. Hier – wie in allen anderen Fällen von Mehrkurvengraphiken bei Facebook gilt: Man kann die oberen Linien wegklicken, so werden die Ausschläge der unteren Linien deutlicher.

Old Insights

Eine andere wichtige Information hat Facebook leider in den  Insights geradezu versteckt. Weder den aktuellen Insights noch den „Old Insights“ kann man einfach entnehmen, welcher Anteil der Nutzer die Meldungen einer Page verbirgt. Man muss dazu den Engage-Wert jedes Beitrags einzeln anklicken und die Werte übertragen. Das ist schon sehr umständlich, wenn man umfangreicher auswerten möchte. In einer früheren Version war dies noch einfacher möglich. Diese Messgröße ist ebenso wie die Unlikes ein wichtiger Hinweis darauf, ob bestimmte Typen von Meldungen bei den Nutzern nicht ankommen. Für technisch Versierte: Derzeit können die Werte auch noch über das Graph API abgerufen werden. Eine Anleitung hierzu gibt es bei wisemetrics.com.

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Die Metriken

In diesem zweitenTeil möchte ich den unteren Bereich des Dashboards analysieren – also die Werte, die Facebook hinsichtlich einzelner Posts zeigt. Hierzu gibt es im Hilfebereich von Facebook u.a. folgende Erläuterung:

Was bedeutet die Reichweite meiner einzelnen Seitenbeiträge?

Die Reichweite gibt die Anzahl der Personen an, die einmalig deinen Beitrag gesehen haben.

Was bedeuten die „eingebundenen Nutzer“ meiner einzelnen Seitenbeiträge?

„Eingebundene Nutzer“ gibt die Anzahl der Personen an, die an einer beliebigen Stelle auf deinen Beitrag geklickt haben.

Was bedeutet „Personen, die darüber sprechen“ meiner einzelnen Seitenbeiträge?

„Personen, die darüber sprechen“ ist die Anzahl der Personen, die eine Meldung über deinen Beitrag ausgelöst haben. Zu den Meldungen gehören:

-> Teilen, „Gefällt mir“-Markierungen oder Kommentare zu deinem Beitrag

-> Beantworten einer Frage

-> Zu einer Veranstaltung zu- oder absagen

Was bedeutet die Viralität meiner einzelnen Seitenbeiträge?

Viralität ist die Anzahl der Personen, die eine Meldung über deinen Seitenbeitrag ausgelöst haben als Prozentsatz der Gesamtzahl der Personen, die den Beitrag gesehen haben.

Worin unterscheiden sich „Impressionen“ und „Reichweite“?

Impressionen messen die Anzahl der Male, die ein Beitrag deiner Seite angezeigt wird, unabhängig davon, ob darauf geklickt wird oder nicht. Es kann vorkommen, dass jemand mehrere Impressionen des gleichen Beitrags sieht. So sieht ein Fan vielleicht eine Seitenaktualisierung einmal in den Neuigkeiten und dann noch einmal, wenn ein Freund sie teilt. Die Reichweite misst die Anzahl der Personen, die Impressionen eines Seitenbeitrags erhalten haben. Die Reichweite kann geringer sein als die Impressionen, da ein Nutzer mehrere Impressionen sehen kann.

Worin unterscheiden sich die organische, bezahlte und die virale Reichweite?

-> Organische Reichweite: Die Anzahl der Personen (Fans und Nicht-Fans), die den Beitrag einmalig in ihren Neuigkeiten, in den Kurzmeldungen oder auf deiner Seite gesehen haben.

-> Bezahlte Reichweite: Die Anzahl der Personen, die den Beitrag einmalig über ein gesponsertes Produkt (Seitenbeitragswerbung oder gesponserte Meldungen) gesehen haben.

-> Virale Reichweite: Die Anzahl der Personen, die den Beitrag einmalig über eine von einem Freund veröffentlichte Meldung gesehen haben. Zu diesen Meldungen zählen „Gefällt mir“-Markierungen, Kommentare, Teilen des Beitrags, Beantworten einer Frage oder Zu-/Absagen zu einer Veranstaltung.

