Facebook Zielgruppenanalyse durchführen

Facebook Zielgruppenanalyse durchführen

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Heute morgen bin ich über ein ganz nettes Tool gestolpert, das einem ganz im Big Data Gedanken die eigenen Freunde auswerten kann. Immerhin sollte sich jeder in einer Zeit von Edge- und AuthorRank ab und an einmal der Frage widmen, mit wem er sich da so in seiner Freizeit „abgibt“.

Gerne wird gegenwärtig verstärkt auf die positiven Punkte des AuthorRanks eingegangen. Meistens ist die Rechnung einfach:

Viele Freunde = viele geteilte Inhalte = viele „Gefällt mir“ Angaben = toller AuthorRank

Mir gefällt diese Milchmädchenrechnung nun aber nicht sonderlich. Masse bedeutet nicht immer gleich Klasse und in Zeiten von gekauften Fans, Shares oder Likes, kann es doch eigentlich nicht so einfach sein, den EdgeRank (bei Facebook) oder eben den AuthorRank (bei Google) auszubauen. Der Graph Search von Facebook soll hauptsächlich auf diesen Social Signals basieren. Nur soll ich wirklich glauben, dass es keine Möglichkeit gibt den Rang auch negativ zu beeinflussen? – Ich meine hierbei auch keiensfalls absichtlich bzw. mutwillig, sondern generell. Wie will sich ein Algorithmus, der ohne Frage zur Berechnung von diesen Rankings notwendig ist, berechnen lassen, wenn es nur den „Daumen hoch“ bei Facebook gibt.

Schließlich gibt es einige Möglichkeiten, Facebook ziemlich dezidiert zu sagen, wenn einem einzelne Beiträge oder Personen nicht gefallen. Auf diesen Umstand bin ich allerdings schon im Januar eingegangen. Daher will ich mich mit meiner eigenen Meinung nicht weiter aufhalten, sondern direkt einen Blick über den „großen Teich“ wagen.

Was sagen andere Experten?

Generell sortiert Facebook seinen News-Feed. Man hat zwar die Möglichkeiten, zwischen „Hauptmeldungen“ und „Neueste Meldungen“ zu wechseln, aber keine dieser beiden Einstellung bringt einem nun wirklich alle Neuigkeiten, die auf den Seiten passieren, mit denen man in irgendeiner Art und Weise in Kontakt steht. Dies passiert lediglich in dem kleinen Fenster rechts auf der Startseite, auf das so gut wie niemand achtet.

Gerade für Firmen ist es aber wichtig, im News-Feed nicht in Vergessenheit zu geraten. Daher gibt es verschiedene Vorgehensweisen, wie sie meinen in Gedächtnis der User zu bleiben. Sehr interessant fand ich daher die Infografik zum Thema EdgeRank.

 

Edge Rank auf Facebook

(Quelle: http://blog.getpostrocket.com/wp-content/uploads/2013/04/102.jpg)

 

Es scheint nämlich, dass meine Vermutung mit dem negativen Feedback gar nicht so falsch war. So meint beispielsweise Jon Loomer in seinem Post, dass viele Firmen und Profi’s die Sache mit dem EdgeRank komplett falsch angehen. So meint er, dass jeder schnell auf Trends aufspringt, ohne diese zu hinterfragen. Zunächst waren es Bilder, dann Status-Updates und Umfragen. Jeder versucht es und je nachdem, wie talentiert man sich anstellt, kann es natürlich auch funktionieren. In den meisten Fällen ist dies nur leider nicht der Fall.

Fehlende Zielgruppenanalyse und Selbstprofilierung

Sehr passend bezeichnet es Jon Loomer in seinem Beitrag, als er sagt: Die eigenen Facebook Freunde und Fans sind keine Suchmaschinen-robots. Während man letztere vielleicht einfacher austricksen kann, ist dies mit realen Personen (hoffentlich) nicht möglich. Daher empfiehlt er, genauso wie ich im Januar, dass man die ein oder andere Strategie des Facebook-Trollens lieber wieder etwas zurückschrauben sollte, um der eigentlichen Zielgruppe nicht den Spaß am ganzen zu rauben. Leider eine Aussage, die von viel zu vielen viralen Marketeern gerne missachtet wird.

