Anforderungen an Pinterest Analytics & Monitoring

Pinterest ist ein großer Wurf. Das scheint sicher. Hier sind sich die Forscher von ComScore und compete.com einig. Auch im Februar legte der Foto-Bookmark-Dienst wieder ausgesprochen kräftig zu – beinahe 50 Prozent. Dann scheint es auch noch so zu sein, dass Pinterest mehr sehr viel Referral-Traffic liefert als andere Social Media Plattformen. Dies ist Grund genug zu schauen, wie man das Phänomen aus Sicht der Social Media Analytics und des Monitoring angehen sollte, um die Leistung möglichst realistisch zu bewerten und einzuordnen. Erste Dienste, die ein entsprechendes Dashboard entwickelt haben, gibt es bereits – Pinerly & PinReach. Allerdings ist die Datentiefe noch etwas mager. Es handelt sich um Daten, die über das Pinterest API ausgewertet werden – diese beziehen sich eben nur auf die eigene Page. Das ist aber noch lange nicht alles, was an Referral Traffic produziert wird. Deshalb formuliere ich hier eine erste systematische Anforderung. Dabei gehe ich davon aus, dass Methoden der Analytics und des Monitoring kombiniert genutzt werden müssen, um den Effekt von Pinterest umfassend beurteilen zu können.

Bitte beachten Sie, dass hier eine Maximalanforderung formuliert wird. Eine Aufwandsabschätzung findet nur rudimentär statt. 

Wie wird gepinnt?

Die erste und entscheidende Frage ist tatsächlich, wie gepinnt wird. Dafür gibt es unterschiedliche Wege. Durch die folgende Abbildung wird deutlich, dass es sich bei über drei Viertel der Pins um sogenannte Repins handelt – also um solche, die von Nutzern aus einem anderen Board in das eigene oder ein anderes Board übertragen wurden.

Der wichtigste Weg, auf dem Bilder originär auf Boards gepinnt werden, ist die Verwendung des sogenannten Pinmarklets. Daneben gibt es Browser-Erweiterungen. So kann man beispielsweise durch die Verwendung der rechten Maustaste pinnen oder auch, indem man ein „P“ anklickt, das bei dem Mousover einer Grafik auf derselben erscheint. Viel weniger wichtig ist die Direkteingabe von Bild-Adressen auf Pinterest selbst. Die Erweiterungen und die Direkteingabe wurden in obiger Abbildung unter „other“ subsumiert.

Wenn man sich nun dafür interessiert, was von der eigenen Website gepinnt wurde, dann lässt sich das im Überblick relativ leicht ermitteln. Die Kollegen von futurebiz.de haben freundlicherweise darauf hingewiesen. Pinterest zeigt alle Bilder an, die von einer Domain gepinnt wurden. Dabei ist jeweils sogar die Zahl der Repins enthalten:

Die Funktion ist relativ einfach:

http://pinterest.com/source/Ihre_Domain/

Wenn man an der Stelle von „Ihre_Domain“ die eigene einträgt, bekommt man eine Übersicht vergleichbar der obigen Abbildung angezeigt. Freilich gibt es dabei einiges zu beachten.

• Es handelt es sich lediglich um Pins, die durch die Verwendung des Marklets gemacht wurden.
• Wird ein Bild der gleichen Domain mehrfach direkt gepinnt, so wird es jeweils einzeln angezeigt. Das ist in obiger Abbildung leicht zu erkennen. Ebenso werden Repins dieser Bilder einzeln zu den Pins zugerechnet.
• Der Zeitraum für den Ergebnisse gezeigt werden, ist begrenzt.
• Wenn mehrere Domains benutzt werden, müssen alle einzeln analysiert werden.
• Bilder, die kopiert und auf anderen Plattformen eingebunden wurden, können auf diesem Weg nicht erfasst werden.