Hier nun die genaue Erläuterung der Werte aus meiner Sicht:

Reach: Reichweite der Beiträge – die Grundlage 

Hierzu nennt Facebook als Definition „Anzahl von Nutzern, die einen Beitrag gesehen haben“. Man könnte also auch hingehen und als KPI einen Anteil der Nutzer definieren, die einen Beitrag gesehen haben, um über die Klassifikation von Themen, Medien und Zeiten die Postings zu optimieren. Das erscheint aber schon im ersten Moment nicht ganz einfach:

  • Wie sind Inhalte zu klassifizieren? Ist die Sichtbarkeit von Postings nicht etwa auch von Umweltfaktoren, wie Wetter, der Nachrichichtenlage oder Wettbewerberaktivitäten abhängig?
  • Wie kann mit verschiedenen Medientypen umgegangen werden?
  • Kann man überhaupt valide testen?
  • Sind die Daten, die Facebook zeigt überhaupt richtig?
Fangen wir mit der letzten Frage an: Natürlich sind die Daten aus der Sicht von Facebook korrekt. Es gibt allerdings Kontakte, die nicht mit in die Reichweite eingehen. Dabei handelt es sich um solche, die mittels Applikationen per API auf die Beiträge zugreifen – Hootsuite, Pulse und SocialHub sind Beispiele. Die angegeben Reichweite ist also ein Minimalwert für Beiträge, die über die Facebook Website aufgerufen wurden, in Social PlugIns erschienen sind oder Teil einer (bezahlten) Facebook-Anzeige waren. Die Beiträge können auch als geteilte Beiträge auf im Facebook-Steam gesehen worden sein und werden gezählt. Es sind dann solche, die in der Graphik, die nach dem Klick auf einen Reichweitenwert erscheint, als „Viral“ klassifiziert sind:
Facebook Reichweitenanteile
Das sagt freilich noch immer nicht, von wie vielen unterschiedlichen Nutzern die Beiträge gesehen wurden.
Es gibt noch zwei Faktoren, die man im Hinterkopf behalten sollte:
  • Es greifen Accounts auf die Beiträge zu und nicht Nutzer
  • Es gibt Nutzer, die Beiträge ausblenden
Die Klassifikation von Beiträgen ist eine Aufgabe der Inhaltsanalyse. Wenn diese gründlich sein soll, muss eine Skala entwickelt werden, mit deren Hilfe die Codierung der Beiträge hinsichtlich der interessierenden Merkmale möglich ist. Die Analyse hinsichtlich der Medientypen wäre prinzipiell einfacher, Facebook gibt das Merkmal jedem Post mit. In der nachfolgenden Abbildung kann man das sehen:
Beitäge auf Facebook inkl. der Interaktionsmetriken Kommentare - Likes plus dem Medientyp bei allfacebookstarts.com
Beitäge auf Facebook inkl. der Interaktionsmetriken Kommentare - Likes plus dem Medientyp bei allfacebookstarts.com
Um dies einfach auswerten zu können, benötigt man die Daten jedoch gesammelt in einem Auswertungs-Werkzeug. Sollten keine APIs oder keine aufbereiteten Daten zur Verfügung stehen, so muss man den manuellen Weg über die Tabellenkalkulation wählen.

A/B-Tests und multivariates Testen möglich?

