Referrals – Platzhisch Facebook führt und baut Position aus

Es ist eigenartig. Im vergangenen Quartal II/2014 sanken die Marktanteile aller anderen Social Networks hinsichtlich ihrer Referral-Leistung – Facebook legte zu. Der Markführer gewann über 10% Marktanteil. Die Wettbewerber Twitter, Pinterest und Reddit erleiden Rückgänge von unter 20 %. Damit sollten sie zufrieden sein. Einst ruhmreiche Verfolger wie StrumbleUpon geht die Luft aus. Noch im März lag der Marktanteil bei 0,99%, im Juni bei 0,60%. Das ist ein Verlust von knapp 40%.

Social Media Traffic Referrals Juli 2013 bis Juni 2014
Social Media Traffic Referrals Juli 2013 bis Juni 2014

Es scheint, als ob nur Facebook, Pinterest und Twitter eine relevante Rolle bei den Referrals spielen.  Sie haben alle einen Marktanteil von über einem Prozent der generierten Referrals bei den untersuchten Websites. Shareaholic untersuchte im Rahmen seiner Studie mehr als 200.000 Websites mit zusammen über 250 Millionen Besuchern (pro Monat). Das muss nicht repräsentativ sein. Es ist keine Zufallsstichprobe. Dennoch ist davon auszugehen, dass die Anteile verhältnismäßig realistisch wiedergegeben werden.

Veränderungen des Feeds und Reichweitenausbau Ursache für Gewinne bei Referrals

Auch im Jahresvergleich ist die Lage nicht viel anders. Facebook wächst bei den Referrals um 150%. Aus meiner Sicht sind die Veränderungen im Feed ursächlich. Die Bilder werden bei geteiltem Content erheblich größer dargestellt und es gibt Werbung mit großflächigen Visuals im Feed. Die Nutzung von Facebook veränderte sich vergangenen Jahr kaum. Bei Pinterest ist der Zuwachs der Leistung um knapp 70% auf die gestiegene Nutzung sowie die Anreicherung des Feed um zusätzliche Pins zurückzuführen. Nachdenklich stimmt allerdings die Tatsache, dass Twitter nicht vom Fleck kommt. Die Nutzung scheint nicht mehr zu steigen. Bei den Zuleitungen gab es eine Einbuße von knapp 20%. Es ist wohl ein Medium, das bei den Medienmachern Relevanz hat, beim Durchschnitts-Internetnutzer spielt es kaum eine Rolle.

Google+ legt stark zu – Reichweiten Social Networks USA Oktober 2013

Die neuen compete.com-Reichweiten liegen vor. Im Oktober war ein guter Monat für die Social Networks in den USA. Im Vergleich zum Vorjahr stieg die durchschnittliche Reichweite um 16,9% – im Vergleich mit September auch um 5,6%. Endlich passiert wieder etwas. Fast alle legen zu – besonders freuen darf sich Google+ (dicke rote Linie).

Social Media Reichweiten in den USA  (Quelle compete.com)
Social Media Reichweiten in den USA (Quelle compete.com)

 

Reichweitengewinner Google+

Google+ schießt den Vogel ab und legte binnen Monatsfrist um über 40 Prozent zu. Ich bin schon versucht an einen Messfehler zu glauben und hoffe, dass die mir zugänglichen Daten nicht noch korrigiert werden. Ein Sprung von 32 auf 45 Millionen Nutzer innerhalb eines Monats ist gewaltig. Seien wir also einfach gespannt. Damit hätte Google+ erstmals Twitter überholt, auch wenn der Börsengänger selbst 17,1% an zusätzlichen Vistors gewinnen konnte. Google+ wäre damit auf Platz 2 der Social Networks in den USA angelangt (wenn wir YouTube einfach mal ignorieren).

Auch Facebook mit Spitzenwert

Bemerkenswert ist zudem, dass Facebook mit mehr als 167 Millionen Besuchern seinen bisherigen Höchststand erreicht hat. Auch die visuell orientierten Netzwerke Flickr (+12,1%) und Pinterest (+9,3%) legten im September noch recht gut zu. Abwärts ging es dagegen für LinkedIn (-3,0%) und MySpace (-8,0%).

Entwicklung Referrals per Social Networks: Facebook, Pinterest & Twitter dominieren

Hier nur kurz die wichtigsten Ergebnisse zur Entwicklung der Referrals aus neuen Shareaholic Social Media Traffic Report 2013.

  • Facebook, Pinterest & Twitter dominieren die Referrals
  • StrumbleUpon & Reddit liefern weniger Referrals
  • YouTube & LinkedIn gewinnen Marktanteile
  • Google+ ist noch nicht wirklich wichtig
Shareaholic’s Social Media Traffic Report
Shareaholic’s Social Media Traffic Report

Nur Facebook, Pinterest & Twitter wirklich wichtig

Leztlich bin ich mir bei der Methode von Shareaholic nicht wirklich sicher, ob die Ergebnisse jetzt wirklich so verallgemeinerbar sind. Ausgewertet wird der Anteil der Shares auf Websites, auf denen die entsprechenden PlugIns installiert sind. Wenn uns das überzeugt, dann haben Facebook 58,81%, Pinterest 66,52% und Twitter 54,12% an Referrals im vergleich zum Vorjahr zugelegt (Sep12: Sep13). Das wäre schon eine ausgesprochen erfreuliche Entwicklung. Zusammen sind die drei Netzwerke mittlerweile für 12,52% der Visits verantwortlich.

