1. Beobachtung von Accounts, Firmenaccounts
2. Prüfen von retweets, Favoriten etc.
3. Speichern und Aufbereitung der Ergebnisse => Hashtags, konkrete Tweets etc.
4. geeigneter Automatismus => Alerts
5. Beobachtung von Trends in Form der Twittertrends UND Beobachtung der Influencer
6. ggf. und je nach Algoentwicklung: globale Influencersuche anhand der Hashtags
7. Filterfunktion: Spammer, Autoposter
8. Filterfunktion: Follower / Follows

[Global]

1. Zusammenführung der Hashtaganalyseprozeduren (erledigt => Wizard)
2. Zusammenführung der Hashtaganalyseergebnisse zu geeigneten Protokollen
3. neue Hashtaganalysequellen: Youtube und Instagram plus Zusammenführung
4. Entwicklung von Reportingprozeduren: eMail => Plain, HTML, PDF (keine Whitelabellösung!!!)
5. Hinweisausgabe auf Changelogs und ggf. Einbindung eines “Autoupdaters” in üblicher und etablierter Form
6. Zusammenführung Hashtagergebnisse aus Twitter u. Gplus mit der piXologisch EasyPromo

[bekannte Fehler]

1. “Forbitten” bei Gplus (taucht auf, wenn >2 Kopien zur selben Zeit einen API-Key verwenden, lösbar über Rotation oder individuelle Key-Zuweisung)
2. Speichern / Ordnerfehler bei Hashtagresearch, Social-Signals (beseitigt)

Komplett ausgeschlossen ist hier die Etablierung eigenständiger Socialmedia-Clients mit Schreibrechten auf diesen oder jenen Account. Wir haben uns intern darauf verständigt, dass diese Anwendung ausschließlich der Recherche und des Monitoring dienen soll. Ich werde verstärkt bestimmte und sinnvolle Funktionen in geeignete webbasierte Scripte auslagern und somit eine “hybride” Version des Socialtrackers aufbauen. Zukünftig wird die Datenerfassung also via Webanwendungen und die Interpretation der Daten über die Anwendung “Socialtracker” realisiert. Die Freigabe der Versionsnummer 0.10b ist für den 25.08.2014 – unter Vorbehalt – geplant. Im Zuge dessen werde ich mich noch um eine geeignete Kompensationslösung für die geplante Abschaltung der aktuellen Verteilerservices (dlvr.it, ifttt.com) bemühen. Schreib- und Recherchescripte für die Socialmedia sind relativ problemlos herzustellen und ich hänge hier noch an Verwaltungs- und Absicherungsfunktionen fest. Wegen einiger Anfragen: es ist nicht möglich, dass ich hier den kompletten Funktionsumfang als “freie Version” heraus gebe und / oder die fertige Version (also relativ bugfrei etc.) zum Verkauf anbiete. Besondere Ausnahmen sind die Klienten der Wobus & Lehmann GbR oder ein speziellerer Kollegenkreis.

Ich sehe hier verschiedene Ansätze in der Betrachtung dieser Kommunikationsprozesse:

a) Annahme durch die anvisierten Zielgruppen
Man verschafft sich hier einen Überblick dadurch, indem man z.B. mit dem “SocialTracker” sämtliche in der Sitemap hinterlegten URLs mit Hilfe der Programmierschnittstellen der relevanten Sozialen Medien (FB, Twitter und Co.) die Kerndaten hinsichtlich der Aktivitäten analysiert. Bei Facebook sind das die Likes, die Shares, die Kommentare und die Klicks. Hier kann man mit einer Auf- oder Abgewichtung arbeiten: in manchen Konstellationen sind Shares, Kommentare etc. wichtiger als die Likes und bei anderen Projekten sind die Likes die wichtigste Variable. Aber – was sagen diese Variablen eigentlich aus? Ganz einfach: man findet hier eine Abbildung von menschlicher Kommunikation auf den jeweiligen “Sozialen Medien”. Persönlich empfinde ich Gefallen am pragmatischen Ansatz und schaue mir eher Metriken an, deren Herstellung bzw. “Auffüllung” mehr Aufwand benötigen – ein “Like” ist ja schnell geklickt als eine echte (!) Weiterempfehlung in Form von “Shares” oder “Shares” mit beigefügten “Comments”. Eigene und zeitnah durchgeführte Experimente mit voneinander abgekoppelten Projekten zeigten zudem auch auf, dass eine hohe Share<>Commentfrequenz Rückschlüsse auf Trafficvolumina liefern kann.
Für einen “spontanen” Überblick ist eine ungewichtete Betrachtung der Zahlenmaterialien aus meiner Sicht ausreichend. Wenn man allerdings eine dauerhafte Begutachtung und Bewertung der Kommunikationsprozesse aus den Sozialen Medien sicherstellen willen, ist eine Prozedur nach dem Schema der Nutzwertanalyse zielführender.
Ein weiterer interessanter Vorteil aus einer regelmäßigen Beobachtung dieser Zahlen wäre die Trenderkennung. Hierunter verstehe ich die Beantwortung der Fragen:

1. Wie häufig werden Informationen “bequasselt”?
2. Wann werden Likes, Shares, etc. erfasst => Zeitpunkt => Uhrzeit => Datum etc.?

b) Wettbewerbsabgleich
Folgt man den oben beschriebenen Ansatz, kann man – sofern die Sitemaps der Konkurrenz bekannt sind – natürlich auch die Kommunikationssituation des Wettbewerbs analysieren und hieraus selbstverständlich Rückschlüsse auf mögliche Trafficvolumina abbilden. Ich empfehle den Anwendern des “Socialtrackers” hier, sich einen Überblick über alle hinterlegten Sozialen Medien zu verschaffen und bei auffallenden Spitzen in der Tiefe zu analysieren. Finden sich also starke Kommentarhäufungen bei der “Rubrik” Facebook, lohnt sich ein Blick in die jeweils ggf. vorhandene Facebookseite des zu analysierenden Konkurrenten. Zu diesem Zeitpunkt ist natürlich eine Interpretation der Frage “Warum tauchen da soviele Kommentare auf?” interessant: vielleicht werden besonders spannende Produkte vorgestellt? Vielleicht tauchen hier besonders viele ungelöste Fragen und Probleme auf? Vielleicht werden auch trendbezogene Informationen publiziert?

c) Hashtags
Zu den Hashtags und deren Nutzung / Interpretation hatte ich mich in vergangenen Beiträgen bereits geäußert. Im Zuge der Anwendung “Socialtracker 0.9b” wurde eine Vergleichsfunktion entwickelt, welche prüft ob und welche Tags in welcher Häufung bei Twitter und – zeitgleich – bei Gplus auftauchen. Die Zahlenanalyse läuft hier auf ein Erkennen von Medienübergreifendes Publikationsverhalten hinaus. Es ist logisch, dass ein übergreifendes Auftreten von anvisierten Tags (alias “Kanal”) ein wichtiges Signal für entsprechende oder angepasste Strategien darstellen kann.

Ein Update ist für den 13 / 14.07. anvisiert.

[Konfiguration]
Angaben zur Konfiguration wie API-Keys, Datenbanken und Verweise auf Datenquellen etc. werden Schritt für Schritt auf den Reiter “//=>Konfiguration” ausgelagert. Aktuell ist hier die Beschreibung der Stopword-Datei und die Definition der Mindestzeichenanzahl für G-Suggest, Gplus-Hashtaganalyse und Textanalyse aktiv.

[Zusammenzählung der "Social Signals]

Diese Funktion verlangt das Anlegen eines Projektes (keine Sonderzeichen, Leerzeichen etc.) via Funktionsleiste => “Projektmanagement”.