Die Frage, ob man Facebook einem A/B- oder MV-Test unterziehen kann, wird häufig gestellt. Wenn solche Tests angeboten werden, dann handelt es sich um die Inhalte von Tabs, die getestet werden und nicht um den Erfolg von Meldungen im Stream. Der Grund hierfür ist einfach: Für multivariate Tests (MVT) muss der HTML Code der zu testenden Seite(n) manipuliert werden. Man müsste zum gleichen Zeitpunkt zwei oder mehreren Gruppen der Nutzer verschiedene Inhalte zeigen oder den gleichen Inhalt verschiedenen Nutzergruppen zu unterschiedlichen Zeitpunkten. Das ist nur möglich, wenn man technisch weitgehenden Zugriff auf die Analyseobjekte hat. Dies ist bei Facebook leider nur begrenzt gegeben, was auch verständlich ist. Der Zugriff über eingebundene Skripten von Test-Tools könnte die Website weitreichend verändern. Diese Einflussnahme erlaubt Facebook nur bei Tabs, die mittels I-Frames bespielt werden. Es gibt also noch keine Möglichkeit im Stream über multivariate Tests zu optimieren.
Testen kann man hingegen Facebook-Ads – also ggf. den bezahlten Traffic-Anteil der Reichweite. Hierzu bietet beispielsweise Boost CTR ein entsprechendes Tool an. So sollte man beispielsweise auch die Sponsored Storys testen können, die im Stream erscheinen (werden). Inwieweit diese Ergebnisse sich auf reguläre Postings übertragen lassen, bleibt offen. Es gibt dazu leider noch keine Erfahrungswerte.

Engaged Users = Eingebundene Nutzer

Das wichtigste Gut von Facebook sind die Daten. In früheren Version der Insights gab es den PostView bzw. die PostImpression – also keine Reichweite sondern die Zahl von potenziellen Sichtkontakten mit einem Post und die Zahl der Likes und Kommentare für einen Post. Also Interaktionswerte. In der aktuellen Version wurde zwischen Reichweite Impression und die Interaktion ein weiterer Wert geschoben: Die sogenannte Einbindung – keine besonders glückliche Bezeichnung. Facebook versteht darunter „die Anzahl der Personen, die an einer beliebigen Stelle auf deinen Beitrag geklickt haben.“ Es geht also darum, dass Nutzer aktiv wurden und sich mit einem Post beschäftigen, sich informieren. Hier ein Beispiel:
Potenzielle Einbindungsbereiche: Alles das in einer Meldung anklickbar ist

In der Abbildung ist ein Beitrag mit beinahe allen möglichen Elementen zu sehen. Alles was darin anklickbar ist und angeklickt wird sieht Facebook als Zeichen der Einbindung, des Engagement. Eine genaue Definition findet sich im Product Guide, der nur in englischer Sprache vorliegt:

Video plays: The number of times the playbutton of your video was clicked on.

Photo views: The number of times your photowas viewed in its full size.

Link clicks: The number of time the link includedin your post was clicked on.

Other clicks: The number of clicks on your post that are not counted in other metrics. These clicks can include clicks on people’s names incomments, clicks on the like count, clicks on thetime stamp, etc.

Stories generated: The number of stories that were created from your post. Stories include liking, commenting on or sharing your post, answering a Question or RSVP-ing to an event.

Engaged Users sollten also Accounts sein, die mindestens eine der genannten Aktionen für einen Beitrag ausgelöst haben. Wenn man die Zahl der „Engaged Useres“ mit der Reichweite in Relation setzt, erhält man also den Anteil der Nutzer, die mindestens an einer Stelle mit dem Beitrag interagiert haben.

Wenn man in einer Datenzeile auf die Zahl der Engaged Users klickt, wird eine Abbildung wie die obige angezeigt. Der groß gedruckte Wert ist die Zahl der Eingebundenen User. Wenn man die Maus über die Flächen bewegt, wird die Zahl der Aktionen angezeigt. Im Vorliegenden Beispiel wäre es die aufgerufenen Fotos, andere Klicks – beispielsweise auf die Likes oder Kommentare etc. – sowie Stories, die aus dem Post hervorgegangen sind. Ganz klein ist auch die Zahl der negativen Feedbacks zu sehen – also die Zahl der Nutzer die den Beitrag aus dem News Feed genommen haben oder anderes negatives Feedback gegeben haben. Wie weiter oben beschrieben, kann man diese Zahl auch über das API abrufen, um die Beiträge im Zusammenhang mit allen verfügbaren Zahlen auszuwerten.