StrumbleUpon hat  27,47% Referrals verloren und  Reddit sogar 35,16%. Das sind also keine guten Aussichten für die beiden. Auf niedrigerem Niveau aber mit einem hohen Zuwachs von mehr als 50% kann sich YouTube freuen. Filme werden also verstärkt geteilt. Auch auf LinkedIn tut sich was: Mehr als ein Drittel Steigerung gibt Anlass zur Freude. Google+ ist mit einem Zuwachs von nur knapp 7% und einem direkt darauf zurückführbaren Visit-Anteil von 0,06% eher ein Randphänomen. Im Vergleich dazu Facebook ist für durchschnittlich 8,11% der Visits verantwortlich und Pinterest für 3,24%.

Kalkuliert man die Werte von Facebook und Pinterest bezüglich des Traffics, so ist Pinterest doppelt so stark.

Twitter Werbung & Instagram Werbung – In-Feed-Advertising auf weiteren Netzwerken

Jamie Olivers Kühlschrank

Twitter geht an die Börse und muss Geld verdienen. Instagram wurde von Facebook gekauft und muss es wohl auch. Kurspflege. Während Facebook schon etwas Erfahrung gesammelt hat, fehlt die bei Twitter noch. Vielleicht muss ich es anders formulieren. Eigentlich gehe ich schon davon aus, dass Twitter weiß, welche Werbeformen Einnahmen generieren würden, wäre da nicht diese Angst Nutzer zu vergraulen.

Es geht um die Platzierung von Werbung im Feed. Facebook Werbung war in der rechten Spalte ein mühsames Geschäft. Gewaltige Reichweite und doch kein Engagement. Klickraten im Promille-Bereich. Spaß hat das nicht wirklich gemacht. Eigentlich konnte man die Werbung recht zielgruppenspezifisch buchen – auch passend für regionale Anbieter. So richtig wuppen wollte das jedoch nicht. Mit Werbung im Feed handelt man sich zwar etwas Arbeit ein – leider kann die Werbung kommentiert werden. Allerdings generiert man wirklich brauchbare Klickraten und bekommt gleichzeitig noch Fans dazu. Das macht schon mehr Spaß.

Vorsichtig Werbung im Feed platzieren

Instagram kommunizierte nun folgendes:

We have big ideas for the future, and part of making them happen is building Instagram into a sustainable business. In the next couple months, you may begin seeing an occasional ad in your Instagram feed if you’re in the United States. Seeing photos and videos from brands you don’t follow will be new, so we’ll start slow. We’ll focus on delivering a small number of beautiful, high-quality photos and videos from a handful of brands that are already great members of the Instagram community. [Quelle: Instagram]

Instagram will also mit schönen Werbebildern in den Feed. Ganz zaghaft. Das erscheint mir sinnvoll. Zunächst muss man sehen, ob die Bilder der werbenden Unternehmen in Feeds passen. Dann mach der Promoted Post keinen Ärger. Auch wirklich nur dann. Eine Werbegrafik wäre kontraproduktiv. Was geht sind schöne Bilder. Ganz ähnlich wie bei Pinterest.

Wenn es zu offensichtlich werblich wird passt das nicht. Für Agenturen und Fotografen ist das ja nicht schlecht. Es heißt für sie tragbare Konzepte entwickeln und schöne Bilder beschaffen. Und manchmal darf’s dann auch Werbung sein. Ich folge mit Begeisterung Jamie Oliver, der hier wirklich tolle Arbeit macht bzw. machen lässt. Einige Fragen bleiben allerdings: Wie wird man buchen können? Welche Zielgruppen-Granularität wird geboten? Wie lange dauert die Freigabe von Bildern?

Twitter Promoted Posts & Hashtag Posts?

Bei Twitter ist das ganze schwieriger. Es gibt nicht nur eine App, mit der der Microblogging-Dienst genutzt wird – es gibt viele. Bisher werden Posts als Sponsored direkt eingesteuert. Viel nahe liegender sind allerdings Sponsored Posts, bei denen organisch geteilte Inhalte länger im Feed verbleiben als solche, die keinem Push unterliegen. Schließlich wird auf Twitter hauptsächlich geteilt und noch viel wilder als bei Facebook oder Twitter. Ebenso könnte man das bei hinsichtlich Hashtags machen. Unternehmen können diese buchen und entsprechend länger darin enthalten bleiben.

