Social media content analyse

Optimaliseer de impact op social media

Waarom social media content analyse zo belangrijk is

Social media content analyse is het proces waarbij gegevens van sociale netwerken verzameld en geanalyseerd worden. Denk hierbij aan sociale netwerken zoals Instagram, LinkedIn, Facebook en Twitter. Veel marketeers maken hier gebruik van en dat is beslist niet zonder reden. Zo worden namelijk online gesprekken over specifieke producten en diensten bijgehouden. Datzelfde geldt voor de online gesprekken over sectoren maar ook specifiek over bedrijven, overheidsinstellingen en organisaties. Je leest hieronder waarom deze analysevorm vandaag de dag onmisbaar is en hoe het precies wordt toegepast.

 

Social media content analyse gaat veel dieper dan Google Analytics

Vrijwel iedereen is benieuwd naar de interactie de plaatsvindt door een bezoeker op de contentpagina’s van een website. Via Google Analytics kan hierin inzicht verkregen worden door middel van de meetmethoden ‘gemiddelde tijd op een website’ en/of ‘gemiddelde tijd op een contentpagina’. Deze meetmethoden geven je dan ook een globaal inzicht in de tijd die een bezoeker in totaal heeft doorgebracht op een website of een specifieke contentpagina. Toch is dit niet heel erg betrouwbaar. Je doet er bijvoorbeeld onverstandig aan om hier conclusies aan te verbinden. Met de analyse van de content van sociale media kun je dit wel doen. En hoe.

 

Gebruikmaken van een contentanalyse

Je krijgt meer inzicht in – en informatie over – de interacties op websites en websitepagina’s door van contentanalyse gebruik te maken. Sterker nog, het belangrijkste doel van contentanalyse is de interactie met de inhoud (de content). Daarbij kun je uiteenlopende inzichten uit de specifieke data halen die je met social media content analyse genereert. De scriptvariabelen van contentanalyse zijn in vergelijking tot de bekende meetmethoden van Google Analytics veel specifieker. Vaak is dit precies wat bedrijven, overheidsinstellingen en organisaties aan input zoeken. Hiervoor wordt gebruik gemaakt van een contentanalyse-script.

 

Contentanalyse en het creëren van een script

De basis van contentanalyse ligt in het creëren van een script. Deze scripts zijn veelal gebaseerd op het onderzoek naar actieve contactengagement van bezoekers van een website of websitepagina. Het voornaamste doel is om een meetmethode te formuleren die beter inzicht verschaft in de interactie die actief plaatsvindt met de betreffende website of de websitepagina. De specifieke interactie van een gebruiker of bezoeker op een website of websitepagina kan gemeten worden op basis van een aantal specifieke punten. Deze punten variëren van het indrukken van een muisknop tot het scrollen over een pagina.

 

Mousedown, mousemove, keydown en scrollen

Voorbeelden van punten die gemeten worden bij social media content analyse zijn mousedown, mousemove, keydown en scrollen. Bij mousedown wordt gemeten op het moment dat een muisknop door de gebruiker of bezoeker wordt ingedrukt. Bij mousemove wordt gemeten of de muis over een specifieke website of pagina beweegt. Daarnaast kan ook de keydown gemeten worden. De keydown meet als er een specifieke toets wordt ingedrukt. Ten slotte is er nog het bekende voorbeeld van scrollen. Zoals de naam al zegt, scrollt de gebruiker of bezoeker hierbij op de website of de pagina en ook dit wordt vervolgens gemeten.

 

Het aantal seconden

Zodra elk van de hierboven genoemde punten gedetecteerd wordt bij social media content analyse wordt het aantal seconden waarop dit plaatsvindt bij elkaar opgeteld. Deze totale tijd van interactie wordt bij sommige programma’s elke 15 seconden naar Google Analytics doorgestuurd. Stel nu, dat er een vertraging van 5 seconden zit tussen de diverse interacties van de gebruiker of de bezoeker, dan wordt deze als een ‘niet actieve gebruiker of bezoeker’ geclassificeerd. Zodra de interacties zijn doorgestuurd begint de timer van deze programma’s opnieuw met tellen. Dit traject wordt vervolgens herhaald totdat een gebruiker of bezoeker de website of de websitepagina daadwerkelijk sluit.

 

Het openen van een ander tabblad

Het moment dat een gebruiker of een bezoeker een ander tabblad opent is een voorbeeld van een signaal dat hij of zij niet meer actief is. Maar stel nu, dat deze zelfde gebruiker of bezoeker weer interactie zoekt met de betreffende website of websitepagina – oftewel terugkeert – dan begint het contentscript weer opnieuw met tellen. Ook in dit geval gaat dan de social media content analyse door tot en met het moment dat deze gebruiker of bezoeker de betreffende website of websitepagina sluit. Voor het juist doorsturen naar Google Analytics moeten hiervoor bepaalde zaken aangemaakt worden.

 

De Google Tag Manager en Google Analytics

Allereerst moet er een aangepaste HTML-tag worden aangemaakt. Deze wordt gecreëerd in de Google Tag Manager. Hierin moet daarna het script worden geplaatst. Ook moet de HTML-tag gericht gestuurd worden op de paginaweergave. Dit wordt ook wel ‘DOM Ready’ genoemd. Pas op het moment dat er daadwerkelijke interacties met een website of websitepagina plaatsvinden moet het script beginnen in werking te treden. Voorts is het nodig om een bepaald event naar Google Analytics te sturen. Daarvoor is een trigger nodig in de vorm van een aangepaste gebeurtenis.

