Métricas de la influencia online
Este post es la continuación de un post que escribí hace unas semanas (Los pilares de la influencia online). En el os hablaba de las que, a mi entender, eran las bases de la influencia online. En este voy a tratar de aportar las métricas y herramientas que nos pueden servir para medirlas.
Por supuesto que nos vamos a poder medir correctamente a aquellos expertos que no tengan presencia online, pero lo cierto es que según pase el tiempo este número será cada vez menor.
A nivel global podemos contar con indicadores mixtos como Klout, Twitalyzer o Peer Index (si queréis profundizar en este tema, podéis leer un post que escribí hace un tiempo: En Twitter como en la vida real no todo son followers), para medir el nivel de influencia online.
1. Expertise:
¿Qué es?
Debe ser referencia en un tema determinado. Esto significa no sólo saber de un tema, sino hacerlo evolucionar. Es decir, es una persona que no se limita a aplicar los conocimientos ya adquiridos, sino que investiga nuevos campos, crea y no recicla.
¿Cómo lo medimos?
La primera es la más difícil de cuantificar ya que no es algo que podamos medir objetivamente ¿Quién sabe más de un tema? ¿Quién genera nuevos contenidos de alta calidad?
En cada área solemos tener personas de referencia a nivel global, a las que nombramos sin dudar como expertos, pero ¿qué ocurre con el 99% restante? ¿cómo medimos su expertise? ¿cómo diferenciamos al experto del “bluf” (aquel que quiere se hace pasar por experto sin serlo)? La respuesta es que, sin un análisis cualitativo individualizado no podemos. Pero si tenemos una serie de referencias que nos pueden ayudar a estimarlo:
- Años de experiencia en un área
- Experiencia como profesor y/o conferenciante
- Publicaciones: libros, artículos en medios del sector, etc.
¿Cómo podemos traducir esto a métricas?
- Antigüedad del blog
- Número de suscriptores del blog
- Page rank
- Número de enlaces entrantes
- Número de resultados indexados en buscadores
- Número de listas en las que es incluido en Twitter
Podéis ver la mayor parte de estos datos instalando add-ons de SEO en vuestro navegador, como SEOquake.
Evidentemente todas estas métricas las deberemos poner en contexto. Tendremos que establecer unos rangos de valores en función del área de expertise. Por poner un ejemplo: no es lo mismo tener un blog de social media desde hace 3 años que uno de marketing online.
No incluyo como métricas que nos hablen de expertise el número de fans/followers, o de #FollowFridays por ser algo habitualmente falseado.
2. Capacidad de movilizar:
¿Qué es?
Los mensajes de una persona influyente no sólo consiguen difusión, sino que provocan que sus receptores hagan algo (son mensajes que llaman a la acción). Desde reflexionar sobre un tema, a comprar algo, pasando por modificar de alguna manera sus hábitos.
En definitiva una persona influyente es capaz de inspirar a sus seguidores.
¿Cómo lo medimos?
Engagement:
- Número de clics por tweet: a través de acortadores de urls como bit.ly o clientes de Twitter como Hootsuite.
- Número de interacciones en Facebook: si se trata de una fan page, Facebook Insights nos da el dato.
- Número de comentarios por post
- Tasa de rebote (a pesar de que si hablamos de blogs es un dato bastante variable si comparamos blogs de diferentes temáticas. Puedes mirar los resultados de un pequeño estudio que hice hace unas semanas
- Twitalyzer y Klout también nos dan el dato de engagement.
- Otra opción para medir el engagement tanto de un blog, como de un usuario de Twitter es Back Type
3. Difusión (reach):
¿Qué es?
Aunque la influencia es no tiene porqué estar relacionada con la popularidad, una alta capacidad de difusión de un mensaje denota capacidad de influir.
¿Cómo lo medimos?
- Número de RTs/shares por post: podemos saber el dato aproximado (siempre se pierden algunos) con plugins sociales del blog.
- Reach del usuario en Twitter: Twitalyzer o Klout lo explican perfectamente. Podemos ver usuarios con un alto número de followers/fans, pero con un reach bajo. Otra herramienta disponible es Tweet Reach (la limitación que tiene es que la versión gratuita solo mide los últimos 50 tweets).
- Número de tweets en el top 5k o 1k (badge otorgado por Topsy a los tweets más compartidos en un determinado periodo de tiempo): creo que esto denota mayor capacidad de difusión que el dato global de RTs/shares.
- Visitas mensuales únicas al blog
- Número de suscriptores al blog
4. Comunidad:
¿Qué es?
La capacidad de difusión de la que acabo de hablar se basa en el tamaño y potencia del primer círculo de seguidores de esta persona. Son la base de la comunidad que esta persona sea capaz de generar.
Esta comunidad además de tener muchos y fieles seguidores, tiene que ser capaz de atraer a mavens o como les empezamos a llamar ahora content curators. Estas personas serán las que ayuden a que el mensaje se extienda rápidamente.
¿Cómo lo medimos?
Esta es la parte más fácil, pero al tiempo más difícil de medir. Como decía en el punto 1, este es el dato que se falsea con mayor frecuencia (haciéndolo crecer de forma artificial).