Damit das ganze allerdings richtig Spaß macht und nicht so endet wie die rechte Spalte bei Facebook, müssten die Werbeeinblendungen etwas offensichtlicher gestaltbar sein. Man kann sicher auch als „aufdringlicher“ bezeichnen. Nur so wird Werbung auf Twitter erfolgreich und die Einnahmen werden sprudeln. Klar – der Grad an Aufdringlichkeit muss kontrolliert werden und nicht so hoch werden, dass die Nutzer abspringen. Die größte Herausforderung wird allerdings werden, Werbung entsprechend deutlich auch in anderen Werbeapplikationen zu platzieren. Hier wird Twitter wohl Programme vergleichbar AdSense auflegen müssen.

Ich bin auf jeden Fall auf die Ideen gespannt, die Tritter in diesem Zusammenhang hat.

 

 

Reichweiten-Entwicklung Social Networks in den USA: Pinterest und Instagram wachsen kontinuierlich

Ich habe mir mal wieder die compete.com Zahlen für die Social Networks in den USA angeschaut. Facebook läuft stabil zwischen 155 und 165 Millionen Nutzern – man muss eigentlich nicht mehr wirklich danach schauen. Die Sättigung scheint erreicht. Es fragt sich nur, ob es ein anderes Netzwerk geben wird, das Facebook die Nutzer streitig macht.

Visuelle Plattformen legen am stärksten zu

Pinterest ist die größte Erfolgsgeschichte eines Social Network aus den USA in den vergangenen vier oder fünf Jahren. Seit dem Sommer 2011 hat sich die damals kaum wahrnehmbare Nutzerschaft auf monatlich knapp 35 Millionen Unique Visitors in den USA ausgeweitet. Dort werden noch immer etwa drei Viertel des Traffic generiert. Dabei ist der überwiegende Teil der Nutzer weiblich – etwa zwei Drittel.

Reichweitenentwicklung Social Networks USA

In der Abbildung kann man sehr gut sehen, wie stark Pinterest bei den monatlichen Nutzern zugelegt hat. Nur Google+ hat auf ein ähnliches Niveau zugelegt, hat allerdings mit Google eine ganz andere Potenz im Rücken. Beide lagen im April 2013 bei etwa 35 Millionen Nutzern. Ein anderes Netzwerk, das auch auf Bildern basiert, ist während des Zeitraums ähnlich gewachsen: Instagram.

Dabei ist die Sache auch wieder etwas anders gelagert: Instagram wurde zunächst als iOS App gelauncht. Als im April 2012 die Android App dazu kam und die Bilder auch über das Web zugänglich wurden, hatte die Plattform bereits 30 Millionen registrierte Nutzer. Dann ging es beständig aber nicht zu steil bergauf, bis im Februar 2013 der Kauf durch Facebook stattfand und ein Satz von knapp zehn Millionen zusätzlichen monatlichen Unique Unsern innerhalb von zwei Monaten hinzugewonnen wurde.

Was wird aus Flickr & Tumblr?

Es wird also klar, dass die neuen visuellen Plattformen zugelegt haben. Dagegen haben die beiden Fotoplattformen – Flickr und Photobucket – haben kräftig verloren. Bei Photobucket wird noch immer mit kleinen Bildchen gearbeitet, während Yahoo! versucht, den Rückgang durch eine komplett neue, ein wenig an Pinterest angelehnte Visualisierung umzukehren. Der Kauf des nicht wirklich abhebenden Tumblr scheint hier in Kombination gute Voraussetzungen zu schaffen, dennoch ist das gewaltige Wachstum von Pinterest, das noch dazu ohne mächtige Unterstützung bewerkstelligt wurde, beeindruckend.

Pinterest in Deutschland

Auch für den deutschen Sprachraum darf eine ähnlich starke Entwicklung erwartet werden, wenn Pinterest seine Aktivitäten entsprechend intensiviert. Nach meiner Einschätzung wird der Zuwachs etwas verhaltener ausfallen als in den USA, da der Grad an Öffentlichkeit mit dem Pinterest arbeitet, in Mitteleuropa nicht so üblich ist, wie auf der anderen Seite des Atlantik. Bei uns wird ein größerer Grad an Privatheit gewünscht.

Pinterest ist bisher vorwiegend im englischen und romanischen Sprachraum verbreitet. In Deutschland gibt es noch vergleichsweise wenige Nutzer. Es sollten wohl etwa eine Million sein. Die letzte mir zugängliche Zahl des DoubleClick AdPlanner lag bei 840.000. Leider kann man derzeit nicht sonderlich viel herausfinden. Allerdings wird beispielsweise bei ESPRIT kräftig gepinnt. Gestern waren es 422 Pins, die via Market gesetzt wurden.

Reichweitenentwicklung Oktober der Social Networks in den USA in einem Google Spreadsheed

Immer nur von der Entwicklung der Reichweiten alleine zu schreiben ist eigentlich langweilig. Im Oktober könnte man das mit zwei Sätzen beschreiben: Es ging grundsätzlich bergauf. Facebook bleibt im gegeben Rahmen und legt im Jahresvergleich um 5% zu – Printerest und Google+ jeweils knapp 7% im Monatsvergleich. Am stärksten hat LinkedIn gegenüber September zugelegt – über 14%.

