Diversos estudos mostram como as pessoas utilizam mídias sociais e televisão ao mesmo tempo. Na verdade, basta utilizar o Twitter durante a exibição de algum programa televisivo popular como jogos de futebol, novelas e afins pra perceber como as pessoas se engajam na cobertura e discussão sobre os programas.

Muitas agências e empresas tem percebido isto e, até, alguns negócios surgiram a partir desse novo tipo de comportamento. Na área do monitoramento de mídias sociais, vou citar aqui alguns exemplos retirados do grupo sobre o tema no LinkedIn.

A apresentação abaixo, oferecida pela empresa de monitoramento Radian6, fala como a “TV se torna social” e como a ferramenta Radian6 pode ser utilizada para medir a ressonância de um programa nas mídias sociais:

O Trendrr, que já oferecia soluções de monitoramento há algum tempo, criou o Trendrr. tv, totalmente focado na mensuração do impacto dos programas televisivos nas mídias sociais

Produzido pelo pessoal do grupo Direct, a apresentação abaixo fez uma análise dos preferidos para o Oscar, também a partir das mídias sociais:

Em artigo bem interessante sobre como os “media check-in apps” vão mudar o modo pelo qual vemos televisão, o pessoal do thenextweb diz o seguinte:

Os check-ins de mídia prometem se tornar algo bem maior e envolvente ao longo do tempo. Se estes applicativos alcançarem massa crítica a médio prazo, estaremos vendo um mundo no qual uma pequena olhadela nos nossos telefones nos dirá exatamente o que nossos amigos recomendam e estão assistindo agora. Enquanto o Twitter oferece de certo modo esta funcionalidade, você pode não tuitar tudo que está assistindo. Um aplicativo dedicado para TV pode preencher essa função, com a habilidade de linkar ao Twitter se você escolher.

Essa relação entre mídias sociais e TV promete ser ainda mais próxima em breve, com a disseminação dos televisores inteligentes. É algo que deve ser observado.

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Ótima apresentação produzida pela Argyle Social sobre o rastreamento e interpretação de dados no Facebook:

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O monitoramento de mídias sociais passa por uma fase bastante importante de seu desenvolvimento. Softwares como Radian6 são comprados por grandes e tradicionais empresas de CRM, empresas especializadas – inclusive no Brasil – surgem pelo aquecimento do mercado, pós-graduações adicionam disciplinas focadas neste serviço e o interesse pelo serviço de monitoramento e suas possibilidades é crescente.

Neste panorama, a importância de otimizar e melhorar as práticas é, como todo serviço de comunicação, imprescindível. Hoje trago aqui a apresentação “Social Media Monitoring – Finding Relationships” produzida por Sean Howard, Eric Portelance e Katie Charbonneau da Thorney Fallis, do Canadá.

Escrito de forma simples, didática e bem humorada, o slideshow mostrou o processo pelo qual os autores propuseram um método particular para avaliar engajamento de usuários com a marca. Não se baseou em escores Klout ou PeerIndex, não se baseou apenas nos gráficos oferecidos pelos softwares de monitoramento, mas utilizou o Radian6 e o Sysomos para encontrar as pessoas que se relacionaram de forma mais consistente com as marcas. Não são as pessoas com maior alcance ou escores, mas são as pessoas mais apaixonadas pela marca. E a análise centrada nestes perfis pode responder: quem são estas pessoas; quais são seus outros interesses; qual o relacionamento com a marca; qual seu valor potencial.

A partir de bibliografia sobre análise qualitativa de dados, os autores mostram como são as etapas de uma abordagem qualitativa aos dados e perfis das pessoas engajadas. A metodologia envolve quatro etapas com várias ações em cada uma delas: a) Encontrar usuários consistentes ao longo de dois trimestres; b) determinar o volume para usuários consistentes; c) utilizar filtros para coletar e codificar o conteúdo dos perfis; d) realizar a análise qualitativa para gerar insights sobre os usuários.

Veja a apresentação em suas minúcias – é um ótimo panorama para comparar métodos que você utiliza ou adaptar para seu trabalho. Tem diversas falhas e exageros na aplicação e crítica a outras abordagens, mas o método sem dúvida é interessante:

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Muito se fala em conhecimento colaborativo, inovação nas empresas, capital intelectual… Mas pouco se debate sobre o caminho para chegar lá.

Primeiramente precisamos aprender a extrair os dados e métricas que necessitamos, para transformá-los em informação valiosa e que faça sentido. A partir disso, o próximo passo é a construção do conhecimento - que é o mapeamento e organização dessa informação. E, então, atingir o estágio de conhecimento aplicado – ou “saber“, responsável pela inovação e pelo sentido das organizações. E tudo fica melhor explicado com um gráfico do Information is Beautiful:

via Information is Beautiful

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Na agência da qual faço parte, analisamos ações e posicionamentos web a partir de quatro âmbitos: Alcance, Influência, Engajamento e Adequação. Quando se fala de Alcance, a descrição é facilmente entendida: “se refere ao grau efetivo de disseminação de determinado conteúdo ou grau de disseminação potencial que um perfil possui”.