- Número de followers/fans: en el caso de Twitter podemos comprobar si el crecimiento es más o menos natural, viendo la evolución del crecimiento de followers con Twitter Counter
- Más allá del dato numérico muchas redes sociales disponen de herramientas para ver gráficamente como se relaciona esta comunidad, y así poder valorar su “fortaleza”: Twitter: MapMyFollowers.com, Facebook: Placebook y para Linkedin Inmaps
- De nuevo Klout y Twitalyzer estiman la capacidad de amplificación de la comunidad en torno a un usuario.
5. Comunicación:
¿Qué es?
Además de cumplir los puntos anteriores debe ser un buen comunicador. Esto significa saber transmitir bien el mensaje y adaptar el lenguaje y su tono a la audiencia (empatía).
¿Cómo lo medimos?
En este caso si que estoy en blanco,… las métricas que podríamos usar para medirlo serían una mezcla entre las que he comentado en los puntos 1, 2 y 3 (expertise, capacidad de movilizar y difusión).
En este punto necesito la ayuda de Gemma!! (@sorprendida). ¡No os hacéis una idea lo que he aprendido escribiendo el libro con ella! ¡una pasada! 
Este es un primer acercamiento a las métricas para medir la influencia de alguien que no es analista web, y como tal tendrá sus fallos. ¿Qué os parece si me ayudáis a completarlo? ¿Qué otras métricas se os ocurren?
La imagen que he usado en la home del blog es de Forwardcom
24 Responses to “Métricas de la influencia online”
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Creative Commons Reconocimiento 3.0
Blog de Marketing Online de Tristán Elósegui by @tristanelosegui is licensed under a Creative Commons Reconocimiento 3.0 Unported License.
Creado a partir de la obra en tristanelosegui.com.
Yo, creo que más que buscar más indicadores, lo necesario sería transformarlos en índices numéricos. Y se me antoja un trabajo de días y no horas.
muchas gracias por el comentario Miguel! Estoy de acuerdo, pero el “peligro” de crear índices es que te pueden “esconder” cosas. ¿no?
Tristán, en vuestro libro, El arte de medir, habláis de la metodología VIT-A que utiliza 4 dimensiones: vitalidad, influencia, tamaño y actividad para analizar la presencia en redes sociales. Ahora en el caso de la reputación personal y/o profesional planteas estas 5 dimensiones. Al final hay que trasladar los objetivos de la empresa a objetivos en redes sociales y de ahí establecer la metodología con sus métricas más adecuada.
Tristán, lo que echo en falta en esos indicadores tipo Klout es conocer exactamente qué es lo que miden y cómo se calculan, que me diga que tal usuario tiene un 40% de “reach” solo me sirve para estimar en un criterio desconocido que este usuario tiene más “reach” que otro con un 30%. Probando otras herramientas medidoras de “reach” con otros tuiteros, según qué herramienta, unos dan más reach a unos que a otros.
Muchas gracias por el comentario Joseba!
Totalmente de acuerdo. En el caso de las empresas, lo importante es fijar los objetivos, traducirlos a métricas y enfocar tus acciones a la consecución de los mismos.
Para el análisis de la influencia online, podríamos hacer lo mismo. Primero una “foto 0″ de cual es tu situación, y a continuación objetivos, plan de acción, medición, etc. etc.
muchas gracias por el comentario Luis!
Es verdad que los indicadores mixtos como Klout, etc. te dan unas estimaciones diferentes para la misma métrica. El problema esta en como hacen el cálculo, y como de “justo” sea este.
Klout si que te da una estimación del número de personas al que llegarías, no??
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MUy interesante tu post son muy buenas reglas para poder analizar y poder medir de una mejor manera para lograr determinar la influencia que se tiene!!
No mires los índices Klout como %. No lo son.
Haciendo ingeniería inversa he comprobado que son índices logarítmicos y he podido estimar el peso de cada uno.
Pero eso no es lo importante, lo importante de un índice, de cualquier índice es que tenga constancia y coherencia sincrónica y diacrónica. Es decir, que podamos comparar el índice entre distintos elemento-individuos y entre distintos momentos.
Y por otra parte: lo mejor para que un índice funcione es que los individuos objetos de medición desconozcan TODO sobre el índice.
El ejemplo clásico es el PR de Google: una vez como conocido cómo funciona podemos trucarlo.
Por ejemplo, si quieres aumentar tu Klout basta con crear cuentas alternativas de Twitter, poner en tu perfil hastags atractivos para boots, acumular seguidores y retuitear a la cuenta twitter objetivo.
Una vez conocido cualquier índice es manipulable. El objetivo a buscar es que los indicios de lo que buscamos no puedan ser utilizados como señales. Por definición los indicios no tienen carga semiótica voluntaria. Las señales sí.
la ley de Goodhart lo expresa claramente. http://en.wikipedia.org/wiki/Goodhart%27s_law
“Any observed statistical regularity will tend to collapse once pressure is placed upon it for control purposes.”
El punto de partida de Trsitán me parece muy bueno. Cada uno de los 5 elemenros son índices independientes que ponderaremos en el índice final.
