“…and the Oscar goes to…”

No dia 27 de Fevereiro de 2011 ocorreu um dos eventos mais esperados do ano, que ocupou várias posições nos Trending Topics do Twitter, a 83a edição do Oscar. Mais uma vez a Direct Performance em parceria com o Scup desenvolveu um estudo completo de Buzz Intelligence para acompanhar a repercussão nas Mídias Sociais.

Divulgamos aqui os primeiros resultados, nos quais buscamos saber quais eram os preferidos, quais eram os maiores merecedores das estatuetas, quais aqueles que o público gostaria que ganhassem.

Reforçamos nesse estudo a certeza da necessidade de análises qualitativas, para se compreender as diferentes distribuições de sentimento em cada categoria, em cada recorte. Também desenvolvemos, de modo simples, uma metodologia para que pudéssemos realizar a análise sob o recorte de gênero. Com isso, aprendemos um pouco mais sobre como monitorar um evento de tamanha repercussão.

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“… close your eyes and I’ll tweet you, tomorrow I’ll feed you. Remember I’ll always be true …”

O ano de 2010 chegou a seu fim, com diversos momentos marcantes, que foram, mais do que nunca, acompanhados, narrados e comentados através das redes sociais. Nós, da Direct Performance, estivemos presentes em vários desses momentos e aproveitamos essa virada de ano para apresentar um estudo de Buzz Intelligence sobre o show do Paul McCartney no Brasil. O estudo é uma parceria entre Direct Performance, Scup e Cog-Ignition.

Mais do que isso, gostaríamos de utilizar este exemplo prático para apresentar nossa visão sobre o tema, comentar um pouco da realidade atual quando o assunto é monitoramento de mídias sociais, e discutir tendências e rumos a serem tomados pelo mercado.

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“Agora, as pessoas podem produzir conteúdo. O marketing teve que rever seus conceitos. O digital trouxe novos tempos para a comunicação, etc”. Toda essa falácia já nos é bem conhecida. Entretanto, uma das frases pertencentes a esse grupo de lugar comum será o foco do post: “vivemos na era da informação”.

A frase tem diversos sentidos, mas o principal pressuposto dela é que vivemos em um mundo com excesso de informações, sendo difícil filtrar e selecionar o que é relevante. E, dentro desse caos, saber utilizar e escolher as informações certas no tempo certo transforma-se em diferencial competitivo no atual mercado global. É nesse ponto que o Business Intelligence se constrói.

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Uma discussão presente desde que se surgiram as primeiras métricas na Web foi a transposição das idéias sobre influência e audiência vindas dos meios de comunicação de massa (tv, rádio, jornal, etc.) para o novo mundo que se criava. Apesar das tentativas de adequação, estava claro que seriam necessárias novas metodologias e abordagens, já que a internet não era um meio como os outros. Sendo assim, foram criadas as primeiras formas de mensuração próprias para o meio interativo, sendo que muitas duram até hoje.

Web Analytics: exemplo de métricas para Web. Fonte: AdvMedia

Com o surgimento do Twitter, houve uma espécie de “back to the past”: o número de seguidores foi rapidamente associado ao status da pessoa. Ou seja, o número de seguidores de um perfil poderia se assemelhar com a audiência de um programa de televisão. Sendo assim, uma pessoa com milhares de seguidores era vista como uma pessoa influente e popular. E, para esse propósito, surgiram milhares de sites que prometiam milhões de seguidores para seu perfil em pouco tempo, sob o preço de ser incluído no “sistema” baseado no conceito de “the million followers fallacy” de Avnit, em que uma pessoa segue a outra e vice-versa, em uma espécie de “etiqueta do Twitter”. Assim, ambos saem “ganhando” na história. Leia mais

Em metodologia científica, uma das grandes dificuldades sempre foi encontrar métodos eficazes em análise qualitativa. Questionários, entrevistas, focus group, pesquisa de campo, enfim, todas essas formas são consideradas como as mais tradicionais nas ciências humanas. Com exceção da pesquisa de campo (principalmente a linha de observação participante de Malinowski), todas as metodologias caem na quantificação das informações. Por exemplo, em uma base qualitativa de questionários, as respostas dadas se transformam em dados estatísticos, de uma forma ou de outra. Sendo assim, o qualitativo e o quantitativo possuem uma relação direta e, em muitos casos, complementar.