Damit es ein wenig spannender wird, habe ich versucht es mit Google-Docs zu realisieren und die kleinen Spielereien, die dort möglich sind, hier ins Dokument einzubauen. Leider erlaubt mir dies WordPress nicht und löscht den Code. Deshalb gibt es hier nur den Screenshot:

Reichweitenentwicklung Social Networks USA in Google Docs (Datenquelle compete.com)
Reichweitenentwicklung Social Networks USA in Google Docs (Datenquelle compete.com)

Klar wird, dass Google+ und Pinterest sich auf dem aufsteigenden Ast befinden. Bei Twitter sieht es ebenso aus. Die drei Netzwerke scheinen – sieht man von LinkedIn ab – nun die zweite Reihe der Social Networks zu bilden. Alles was es sonst noch so gibt gehört schon der dritten Reihe an. Social Media tendieren also hin zur drei Klassen Gesellschaft. Wer Interesse hat, kann sich das detailliert im Google-Spreadsheed anschauen oder es als Excel downloaden und ein wenig damit spielen.

Funktional finde ich das Google-Doc hübsch. Auch wenn ich bei statistischen Daten ehr dickere Linien bevorzuge. Die hätte ich auch noch einstellen können und zwischen weiteren Stärken von 2, 4 oder 8 px wählen können.  Das ist nützlich und völlig ausreichend. Leider habe ich es nicht geschafft die Linienfarben anzupassen – aber man kann ja nicht alles haben.

Dafür hat man hinterher eine Abbildung mit Funktionalität. Die Werte der Linien werden in der Kopfzeile angezeigt, wenn man mit der Maus über die Linien fährt. Dann hat man auch noch die Möglichkeit in den Berichtszeitraum zu zoomen. Dafür gibt es feste Vorgaben im Kopf des Moduls. Flexibel kann man damit umgehen, wenn man dafür die Fußleiste benutzt.

Ich halte die Möglichkeiten der Google Docs für wirklich toll und würde mich freuen, wenn ich das Dokument nicht nur über einen Link in diesen Text einbinden könnte.

Hier kann man das Dokument und die Daten anschauen und die Daten herunterladen. 

Reichweitenentwicklung der Social Networks in den USA

Nun hab ich schon länger nicht mehr en detail auf die compete Zahlen geschaut und eine kleine Überraschung erlebt. Nicht nur die Tatsache, dass Pinterest die einzige Plattform war, die im September Reichweite (Unique Visitors) zulegen konnte und alle anderen verloren haben, hat mich überrascht.

Meine Prognosen hinsichtlich der Entwicklung von Pinterest aus dem Frühjahr treten nicht ein. Google+ wird trotz des kräftigen Wachstums von 128 Prozent im Verlauf der vergangenen 12 Monate nicht an Twitter vorbeiziehen, Pinterest auch nicht. Was man aber sagen kann: Es gibt eine stabile zweite Reihe von Netzwerken/Plattformen in den USA. Wirklich auf Facebook aufschließen können die allerdings nicht. Das Mega-Netzwerk wächst mit gemächlichen kapp 5 Prozent und lebt damit eigentlich ganz gut. Wirkliches Wachstum muss an anderer Stelle entstehen.

Ich will nicht langweilen und mit Zahlen jonglieren. Am deutlichsten wird das was passiert indem man die die Entwicklung von Twitter, Google+ und Pinterest in der folgenden Abbildung anschaut:

Reichweiten von Twitter, Google+ & Pinterest (Datenquelle: compete.com)
Reichweiten von Twitter, Google+ & Pinterest (Datenquelle: compete.com)

Twitter hält sich stabil mit einer sanften Wachstumstendenz. Pinterest ist das Netzwerk, das am stabilsten wächst – allerdings mit einem Wachstum von 43% im Verlauf der vergangenen 6 Monate nicht wirklich eine Gefahr für Facebook werden kann – dazu ist es zum komplementär – wenn diese Aussage einfach mal so erlaubt ist.

An Google+ wurden viele Erwartungen geknüpft. Es wurde viel und emotional diskutiert. Man hoffte auf einen Facebook-Killer oder eben nicht. Abgesehen davon, dass die Ausdrücke an sich schon albern sind, ist Google+ im Verlauf der vergangenen 6 Monate stärker gewachsen als Pinterest – knapp 50% – Twitter nur 7%. Man muss also weiter warten. Eines dürfte allerdings sicher sein: Die drei genannten Netzwerke sind zumindest vorläufig sicher platziert.

Wer die Daten von compete.com selbst noch anschauen möchte: Ich habe eine Excel-Datei mit den Daten des vergangenen Jahres erstellt und hoffe, dass mir Kantar Media nicht böse ist:

Compete Unique Visitors 9/11 bis 9/12

Die Bestimmung der idealen Posting-Zeitpunkte für Facebook, Twitter & Co.

