Twitter Analytics cambia las reglas del juego de las métricas de impacto. (I) Impresiones reales

Twitter anunció el 27 de agosto de 2014 que abría el acceso a la plataforma de analíticas a todos los usuarios en los idiomas de sus mercados principales.

Por alguna razón, yo ya tenía acceso desde hacía algunos meses. No le presté gran atención, porque las métricas de impacto que ofrecía en esos momentos no eran mejores que las de otras disponibles en el mercado. En concreto, Twitonomy me da una información valiosa sobre mi actividad y el impacto de mis tuits. La versión gratuita aporta los datos relevantes, pero la profesional te permite ajustar resultados y descargártelos.

Una primera versión de Twitter Analytics muy normalita

Con todo, desde finales de junio empecé a recoger la información útil que ofrecía ya Twitter Analytics en las secciones “Seguidores” y “Tarjetas de Twitter”. La información sobre seguidores es útil porque es bastante comprehensiva, pero tampoco es mucho mejor que la que aporta otras apps gratuitas. Es más relevante el contenido “Tarjetas de Twitter”, que es el apartado que más le interesa a Twitter. En él se muestra el tráfico e impresiones que Twitter aporta a la página web que se ha introducido como referencia en el perfil del usuario. Por lo tanto, es irrelevante para los usuarios que no conecten la cuenta Twitter con una web corporativa, con un blog o con la página de Facebook. En caso de tenerla, en esta sección Twitter te muestra de dónde proceden las visitas que has conseguido desde Twitter, y la eficacia de los distintos formatos de tuits para generar tráfico. Es la sección que más interesa a Twitter, porque en ella se muestra el impacto de los tuits promocionados o las campañas publicitarias que se lleven a cabo vía Twitter Ads.

La parte más pobre de la herramienta era la sección “Tweets” sobre el impacto de los tuits. Aportaba datos sobre altas y bajas diarias de seguidores, y datos sobre RT y favoritos recibidos. Es una información que ofrecen con mucho mayor detalle otras apps.

La revolución del nuevo Twitter Analytics

Y de repente, a mediados de julio, llegó la revolución.

Recibí su eco en Twitter, pero no consulté las novedades hasta principios de agosto, porque estaba imbuido en el análisis de impacto en Twitter del Mundial de Brasil.

Me quedé anonadado con lo que vi. Así lo compartí en Twitter:

Y la serie exultante seguía así:

impacto Twitter analytics

Y lo que quiero compartir en el primero de una serie de posts sobre esta nueva herramienta, es por qué Twitter Analytics supone un antes y un después en las métricas de impacto (al menos en Twitter), que tendrá muchas consecuencias.

EAsumo que el público está familiarizado con los resultados básicos que ofrece la herramienta y comparto mi análisis sobre la repercusión que creo que va a tener.

Antes de arrancar, conviene hacer una aclaración. Lo que viene a continuación no tiene ninguna relevancia para aquellos que usan Twitter como mero entretenimiento o como un canal para recibir información y/o comunicarse con una red cercana, y no trabajan en ámbitos de la comunicación, marketing, reputación o social media. Sí la tiene para los que gestionan cuentas corporativas de Twitter, para los que trabajan en los campos mencionados o para aquellos para los que Twitter se ha convertido en un complemento básico para su quehacer profesional: aquellos que la marca personal desarrollada en Twitter genera retornos profesionales directos. Todos los que estáis en esta segunda categoría deberías conocer bien lo que Twitter Analytics puede hacer por vosotros.

El epicentro: Twitter da información exacta sobre las impresiones reales de cada tuit

El elemento principal de la nueva versión de la herramienta y que va a redefinir todos los procesos e informes de impacto en redes sociales es que ahora Twitter te dice cuánta gente ha visto realmente cada uno de los tuits publicados. Es la bomba. Era la pieza que todos los que estaban en social media marketing soñaban con tener. A falta de ésta, se funcionaba con aproximaciones: por un lado, el número de seguidores, por otro, el número de interacciones básicas recibidas (RT, fav y respuestas).

El truco es creerse que las aproximaciones se corresponden con la realidad. Así, muchos (¿todos?) en los informes de impacto de las cuentas corporativas o de una campaña concreta mostraban las medidas de impacto potencial como medidas de impacto real. El impacto potencial se calcula por tuits*número de seguidores + RT* número de sus seguidores. Es decir, que en estos momentos que tengo 3.600 seguidores en Twitter, publico 10 tuits y no generan ningún RT, su impacto potencial es de 10*3.600= 36.000 impresiones. Si, en cambio, reciben en total 20 RT de usuarios que tienen una media de 1.000 seguidores, el impacto potencial de esos 10 tuits es 10*3.600 +20*1.000= 56.000 impresiones. De hecho, este es el resultado que ofrecen las herramientas de medición de impacto, tanto gratuitas como de pago, como Sumall, Pirendo, Twitonomy, SocialBro o TweetBinder.