Bemerkt werden sollte hier wiederum, dass alle Aktionen gezählt werden, die die Facebook Website als Zielseite haben oder bei denen ein Redirect über die Facebook Website führt. Stellt man als KPI für die Güte eines Beitrags also

Engaged Users / Reach

dann ist der Wert ansich mit größter Wahrscheinlichkeit zu hoch, weil ein größerer Anteil des Engagements also der Reichweite valide gemessen werden kann. Das ist wichtig zu wissen, zum Vergleich des Erfolgs verschiedener Postings nicht wirklich wichtig, da davon auszugehen ist, dass alle Postings in gleichem Maße von dem Fehler betroffen sind.

Talking about This = Personen, die darüber sprechen – Likes & Comments

Eine höhere Stufe der Interaktivität ist „Talking about This“. Wobei „sprechen“ nicht wirklich der richtige Ausdruck in diesem Zusammenhang ist. „Kommunizieren“ würde besser passen. „To communicate“ ist auch auf Englisch länger und passt nicht so gut in Zellen von Excel und in Präsentationen. Dies könnte der Grund dafür sein, dass „Talking“ gewählt wurde. Es geht darum, ob Like angeklickt oder ein Kommentar eingetragen wurde. Wiederum wird auf Beitragsebene die Zahl unterschiedlicher Accounts gemessen.

So wird deutlich, dass Facebook die Messgrößen im Bereich der Interaktivität ausgeweitet hat. Bisher gab es die beiden Größen „Comment“ und „Like“ die jetzt addiert die Größe „Talking about this“ bilden. Hinzu kommt die schon beschriebene Größe „Engagement“ und die Metrik „Virality“, die im folgenden Abschnitt erläutert wird.

Der Zusammenhang von Reichweite und Interaktion bei Facebook
Der Zusammenhang von Reichweite und Interaktion bei Facebook

Viraliät

Viralität ist häufig ein wichtiges Ziel, das Unternehmen mit ihrem Facebook-Engagement verfolgen. Sie wollen mehr echte Fans. Wenn also Fans nur in einem Beitrag kommunizieren, den nur Fan sehen, die das Unternehmen ohnehin schon hat, so steigert die möglicherweise die Kohäsion der Fans, mehr werden es hierdurch aber nicht. Leiten sie jedoch einen Beitrag weiter, dann besteht immerhin die Möglichkeit, dass der Beitrag von Nutzern gesehen wird, die noch nicht Fan des Unternehmens sind. Es geht also um die „Friends of Fans“. Leider sagt der Wert an dieser Stelle nicht, wie viele Nutzer durch das Teilen potenziell erreicht wurden. Alle Teilungsvorgänge werden addiert, gleich ob öffentlich geteilt wurde, an alle Freunde oder nur eine Person. Bedauerlicherweise habe ich im API auch keine Möglichkeit gefunden, die „Shares“ weiter zu bewerten oder sie gar mit der Zahl potenziell erreichbarer Personen in Zusammenhang zu bringen. Zudem wird mit der angegeben Methode nicht gemessen, wenn Fans einen Beitrag manuell in ein anderes Netzwerk weitergeben – also beispielsweise den Link auf neinen Blog-Beitrag bei Twitter oder Google+ posten.

Facebook hat also drei neue Parameter für die Interaktion mit Beiträgen etc. entwickelt. Ich würde diese jedoch anders bezeichen:

  1. Enganged Users: Sich aktiv informierende Nutzer.
  2. Talking about this: Kommunikation über einen Beitrag, so dass dies maximal die Fans der Page sehen können.
  3. Viral: Weitergabe von Beiträgen über die Fan-Gemeine einer Page hinaus.

Im den weiteren Teilen der Reihe werde ich die noch verbliebenen Werte erläutern und KPIs herleiten und erste Anhaltspunkte für die Bestimmung eines ROI geben. Zum Abschluss wird dann gezeigt, wie man aufgrund der gegebenen Daten die Bespielung der Seiten optimieren kann.