Die Bestimmung des idealen Posting-Zeitpunkts ist ein viel diskutiertes Thema. Natürlich wird es mit Methoden der Social Media Analytics angegangen. Aber um es gleich vorweg zu nehmen: Die präskriptive Bestimmung des idealen Zeitpunkts ist sehr schwierig und aufwändig. Man sollte natürlich Social Media Analytics einsetzen. Auf die Spitze treiben sollte man es jedoch nicht. Warum? – Man analysiert immer Vergangenheitsdaten. Leider bleibt das Verhalten der Nutzer nicht so stabil, wie es notwendig wäre, um einen idealen Zeitpunkt für eine Mitteilung a priori bestimmen zu können.

Aggregierte Daten – wenig hilfreich

Häufig sind allgemeine Empfehlungen – beruhend auf aggregierten Auswertungen der gesamten Nutzerschaft einer Plattform – zu finden, wie beispielsweise in der folgenden Infografik. Hierzu muss man sich nur eine Frage stellen: Sind meine Kunden gleich dem durchschnittlichen Nutzer einer Social Media Plattform – beispielsweise Facebook – oder unterscheiden sich meine Fans vom Durchschnitt? – Abgesehen davon, dass die Infografik von KISSmetrics sich auf die USA bezieht, sind solche Daten also nur dann relevant, wenn die eigenen Fans und Follower den Durchschnitt der Plattform darstellen.

Social Timing als Durchschnitt (Quelle KISSmetrics.com)
Social Timing als Durchschnitt (Quelle: KISSmetrics.com)

Es werden also Durchschnittswerte für

  • die beste Posting-Zeit in verschiedenen Zeitzonen
  • die beste Zeit für Retweets/Reshares
  • die beste Zeit für die höchste CTR/Interaktion

ermittelt. Aber wie schon geschrieben: Trifft das auch auf die eigenen Nutzer zu? Ich wage zu behaupten, dass dies in den seltensten Fällen so sein wird. Dennoch erhält man Anhaltspunkte für eigene Tests: Um die Mittagszeit bekommen Tweets die meisten Klicks und gegen „End of Business“ wird am stärksten Re-Tweeted. Dagegen werde Facebook Posts um die Mittagszeit am häufigsten geteilt.

Individuelle Bewertung

Erheblich aufschlussreicher sind die Ergebnisse von Tools wie SocialBro. Darin werden die Zeiten für Twitter-Nachrichten entsprechend der Zahl der Follower bewertet, die zu den jeweiligen Zeiten online waren, nicht „sind“. Ausgewertet werden Vergangenheitsdaten. Wenn man sich die Empfehlungen über einen Zeitraum mehrerer Wochen anschaut, so stellt man doch regelmäßig Änderungen fest.

Timing-Empfehlung für Twitter-Nachrichten des Datenonkel von SocialBro
Timing-Empfehlung für Twitter-Nachrichten des Datenonkel von SocialBro

Allerdings sind das auch wieder nur Durchschnittszahlen – bezogen auf den Durchschnitt der eigenen Follower. Dies müsste man – wenn man sauber arbeiten will – natürlich segmentieren und noch dazu das was man erreichen möchte auch noch berücksichtigen.

Was heißt das? – Die schwarzen Punkte in der Abbildung sagen, dass 10 % der Follower in der vergangenen Woche zu den jeweiligen Zeitpunkten online waren. SocialBro ist so nett und qualifiziert dies noch ein wenig. Es werden jeweils die 100 Follower mit dem größten Einfluss in die Bewertung aufgenommen. Dabei handelt es sich um diejenigen, die besonders viele eigene Follower haben und gleichzeitig selbst posten, retweeten etc.

Das ist schon sehr hilfreich. Follower, die zwar online sind, aber Tweets nicht verbreiten oder noch nicht einmal den enthaltenen Link anklicken sind deutlich weniger wert. Diese recht allgemeine Aussage sollte an dieser Stelle erlaubt sein.

Allerdings ergibt auch diese Methode lediglich Anhaltspunkte für Tests – mehr nicht! Eine tiefergehende Bewertung der Ergebnisse ist notwendig.

Ziele und Messgrößen

Auch wenn man mit Tools wie SocialBro arbeitet, kommt man nicht umhin, sich die Frage nach den Zielen des Social Media Engagements zu stellen. Aus diesen Oberzielen für Social Media lassen sich Ziele für einzelne Plattformen und für dort stattfindende Aktionen ermitteln. Dies sind in den meisten Fällen Meldungen unterschiedlicher Form. Auch wenn final Ziele wie Erhöhung von Kundenzufriedenheit, Steigerung der Kundenbindung und Umsatz im Vordergrund stehen, so müssen hierfür zunächst messbare Indikatoren gefunden werden. Dabei erfolgt die Datenerhebung in den meisten Fällen auf der Ebene von Postings bzw. wird Meldungen zugeordnet.