Das Programm erwartet hier den Import von kompletten Linklisten. Diese werden entweder über das Hauptmenü “Import” (Linkliste) abgeholt oder über die Optionsleiste (Datenquellen). Bei den Datenquellen lassen sich drei Optionen auswählen:

a) Sitemap-URL
- Konstruktionen mit Sitemapverschachtelungen sind aktuell nicht (!) erfassbar, es gilt: eine Sitemap => eine URL-Liste
b) XOVI
- für diese Quelle ist die Hinterlegung eines gültigen XOVI-API-Codes zwingend erforderlich.
- Auslesen sämtlicher bei Xovi erfassten Links zu einer URL
- bitte die korrekte URL-Schreibweise beachten: manchmal funktioniert ohne www, manchmal ist www erforderlich
- Ausgabelimit ist (fest verbaut) 1500 URLs
- Scrapeprozess kann, je nach Umfang, relativ lange dauern
c) Sitemap-Datei
- funktioniert wie a) und erfordert eine lokal abgespeicherte XML-Sitemap

Nach der Datenquellendefinition und dem Scrapeprozess hat man die Möglichkeit, die verschiedenen Socialmedia via deren Statistikservices oder API-Lösungen auszulesen. Dies geschieht über die Funktionsleiste:

a) Facebook
- Auslesen von Like, Click, Share, Comment plus Zusammenzählung
- direkte Anbindung an Facebook

b) Twitter
- Auslesen der Tweets zu den URLs
- direkte Anbindung an Facebook

c) Gplus, Pinterest, Delicious
- Auslesen besagter Services über die API eines kostenfreien Drittanbieters
- BETA-Status und kein abschließender Entschluss bzgl. der Weiterverwertung des Anbieters
- je nach Auslastung wird “N/A” ausgegeben

d) “Alles”
- Auslesen sämtlicher SocialSignals über API des Drittanbieters
- BETA-Status

Nach Auswahl der Analysefunktionen und Bestätigung mit Hilfe des Buttons “Check” wird die Zählprozedur gestartet. Hier gilt, dass der Berechnungsaufwand entsprechend des Listenumfangs hoch oder niedrig sein kann. Die Analyseergebnisse befinden sich im Reiter SocialSignals => Daten / Auswertung in tabellarischer Form. Der Übertrag in ein Diagramm findet über Hauptmenü => Auswertung => Social-Signals statt.

[Textanalysen]
Die Textanalyse befindet sich im Reiter “Texte”. Sie verlangt die Eingabe eines Textes und erledigt die üblichen Analyseprozeduren wie Keyworddichte und WDF. Sie befindet sich teilweise im Beta-Status.
Eine besondere “Datenquelle” für diese Funktion ist der Facebook-Scraper (Button FB-Scraper). Nach Betätigung erscheint ein untergeordnetes Fenster, welches die Eingabe einer Facebookseite (nur Name, erkennbar in der URL einer FB-Seite) verlangt. Hier werden die Statusmeldungen gescraped und in die Hauptfunktion übertragen.
Die Datenbasis der “Textanalyse” lässt sich über die Angabe “Ignoriere Keys mit < XX Häufung” anpassen. Ergebnisse aus dieser Analysefunktion lassen sich mit Hilfe der bekannten Hashtaganalyse und G-Suggest gegenprüfen – man möchte schließlich erfahren, welche Worte auch tatsächlich verwendet werden. Die Verbindung zwischen den beiden Features findet man im “Popup-Menü” (Rechtsklick auf die Ergebnistabelle).

a) Analyse => Hashtaganalyse
- Übergabe der ersten Spalte (also: gefilterte Keys) an die Hashtagfunktion
- Ergebnisse lassen sich über den Button “+Hashtag” zusammenführen
b) Analyse => G-Suggest
- Übergabe der ersten Spalte an die G-Suggestfunktion
- (aktuell) keine Zusammenführung der Ergebnisse