Hier geht es zu Teil 3. Ich habe nochmal die Likes & Unlikes sowie deren Aussagegehalt in den Facebook Insights etwas genauer analysiert.

Quellen:

Neben der zitierten Facebook-Hilfe habe ich den offiziellen Facebook-Guide genutzt. Für den nächsten Teil des Guide bildet ein Blog-Beitrag von Aviansh Kaushik eine wichtige Grundlage.

Facebook Insights richtig interpretieren – ein Guide (Teil 1)

Bei Facebook gibt es schon seit längerem Nutzungsdaten für Pages. Facebook selbst nennt sie Insights. Einen Teil dieser Daten kann man sogar frei über eine API abrufen und sich mit den Daten von Wettbewerbern vergleichen. Das erstaunt im ersten Schritt, ist aber auch nicht verwunderlich, da diese entweder auf den Pages stehen oder zusammen mit den Posts gezeigt werden, gleich ob sie auf der Facebook-Website gezeigt werden oder in Fremdapplikationen, wie beispielsweise Social Hub, Pulse, HootSuite, Bottlenose  etc. Alleine das ist schon Grund genug, die Facebook Insights ein wenig genauer unter die Lupe zu nehmen: Was taugen diese Daten und wie sollten sie interpretiert werden?

Hier zunächst mal die gegraute Ansicht es Dashboards, das ich als sehr brauchbar empfinde. Die Darstellung der Werte ist gut. Die wichtigsten Zahlen stehen am Kopf. Richtig so. Es wird angezeigt, ob es in der Tendenz nach oben oder nach unten geht. Darunter gibt es eine Abbildung, in der die Entwicklung der Werte veranschaulicht wird. Das wurde nach mehreren Anpassungen während der vergangenen beiden Jahre visuell wirklich bestens umgesetzt.

In diesem ersten Teil möchte ich den oberen Bereich des Dashboards analysieren. Hierzu gibt es im Hilfebereich von Facebook folgende Erläuterung.

Welche Kennzahlen sind zum Messen der Gesamtleistung meiner Seite verfügbar?


Vier Kennzahlen oben auf dem „Statistiken“-Reiter machen es möglich, schnell und einfach Größe und Aktivität deines Publikums einzuschätzen.

„Gefällt mir“-Angaben insgesamt: Die Anzahl von Personen, denen deine Seite einmalig gefällt, am letzten Tag des ausgewählten Datumsbereichs, aufgeschlüsselt nach Sprachen.

Freunde von Fans: Die Anzahl der einzelnen Personen, die Freunde deiner Fans sind, am letzten Tag des von dir ausgewählten Datumsbereichs, einschließlich deiner aktuellen Fans.

Personen, die darüber sprechen: Die Anzahl der einzelnen Personen, die während des vor dir ausgewählten Datumsbereichs eine Meldung über deine Seite ausgelöst haben. Eine Meldung wird ausgelöst, wenn jemand:
-> Deine Seite mit „Gefällt mir“ markiert
-> Deinen Seitenbeitrag mit „Gefällt mir“ markiert, oder diesen teile
-> Eine von dir gestellte Frage beantwortet
-> Zu deiner Veranstaltung zu- oder absagt
-> Deine Seite erwähnt
-> Deine Seite auf einem Foto markiert
-> Deinen Ort besucht oder weiterempfiehlt

– Gesamte Reichweite: Die Anzahl der Personen, die in dem von dir ausgewählten Datumsbereich einen beliebigen Inhalt im Zusammenhang mit deiner Seite gesehen haben (einschl. Werbeanzeigen oder gesponserte Meldungen mit Hinweisen zu deiner Seite).

Schon beim ersten Wert stolpert man leider über eine holprige Übersetzung.