Was ist also zu tun? – Ein generelles und einfaches Rezept existiert leider nicht. Es gibt allgemeine Erfahrungswerte, wie sie oben geschildert wurden. Möglicherweise hat man von Mitbewerbern etwas hinsichtlich Erfahrungen gehört, vielleicht auch aus Branchen mit einer ähnlichen Nutzerschaft. Auf Social Media spezialisierte Agenturen sind hier deutlich im Vorteil. Diese verfügen durch ihre Arbeit über einen breiteren Erfahrungsschatz. Dennoch bleibt nichts anderes übrig als möglichst systematisch zu testen und die Ergebnisse zu dokumentieren.

Zunächst müssen „Learnings“ generiert werden, wie es neudeutsch so schön heißt. Es muss ein Aussendeplan erstellt werden, mit dessen Hilfe geprüft wird, wann welcher Typ von Meldung den größten Erfolg hat, um sich mit späteren Aktionen daran zu orientieren.

Facebook Optimierung

Facebook bietet hierfür die in der folgenden Abbildung dargestellte Gruppierung an:

Facebook Measures
Facebook Measures

So wird deutlich, dass man sich hinsichtlich der Ziele klar sein muss:

  • Hinsichtlich welcher Größe möchte man optimieren?
  • Möchte man die Measures gewichten und so ein allgemeines Optimum für die eigenen Posts erreichen?
  • Sollen unterschiedliche Optima für verschiedene Typen von Postings erreicht werden? (z.B. Fotoalben, Interaktions-Aufforderungen, Produktmeldungen, Pressemeldungen etc.)

Meistens sind die mit dem Social Media Engagement verbundenen Ziele nicht über ein einziges Kriterium abbildbar. Häufig werden zwar „Fans“ und „Follower“ als KPI genannt. Abgesehen davon, dass ein Fans & Follower an sich einen sehr geringen Aussagegehalt hinsichtlich des Erfolgs haben, leitet sich der Erfolg i.d.R. aus einer Kombination von verschiedenen Aktionen und den hierfür relevanten Messgrößen ab.

Datenaufbereitung

An die Zahlen für die eigene Nutzerschaft kommt man, indem man Nachrichten ähnlichen Inhalts und jeweils gleicher Form zu unterschiedlichen Zeitpunkten testet und die Ergebnisse hinsichtlich der einzelnen Beiträge sauber dokumentiert. Dabei muss man beachten, dass die Daten der Facebook Insights auf der Website oder im API für die beitragsweise Auswertung sehr viel genauer sind als die downloadbaren Daten. Diese sind lediglich auf ein Datum bezogen, nicht auf den einzelnen Beitrag.

Man kann die Liste der Beiträge Copy ’n Paste von der Website übernehmen. Hierbei geht einem allerdings der für die Auswertung überaus wichtige Sendezeitpunkt verloren. Dieser muss nachgetragen werden, genauso wie die inhaltliche Ausrichtung des Beitrags. Die Datentabelle sollte dann auch noch um eine Spalte für die Aussende-Stunde und den Aussende-Wochentag erweitert werden. Nun kann man schon durch einfaches Sortieren und Aggregieren erkennen, wann die für die eigenen Nutzer relevanten Aussende-Zeiten sind. Gegebenenfalls muss die Tabelle noch um weitere Spalten erweitert werden, wenn beispielsweise verschiedene Sprachen und Länder in unterschiedlichen Zeitzonen über die gleiche Page bedient werden. Mitunter sind auch das Wetter, Fernsehprogramm oder Branchenveranstaltungen relevante Kriterien.

Ist man damit zufrieden, dass eine Meldung in einen Stream geladen wurde, dann wird man hinsichtlich der Reichweite optimieren und Meldungen folglich dann aussenden, wenn möglichst viele der eigenen Nutzer online sind. Die Wirkung eines Inhalts ist zweifellos höher, wenn Fans auch noch damit interagieren und sogar Likes oder Comments abgeben. Leider sind solche Nutzer mitunter zu anderen Zeiten online als das Reichweitenmaximum. Wie soll nun reagiert werden? – Es ist notwendig Indexwerte aus den Facebook Insights zu generieren.

In Indexwerten wird die Relevanz einzelner Kriterien anteilsmäßig abgebildet. Man kann also der Reichweite beispielsweise ein Gewicht von 40 Prozent geben, Engaged Users 20 Prozent, Talking about this 20 Prozent und der Virality ebenfalls 20 Prozent. Dabei muss man beachten, dass der Ergebniswert standardisiert ist. Das heißt, dass durch eine Veränderung der gesamten Fanzahl kein Einfluss auf den Indexwert stattfinden darf. Dies kann man beispielsweise so erreichen:

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

Nun muss man nur noch die Indexwerte sortieren und nach den Aussende-Zeitpunkten schauen. Gleichartige Nachrichten sollten dann in der nächsten Periode zum ermittelten Zeitpunkt verschickt werden.

