Twitter-Analyse der SEO Campixx 2013

Eine Woche ist die SEOCampixx her; Zeit für etwas Data Mining auf Twitter, kombiniert mit Social Network Analysis.

Welche Daten wurden gesammelt?

Vom 27.02.2013 bis 23.03.2013 habe ich auf Twitter alle paar Stunden nach “Campixx” gesucht und alle gefundenen Tweets gespeichert. Genau genommen hat eine Software dies in Zusammenarbeit mit der Twitter-API getan aber ich möchte niemanden mit Details langweilen.

Twitter Volumen im zeitlichen Verlauf

Twitter Volumen im zeitlichen Verlauf

Dabei sind mir 2.255 Tweets ins Netz gegangen, aus denen ich 1.737 Erwähnungen anderer Twitter-Nutzer (@-Reply, RT, Mention, FF, usw.) extrahiert habe. Da pro Tweet auch mehrere Nutzer erwähnt werden können, hatte ich 2.462 Erwähnungen. In 78 Fällen hat ein Nutzer sich selbst erwähnt (z.B. durch den RT eines Tweets, in dem er gelobt wird); diese Erwähnungen habe ich aus der Auswertung gestrichen.

Es blieben also noch 2.384 Erwähnungen zwischen 576 Usern. Da einige Nutzer mehrfach den gleichen anderen Nutzer erwähnt haben, kam am Ende ein Graph mit 576 Knoten und 1.859 Kanten raus. Diesen habe ich mit grundlegenden Werkzeugen der Social Network Analysis ausgewertet und visualisiert.

Das Twitter-Netzwerk zur Campixx als Graph

Das Twitter-Netzwerk zur Campixx als Graph. Je größer ein Knoten ist, desto öfter wurde er erwähnt; je roter ein Knoten ist, desto öfter hat er andere erwähnt.

Top 10 In-Degree

Diese Nutzer wurden von den meisten anderen Nutzern erwähnt.

  1. seonaut 89
  2. seounited 54
  3. beilharz 50
  4. she_seo 41
  5. missfeldt 36
  6. karlkratz 33
  7. mediadonis 33
  8. prgmbh 30
  9. searchmetricsde 29
  10. seokratie 29

Interpretation: @seonaut wurde von 89 verschiedenen Nutzern erwähnt.

Top 10 out-Degree

Diese Nutzer haben die meisten anderen Nutzer erwähnt.

  1. beilharz 45
  2. klubbing2000 45
  3. seonaut 38
  4. seocrawler 38
  5. superclix 37
  6. danny_munich 35
  7. princesscontent 32
  8. seo_schmied 31
  9. web_grafik_more 25
  10. diemelanie 23

Interpretation: @beilharz hat 45 verschiedene Nutzer erwähnt.

Top 10 In-Degree (gewichtet)

Diese Nutzer wurden am häufigsten von anderen Nutzern erwähnt

  1. seonaut 205
  2. beilharz 71
  3. seounited 70
  4. karlkratz 59
  5. she_seo 53
  6. pktweets 44
  7. prgmbh 42
  8. mediadonis 42
  9. sandrachen 41
  10. miss_tarantina 39

Interpretation: @seonaut wurde 205 mal von anderen Nutzern erwähnt.

Top 10 Out-Degree (gewichtet)

Diese Nutzer haben am häufigsten andere Nutzer erwähnt.

  1. seocrawler 103
  2. princesscontent 79
  3. beilharz 63
  4. klubbing2000 60
  5. superclix 53
  6. sandrachen 46
  7. seo_schmied 45
  8. seonaut 44
  9. web_grafik_more 42
  10. danny_munich 41

Interpretation: @seocrawler hat 103 mal andere Nutzer erwähnt.

Top 10 Nutzer nach PageRank

Es geht hier um den PageRank, den ich auf dem Graph der Twitter-Erwähnungen berechnet habe; nicht um den PageRank von Google!

  1. seonaut0,039
  2. beilharz 0,020
  3. seounited 0,019
  4. symlinkde 0,019
  5. she_seo 0,016
  6. missfeldt 0,012
  7. karlkratz0,012
  8. 121wattt 0,012
  9. searchmetricsde 0,011
  10. pascalfantou 0,010

Die folgenden Bezeichnungen bitte nicht zu ernst nehmen!

Top 10 Egoisten:

Wer wird oft erwähnt, erwähnt aber selten andere?

  1. seounited 54:1
  2. searchmetricsde 29:1
  3. fstelzner 16:1
  4. jbobbink 15:1
  5. mschirmbacher 14:1
  6. pascalfantou 21:3
  7. linkaufbau 7:1
  8. gefruckelt 20:3
  9. abgefahrn 18:3
  10. thoxan 6:1

Interpretation: @seounited wurde von 54 Nutzern erwähnt, hat selbst jedoch nur einen Nutzer erwähnt.

Top 10 Gutmenschen

Wer erwähnt oft andere, wird aber selbst kaum erwähnt?

  1. web_grafik_more 1:25
  2. seocrawler 2:38
  3. artaxoag 1:12
  4. jankutschera 1:9
  5. seolinxx 2:15
  6. oceparx 1:7
  7. eduard_wensler 1:7
  8. andreaswander 2:13
  9. seo_schmied 5:31
  10. superclix 6:37

Interpretation: web_grafik_more wurde nur von einem anderen Nutzer erwähnt, hat selbst jedoch 25 andere Nutzer erwähnt.

