Trovare influencer sta a cuore a chiunque si occupi di PR. Ogni brand vorrebbe avere un esercito ben disciplinato di persone influenti che parlino bene dei propri prodotti. Il vero problema però non è come trovare gli influencer, ma come convincerli a parlar bene di una marca.
Solitamente un brand, per far sì che un influencer sia dalla sua parte, invia prodotti in omaggio o in anteprima.
Pare però che questo non sia strettamente necessario. Nel post qui citato (il link è a fine articolo), Free People, negozio di abbigliamento online, ha semplicemente utilizzato una campagna di direct mailing per far conoscere gli utenti che hanno scritto le migliori recensioni sui prodotti. Non solo il sito ha ricevuto il 93% di recensioni in più, ma quelle già presenti sono state aggiornate, diventando ancora più dettagliate.
YTTM, è un servizio ideato dall’americano Justin Johnson che raccoglie i video dall’immenso archivio di YouTube e li organizza in ordine temporale. La timeline parte dal 1860 con il primo suono registrato al mondo. Per ora i video disponibili provengono soltanto dagli USA, ma il progetto potrebbe avere interessanti evoluzioni.
Ci risiamo. Quando non sono misurazioni sui social network, sono misurazioni sull’acquisto di smartphone e quando non sono misurazioni sugli smartphone, sono dati che derivano dalle rilevazioni sui messaggi inviati.
Anche questa settimana ci deliziamo con percentuali che non portano a niente. La corsa al grafico inutile continua.
Questa volta si sono davvero superati: laddove, nella precedente smisurazione, avevamo visto che l’autore aveva almeno ricercato delle possibili conclusioni dai suoi dati (seppur scontate, banali e prive di alcun interesse), ormai non c’è più neanche questo “sforzo”.
“Adult texting more, but teens still rule”… Gli adulti messaggiano di più, ma i giovani ancora “regnano”. L’articolo, questa volta, non è firmato e riprende uno studio del Pew Internet & American Life Project.
Primo grafico (vedi immagine): Numero di messaggi di testo inviati al giorno da chi utilizza mobile phone. Un ‘vs‘ che vede una chiara supremazia, quantitativamente parlando, dei giovani fino ad arrivare ad uno scarto del 20% nella fascia ’101+’ (messaggi inviati, ovviamente).
I servizi di Google sono un universo nel quale è difficile orientarsi: tenersi aggiornati su tutte le novità che vengono rilasciate quasi quotidianamente può essere un’impresa di non facile gestione. Ecco perchè a Mountain View hanno pubblicato Google New, spazio in cui è possibile trovare tutti gli aggiornamenti dei servizi di BigG.
Perfino l’analisi automatica del sentiment riuscirebbe ad accorgersi della pessima reputazione di cui gode… l’analisi automatica del sentiment.
A giugno Fresh Networksha pubblicato uno studio in cui confronta i risultati dei principali servizi computerizzati e a pagamento di mood tracking con quelli di un analista umano. Il risultato è agghiacciante: i post classificati correttamente oscillano tra l’8 e il 47%. Nasce così il tormentone estivo secondo cui l’analisi automatica del sentiment avrebbe un’affidabilità pari o inferiore al lancio di una moneta.
Ma quali sono i limiti e gli errori che provocano tali insuccessi? Proviamo a rispondere passando in rassegna gli strumenti gratuiti e i vari esperimenti che si sono cimentati con il riconoscimento computerizzato del tono positivo o negativo di un testo.
Cominciamo con Twitter: la piattaforma di microblogging è il terreno su cui si concentrano la maggior parte degli sforzi, in parte perché nel mondo anglosassone si è già affermata come il canale privilegiato per le conversazioni su brand e prodotti, in parte perché le caratteristiche dei messaggi (testuali, sintetici, codificati, in real-time) la rendono un bersaglio più facile per l’analisi.
C’è da dire che lo stesso servizio di ricerca di Twitter offre un filtro per scegliere messaggi positivi e negativi: com’è nel suo stile però il sito lascia agli utenti il compito di assegnare un tono al messaggio attraverso un particolare codice, in questo caso le emoticon. E’ possibile che questa sia la soluzione più appropriata, ma esula dal problema teorico dell’analisi testuale e preferiamo quindi sorvolare (almeno per il momento).
Il primo tool viene dall’Università di Stanford e porta un nome poco fantasioso: Twitter Sentiment.
Oggi smisuriamo!
Si sa, abbiamo un debole per le decine di studi che misurano per il gusto di farlo, senza un perché.
Attendendo una misurazione del rapporto tra il numero di uova covate dalle galline di una fattoria texana e l’influenza dei social network su questo fenomeno (ci arriveremo, non disperate!), oggi sottolineiamo un’analisi assolutamente innovativa dal titolo accattivante: “Social Networking Doubles Among Boomers and Seniors”.
Questa analisi, proposta da Jared Jenks per eMarketer, vuole evidenziare un fenomeno che mai avremmo potuto immaginare possibile: nel corso degli anni il social-networking-boom ha investito non solo i giovani, ma anche i più adulti che, per diverse motivazioni, si sono avvicinati al mondo social 2.0!
Gli HP Labs, sotto la guida del dr. Micheal J. Brzozowski e del dr. Daniel M.Romero, si interrogano sul funzionamento del sistema di raccomandazioni in un social network. Quali sono gli indizi di maggior rilievo, nel profilo o nel comportamento di un utente, ad assicurare le raccomandazioni più efficaci?
Nello studio, i social network sono suddivisi in due tipologie: la prima, i “social network indiretti” come ad esempio Facebook, sono quelli dove la relazione per esistere deve essere reciproca (sono tuo amico se anche tu sei mio amico).
I social network diretti, come ad esempio Twitter, sono quelli dove si possono seguire altri utenti per interesse personale, senza la richiesta di uno scambio reciproco. Ciò comporta un “costo minore” nell’espandere la propria rete di contatti perché chi seguiamo non deve corrispondere la relazione.
Trovare influencer sta a cuore a chiunque si occupi di PR. Ogni brand vorrebbe avere un esercito ben disciplinato di persone influenti che parlino bene dei propri prodotti. Il vero problema però non è come trovare gli influencer, ma come convincerli a parlar bene di una marca.
Ci risiamo. Quando non sono misurazioni sui 