A todas las partes les interesaba creer que esos datos de impacto potencial, aunque realmente no reflejaba la realidad, sí que seguía siendo a pesar de todo una buena aproximación. A los equipos que llevan las cuentas, para mostrar que su gestión genera un alto impacto. A los de marketing de la empresa, para confirmar que su marca está entrando bien en el difícil por incontrolado campo de las redes sociales. A los desarrolladores de las herramientas, para tener clientes satisfechos que vuelven a pedir sus servicios.

¿La realidad? Un 10% de esa cifra en el mejor de los casos para tuits propios, y un impacto menor para las impresiones reales de los tuits. En un post de 2012 hicimos un análisis del impacto de un artículo nuestro que fue publicado en El País. En ese análisis estimábamos el impacto real en un 5%-10% del potencial. Cifras basadas en información sobre el grado de actividad de los usuarios en Twitter (para ver un tuit tienes que usar Twitter), datos que aporta SocialBro sobre los seguidores conectados en cada momento, y la duración de vida de un tuit medida por la distribución temporal de los RT. Es decir, lo razonable es estimar, frente al impacto potencial de 56.000 impresiones, un impacto real de 2.800 a 5.6000 impresiones. Lógicamente, esta última estimación no suele incorporarse a los informes de impacto de Twitter.

Pero esto se acabó. Ya no hay que hacer ni suposiciones ni cálculos complejos. Ahora Twitter nos da el impacto real por número de usuarios que han leído cada uno de nuestros tuits. Y eso sume en la irrelevancia todas las medidas y estrategias basadas en impresiones potenciales.

Es un terremoto.

Consecuencias de pasar de las impresiones potenciales a las impresiones reales

Es de intuir que un buen número de usuarios se habrán llevado una sorpresa y gorda al ver los datos de impacto real. Muchos caerán del guindo al ver que su impacto real es el 5%-10% del que creían tener. El susto y problemón serio lo tienen aquellos que descubren que su impacto real se sitúa en el 1% o menos que su impacto potencial: es decir, que sólo 1 de cada 100 seguidores llegan a leer realmente sus tuits.

Ese dato no lo proporciona Twitter Analytics directamente. Creo que lo hacen expresamente, de manera astuta: ofrecen los datos de impresiones totales por día y por mes, pero no te dan los valiosos datos de cuáles son tus impresiones medias por tuit. No te lo ponen fácil, porque no te dan los datos sobre los tuits publicados en ese período. Se calcula de forma exacta descargando el archivo “Exportar datos” (botón en la parte superior derecha de la pantalla) y haciendo la suma de todas las impresiones de cada tuit divido por el número total de tuits (lo lógico es excluir los tuits que son respuestas a otros usuarios, ya que tienen dinámica de impacto distinta). Se puede calcular también a “ojo” estimando cuál es el número típico de impresiones que reciben cada uno de los tuits (nota: en el smartphone te muestran unos pocos tuits, en el ordenador te muestran todos los que quieras). Una vez que se tiene esa cifra exacta o aproximativa del número medio de impresiones por tuit, se divide el número de seguidores por ese número típico de impresiones que recibe cada tuit, y se obtiene la tasa real de impacto de los tuits. Cada uno sabrá si su impacto real está más cerca del 1% o del 10% de sus seguidores.

Si hablamos de impacto, la única cifra relevante sobre la que se construye todo lo demás son las impresiones reales totales y las impresiones reales por tuit. Las impresiones potenciales son completamente irrelevantes… simplemente porque no son reales. Tenían alguna utilidad orientativa, a falta de medición de impacto real, pero una vez que llega ésta, el impacto potencial es una medida muerta y enterrada. Por todo lo dicho antes, serán bastantes los que intentarán mantener en vida al alcance potencial, pero son zombies sin fuerza. Necesitan mostrarlos, porque en muchos casos la diferencia entre el impacto potencial y el real es brutal, y hacer esa transición va a ser un trance doloroso para muchos. Pero va a ser una vana lucha, porque se extenderá como reguero de pólvora la presentación de resultados basados en impacto real. 