Download: socialtracker_08b.zip

[Dateisystem]
Die angelegten Projekte befinden sich im Unterordner “projekte/[projektname]“. Hier werden Sitemap-Url und URL-Listen abgelegt. Die Ergebnisse aus dem Komplex “SocialSignals” befinden sich im Ordner “reporting/[typ]/[projektname]” in jeweils html oder csv-Format mit beigefügtem Datum. Im Ordner “config” befindet sich die “Stopword”-Datei, welche entweder hier oder im Programm unter “Konfiguration” bearbeitet werden kann.

[Bekannte Fehler]

1. keine Durchgehende Ausfilterung leerer Zeilen beim SocialSignal-Tracking (Bitte mehrmals bedienen)
2. Datenübertragungsfehler bei SocialSignals zu Diagramm

[Todo]

1. Anbindung der Datenquellen Twitter und Gplus an den Komplex “Textanalyse” und geeigneter Abgleich der Ergebnisse
2. Hashtaganalyse auf Twitter und Abgleich Gplus <> Twitter
3. saubere Reports auf PDF-Basis zzgl. Layoutfunktion
4. fortlaufende Beobachtung der Trends aus den Socialmedia

Es gilt auch hier, dass Support und Einweisungen ausschließlich den Kunden der Wobus & Lehmann GbR gewährt wird. Ausnahmen sind nur bei interessanten Beta-Testern möglich, wobei wir hier uns die Akteure genauer anschauen werden.

Die heraus extrahierten Daten werden wie folgt ausgewertet:

1. KWD & WDF-Analysen mit Abgleich zu den eigenen Texten, Produktbeschreibungen etc. mit Unterscheidung zwischen “normalen” Publikationen und “usergenerierten” Rückmeldungen.
2. Analyse: Zeichenlänge der Posts (alle Varianten)
3. Analyse: (Basis) – Fragestellungen, Blacklist etc.
4. Analyse: Like / Comments zu Posts
5. Analyse und Abgleich Fananzahl, Likeanzahl, Kommentanzahl

Aktuell lassen sich keine Klicks über die veröffentlichten Links etc. nachweisen und hierzu finden noch Recherchearbeiten / Experimente über die FB-eigene API statt. Es ist allerdings geplant, eine Art Indikatorenliste für besonders “werthaltige” Posts in Form der Einbeziehung von Likes, Comments etc. aufzustellen.

In Absprache mit den aktiven Betatestern und Klienten der Wobus & Lehmann GbR ist ein geeignetes Alertsystem geplant. Ob ich das in der Freeware freischalte, werde ich gesondert entscheiden.

Es wurde auch (endlich) eine technische Lösung zur Reportgenerierung via PDF-Format gefunden, das hat zur Folge, dass die W&L GbR mit Etablierung der Anwendung entsprechende Dokumente – je nach Projekt und Anforderung – obligatorisch versendet.

Für G-Trends und die Suchvorschlagsfunktion ist hier kein gesonderter API-Key notwendig.

Download: socialtracker_07b (ZIP), Beispieldatei für “Urlaub” – G-Suggest

[Todo]

1. Zusammenführung sämtlicher KW-Daten => KW-Zählung
2. Reporting in Form von Excel / PDF aller Daten
3. Anbindung WDF / KWD aus den Posts der Socialmedia
4. Anbindung: Twitter und Facebook (hier wird noch die API geprüft)
5. Erweiterung der Socialtracking-Datenquelle um eine Piwik-API-Anbindung (G-Analytics wird auch zukünftig nicht unterstützt)
6. im Recherchemodus: Webmastertools-API, je nach Stand Einbeziehung der Keys, der Eingehenden Links etc.

Bitte beachte, dass die G-Trendsfunktion derzeit nicht Massenabfragetauglich ist, man sollte sich hier also auf eine Phrase und / oder auf eine Abfragefrequenz von “natürlich aussehenden” 15-30 Sekunden beschränken.