 

De aangepaste gebeurtenis

De aangepaste gebeurtenis, oftewel de ‘nonldle’, wordt in de dataLayer geplaatst vanuit het contentscript. Dit vindt plaats als event. Op deze manier kan het door de Google Tag Manager worden opgevangen. Behalve het event wordt ook de tijd naar de dataLayer gepusht. Zoals je misschien al verwacht had, kan ook deze opgevangen worden door de Google Tag Manager. Hiervoor wordt een variabele voor een laag van gegevens gebruikt. Er wordt dan van ‘variabele configuratie’ gesproken binnen de social media content analyse. Deze variabele configuratie wordt vervolgens gebruikt in een aangepast JavaScript variabele. Zo wordt het aantal seconden verkregen dat door het contentscript wordt gemeten.

 

Total Engaged Time

De stap die hierna volgt om het uiteindelijke event in de Google Tag Manager op te kunnen stellen is het instellen van een aantal zaken in Google Analytics. Allereerst wordt er een aangepaste statistiek aangemaakt. De naam van deze aangepaste statistiek is de Total Engaged Time. Het bereik hiervan moet op ‘Hit’ worden ingesteld en het betreffende opmaaktype hiervan is ‘Tijd’. Het is bij deze stap belangrijk om het indexnummer te noteren dat bij de aangepaste statistiek staat. Deze moet daarna opnieuw ingevuld worden bij het event dat wordt aangemaakt in de Google Tag Manager.

 

De berekende statistiek

Gebaseerd op deze aangepaste statistiek kan bij social media content analyse een berekende statistiek gemaakt worden. Dit houdt in dat de totale interactieve tijd van een gebruiker of bezoeker door de paginaweergaves wordt gedeeld. Hiermee wordt dan de gemiddelde interactieve tijd van een gebruiker of bezoeker per website of websitepagina berekend en bekend. Zodra het script en de trigger geplaatst zijn en de aangepaste statistiek en variabele zijn aangemaakt, wordt het gewenste even in elkaar gezet. Zijn eenmaal alle tags live gezet dan komt er data in Google Analytics binnen.

 

Rapportaanpassingen in Google Analytics

De vraag die daarna bij social media content analyse rijst is: hoe worden al deze gegevens inzichtelijk gemaakt? Hiervoor kan – zodra de gegevens binnenkomen – een aangepast rapport in Google Analytics worden aangemaakt. Daarbij worden diverse statistieken en metrieke soorten metingen weergegeven. Deze variëren van statistiekgroepen tot dimensies. Ook kan hierbij een extra filter in de vorm van specifieke content websitepagina’s worden aangemaakt. Voorbeelden van statistiekgroepen zijn website- en websitepagina-weergaven, de Total Engaged Time en de gemiddelde engagement per pagina. De statistiek die hiervoor gehanteerd wordt is de Total Engaged Time gedeeld door het aantal website-weergaven of websitepagina-weergaven. Daarnaast kan hierbij ook het bounce-percentage worden gerapporteerd. De dimensies hierbij zijn de pagina’s zelf.

 

Specifieke pagina’s

Indien gewenst kan men bij deze vorm van social media content analyse er eventueel ook voor kiezen om alleen specifieke webpagina’s weer te geven in de rapportage. Daarbij moet je onder meer denken aan recepten, servicepagina’s maar ook blogpagina’s en forums. Normaliter worden de resultaten gesorteerd op het aantal webpaginaweergaven. Daarnaast is het echter mogelijk om deze tabel te sorteren gebaseerd op Average Engagement. De how-to leent zich ervoor om over te gaan op zowel contentengagement als Average Engagement. Hierin wordt de gemiddelde tijd per websitepagina weergegeven.

 

De Average Engagement

Door webpagina’s op Average Engagement te sorteren bij social media content analyse kan achterhaald worden op welke specifieke websitepagina’s het bezoek van de gebruiker het langs actief was. Door de aanvullende informatie van het bounce-percentage en het script met de Average Engagement en de Total Engaged Time worden zo de juiste conclusies getrokken. Zou deze informatie niet beschikbaar zijn, dan zouden er maar zo de verkeerde conclusies kunnen worden getrokken. Bij een bovengemiddeld bounce-percentage is een extra analyse bijvoorbeeld zeer wenselijk en de Average Engagement en de Total Engaged Time geven hier aanvullende inzichten in.

 

Kijk bij de analyse niet alleen naar enkele statistieken of dimensies

Wat vooral erg belangrijk is bij het analyseren van de content van sociale media is de scope. Beperk je niet tot enkele statistieken of dimensies. Neem je de Average Engagement als uitgangspunt dan kunnen daar allerlei statistieken en ook dimensies aan worden toegevoegd. Deze geven de gegevens veel meer waarde. Hierbij moet je onder meer denken aan het aantal pagina’s per gekozen sessie, het medium of de bron, het bounce-percentage maar ook aangepaste dimensies. Zo is het een optie om bij blogs de naam van de auteur of de publicatiedatum mee te sturen.


Maak direct een afspraak

Voor een persoonlijk gesprek en een demo van ons platform

Afspraak maken