Beste Post-Campixx Performance

Dieser Preis geht eindeutig an @she_seo. Nicole hat ihre Folien nur über Pay-with-a-Tweet angeboten, wodurch sie sehr viele Erwähnungen auf Twitter erhalten hat. Übrigens sieht man auf diesem Screenshot sehr gut, dass viele dieser Erwähnungen von Nutzern kommen, die sonst nicht an der Diskussion über die Campixx teilgenommen haben:

Pay-with-a-Tweet im Campixx-Netzwerk

Pay-with-a-Tweet im Campixx-Netzwerk

Beste Freunde

Haben manche Nutzer einen anderen Nutzer öfters erwähnt? Oh ja!

  1. seocrawler > seonaut 59
  2. princesscontent > sandrachen 13
  3. princesscontent > miss_tarantina 10
  4. seolinxx > pktweets 10
  5. sandrachen > princesscontent 9
  6. artaxoag > pktweets 8
  7. jankutschera > prgmbh 7
  8. seo_rocker > samavayo 7
  9. ta_kopierer > proseed_de 7
  10. christophmetz > karlkratz 6
  11. sandrachen > seonaut 6
  12. princesscontent > holybenjamin 6
  13. princesscontent > diemelanie 6
  14. princesscontent > kloeschen 6
  15. superclix > seonaut 6
  16. seo_schmied > seonaut 6
  17. touristin_k > holybenjamin 6
  18. seomeetscontent > princesscontent 6
  19. superclix > beilharz 5
  20. web_grafik_more > mediadonis 5

Warum hier Top 20 statt Top 10? Aus Gründen.

Klare Dominanz von Saarländerinnen, sowie mehrere Zweit-Accounts (z.B. Person + Firma).

Bindeglieder

Diese Nutzer haben im Netzwerk eine hohe Betweenness-Centrality. Das heißt sie verbinden Teile des Graphen, die sonst kaum miteinander verbunden sind.

  1. seonaut
  2. beilharz
  3. karlkratz
  4. she_seo
  5. superclix
  6. mediadonis
  7. kloeschen
  8. pktweets
  9. maltelandwehr
  10. diemelanie

Offensichtlich dominieren in dieser Kategorie die Mitglieder, die viele Verbindungen haben und dadurch Teile des Graphen miteinander verbinden.

Korrelationen

Ein paar Korrelationen für die Statistik-Fans:

  • In-Degree und Out-Degree: 0,51
  • gewichtetes In-Degree und gewichtetes Out-Degree: 0,43
  • In-Degree und gewichtetes In-Degree: 0,95
  • Out-Degree und gewichtetes Out-Degree: 0,95
  • In-Degree und PageRank: 0,93

Kritik

Die Daten sind natürlich bei weitem nicht vollständig. Diese Auswertung ist auf Twitter beschränkt und blendet Kommunikation auf Facebook (und weiteren Plattformen) komplett aus. Außerdem war nicht jeder Tweet zur Campixx auch mit dem Text “Campixx” gekennzeichnet.

Bitte alles mit einem zwinkernden Auge sehen!

4 thoughts on “Twitter-Analyse der SEO Campixx 2013

  1. Das ist eine interessante Analyse. Die Frage ist, wie kann man als Unternehmen eine solche Analyse nutzen? Vielleicht überträgst Du diesen Fall ja in einem zweiten Artikel auf eine konkrete Fragestellung. Beispielsweise: Wenn ich jetzt Interesse daran hätte, Botschaften zum Thema SEO bzw. Campixx zu verteilen, weiss ich auf welche User ich zugehen muss – diese hast Du als Meinungsführer zu diesem speziellen Thema ja identifiziert.

    • Wenn man wirklich automatisiert Meinungsführer identifizieren möchte, kann man sich denke ich auf (gewichtetes) In-Degree oder die KloutScore verlassen. Für eine wirklich saubere Identifikation passender Nutzer (die sich meiner Meinung nach meistens nicht lohnt) ist deutlich mehr qualitativ (manuelle!) Arbeit zu tun.

      • Wenn Du Meinungsführer in Deine Kommunikation integrieren möchtest und einen Beziehungsaufbau betreiben willst, dann lohnt sich eine Identifikation schon. In einer von uns durchgeführten Meinungsführeraktion konnte so eine Reichweite von mehr als 1.000.000 Personen erreicht werden. Ich denke – gerade im Vergleich zu anderen Marketingmaßnahmen – eine lohnende Investition. Hätte da auch einen Link zu einem pdf inkl. Kennzahlen: http://bit.ly/YA0oFj – Dort ist in der Mitte eine Fallstudie dargestellt.

  2. Da es vermehrt Nachfragen, Kritik und Verschwörungstheorien gab: Ich habe überall dort einen Link gesetzt, wo ich von einer Person (oder einem Blog/einer Firma an dem/der die Person beteiligt ist) einen Blog-Artikel zur SEOCampixx 2013 gefunden habe. Verlinkungen stellen keine Wertung da. Wenn ein Link fehlt, habe ich den entsprechenden Artikel trotzt sorgfältiger Google-Recherche nicht gefunden.

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