Ich denke auch über einen Namenswechsel nach, weil die Anwendung nicht nur die Social-Signals auswertet und hier auch kein mittel- oder langfristiger Schwerpunkt gesetzt werden soll.

Ich habe mich auch zu einem Wechsel der “Supportpolitik” entschlossen. Selbstverständlich werden unsere Kunden auch weiterhin besonders “behandelt”, aber aufgrund der neuen Erkenntnisse oder der neuen Strategieansätze aus den Algorithmen bin ich – zwecks Gegenprüfung – derzeit an einem kollegialen Austausch interessiert.

Der zweite Analyseschritt gestaltet sich etwas komplexer und man analysiert hierbei die “Nebenhashtags” über die o.g. technische Umsetzung je Wort der ersten Ebene und ordnet die Ergebnisse in eine Wortmatrix ein. In unserem “Urlaubs”-Beispiel findet man die Resultate jeweils in den Spalten B bis AI. Hier schaut man sich nun die einzelnen Zellen an. Interessant im Urlaubsumfeld sind natürlich immer konkrete Länder oder Angebote. Möchte ich hier an konkrete usergenerierte Wortkombinationen gelangen, ziehe ich eine einfache Verbindung der anvisierten Zelle (U6) zur X- und Y-Achse und komme zu einer Variation, welche “Kreuzfahrten” (U6) / “Traumreisen” (U1) / “Privatunterkunft” (B6) lautet. Andere interessante Beispiele sind:

1. “berlin” (E5) / “Tourismus” (E1) / “Privatunterkunft” (B6)
2. “karawane” (C23) / “urlaub” (B23) / “reise” (C1)
3. “reisemagazin” (E18) / “InselLaReunion” (B18) / “Tourismus” (E1)

Das Prüfen der Kombinationen ist natürlich nicht nur auf drei Elemente beschränkt und lässt sich auch auf 2-er Gruppen betreiben. Der Sinn der Auswertung liegt in der Natur der Hashtags, da diese ja bekanntlich nicht nur zum Setzen von Akzenten dienen, sondern auch andere potentiell interessierte Leser aufmerksam machen sollen. Darüber hinaus erhöhen sie selbstverständlich auch die Reichweiten der abgesetzten Posts.

Folgende Theorien ergeben sich aus der Analyseprozedur:

1. Verwendung von Hashtags lockt neue Leser an (verifiziert)
2. Verwendung von Hashtags erhöht die Reichweite (verifiziert)
3. Verwendung von Hashtags, welche auf die Inhalte der Posts abgestimmt sind, erhöht die Chance von Likes, Shares, Comments und Clicks (verfiziert)
4. 1-3 und Einbindung der Hashtags in Abstimmung mit den gewonnenen Ergebnissen aus der o.g. Analyseprozedur generiert die Ergebnisse aus 1-3 und neigt zur Unterstützung von Positionierungseffekten bei den SUMA, welche die Socials als Rankingkriterium nutzen (im Longtail- und Nischenbereich verfiziert, “harte” Keys stehen aus)
5. recherchierte Tags sind “hilfreich”, wenn Diese bei WordPresskonstellationen verwendet werden (zum Teil verifiziert)

Download: Urlaub.xlsx (generiert über piXologisch Socialtracker)

[Updatelog Socialtracker 0.5b - 17.05.2014]

1. Zusammenzählen der ersten und zweiten Analyseebene
2. Excel- und HTML-Export

[Todo]

1. weitere Datenquellen: Twitter und (Optional) Facebook / Instagram plus Abgleich untereinander
2. Analyse / Log der konkreten Meldungen zzgl. Accounts
3. Accountebene: Auslesen der Basisvariablen wie Anzahl Fans, Kreise etc. um “Influenzer” zu identifizieren
4. Trigger / Alertsystem: Popup, wenn Wort / Phrase “häufig” vorkommt, ggf. automatischer Report

1. “aktuelle” => die letzten 20 Meldungen
2. “best” => die letzten relevantesten Meldungen

welche jeweils auswählbar sind.

