No início da hegemonia do Twitter e Facebook em 2009, muito se comentou sobre “a morte dos blogs“. O fato é que o efeito foi inverso: os dois canais se tornaram importantes fontes de tráfego. Entretanto, a principal consequência dessa integração veio em um lugar que já foi palco de diversas polêmicas: a caixa de comentários. Uma pesquisa desenvolvida pela PostRank coletou dados de 2007 a 2009 e constatou: houve uma queda de 50% no volume de comentários, mas o volume de trackbacks feitos em mídias sociais cresceu 30%.

Engajamento dos usuários com o post

Basicamente, o que ocorre é um deslocamento da caixa de comentários para o Twitter, Facebook, Orkut, Google+ e até mesmo para outros blogs. Apesar dessa pesquisa ser relativamente antiga, pense: quem nunca viu ou comentou um post de blog/site fora da caixa de comentários? Vejamos alguns exemplos. Leia mais

Como presenciamos há algum tempo, o Twitter e a televisão estão andando de mãos dadas. Quem nunca presenciou o lançamento de hashtags e campanhas em um programa televisivo ou um acompanhamento real-time do que acontece no microblog? A relação já está tão evidente que até mesmo o Twitter fez um vídeo mostrando essa integração.

Um exemplo recente ocorreu no programa CQC, liderado por Marcelo Tas. A ex-primeira dama Marisa Letícia afirmou que ela e o ex-presidente Lula iriam ao programa em algum dia. Por isso, o programa lançou a hashtag #LulaNoCQC e imediatamente figurou entre os Trending Topics Brasil. Também presenciamos a mobilização das pessoas por conta de ações ocorridas no offline, como foram os casos das manifestações contra o deputado Bolsonaro e a marca Arezzo.

Todas essas ações geraram um grande número de menções. Mas grande volume é igual a quanto? Mil, dez mil, cem mil posts? Só conseguimos saber ao certo se temos um acompanhamento histórico do contexto que a ação está inserida, através de um mapeamento da situação (ex: não podemos comparar a quantidade de posts sobre moda com futebol ou novela). Sem falar que estar presente no Trending Topics não significa grande volume de posts (veja o motivo aqui).

E será que todos esses posts são favoráveis ao que se propõe? Por exemplo, será que todas as manifestações da hashtag #LulaNoCQC são favoráveis a presença do ex-presidente no programa? Vejamos alguns exemplos: Leia mais

Complementando o post do Marco Cardozo sobre o funcionamento dos Trending Topics, agora apresentamos as principais ferramentas para a análise dos Trending Topics do Twitter. Antes de mais nada, é importante ressaltar a grande dificuldade que existe para se ter um registro histórico dos TTs, principalmente para uma análise qualitativa. Basicamente, as ferramentas ou possuem uma boa base quantitativa e histórica dos Trending Topics, só que sem detalhamentos qualitativos, ou possuem uma boa cobertura qualitativa, mas sem um registro histórico. É 8 ou 80. Sendo assim, é importante cruzarmos as diversas ferramentas para que possamos extrair as melhores análises possíveis.

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Embora o Twitter seja uma rede social mais do que consolidada (completou 5 anos no dia 21/3/2011 e tem mais de 460 mil novas contas criadas diariamente, além de  140 milhões de tweets/dia), ainda há muita confusão sobre o que realmente são os ‘tópicos da tendência’ e qual o seu funcionamento. Afinal, como funciona o Trending Topics do Twitter?

Muitos acreditam que os TT´s são os termos mais postados no Twitter, quando na verdade são as palavras que possuem um maior crescimento exponencial momentâneo, isto é, atingem o maior volume durante determinado período. Por exemplo: em um domingo com jogos de futebol a serem transmitidos, a probabilidade de o grande jogo da rodada aparecer nos tópicos de tendência, ou ao menos o nome de um dos times, é muito grande, pois muitos usuários tem o hábito de comentar os gols, jogadas e fazer brincadeiras sobre os times na rede social durante a partida, atingindo um maior crescimento durante o período da partida. Leia mais

“…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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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 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