Fans
„Gefällt mir“ wird mit „Die Anzahl von Personen, denen deine Seite einmalig gefällt, am letzten Tag des ausgewählten Datumsbereichs, aufgeschlüsselt nach Sprachen“ definiert. Im Dashboard selbst wird dies besser gelöst: „Anzahl der Einzelpersonen, die Deine Seite mit ‚gefällt mir‘ markiert haben.“ Es ist also nichts anderes als die Anzahl der Fans, die eine Page hat. Im Sprachgebrauch von Twitter heißen diese Follower. Der Wert entspricht der Zahl der Fans am Ende der gewählten Auswertungsperiode. Die Standardeinstellung ist hierbei die aktuelle Zahl von Fans. Im Hinterkopf sollte man dabei behalten, dass es sich rein technisch um die Zahl von Profilen handelt, die die Page „geliked“ haben. Ein Mensch kann über mehrere Profile verfügen. Deshalb ist der Wert als Maximalgröße zu verstehen.

Die Summe der Fans sagt letztlich relativ wenig über die Aktivität der Fans aus. Anders als im Facebook Werbetool handelt es sich nicht um „aktive Nutzer“, die innerhalb des vergangenen Monats bei Facebook eingeloggt waren. Es können viele Karteileichen darunter sein. Weiter unten erläutere ich die Wochenreichweite, die den angesprochenen Mangel beseitigt.

Insights Navigation
Insights Navigation

Die Links auf die Insights werden auch in der linken Navigationsspalte der Pages angezeigt. Nach dem Klick auf „gefällt dies“/“likes“ gelangt man auf das „Like“-Dashboard, dort bekommt man weitere Angaben hinsichtlich der Demographie der Nutzer einer Page. Diese Angaben können auch nur für die eigene(n) Page(s) abgefragt werden. Beim API-Abruf ist ein Passwort erforderlich.

Alter

Dabei handelt es sich um Angaben, die die Nutzer auf Facebook gemacht haben. Weil nicht alle ihr Geburtsjahr angeben, ergeben die Werte für die Altersklassen insgesamt nicht 100 Prozent.

Das sollte zu verschmerzen sein und gibt mit hoher Wahrscheinlichkeit die Altersstruktur der Nutzer von Pages korrekt wider.

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Länder
Diese Angaben werden automatisch über die IP-Adresse gemessen. Man kann davon ausgehen, dass diese Angaben sehr genau sind. Bedenken sollte man, dass Nutzer, die sich vorrübergehend im Ausland aufhalten und sich dort in Facebook einloggen, dem anderen Land zugerechnet werden. Besonders zur Ferienzeit kann es deshalb zu Schwankungen kommen.

Städte
Auch diese Angaben werden automatisiert über die IP-Adresse gemessen. Im Gegensatz zu den Länderangaben ist die Zuweisung jedoch in Deutschland mit einer gewissen Ungenauigkeit verbunden. Die angezeigten Werte sollten als Richtschur dienen und nicht als absolut richtige Werte angesehen werden.

Sprachen
Hierbei handelt es sich um die Standardspracheinstellung der Nutzer für Facebook. Wichtig sind diese v.a. dann, wenn man über eine Page mehrere Sprachen gleichzeitig bedienen möchte.

Eine weiterer Gesichtspunkt ist auch außerordentlich wichtig: Wenn für Pages Werbung betrieben wird und besonders dann, wenn es Zielvereinbarungen mit Agenturen hinsichtlich der Generierung von Fans gibt, bzw. wenn pro generiertem Fan bezahlt wird, sollten die Sprachen und Länder verstärkt beobachtet werden. Wenn hier Sprachen und Länder auftauchen, die nicht erwartet wurden – beispielsweise China, Indien oder die ehemaligen Ostblockstaaten, dann sollte genau geprüft werden, ob es sich nicht doch um ungewünscht eingekaufte Fans handelt.