Je nachdem, wie die Empfänger nun mit diesem Spam umgehen, wird es interessant. Denn wenn wir ehrlich sind, ist eine Nachricht, die von einer Person über den Tag oder die Woche verteilt mehrmals gepostet wird, nichts anderes. Hier kommen nicht nur die drei Charaktere der Infografik ins Spiel, sondern auch die Zielgruppenanalyse. Batman steht schließlich nicht durch Zufall mit Robin, dem Joker und Bane in Verbindung. Man will wissen, was der andere macht, ist aber nicht, zumindest im Falle vom Joker und Bane, darauf aus zu erfahren, wie Batmans Date mit Selina Kyle war. Zumal hier die Wahrscheinlichkeit durchaus gegeben ist, dass beide wiederum mit ihrem alter Ego Catwoman selbst verbandelt sind und die Nachricht daher schon direkt von ihr bekommen werden. – Na ja und außerdem ist die Wahrscheinlichkeit sowieso am größten, dass sich lediglich Helena Kyle, also die Tochter von Bruce Wayne und Selina Kyle diese relativ private Nachricht durchliest sowieso am höchsten. Dazu aber später mehr.

Außerdem mal im Ernst, wenn Bane und Joker von beiden die ganze Zeit die News bekommen würden, wäre Gotham City eine wesentlich sicherere Stadt und niemand hätte mehr die Zeit noch Verbrechen zu begehen.

Damit nun dieses Dilemma auch dem Unternehmen in Deutschland erspart bleibt, gibt es jede Menge Werkzeuge, die mal mehr mal weniger dabei helfen diese Verbindungen herauszufinden. Schließlich sollte man nicht vergessen, dass Facebook auch die Möglichkeit hat, die einzelnen Postings auf bestimmte Gruppen zuzuschneiden. Sei es nun die bereits im letzten Jahr vorgestellte collective intelligence App von Wisdom oder die Personal Analytics for Facebook von Wolfram|Alpha, die ich nun etwas vorstellen möchte.

Sag mir, wer du bist

Und ich sag dir, wer deine Freunde sind. So oder so ähnlich funktioniert der Algorithmus von Wolfram|Alpha. Durch eine Verknüpfung mit dem Facebook-Profil lässt sich eine komplette Analyse der eigenen Fans durchführen und auswerten. Seien es gemeinsame Freunde mit den größten „Knotenpunkten“ im eigenen Netzwerk oder die derzeitigen Wohnorte der Freunde. – Natürlich immer nur von denen, die diese Informationen auch mit Facebook geteilt haben.

Knotenpunkte und gemeinsame Freunde

Wohnorte von Freunden

(Quelle: alle Bilder http://www.wolframalpha.com/facebook/)

Sehr interessant ist zum Beispiel auch die Möglichkeit, die eigenen Verhaltensweisen auf Facebook zu sehen. Gerne wird zur Zeit behauptet, dass die Facebook-Nutzung nachlässt und die Menschen sich von sozialen Netzwerken abwenden. Das bei diesen Umfragen meistens nur die Nutzung von Facebook via Laptop und stationärem PC erfasst wird, verheimlicht man dabei gerne. Die Schlagzeile wäre dann auch nur noch halb so schön. In den meisten Fällen erfährt man diesen Umstand bei einem Blick in den Appendix oder bei der Studienbeschreibung, aber so etwas nachzuschauen kostet Zeit und wie gesagt, die Schlagzeile. Aber gut, schauen wir doch einfach einmal meine Facebook-Nutzung an. Da wird dann auch deutlich, wie meine Facebook-Nutzung tatsächlich stattfindet.

Aktivität

Siehe da, meine Facebook-Nutzung nimmt doch tatsächlich via Desktop-PC ab, wenn ich nicht zu Hause bin. Außerdem scheint meine Facebook-Nutzung auch um gut 50% abgenommen zu haben. – Weil ich eben knapp die Hälfte meiner Besuche mittels App durchführe.

Des Weiteren kann mir das Tool von Wolfram|Alpha aber auch noch mitteilen, zu welchem Zeitpunkt ich welche Art von Postings veröffentlicht habe.

Facebook Nutzung via App oder PC

Wenn man nun noch einen Datenexport der Reaktionen auf diese Postings aus Facebook zieht, können Rückschlüsse über Erfolg bzw. Mißerfolg dieser viralen Tätigkeiten gezogen werden. Zumindest, wenn man diese Auswertung an einem Firmenprofil vornimmt, da es nur auf diesen Seiten möglich ist, die notwendigen Daten zu exportieren. Wie dies funktioniert, sage ich ebenfalls in dem Beitrag über Edge- und AuthorRank vom Januar.

Ansonsten kann das Personal Analytics Tool aber auch noch jede Menge andere Dinge mit dem Facebook-Profil anstellen. Gehen wir doch einfach nochmal auf die Zielgruppenanalyse ein.

Sag mir, wo du wohnst

Und ich sage dir, wo du hin gehörst. Wolfram|Alpha geht nämlich noch einen Schritt weiter und erstellt Clusterdiagramme der Freunde bzw. Fans. Somit ist es möglich zu sehen, wo denn wohl die eigene Zielgruppe liegt. Schauen wir uns dies doch an meinem Beispiel einmal an.