Un índice es un correlato empírico de lo que queremos medir (algo por definición abstracto). Cada uno de esos índices estará compuesto de variables. Esas variables deben tener una escala, un modo de medición y un peso final.
Si os animais podemos colaborar en un documento compartido.
En teoría sí, en su página dicen tener en cuenta 35 variables de Facebook y Twitter para hacer el cálculo, pero también creo que el carácter científico de la medición obliga a conocer también el cómo se hacen esos cálculos al menos para decidir si se considera el dato resultante como válido o ilustrativo de lo que se pretende medir. No crees?
Hola Alberto, muchas gracias por tu sesudo comentario! Efectivamente, lo importante de un índice es la tendencia (partiendo de una solidez mínima claro).
Tienes toda la razón en que es mejor no conocer la forma de calcularlos, pues al minuto se empezarían a trucar.
Me encanta tu propuesta. Podríamos invitar a @sorprendida (Gemma Muñoz) a participar. Ella es la analista web nº1 en España y creo que su aportación sería clave!
Tienes razón Luis, pero mira el comentario que ha dejado Alberto de Francisco,… si conocemos como se calcula un índice la tendencia natural sería trucarlo, y eso lo invalidaría.
muchas gracias!!
@tristanelosegui Acepto encantado
@luispablos En realidad es una diferencia puntillosa, prúrito académico en mi área. Veo Klout el sistema más fiable de medición online, manipulable como todos, claro. Van a implementar LinkedIn y les propuse Buzz, pero no hay API disponible.
En otros blogs hemos utilizado los comentarios para desarrollar las ideas, si no te parece abusar podríamos hacerlo así, y sólo luego pasar a otra herramienta. Tú decides.
Me gusta el criterio de @AlbertodeFco para afirmar que los usuarios no deberían conocer los criterios tomados para determinar su “score”, pero discrepo en que un analista pueda quedar conforme con la calidad del indicador “porque sí”
Si hubiera algún organismo certificador que dijera que Klout es realmente un baremo válido y se establece como estándar, se podría aceptar, pero hasta entonces me resisto a aceptarlo
Y no hablo de manipulación de resultados, sino de conocer lo que realmente se está midiendo.
Para hacer operativo el índice propongo dos cosas:
-Hacerlo de aplicación no discreccional, sino voluntaria: es decir, el individuo solicita la medición, decide en qué área vamos a medir su influencia y nos facilitaría los datos que serían corroborados o audidtados.
-Utilizar métricas ya elaboradas. Uso métricas como equivalente al académico variable. Esto facilitaría la operatividad.
Tu división en 5 indicadores, para ser teóricamente ideal debería corresponder a indicadores independientes entre sí. ¿Es esto posible? Si los dejamos como está tenemos la ventaja de hablar de indicadores fácilmente reconocibles.
Vamos a listar las variables independientes, aquellas cuya correlación teóricamente no tiene que existir. Por ejemplo PR del blog y nº de Followers. Todos sabemos que en realidad correlacionan, pero téoricamente lo hacen por
que hay una variable oculta detrás (el autor). [Perdón por el despíste al lanzar el comentario antes de tiempo]
@luispablos Normalmente te dan los ingredientes, pero no cómo los cocinan
Eso debería bastar.
@AlbertodeFco Creo que no, no debería bastar
Imagina que saliera otro servicio que usara los mismos ingredientes que Klout pero usando una receta distinta, los resultados serían diferentes, e incluso puede que un mismo usuario tenga mayor relevancia que otro según cómo se haya cocinado la métrica.
Creo que hasta contradice la definición de “medir”
http://es.wikipedia.org/wiki/Medir
Claro, pero volvemos a la ley de Goodhart.
En bibliometría todos los índices son transparentes y eso los hace absolutamente manipulables.
( -manipulación índice de impacto- en Google, en castellano… 4,52 M de resultados)
Si Google publicara su receta Google no valdría para nada.
Son cosas distintas, Google es un buscador y clasifica su información en base a un algoritmo secreto sin el cual no serviría para nada. pero aquí hablamos de medir, de poner un valor numérico al reach de un usuario en las redes sociales.
Hablando de manipulación, aquí la motivación para conseguir más puntos es bastante más baja ya que no es en función de este score lo más arriba o abajo que aparezcas en un ranking o salgas más veces en una búsqueda, sino que simplemente tienes una medida mayor, igual que hay personas que miden más centímetros que otras o que son capaces de comerse más donuts en menos tiempo.
Google no es una unidad de medida aunque utilice números en sus algoritmos, pero Klout pretende serlo.
Ya he expuesto mis argumentos.
Sigo pensando lo mismo.
Vamos a lo interesante, a crear esa medida de la influencia personal.
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Como siempre Tristán, muy interesante lo que ocurre es que yo no puedo polemizar en esto soy todavía muy novato, pero me fijo mucho y aprenderé.
Muchas gracias Juan Carlos!
El aprender social media y/o analítica es cuestión de formación y práctica (como en cualquier disciplina). Así que,… ¡a darle caña!
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