No nível mais básico trata-se daquele número que o cliente menos atento pede até pra colocar no contrato: todos querem mais de mil seguidores. Se a frase “o que não pode ser medido não existe” é famosa e incentiva muitos executivos e gestores a padronizar processos e indicadores, a quantidade de medições e números disponíveis hoje em dia na maioria das atividades humanas pode confundir.

As pessoas medem quilômetros corridos, quantidade de calorias ingeridas, minutos de ligação, tempo de almoço, produtividade etc etc etc. As tecnologias digitais, via de regra, trazem incorporadas indicadores de alguns aspectos da atividade relacionada. Contadores de visitas existem desde o clássico geocities. Os sites de redes sociais logo perceberam o aspecto persuasivo envolvido no número de amigos feitos ou recados recebidos. Tais indicadores tornaram-se padrão em sites do tipo e as práticas em torno disto começaram a ser transformadas e discutidas: jogos do “add”, aplicativos para ver quem tem mais amigos, scripts no Twitter… Todos querem números polpudos.

A pressão e crescimento da comunicação mercadológica múltipla nos sites de redes sociais trouxe a discussão para o âmbito da performance. Gestões de qualidade seriam aquelas que conseguiriam vários dígitos no campo de fãs, amigos ou visualizações.

Mas número de seguidores, visitantes únicos e fãs significa alguma coisa? Sim. Muita. Mas estes números sozinhos estão muito aquém do que pode ser analisado em termos de Alcance. Mesmo sem partir para outros âmbitos de métricas, a análise pode ser complexificada e enriquecida.

Um exemplo é o da disseminação em outros níveis além do emissor, aspecto essencial por estarmos falando de redes. Um dos melhores exemplos desse fator foi um ótimo exemplo que li em um blog (perdi o link, alguém que saiba comenta aí pra compartilhar) sobre o alcance do superestimado Marcelo Tas. De fato, por ter um programa de TV, o apresentador é um evangelista da web, ao apresentar e discutir plataformas e temas web. Mas suas centenas de milhares de seguidores poderiam ser, por exemplo, predominantemente constituídas de novos perfis, que conheceram o Twitter através do programa. Logo, a capacidade de disseminação não seria tão grande quanto a de alguém com muito menos seguidores, porém muito mais conectados.

Outro fator é o tempo médio e atenção à mídia. Segundo uma pesquisa da comScore de outubro passado, as mídias sociais mais utilizadas no Brasil variam muito em termos de número de páginas visitas, tempo médio, visitantes e visitas únicas. Utilizar um único indicador para cada mídia, como número de visitantes e número de seguidores, vai levar inexoravelmente a análises tendenciosas, por dar uma falsa impressão de simplicidade.

Conteúdo, a “estrela” das estratégias atuais também varia enormemente em qualidade e importância. O que são 100 mil visitas em um blog se 90% delas são referentes a postagens que não possuem nenhuma ou pouca relação com o tipo de serviço ou produto que fomenta o conteúdo? Ganhar paraquedistas atrás de termos populares de buscas não pode estar no mesmo nível do alcance obtido através de conteúdo relacionados a desejos de compra.

Essas são apenas algumas das muitas complexificações que podem ser feitas nos âmbitos de métricas para mídias sociais. Não existem fórmulas prontas e é preciso capacidade analítica, visão de negócio e esforço em cada caso.

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Os slides abaixo são de uma aula sobre Métricas para Mídias Sociais no Marketing Político, que dei em um curso na UFBA. São mais de 100 slides: fora da contextualização necessária pra saber ao que me referi em cada slide, recomendo verem a parte entre os slides 34 e 57 (seção 3 ), na qual reuni diversas sistematizações já realizadas por outras empresas, instituições de pesquisa e profissionais.

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Apresentação simples sobre métricas tradicionais e para twitter,  muito relevante do Roberto A. Loureiro (@betoaloureiro), gerente de Mídias Sociais da @tecnisa. Acho que o Beto dispensa apresentações certo ? Só queria agradecer muito pela citação, é uma honra para mim

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O autor do Socialnomics Erik Qualman lança mais um excelente vídeo, acrescentando cases de sucesso em mídias sociais, tendo como foco, o retorno dos investimentos, assunto no qual ainda gera muitas dúvidas, principalmente, para maioria dos clientes.

Infelizmente o vídeo ainda está em Inglês, mas prometo em breve traduzi-lo para vc’s. O canal do Socionomics no youtube, está aqui.