Auch die Häufigkeit von Postings kann mit dieser Methode überprüft werden. In diesem Fall sind Redaktionspläne für verschiedene Zeitfolgen zu entwickeln und deren Ergebnisse zu bewerten.

Das Verfahren an sich sollte rollierend eingesetzt werden. Es handelt sich um einen fortlaufenden Optimierungsprozess.

Dies sind nicht alle Instrumente, mit dem man hinsichtlich der einzelnen Posts arbeiten kann. Relevant sind auch die erzielten Referrals. Diese verbergen sich in obiger Abbildung im Bereich der „Engaged Users“. Es handelt sich dabei um Nutzer, die durch das Anklicken eines Links auf eine andere Seite geleitet wurden. Wie in diesem Zusammenhang vorzugehen ist, wird weiter unten erklärt. Zunächst wird das eben geschilderte Verfahren noch auf Twitter umgesetzt.

Twitter Optimierung

Für Twitter ist die Optimierung leider etwas aufwändiger, je nach Abhängigkeit der benutzten Tools. Um eine gewisse Vergleichbarkeit der Bewertung zu ermöglichen, sollten die Messwerte möglichst synchron genutzt werden. In der folgenden Abbildung ist ein Versuch zu sehen, die möglichen Metriken von Twitter hinsichtlich der von Facebook im Herbst 2011 vorgegebenen Struktur einzuordnen:

Twitter Measures entsprechend Facebook Struktur
Twitter Measures entsprechend der Facebook Struktur

Für Kunden oder VIPs gibt es mittlerweile Statistiken für die Beiträge. Einen ersten Einblick gewährt Sascha Lobo. Das Twitter-Tool weist nach Einschätzung von Sascha Lobo nicht vollständig valide Werte aus. Es kommt zu Abweichungen gegenüber anderen Tools. Dies sollte insgesamt jedoch nicht weiter stören. Die Relationen bleiben, soweit ich dies beurteilen kann, gewahrt. Da auch noch eine Index-Bildung stattfindet, sind die konkreten Werte ohnehin von nachrangiger Bedeutung.

Man sollte sich auf ein Tool oder ein festes Set von Werkzeugen konzentrieren und sicherstellen, dass es zu keiner Verwechselung hinsichtlich der Werte kommt. In einigen Tools werden beispielsweise die Klicks auf Links mit Views übersetzt. Dabei handelt es sich um die von Twitter selbst gemessenen Klicks. Meist werden diese mit Tools wie Bit.ly  gemessen oder in Tools wie HootSuite (Ow.ly).  Mitunter werden auch Impression-Werte genannt, beispielsweise bei SproutSocial, die keine valide Grundlage haben.

Das Vorgehen entspricht nun komplett dem bei Facebook. Es muss getestet werden. Beachten sollte man dabei, dass es

  1. zwischen den Fans auf Facebook und den Followern auf Twitter Unterschiede geben kann;
  2. Posts, die auf Facebook zu einem bestimmten Zeitpunkt funktionieren, bei Twitter eine Bruchlandung erleiden können;
  3. ein entsprechend angepasster Testplan notwendig ist.

Die resultierenden Daten werden in eine Tabelle übertragen und angereichert sowie mit einer Typologie versehen. Die Auswertung erfolgt wie bei Facebook.

Crossposting-Effekte

Mit der hier vorgestellten Methode wird isoliert ausgewertet. Man optimiert Facebook. Man optimiert Twitter. Effekte hinsichtlich des Verschickens gleicher oder ähnlicher Inhalte zu gleichen oder unterschiedlichen Zeitpunkten wurden nicht untersucht. Hierfür wäre ein eigenes Testdesign zu entwickeln.

Messung von Referral-Effekten

Facebook und Twitter bieten Möglichkeiten, die Zahl von Referrals zu messen. Vielfach ist dies jedoch nicht ausreichend. Gerade bei Produkt-Postings gibt es zu recht die Anforderung, nicht nur die Zahl zu ermitteln, sondern unter Umständen noch die resultierende durchschnittliche Visit-Länge in Impressions, möglicherweise sogar zurechenbaren Umsatz.

Hierfür muss die Web-Analyics Applikation für die zu prüfende Website zum Einsatz kommen. Dies geschieht – soweit ich dies beurteilen kann – noch viel zu selten. Der Grund hierfür: Es sind oft unterschiedliche Dienstleister und Abteilungen, die sich um Social Media und die Websites kümmern, so dass es hier zu einer unzureichenden Nutzung von Optimierungspotenzialen kommt.

Google hat hier etwas vorgearbeitet und bietet einen Standard-Reportsatz an, mit dessen Hilfe einige Fragestellungen beantwortet werden können. Justin Cutroni hat die Einsatzmöglichkeiten ein wenig erläutert. Allerdings – und hier liegt die Einschränkung – werden die Auswertungen an dieser Stelle lediglich für die Netzwerke an sich gemacht. In den Standard-Reports ist das Herunterbrechen auf einzelne Postings nicht vorgesehen, auch wenn eine Zuordnung von Landingpages möglich ist, was immerhin brauchbare Anhaltspunkte ergibt.