Man sollte sich also darüber klar sein, dass etwa ein Siebtel der Pins mit dieser Methode nicht gezählt werden. Das ist durchaus zu verschmerzen. Man könnte prinzipiell einfach hochrechnen. Allerdings ist zu vermuten, dass die Verwendung von Browser-Erweiterungen zunehmen wird. Studien wie die von RJMetrics müssten also regelmäßig durchgeführt werden. Zudem müssten Anhaltspunkte hinsichtlich der Verwendung des Marklet und der Nutzer von Browser-Erweiterungen etc. gewonnen werden. Im ersten Schritt ist dies aus meiner Sicht aber nachrangig.

Für das strukturierte Arbeiten wäre es ausgesprochen hilfreich, wenn die Daten für ein Bild zusammengefasst erhältlich wären. Von Pinterest werden diese Daten leider nicht in dieser Form angeboten. Die Daten manuell aufzusummieren, ist auch nicht allzu erquicklich.

Datenaufbereitung der Pins, Repins & Kommentare

Es wird rasch deutlich, dass gerade für Unternehmen mit vielen Produkten und einem großen Fanpotenzial die oben angesprochene Einfachmethode kaum ausreichen wird, um effizient zu arbeiten. Für die Bekleidungsunternehmen wird Pinterest eine wichtige Plattform zur Generierung von Traffic werden.

In einem ersten Schritt müssen die Werte für die Pins gleicher Inhalte zusammengeführt werden. Auf den ersten Blick sieht das nicht schwierig aus: Man zählt die Bilder durch und addiert Repins und Kommentare jeweils auf. Was manuell – also durch den Einsatz menschlicher Arbeitskraft zwar aufwändig, aber absolvierbar ist, stellt für einen Automaten vor eine große Herausforderung dar. Die Ursache hierfür ist in der Tatsache zu finden, dass Pinterest zumindest in der Bildausgabe, jede einzelne Grafik mit einem individuellen Namen versieht. Aus der Perspektive von Pinterest ist dies wahrscheinlich sogar zwingend, damit Bilder, die repinnt wurden, nicht verschwinden, wenn das originale Pin gelöscht wird.

Eine neue Anforderung kommt auf die Social Media Analytics und das Social Media Monitoring zu: Bilder müssen unabhängig vom Dateinamen erkannt werden oder – und dies ist wahrscheinlich der einfachere Weg – alle Links angeklickt werden, um in einer eigens konstruierten Datenbank jedem Pin einen Ziel-URL zuzuordnen und hierüber die eindeutige Identifikation des Produkts etc. zu gewährleisten. Dennoch ist dies auch keine ganz einfache Aufgabe: Bei Textilwebsites werden Produkte beispielsweise mehrfach an verschiedenen Positionen in die Website eingehängt, es gibt Bekleidungsstücke in unterschiedlichen Farben, die Websites verschiedener Unternehmen funktionieren unterschiedlich etc. In der folgenden Abbildung für

http://pinterest.com/source/gap.com/

können Sie beispielsweise in der rechten Bildspalte das gleiche Bild mit und ohne Preisangabe finden.

Es geht nun darum, mit welcher Granularität die Anforderung umgesetzt werden soll. Sollten tatsächlich verschiedene Platzierungen auf einer Website und verschiedene Farbvarianten eines Produkts zusammengefasst werden, so sehe ich keine allgemeine Lösung. Es würde sich jeweils um eine individuelle Anpassung pro Website (einer bestimmten Funktionsweise) handeln. Deshalb gehe ich davon aus, dass zunächst der allgemeinere Ansatz hinsichtlich der Zuordnung von Ziel-URLs zu Bildern realisiert wird. Um im daraus generierten Report die Übersicht zu erleichtern, könnte dieser entsprechend eines Pages-Reports in einem Web-Analytics Tool  aufgebaut sein. Dort werden i.d.R. die URLs in Verbindung mit den Page Titles gezeigt, um den Nutzern die Übersicht zu erleichtern.

Die Dimension wäre in diesem Fall also der URL in Verbindung mit dem Page Title. Als Metriken sollten dienen

• Zahl der Original Pins,
• Zahl der Likes
• Zahl der Repins
• Zahl der Comments

Diese Auswertung kann für die eigene und beliebige weitere Websites durchgeführt werden. So kann beispielsweise auch die Aktivität für verschiedene Länderwebsites gemessen werden, Wettbewerber können beobachtet werden etc.

