Como mensurar influência no Twitter? – Post no blog da Direct Performance

É com muita satisfação que publiquei meu segundo post no blog da Direct Performance, empresa de inteligência em Web na qual trabalho, sobre Mensuração de Influência no Twitter. E publico o post na íntegra logo abaixo. Mas antes disso, dois avisos legais: 
1 – Quarta-feira, dia 6, eu e o Marcos, um dos autores do blog, estaremos no FEIA 11,  na Unicamp, ministrando a oficina sobre Publicação de trabalhos na Web. Fiz um post com uma prévia e ementa do que vai rolar na oficina. Leia aqui.
2 – Abriu uma vaga de estágio para Buzz Intelligence, área na qual trabalho, lá na Direct Performance. A vaga destina-se a quem gosta de mídias sociais e tem interesse em aprender análise delas. Mais informações me mandem e-mail para gabriel.ishida@directperformance.com.br
 Agora, vamos ao post.
Mensuração de Influência no Twitter
De Gabriel Ishida
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.
O grande problema é que campanhas de marketing visando o seeding no Twitter levam em consideração justamente o número de seguidores dos perfis. E isso acontece porque não há um indicador eficiente para medir a real influência ou impacto de um determinado perfil. Não que esse número seja irrelevante, mas considerar apenas isso é insuficiente para tirarmos uma conclusão.
Sendo assim, o caminho mais adequado é aliar número de seguidores com volume de retweets, replys e mentions que o perfil recebe. Isso porque a única forma concreta de sabermos que um tweet impactou uma pessoa é justamente qualquer tipo de feedback gerado. Ninguém dá reply ou retweet em um post que não leu, certo? Desconsiderando, é claro, os “robots” programados para detectarem determinadas palavras chaves nos posts e, com isso, gerarem replys para o perfil emissor.



Reply que recebi quando twittei “Darth Vader”


No caso das mentions, basicamente não é uma forma de se medir o impacto, mas sim um sinal de que o perfil mencionado é, pelo menos, lembrado pelo emissor. Também se deve lembrar que, muitas vezes, a mention tem o sentido semelhante ao de um retweet, como no exemplo abaixo:



Perceba que o post se refere à, presumidamente, um post de outro perfil. Não é um retweet, porém não deixa de ser a replicação do conteúdo de um post alheio. Nesse caso, expressões típicas como “via“, “dica” ou “fonte” indicam uma menção como retweet. E geralmente vêm acompanhados de links, assim como 70% dos retweets.
Apesar de todos esses fatores, devemos lembrar a premissa inicial do post: a internet é um meio diferente dos anteriores. Diferentes tanto na forma de mensurar como também na forma de lidar com o público. A web foi feita para
interações e formar relacionamentos. Sendo assim, muito mais do que se preocupar nos números, devemos nos preocupar com o engajamento e nos laços estabelecidos com o público. O resto é consequência!

Fonte: Blog da Direct Performance.

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