Immerhin ist es ohne großen Aufwand möglich, Bounces herauszufiltern oder nur Besuche mit Conversions. Weitere Anpassungen verursachen etwas Aufwand. Allerdings ist es bei Google so, dass es nur zwei Nutzertypen für die Reports gibt und man vielleicht deshalb einer Social Media Agentur keinen Zugriff auf die vollständigen Daten gewähren möchte. Ein Ausweg könnte hier das regelmäßige Versenden des Reports per E-Mail sein.

Eine Umsetzung mit Webtrends oder Omniture ist ebenfalls möglich. Man kann beispielsweise die Referrer-Reports filtern. Leider gibt es nach meinem Wissen bisher noch keine entsprechenden vorbereiteten Standard-Reports die für die Aufgabe genutzt werden können, gleichwohl können für diese Produkte entsprechende Reports konstruiert und angelegt werden. Der Aufwand hierfür kann leicht bei 3-5 Personentagen liegen.

Die so gewonnenen Werte müssen ebenfalls in die für Facebook und Twitter angelegten Tabellen übertragen werden. Die Indexwerte sind anzupassen und entsprechend zu konstruieren. Das Verfahren der Optimierung bleibt gleich. Man ist damit auch in der Lage, den Zeitpunkt für Meldungen hinsichtlich direkter Conversions zu optimieren. Dabei sollte man allerdings beachten, dass lediglich ein Teil der tatsächlich auf eine Aktion zurückzuführenden Konversionen mit diesem Verfahren gemessen wird, nämlich die, die im gleichen Visit erfolgen. Kommt ein Fan oder Follower später erneut zur Website, um ein in einem Post beworbenes Produkt zu kaufen, dann wird dies normalerweise nicht zugerechnet. An dieser Stelle sollte man sich genau über die Funktionsweise des eigenen Reportings informieren.

Bottlenose 2.0

Bottlenose mochte ich schon etwas länger. Die Steams von Twitter, Facebook und RSS lassen sich integriert anschauen und analysieren. Soweit so gut. Dafür gibt es auch eine Reihe weiterer Tools. Die Delphinnase kann etwas mehr. Den Namen trägt das Werkzeug wegen des Sonarcharakters, den es zudem hat.

Der Bottelnose Start-Screen
Der Bottelnose Start-Screen

Zunächst sieht man eine übersichtliche Navigationsspalte, die einlaufenden Posts aus den angelegten Accounts. Leider fehlt dabei noch Google+. Die Sonargraphik lässt einen vermuten, wie die derzeitige Themenstruktur der Freunde oder Gefolgten ist.

Das ist hübsch anzusehen, funktional und einfach zu bedienen. Neue Nachrichten laufen automatisch ein. Wenn man eine Nachricht anklickt, wie im nächsten Beispiel, dann erhält man neben der Nachricht, dem Inhalt auf den in der Nachricht verwiesenen wird, auch noch Informationen zum Sender, Re-Tweets etc. angezeigt. Das ist sehr hilfreich und nützlich.

Anzeige einer Nachricht in Bottlenose
Anzeige einer Nachricht in Bottlenose

Neben den ohnehin in Twitter gespeicherten Searches können eigene hinzugefügt werden, es gibt Empfehlungen und jeweils das Sonar dazu. Zusätzlich können diese Suchen allerdings zusätzlich mit Metriken versehen werden, was besonders bei hohen Trefferzahlen ausgesprochen hilfreich erscheint.

Relevanzmetriken bei Bottlenose
Relevanzmetriken bei Bottlenose

In obiger Abbildung ist zu sehen, was möglich ist. Die Auswahl kann dann  automatisiert weiterverarbeitet werden:

Automatisierung bei Bottlenose
Automatisierung bei Bottlenose

Viele Arbeitsschritte, die ansonsten manuelles Eingreifen erfordern, können also automatisiert werden. Da erscheint es fast schon als grobe Nachlässigkeit, dass Positings nicht terminiert werden können – zumindest habe ich keine entsprechende Möglichkeit gefunden. Allerdings merkt sich das Tool die benutzen Tags, so dass diese einfach per Drop-down in Meldungen eingebunden werden können. Dies reduziert die Fehleranfälligkeit.

Die Sonarwolke sollte ich auch nochmal zeigen. Man kann sie wirklich ausgezeichnet konfigurieren. Das bezieht sich auf die Zahl der Äste und Topics, Layer (Topics, Sender, Hashtags, Nachrichten-Typen). Zudem sind Zeitschnitte möglich und Ausschnittvergrößerungen.

Funktionalität der Sonar-Wolke
Funktionalität der Sonar-Wolke

Derzeit befindet sich Bottlenose noch immer in der „Betaphase“. Man kann es nur auf Einladung hin benutzen. Mit einem Kloud-Score größer 30 scheint die Tür auch offen zu stehen. Das habe ich allerdings nicht überprüft.