Este es por ejemplo el primer informe público de impacto de una campaña en Twitter que he visto que utiliza las métricas de Twitter Analytics, de @gipuzkoabasket

Muchos intentarán seguir mostrando informes de actividad e impacto en Twitter tradicionales, pero solo servirá para alargar la agonía. Todos los informes se harán con los datos de Twitter Analytics, más temprano que tarde.

Sobre la base de las impresiones reales de cada tuit se puede dar valor al segundo elemento revolucionario que aporta Twitter Analytics: da un detalle asombroso de las distintas interacciones que cada tuit genera. La explotación sistemática de esa información supondrá una transformación radical en la medición de impacto de cada tipo de contenidos y, por lo tanto, en la gestión de los contenidos publicados de las marcas, tanto corporativos como personales. De esa nueva ventana de posibilidades que emergen hablaremos en otro post de esta serie. A modo de introducción, selecciono uno de mis tuits recientes de alto impacto, que permite ver toda la información de datos disponible en Twitter Analytics.

Se trata del tuit de arranque de una reflexión de 11 tuits sobre las imágenes violentas en redes sociales (acceso aquí)

la historia de kevin parker premio pulitzer foto hambruna sudan buitre

Para cualquiera interesado o que necesite métricas de impacto apreciará que el contenido ofrecido es del todo valioso. Te da datos sobre la vida del tuit por número de impresiones por hora, te da el número total de impresiones. Además de los datos públicos (retweets y favoritos), aporta número de respuestas generadas, número de veces que han hecho clic en la foto o en los enlaces. La información sobre enlaces es muy relevante, puesto que te da la información sobre el tráfico que estás generando a tu propia web o a la de la marca/medio seleccionada. Ofrece otros dos elementos de altísimo valor: número de personas que, al ver el contenido del tuit, han querido saber quién era el autor del mismo (que en su gran mayoría son los que no te conocen porque no te siguen, y te descubren gracias a los retuits recibidos) y número de personas que se han decidido a seguirte tras leer el tuit. En este caso, 101 y 5 respectivamente. Incluye incluso datos sobre número de veces que ha sido compartido por correo electrónico.

Todo este nuevo arsenal de información de impacto es simplemente asombroso, y a él nos dedicaremos en un próximo post.

Pero el segundo post de la serie lo vamos a dedicar a una de las conclusiones directas de pasar a tomar en cuenta las impresiones reales en vez de las potenciales: ya no cuenta por fin la cantidad de seguidores, sino su calidad. Y eso supone un terremoto tremendo en todas las tácticas y prácticas artificiales para ganar seguidores. Analizaremos en este segundo post qué cambia y qué se mantiene en la caza de seguidores como medida de éxito de una cuenta corporativa en redes sociales.

4 comentarios en “Twitter Analytics cambia las reglas del juego de las métricas de impacto. (I) Impresiones reales

  1. Gracias Francesc! por esta magnífica exposición sobre las aportaciones de Twitter Analytics.

    Yo también me he quedado gratamente impresionado del salto que ofrece en medición. Es tan notable que hasta el equipo de Google Analytics les ha felicitado😉 Me pregunto como afectará a las herramientas de gestión de twitter o a las de evaluación de la reputación online, que incorporan valoraciones de impacto potencial de mensajes emitidos por cuentas ajenas. En estos casos, al no tener acceso a los datos de Twitter Analytics, no tendrán más remedio que reajustar conceptos y parámetros de medición. ¿Quizá se acabe imponiendo un factor o cálculo de corrección estadístico entre impacto potencial y real?

    1. Gracias a ti Oriol,
      Convencido que el impacto en gestión de cuentas en Twitter va a ser radical. Borrón y cuenta nueva en la manera de medir impacto y, por lo tanto, en la definición de objetivos y KPIs (de eso hablaré en otro capítulo de la serie). Se podrá seguir como si no hubiera pasado nada durante unos meses, pero los infomes basados en alcance potencial se van a extinguir todos. Servirá sólo para medir, como apuntas, impacto y comparativa con cuentas ajenas. Pero ahora, al contar con datos de impacto potencial-impacto real, se podrá hacer ajustes algo más realistas, por lo que aunque los datos de base sean de impacto potencial, los resultados finales que se van a mostrar de impacto van a ser los de impacto real estimado.

      El problema, evidentemente, es que no todas las cuentas tienen una misma tasa impacto real/impacto potencial. Pero, de nuevo, al contar con todos los datos gracias a Twitter Analytics, se conseguirá hacer una buena triangulación contando con los datos visibles (RT y favs).

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