Das Feature gliedert sich in die folgenden Recherchemodi:

1. Recherche => Einzelkeyword
2. Recherche => Keywordliste (Liste ausfüllen oder nach Schritt No.1 auf Button “Erg.=>Liste” drücken)

Eine Abprüfung von verwendeten Tags zu einem bestimmten – vergangenen – Zeitraum ist (derzeit) nicht möglich und man müsste bei Bedarf (derzeit) entsprechende Dienstleister / Datenbanken bemühen.

Es ergeben sich folgende Einsatzszenarien:

1. Recherche verwendeter Tags / Keywords zu einem Thema
2. Recherche von Zielgruppen (gezeigt durch Tagsets) zu einem Thema und dessen Unterthemen
3. Verwertung der identifizierten Tags zum Zwecke der gezielten Kommunikation und / oder Reichweitenerhöhung.

Für die fehlerfreie Bedienung der Funktion wird der entsprechende API-Key (zu finden im Google-Entwicklerzentrum) benötigt. Nach Recherchedurchlauf lassen sich die Ergebnisse via Hauptmenü=>Auswertung=>Export (CSV oder Excel) in eine externe Datei übertragen. Für die Excelfunktion muss natürlich eine jeweils aktuelle Version installiert und funktionsfähig sein.

Beispiel einer Keywordmatrix: urlaub (.xls).
Download: socialtracker_04b.zip

Diese Datei zeigt eine komplexere Hashtagmatrix zur Metaebene “Urlaub”. Die Inhalte sind unkommentiert und nicht gewichtet. Ein Interpretationsansatz ist hier in Zellen bzw. den Schnittpunkten der X- und Y-Achse zu suchen.

Bitte beachte auch hier:

Support und Einweisungen ist auf unsere interessierten Klienten und persönlich bekannte Betatester beschränkt. Die Anwendung befindet sich im Beta-Stadium und wurde nicht zu 100% auf Fehlerfreiheit geprüft.

[Todo]

1. Anbindung der Datenquelle: “Twitter”
2. fortlaufende Tagprüfung und Statistik über die Tagnutzung je Tag, Woche, Monat etc.
3. Kombinationsgewichtungen aus den Ergebnissen (2er, 3er-Sets)
4. Mitverfolgung der Accountebene => Wer Postet? Status der Postenden?
5. Basisreichweitenanalyse
6. PDF-Reports, eMail-Client
7. Stapelabprüfung

Was kann man mit dieser Anwendung machen und welchen Sinn erfüllt diese?

Diese Version prüft a) den aktuellen Social-Signals-Stand einer beliebigen Domain gegen und kann b) Aufschluss darüber geben, ob ein Zusammenhang zwischen Ranking und Social-Signals existiert.

Der aktuelle Funktionsumfang wird in der “freien” Version beibehalten, für die “Premiumversion” – also interner Einsatz, Einsatz am Kunden etc. – sind die nachfolgenden Features angedacht, z.T. umgesetzt oder in Planung:

1. Professioneller Report als PDF, per Mail, als HTML inkl. neueste erfasste URLs u. deren “Social Signals”, am häufigsten kommentierte URLs etc.
2. diverse Filterfunktionen
3. Vergleich mit X Wettbewerbern zzgl. graphische Darstellung der Unterschiede plus Reports wie in 1.) beschrieben
4. Analyse von Facebook-Seiten nach Kommunikationsprozessen, Fragen, offenen Problemen, Aktivitäten aller Art
5. genauere Zielgruppenanalyse bei Facebookseiten anhand der FB-API
6. diverse Automatisierungen

Download: socialtracker_03b (ZIP)