Em uma análise de Buzz, o qualitativo é a nossa base. Não há como: precisamos ler e observar todos os fatores geradores do buzz: desde tweets até vídeos postados no Youtube. Mas todos esses dados só se transformam em informações se houver uma análise cuidadosa de cada elemento formador da base. Ou seja, mesmo com um volume de dados muito grande, é necessário que toda base esteja preparada para a análise.

A maioria das metodologias de análise qualitativa possuem uma relação direta com o quantitativo. O Índice de Buzz não foge à regra.

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Qual é a diferença entre esses dois conceitos? Seriam a mesma coisa?

Vamos ao dicionário de Inglês>Português e traduzir o termo “Rede Social”… e no que dá? Resulta em “Social Network”, Agora me pergunto, porque alguns confudem estes termos? Será que é por que aqueles que usam uma mídia social formam um grupo de interesse?

Mas agora vou falar sobre a diferença destes termos e sobre o porque é importante respeitá-los.

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O Youtube vem ganhando cada vez mais adeptos na internet brasileira e, certamente, pessoas que tem por objetivo atingir seu público alvo não podem ficar de fora dessa ferramenta.

O objetivo deste post é auxiliá-lo a otimizar o processo de busca de seus vídeos no youtube – seja ele para fins comerciais, entretenimento ou outros fins.

Primeiramente, precisamos ter em mente que o Youtube não é um repositório de vídeos mas sim uma rede social antes de tudo. Não pense que apenas o fato de sua empresa ou você fazer upload de vídeos com frequência quer dizer que você faz um bom uso deste canal. Antes de ser um instrumento de SEO é um canal de comunicação entre clientes e empresa ou você e seu público alvo. Estimule o debate e esteja preparado para ter comentários negativos de vez em quando. O importante é gerar este debate e colher feedbacks, ajustando seus próximos vídeos às expectativas de seus followers. Não alimente discussões sem sentido e mostre que você está aberto para as opiniões do público.

Para um bom desempenho de popularidade no Youtube é preciso participar, ou seja, assistir outros vídeos, avaliar, comentar, recomendar, criar grupos, adicionar listas de reprodução e etc.

Segue abaixo, algumas táticas que podem ajudar bastante no número de visualizações de seus vídeos:

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O Twitter não para de crescer (456% em Abril desse ano), e muitos clientes começam a questionar quantos usuários chegaram ao seu site através dessa fonte de tráfego.

Os links que são acessados pelo site do Twitter podem ser vistos em Referals, já os que vêm de software (Twhirl, Twitterriffic, Echofon, etc) são interpretados como Visitas Diretas. Considerando que a URL não foi codificada, é claro.  Quem quiser mais informações sobre como codificar URLs pode encontrar nesse URL Builder do Analytics.

Segundo o site TweetStats, somente 32% dos tweets são enviados pelo site do Twitter – o restante é via software.

Conclusão: se a URL não for codificada, podemos afirmar que o Twitter gerou no MÍNIMO o valor informado como Referal e que é possível que o Acesso Direto seja bem menor que o mensurado.

Caso não seja possível codificar a URL (muitas pessoas divulgam a URL sem precisar necessarimente ter vindo da divulgação feita pela empresa), sugerimos uma ferramenta para monitoramento de mídias sociais (Scup, por exemplo) para atenuar esse problema. Ele não resolve o problema por inteiro, já que vai indicar quantos posts e referências a sua marca (ou link) apareceram e pode dar também o número de followers que cada pessoa que “twitou” tem (o que pode ser inflado via script), mas não vai ser possível saber quantas pessoas efetivamente leram e nem quantas clicaram no link, ou seja, por enquanto não tem jeito, se não der pra codificar o link, ele vai estar no tráfego direto e aí o discurso tem que ser o de no mínimo mesmo. Uma outra dica interessante, é codificar a url e depois utilizar um encurtador de URL , eles próprios terão estatísticas que podem complementar as do Analytics.

O importante é sempre lembrar a famosa frase de Albert Eisten: “Not everything that counts can be measured. Not everything that can be measured counts.”

Enjoy

Você já deve ter se perguntado por que existem tantas ferramentas de medição diferentes que fornecem a mesma informação.

Ou então, já presenciou alguma discussão sobre qual número utilizar, o do instituto de pesquisa, ou o da ferramenta de Web Analytics, não é?

Bom, cada uma tem sua peculiaridade desde o método de coleta de dados até como eles são processados. E é difícil mesmo escolher entre tantos números diferentes subjetivamente. Mas, se organizarmos e classificarmos cada ferramenta e recursos, a escolha fica mais fácil, às vezes, óbvia até.

Sigam-me os bons:

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