Freunde Facebook Cluster

Der Einfachheit halber habe ich die einzelnen Cluster noch einmal eingekreist. Und siehe da, ich scheine in sechs Clustern ganz gut vernetzt zu sein.

Anscheinend werden meine Posts bei Facebook also quer durch alle Cluster geteilt. Leider weiß ich aber nicht, um welche Mitteilung es sich jeweils handelt, weshalb Rückschlüsse hier nicht angebracht sind. Aber es wird deutlich, dass es in jedem Cluster auch „Social Neighbors“ gibt. Also Personen, die meine Beiträge vermehrt lesen, teilen und kommentieren. Die größte Freifläche der eher inaktiven Freunde setzt sich hauptsächlich aus ehemaligen Mitschülern zusammen. – Aus der Grundschule bzw. sogar dem Kindergarten. Daher ist hier die verringerte Interaktion durchaus nachvollziehbar. Es soll Personen geben, die sich mit der Zeit auseinanderleben.

Die roten Punkte gehören zu den „Top-Social Gateways“. D.h., dass diese dazu beitragen, die Nachrichten einem breiteren Publikum zugänglich zu machen. Grün bedeutet, dass es sich um „social connectors“ handelt und gelb sind meine „social neighbors“.

Ansonsten stehe ich mit meinen sechs festgestellten Clustern ein wenig über dem Durchschnitt, wenn man dieser Grafik glauben darf.

Age_Cluster

(Quelle aller Bilder: http://blog.wolframalpha.com/2013/04/24/data-science-of-the-facebook-world/#more-21328)

Quantität ist nicht gleich Qualität

Zwar lässt sich, zumindest mit der freien Version des Analytics Tools, nicht dezidiert herausfinden, welche Einzelperson nun wie mit den jeweiligen Postings umgeht, denn Datenschutz findet auch im Zeitalter der Big Data seinen Platz, aber zumindest quantitativ lassen sich auch hier Daten exportieren.

Ich weiß nun z.B., dass ein von mir geteiltes Photo eindeutig auf Platz eins meiner Hitliste steht, weil es am meisten geteilt und kommentiert wurde. Der häufigste Vorname in meiner Freundesliste ist Svenja, dicht gefolgt von Sabrina, Christina, Anna und Katharina. Interessant finde ich außerdem, dass es selbst „falsche“ Namen in die Hitliste schaffen. „Bel“ ist laut Tool nämlich ein weit verbreiteter Nachname in Deutschland. Zumindest, wenn es nach meinem Freundeskreis geht.

Den größten Freundeskreis hat ein Social Influencer, den ich über ein gemeinsames Hobby kenne. Dieser kommt auf über 2.500 Freunde. Die wenigsten hat jemand mit 8 Freunden. Dies wäre dann auch zugleich die älteste Person in meinem Freundeskreis mit 62 Jahren.

Die affinste Gruppe im Teilen ist nebenbei in der Altersklasse bis 26 Jahren zu finden. Zumindest bei mir und abgesehen von den „social connectern“. Wobei auch hier sind zwei innerhalb dieser Altersgruppe zu finden.

Und was sagt uns das?

Zunächst einmal, dass ich ein ziemlich durchschnittliches Facebook-Profil habe. 😉

Der Median an Freunden liegt in Bezug auf Facebook und von Wolfram|Alpha berechnet bei 342. Was aber weitaus interessanter und für diejenigen von Interesse ist, die mit dem Gedanken spielen, Fans zu kaufen, ist, dass mit dem Tool auch die Freundesfreunde berechnet werden können. Hier wird es nämlich erst richtig interessant, denn wie aus diesen beiden Grafiken hervorgeht, gibt es wohl immer noch ein paar recht unkommunikative Social Media Teilnehmer.

Maximale_Freundesanzahl

Freundesfreunde

Während das erste die durchschnittliche Freundesanzahl der Nutzer darstellt, geht die untere einen Schritt weiter und beobachtet auch den Freundeskreis der Freunde bzw. Fans. Dabei wird deutlich, dass es massenhaft Nutzer gibt, die nur sehr, sehr wenige Freunde im Profil haben. Sicherlich etwas, was nicht unbedingt auf ein echtes, aktives Profil deutet.

Außer natürlich, wenn man jenseits der 70 ist, wie in der folgenden Grafik deutlich wird. Zum Ende der Teenagerzeit hat man statistisch gesehen die meisten Freunde. Dies hängt vermutlich mit der intrinsischen Motivationsbefriedigung zusammen, der man in dieser Entwicklungsphase vermehrt nachgeht. Während man gerade im Alter eher extrinsische Motivation aufbringt und seinen Freundeskreis wachsen lässt, weil man sich Vorteile davon verspricht, macht man es in jungen Jahren hauptsächlich aus Spaßbefriedigung und eher niederen Beweggründen.