Die Like-Quellen des Dashboards werde ich an andere Stelle besprechen. Hier würde dies zu sehr in die Tiefe gehen. Zurück zur Hauptübersicht:

Freunde von Freunden
Mit dieser Metrik wurde von Facebook ein Maß dafür erstellt, inwieweit man sein Netzwerk durch die Generierung von „Likes“ erweitern kann. Bei „Freunden von Freunden“ handelt es sich um die Summe der Fans plus der Summe aller Freunde, die die Fans einer Page haben. Dabei sollte es sich entsprechend der Definition von Facebook um unterschiedliche Profile handeln, die gezählt werden. Ich persönlich bin mir hier nicht sicher, ob nicht doch einfach eine Summenbildung über die Zahl der Freunde der Fans stattfindet, Profile also auch doppelt gezählt werden.

Gleich ob dem so ist oder nicht: Wenn der Zuwachs an „Freunden“ (die Prozentzahl neben den „Total Likes“) geringer ist als der Zuwachs an „Freunden von Freunden“ (die Prozentzahl rechts neben „Freunde von Fans“), dann hat man im Auswertungszeitraum einflussreiche Fans gewonnen – also solche, die viele Freunde haben. Im umgekehrten Fall hat man Fans gewonnen, die wenige Freunde haben. Besonders in Phasen der Fan-Anwerbung sollte man diese Werte im Auge behalten. Fake-Profile haben in den meisten Fällen wenige Fans. Sinkt also der Wert in einer solchen Phase übermäßig stark, dann sollte man sich mit seinem Dienstleister zusammensetzen.

Personen, die darüber sprechen
Hierfür gibt Facebook eine beinahe umfassende Erläuterung: „Die Anzahl der einzelnen Personen, die während des vor dir ausgewählten Datumsbereichs eine Meldung über deine Seite ausgelöst haben. Eine Meldung wird ausgelöst, wenn jemand:
-> Deine Seite mit „Gefällt mir“ markiert
-> Deinen Seitenbeitrag mit „Gefällt mir“ markiert, oder diesen teilt
-> Eine von dir gestellte Frage beantwortet
-> Zu deiner Veranstaltung zu- oder absagt
-> Deine Seite erwähnt
-> Deine Seite auf einem Foto markiert
-> Deinen Ort besucht oder weiterempfiehlt“

Allerdings wird nichts darüber gesagt, wo diese „Meldung“ ausgelöst wird. In diesem Fall handelt es sich um eine „Interaktion“. Interaktionen können von Facebook auch gemessen werden, wenn diese außerhalb der Website auftreten, also etwa in Hootsuite oder Bottlenose etc. Die oben beschriebenen Interaktionen können immer gemessen werden.

Gesamte Wochenreichweite
Mit der Reichweite ist es komplizierter. Von Facebook wird sie wie folgt definiert: „Die Anzahl der Personen, die in dem von dir ausgewählten Datumsbereich einen beliebigen Inhalt im Zusammenhang mit deiner Seite gesehen haben (einschl. Werbeanzeigen oder gesponserte Meldungen mit Hinweisen zu deiner Seite).“

Allerdings kann nur auf der Seite von Facebook selbst oder in Social PlugIns gemessen werden, ob die Inhalte auch tatsächlich angezeigt wurden. Genau so verfährt Facebook dabei. Inhalte, die über eine API abgerufen und in anderen Clients angezeigt werden, gehen nicht in die Kalkulation des Reichweitenwertes ein. Personen/Profile, die Inhalte während des Auswertungszeitraums nur auf diesem Weg abrufen, werden nicht gezählt.

Die Wochenreichweite ist dennoch der wichtigste Indikator für die Zahl aktiver Fans und ein Maßstab für die Zahl von Fans die Facebook regelmäßig nutzen. Hierrüber lassen sich Kontaktchancen antizipieren. Das ist dann der Fall, wenn man beispielsweise die Zahl geöffneter Mails mit den Fans auf Facebook in Relation setzen möchte. Leider ist das nur dann valide möglich, wenn keine Facebook-Werbeanzeigen (!) im Auswertungszeitraum geschaltet wurden.

Den zweiten Teil des Guide finden sie hier. Neben der zitierten Facebook-Hilfe, ist hier der offizielle Facebook-Guide zu finden.