Calcolare la dimensione dell’audience su Facebook

La strumento di Insight disponibile d Facebook permette di ricavare informazioni sulla Reach di una owned page, tuttavia al momento non sono disponibili metodi per visualizzare la Reach dei post pubblicati da un profilo personale o da una pagina non amministrata. Si tratta di un’informazione potenzialmente molto utile, che permetterebbe ad esempio di fare confronti con i competitor per quanto riguarda l’esposizione dei brand o scoprire il livello di visibilità ottenuto da post third-party riguardanti la propria azienda.

Facebook Data Science e Stanford University HCI Group hanno effettuato uno studio in cui è stata valutata la precisione dei metodi euristici utilizzati dagli utenti per la stima dell’audience dei loro post, con lo scopo di confrontare la differenza tra la dimensione ipotizzata dagli utenti e quella effettiva.

Lo studio, incrociando le visualizzazioni effettive ottenute tramite i dati di log di 220.000 individui con le visualizzazioni ipotizzate ricavate tramite sondaggi a circa 600 user, è giunto alla conclusione che gli utenti tendono a sottostimare la loro audience effettiva di circa il 74%. Il sondaggio chiedeva ai rispondenti di specificare anche la metodologia utilizzata per giungere alla stima, che quando si affidava a dati numerici si basava in genere sul conteggio degli amici dell’utente e dal livello di engagement ottenuto dal contenuto.

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Prevedere la dimensione dell’audience tramite metriche visibili, è possibile?

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La seconda fase dello studio ha messo alla prova l’efficacia di tali metodologie. Per prima cosa i ricercatori hanno valutato, tramite un modello di regressione lineare, l’associazione tra numero di amici dell’autore e audience effettiva di un post.
Intuitivamente questa metodologia potrebbe essere giustificata dal fatto che maggiori sono i contatti di un utente, maggiore sarà la sua visibilità. Stando ai risultati, tuttavia, non solo il numero di contatti non sarebbe un predittore efficace dell’audience, ma addirittura gli utenti con un elevato numero di amici avrebbero tendenzialmente una copertura inferiore.

Nei grafici qui riportati la linea tratteggiata corrisponde alla mediana, la banda scura al range interquartile (limite entro la quale sono inclusi il 50% degli utenti) e quella più chiara all’intervallo di confidenza al 90%. Dall’estensione di queste bande si può notare che a parità di numero di contatti i risultati sono molto variabili.

 

 

Un approccio simile è stato utilizzato per testare le teorie dei rispondenti che stimavano l’audience sulla base del feedback ricevuto dal post (nello specifico numero di like e numero di commenti). Anche in questo caso la relazione è relativamente debole e i risultati molto variabili, ma la direzione dell’associazione è leggermente più netta rispetto al numero di amici. Il feedback sembrerebbe effettivamente aumentare la reach, tuttavia la crescita nell’audience tende ad indebolirsi una volta ottenuti feedback da 5 utenti unici.

Infine i ricercatori hanno messo alla prova un modello congiunto, che utilizzava come predittori sia il numero di amici dell’autore, sia il numero di like e commenti ricevuti. In questo caso l’efficacia del modello è quasi raddoppiata, rimanendo tuttavia relativamente bassa.

Perché è così complesso stimare la reach dei post? La causa è attribuibile all’algoritmo di Facebook che gestisce l’apparizione dei contenuti nella News Feed degli utenti. L’algoritmo determina quali contenuti mostrare a ciascun utente sia sulla base di metriche pubbliche, come quelle appena descritte, sia sulla base di informazioni non disponibili pubblicamente, come ad esempio feedback negativi ricevuti dal post, storico delle interazioni tra l’utente e l’autore, etc.

Numero di amici, like e commenti sono quindi solo una parte delle informazioni necessarie a ottenere una stima precisa della reach di un post, tuttavia questo studio ha mostrato che una cerca capacità predittiva esiste, per quanto modesta essa sia. Si tratta di una notizia utile per coloro che necessitano di una stima indicativa della reach dei post altrui, e l’utilizzo di modelli più sofisticati potrebbe migliorare ulteriormente la precisione del risultato.

 

Fonti:

Facebook Data Science

Stanford HCI Group

 

 

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