(Noch) keine Reichweitenzahlen

Wichtig ist an dieser Stelle allerdings, dass die einfache Nutzung der Inhalte in Form von Views derzeit nicht messbar ist. D.h. es ist ebenso wie bei Twitter. Allerdings sind Views bei Twitter schon alleine aus seiner technischen Struktur heraus nicht messbar. Bei Pinterest würde das technisch schon funktionieren – die Plattform müsste es realisieren und die Daten ihren Nutzern zur Verfügung stellen. Hierbei könnte es zu Problemen hinsichtlich des Datenschutzes kommen. Aus meiner Sicht sind hier nur zwei Wege denkbar:

• Grundsätzlicher Zugriff auf alle Daten
• Zugriff auf Daten der eigenen Domain, bzw. auf im Zugriff befindliche Domains

Strukturierung der Daten

Es handelt sich dabei um quantitative Daten, die durchaus mit denen von Facebook vergleichbar sind. Dabei sind im Grunde genommen alle Pins, die nicht selbst gesetzt wurden „viral“ – um in der Facebook-Nomenklatur zu bleiben. Insgesamt lassen sich die Daten abbilden, wie dies bei Facebook seit Herbst 2011 gemacht wird. Allerdings gibt es nach die oben angesprochenen Lücken hinsichtlich der Nutzung – also weder Reichweitendaten noch Daten hinsichtlich VIews:

Sentiment?

Social Media Monitoring Tools werten auch das sogenannte „Sentiment“ aus. Es wird dabei ermittelt, ob die Aussage innerhalb eines Kommunikats positiv, neutral oder negativ ist. Dabei wird das Produkt, die Organisation, das Thema etc., auf die sich die Aussage bezieht, aus dem Text an sich herausgelesen. Pinterest nennt hier an der konkreten Stelle lediglich die Domain der Website. In vielen Fällen wird im oft knappen, dafür aber stark wertenden Text kein Name oder ähnliches zur Identifikation genannt. Auch für den Zweck des Monitoring muss also dem Link gefolgt werden, um den Text zuzuordnen und weiter zu qualifizieren. Der Produktname steht in den allermeisten von mir getesteten Fällen auf der Zielseite des gezeigten Bildes, müsste allerdings auch automatisiert identifiziert werden. Dabei handelt es sich um eine Aufgabe, die im Crawling von Informationen durchaus bekannt ist bisher nach meinem Wissen jedoch noch nicht im Monitoring eingesetzt wurde.

Pins eigener Produkte von fremden Websites

Insgesamt ist die Lage jedoch noch um ein Stück komplexer. Die eigenen Produkte werden in vielen Fällen ja nicht nur über die eigene Website vertrieben, sondern auch über viele andere Plattformen. Wenn man nun wissen möchte, wie oft die eigenen Produkte gepinnt werden, dann wird es knifflig. Wenn es darum geht, die Kommentare auf Produktbewertungsportalen zu monitoren, ist das auch nicht ganz einfach. Der Produktname wir leider nicht immer einheitlich geschrieben. Im Falle von Pinterest erhält man den Produktnamen mitunter erst nach zwei Klicks. Die große Frage ist dann, wo der Produktname steht, um ihn der Bewertung unterhalb des Produktbilds zuzuordnen. Nach meiner Einschätzung erfordert dies jeweils starke manuelle Eingriffe bei der Einrichtung des Monitoring für einen Kunden. Meistens steht der Produktname im Titel der Seite. Dieser Titel hat dann oft auch noch eine Erweiterung, wie beispielsweise „kaufen im Laden XY“. Diese Erweiterung ist glücklicherweise auch fast immer gleich, so dass diese automatisiert gelöscht werden kann.