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O FriendFeed lançou recentemente um dipositivo de busca e muito em breve o Facebook lançará o dele. Busca em tempo real na internet é a grande sacada do momento.

Todo mundo, incluindo Google e Microsoft reconhecem o valor de usar contatos de confiança como filtro. O que já foi chamado de busca social agora é chamado de busca em tempo real, e este tempo vai realmente acontecer. Primeiro será aplicado em transmissões ao vivo e depois na internet em geral. O que estamos prestes de ter é chamado de Posicionamento pela Relevância Social.

Os resultados de uma busca via streamming não será mais organizado cronologicamente, mas sim, o quão relevante cada resultado é para vc baseado no seu perfil social. Por isto pessoas que mais importam  para você aparecerão primeiro. Como isto funciona ? Bem, existe uma fórmula, como a fórmula que lhe dá seu Page Rank. O texto cita ainda que mostrar os resultados primeiro de uma pesquisa no twitter pelas pessoas que você segue e são seus amigos é tão óbvio, que chega ser surpreendente que não tenha sido feito ainda.

Qualquer pesquisa que você fizer no twitter agora, o resultado será em ordem cronológica, mas se em vez disso o resultado mostrar pessoas que você segue, seria muito melhor.

No Friendfeed isso já funciona muito bem. Os resultados são filtrados baseado no seu gráfico social. Isto não é dificil pro FriendFeed porquê numa mão você sabe quem são as pessoas que importam para voce e na outra, aplica-se a pesquisa avançada nos feeds do seu gráfico social.

Isto é espetacular, mas tem um probelma. O resultado dado pelo site readwriteweb foi sobre a banda Wilco, que acaba de lançar um disco novo. O problema é que muitas outras pesquisas poderiam voltar com nenhum resultado encontrado por um motivo simples: Seus amigos do twitter ou do Facebook e as pessoas que te seguem estsão impossíbilitadas de ter uma opnião sobre todo tópico que você estiver interessado em pequisar. O problema é que opniões confiáveis, são limitadas.

Para resolver este problema basta termos mais dados, óbvio! Uma possível solução é acrescentar outros recursos com dados que você confia. Num próximo passo, a pesquisa poderia incluir pessoas que você não segue diretamente mas sim as pessoas que são seguidas pelas pessoas que seguem você. Na linguagem do facebook, são os amigos dos amigos. Claro, você pode argumentar que você não se sente familiarizado com a opnião deles e portanto não são confiáveis, mas, dando-lhes um pequeno voto de confiança, eles podem até contribuir…

Outro passo seria incluir pessoas com gostos parecidos, chamadas de vizinhos por afinidade. Esta aproximação é comum em algumas redes sociais, como o Last FM, Flixster, e o Goodreads. Estas redes tem ideias sobre outras pessoas que além de seus amigos, são como você. No entanto, este é um calculo caro e leva tempo. Para que o twitter consiga fazer algo assim teria que analisar os links ou, de forma semântica, os tweets das pessoas ao longo do tempo.

Por enquanto ainda é dificil mas será resolvido com o tempo.

Os influenciadores e a Multidão

Além de utilizar o “segundo grau” de seu perfil social ou os vizinhos por afinidade a busca pela relevância social pode mostrar primeiro os influenciadores. Na ausência de qualquer outra métrica (veja + em métricas Brasil), alguém que é seguido por centenas de milhares de usuários é provavelmente mais relevantes para você do que alguém que você não sabe nada.

Assim como as pessoas pararam de procurar além da primeira página de resultados do Google os tweets em ordem cronologica também serão irrelevantes. O que precisa ser incorporado na busca pela Relevância Social é o sentimento da multidão: uma pontuação que lhe diz SIM ou NÃO e lhe dá uma oportunidade para escolher qual resultado é mais relevante.

O filtro perfeito

Nenhuma fórmula é perfeita, nem o Page Rank. Todos nós usamos pois ainda é útil. O PageRank vem se adaptando para as pesquisas na internet. O poicionamento pela relevância social envolverá muito tempo e trabalho para nos ajudar a fazer sentido na busca em tempo real. Este posicionamento terá um impacto profundo em como nós avaliaremos a opnião de nossos amigos.

Ele irá mudar a cara das buscas na internet. Hoje, os resultados são automaticamente classificados por relevância e a velocidade em que são publicadas as mensagens.
Hoje, os resultados automaticamente estão associados a posição cronológica a que foram publicadas, os resultados de pesquisa serão re-ordenadas com base na relevância social.
E agora, como sempre, por favor, diga-nos o que você acha? O que você esperaria de um motor de busca com Relevância Social.
Obrigado @alexsetter pelo link bacana e aqui você pode conferir o artigo original em inglês.

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