Altersentwicklung

Je älter man wird, desto stärker tritt die Selbstregulierung in den Vordergrund und desto überlegter vollzieht man seine Handlungen auch. Ergebnis ist eben, dass die Anzahl an Freunden in der Regel ab dem 20. Lebensjahr selektiver wird. OK, zumindest wenn man weiblich ist. Männer bzw. vor allem männliche Teenager tendieren dazu, bei der Freundesauswahl etwas willkürlicher vorzugehen.

Teens

Mit Hilfe dieser Informationen lässt sich schließlich mit den ganzen Daten arbeiten. Netterweise wurde dies schon von Wolfram|Alpha durchgeführt, weshalb ich mich weiterhin an deren Erkenntnissen bediene. Immerhin rede ich hier die ganze Zeit von Zielgruppen und wie man sich richtig an diese wendet, ohne als Social Media Troll negativ aufzufallen. Wie viele Postings sollte man also in einer Facebook-Gruppe zum Thema Politik, Katzen oder der persönlichen Stimmungslage machen, wenn man seine Kunden, Fans und Freunde nicht verprellen möchte?

Nun ja, das hängt ganz von Ihren Fans, Freunden und Kunden ab.

Stimmungslagen

Während die Teenager gerne jede Nachricht über ihr persönliches Leben hören wollen und sich auch mit Ihren Beziehungen auseinandersetzen würden, sollte dies doch nach Möglichkeit unterbunden werden, wenn die Zielgruppe die Pubertät hinter sich hat und eher in der Altersgruppe gehört, die auf Ü30 Parties gehen darf. Diese stehen dann nämlich selbst weit genug im (eigenen) Leben und möchten nichts über anderer Leute Probleme und Emotionen wissen.

Umgekehrt verhält es sich mit den Teenagern auf Facebook, wenn es um (komischerweise) Haustiere und Politik geht. Beides vertreibt diesen Kundenstamm eher, als dass es ihn anzieht. Daher ist hier zu überlegen, ob man wirklich die richtige Zielgruppe hat, um Fragen über Politik oder Pullover für Katzen zu stellen.

Am „ungefährlichsten“ sind in allen Altersklassen technische Interessen. Genauso wie Fernsehen, Filme und Musik. Allerdings hängt es hier wohl auch ein wenig von der Frage ab, ob die Zielgruppe erreicht wird oder nicht. Immerhin sind auch die geschlechtlichen Unterschiede nicht zu vernachlässigen.

Kommen wir zum Schluss

Ich hoffe, dass deutlich geworden ist, dass man Social Media nicht unüberlegt tätigen sollte. Es gibt mittlerweile genug Tools, die einem bei der Auswertung von Social Media Profilen helfen und eine Zielgruppenanalyse ermöglichen. Hierdurch sollte zumindest die Erstansprache erleichtert werden. Außerdem lohnt es sich, nicht einfach blind alles in ein soziales Netzwerk zu schmeißen. Gerade bei dem vermehrten Posten derselben Nachricht kann so viel falsch gemacht werden. Entweder verprellen Sie die Nutzer auf Dauer oder, was noch schlimmer ist, Sie holen sich negatives Feedback dieser Personen ab und merken es noch nicht einmal. Daher sollte unbedingt überlegt werden, welche Postings für die eigene Zielgruppe interessant sind und welche besser unterbunden werden sollten. Des Weiteren empfiehlt sich eine Unterscheidung zwischen Unternehmensprofil und privatem Profil. Nicht jeder Kunde interessiert sich für die Klamotten Ihres Hundes oder den Schulabschluss der Tochter. Daher sollten solche Beiträge nicht öffentlich in den eigenen Profilen geteilt werden. Immerhin bietet Facebook eine einfache Möglichkeit die Beiträge auf bestimmte Personengruppen zuzuschneiden. Machen Sie also Gebrauch von dieser Möglichkeit und selektieren Sie Ihre Nachrichten. Je zielgerichteter, desto besser. Zumindest, wenn man sich auf die Erkenntnisse der eben dargestellten Auswertung verlässt.

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Über den Autor

Wer schreibt eigentlich hier? Mein Name ist Helen Schrader, Diplom-Geographin und ambitionierte Bloggerin in den Bereichen SEO und Online Marketing. Schwerpunktmäßig beschäftige ich mich mit E-Commerce, Social Media, internetgestützter Markt- und Meinungsforschung sowie kollaborativen Internetumgebungen.

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