Leider gibt es noch eine weitere Schwierigkeit: Auch wenn die Unternehmen ihre Stammdaten per CSV oder auf anderen Wegen an Händler übergeben, so lassen viele Online-Shops den Produktnamen nicht unberührt. Der Name wird im Sinne der SEO bearbeitet und erweitert. Aus Jacket wird Jacke, der Verwendungszweck wird ergänzt, etc. Das alles ist für den Verkauf richtig und wichtig. Für das Monitoring verursacht es einen nicht zu unterschätzenden Aufwand. Ob dieser für eine automatisierte Rücktransformation gerechtfertigt und notwendig ist, muss in der Diskussion mit dem Kunden eruiert werden. Eine allgemeine Lösung ohne Anpassungsaufwand kann ich mir derzeit nicht vorstellen.

Tracking von Pins auf der eigenen Website

Ein anderer Weg, den man einschlagen kann, um zu einer Einschätzung darüber zu gelangen, wie häufig Bilder von der eigenen Website gepinnt werden, besteht darin, dies auch auf der eigenen Website zu tracken. Ganz einfach ist das nicht, da beispielsweise der Pin-Button in einem I-Frame untergebracht ist. Eine Lösung bei der Verwendung von Google Analytics wurde von Luna Metrics formuliert.

Leider bezieht sich diese Methode zum einen nur auf Google Analytics. Hinweise zur Umsetzung in anderen Tools gibt jedoch es schon: Events können auch in Webtrends oder Adobes Omniture getrackt werden. Zum anderen – und das ist erheblich wichtiger – bezieht sich diese Methode nicht auf das Tracking unter der Verwendung des Pinmarklet, das am häufigsten zum Pinnen benutzt wird. Hier müsste auf jeden Fall geprüft werden, ob ein Tracking möglich ist. Pinterest ruft zwar das zu pinnende Bild vollständig beim Server ab. Diese Information stünde dann allerdings nur im Server-Logfile. On Demand Services wie Omniture könnten diese Information nicht auswerten. Hier wäre Webtrends on Premise im Vorteil. Eleganter wäre es, den Einsatz des Marklet an sich zu tracken, auch wenn hierbei nicht klar ist, welches Bild einer Page tatsächlich gepinnt wird. Das Marklet zeigt alle pinnbaren Bilder einer Page an und der Nutzer entscheidet durch einen Klick, welches er pinnen möchte. Ob tatsächlich gepint wurde, würde man mit dieser Methode auch nicht messen können. Tatsächlich gemessen würde lediglich die Auslösung des Marklets.

Es könnte also kaum zugeordnet, werden um welches Produkt es sich handelt. Allerdings wäre durch den Ziel-URL die Zuordnung zu einer Produktgruppe möglich.

Tracking des Referral Traffic

Das Tracking des Referral-Traffic muss in der Web-Analytics Applikation erfolgen. Für die Referrer gibt es in allen mir bekannten Lösungen Standard-Reports. Diese müssen dann nur noch auf Pinterest gefiltert werden, was auch meistens möglich ist. Für Google Analytics gibt es eine entsprechende Erläuterung.

Ratsam ist es die eigenen Pins mit Kampagnen-Codes zu versehen, dann kann der Erfolg der eigenen Pins mit dem Gesamterfolg in Relation gestellt 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 diesen Artikel:

Wenn man ein Produktbild oder wie ich ein Bild aus diesem Artikel pinnt, dann kann man bei Pinterest im ersten Schritt den URL des Bildes nicht editieren, wohl aber wenn man wen man das Bild anschaut und auf Edit klickt. Sie müssen dann einfach die Tracking-URL in das entsprechende Feld kopieren (Link):

Wenn man einen eigenen Report für Pinterest haben möchte, so lässt sich das mit Produkten der Enterprise Klasse auch recht einfach lösen. Es wird ein Report angelegt, der entsprechend gefiltert ist. Wenn man es für erforderlich hält, kann man auch noch resultierenden Umsatz zuordnen und Bounces – also Besuche mit nur einem View – aus dem Report herausfiltern.

Hinweise & Diskussion?

Ich würde ich über Hinweise und eine lebhafte Diskussion freuen!