1. Social Analytics by Yahoo! Labs: Was Verlage von Nutzerreaktionen
im Social Media-Umfeld lernen können
Yahoo! analysiert Web-News hinsichtlich ihrer Korrelation von Page Views und
Verbreitung in sozialen Netzwerken
Ausgangslage:
Mit dem Siegeszug des Internet werden Online-News als primäre Informationsquelle immer
wichtiger. Um ihre Wettbewerbsfähigkeit zu wahren, sind Online-Redaktionen gefragt, ihre
Content-Strategie laufend zu optimieren, um den Leser zu erreichen – die Jagd nach Lesern, die
die Inhalte im Social Media-Umfeld weiter verbreiten, ist längst eröffnet.
Die neue angewandte Disziplin Content-Strategie umschreibt die zahlreichen Fragen, denen
sich Verlagshäuser weltweit stellen: Welche und wie viele Inhalte sollen in welchen
Zeitintervallen und über welche Kanäle / auf welchen Plattformen veröffentlicht werden? Damit
verknüpft ist auch das wachsende Feld der Social Media Optimization (SMO) mit der
Fragestellung, welche Inhalte auf Resonanz in sozialen Netzwerken stoßen und wie der
sekundäre Traffic über Facebook, Twitter & Co maximiert werden kann.
Bislang konzentrierte sich die Forschung auf Click Through-Zahlen, Verweildauer, Eye-Tracking
und Page Views – allesamt Einheiten, die nur intern für Webseiten-Betreiber zugänglich sind
und damit „terra incognita“ für die breite Öffentlichkeit. Spätestens aber unter anderem seit
Facebook den externen Like-Button für Websites eingeführt hat, liegen universelle und
öffentliche Feedback-Mechanismen, so genannte Social Signals vor. So basiert die vorliegende
Yahoo!-Studie auf Facebook-Likes, Links auf Twitter und Klicks auf bit.ly, alle öffentlich
abrufbare und nachvollziehbare Daten, und steht damit exemplarisch für die neue
Forschungsrichtung der Social Media-Analyse.
Tool:
Mit Ediscope hat Yahoo! Labs ein System entwickelt, um die soziale Resonanz rund um Online-
Nachrichten zu messen. Dazu sammelt Ediscope Social Signals von Twitter, Facebook und
Bit.ly. Die Fragestellungen dabei sind: Was ist die „Lebenserwartung“ einer typischen News?
Welche typischen Resonanzzahlen stehen welchen Page Views gegenüber? Können Social
Signals zur Einschätzung von Page Views-Schätzungen verwendet werden? Welche
Verbesserungen können Nachrichtenquellen mittels Social Media Optimization erfahren?
Allgemeine Ergebnisse:
Zunächst ergab die Studie, dass mehr als 80 Prozent des sozialen Engagements innerhalb der
ersten 24 Stunden nach Veröffentlichung eines Artikels erfolgte.

2. Dabei zeigt sich:
- Eine Nachricht erlangt im Durchschnitt 10 Reaktionen auf Facebook/Twitter pro 1.000
Page Views.
- Mainstream-Quellen weisen sehr viel höhere Aktivitäten auf Facebook auf als auf Twitter,
bei IT-Medien verhält es sich umgekehrt.
- Reaktionen auf Facebook korrelieren nicht zwingend mit den Top-Nachrichten.
- Reaktionen auf Twitter haben dagegen eine geringfügig bessere Korrelation zu den Page
View-Zahlen.
- Überraschend ist die allgemein geringe Korrelation von Social Signals und Page View-
Zahlen.
Handlungsempfehlungen für Redakteure und Online-Publisher:
Um auch auf längere Sicht die Attraktivität der eigenen Artikel hoch zu halten, lassen sich aus
den Studienergebnissen folgende Handlungsempfehlungen ableiten:
1. Neue Promotion-Mechansimen für tiefergehende Inhalte: Derzeit gibt es keinen
idealen Platz zwischen brandaktuellen Nachrichten und Hintergrundartikeln.
Eigenständige Feed-, Abschnitt- und Frontpage-Module könnten die Lebensspanne
genau dieser Gruppe von Artikeln erhöhen, die mittelfristig interessant sind.
2. Soziale Signale zur Content Optimierung: Es gibt eine hohe Diskrepanz zwischen
Content-Einheiten, die empfohlen werden, und denen, die die meisten Page Views
erhalten. In anderen Worten: Nutzererlebnisse können auf der Basis von Facebook-Likes
und Retweet-Zahlen verbessert werden, indem so die populärsten Inhalte ermittelt
werden.
3. Check der Engagement-Rate: Sollte eine Website weniger als 10-20 soziale Aktionen
pro 1.000 Page Views erhalten, herrscht Optimierungsbedarf. Die Lösung ist meist
simpel: Mit dem richtigen Button in der richtigen Größe am richtigen Platz auf der
Website sowie einer Minimierung der Klick-Zahlen zum Posten von Inhalten lassen sich
deutliche Erfolge erzielen.
4. Überprüfung der Head- und Tail-Inhalte-Struktur: Webseitenbetreiber mit hohem
Head Content-Anteil sollten ihre Priorität auf die Verbesserung von Qualität und
Promotion-Mechanismen setzen. Webseitenbetreiber, die vor allem Tail-Inhalte anbieten,
sollten die Ausweitung ihrer Inhalteproduktion vorantreiben. Gemäß den Messungen
konzentrieren sich bei den am stärksten von Head Content-dominierten Webseiten mehr
als 75 Prozent der Facebook-Aktionen sowie 45 Prozent der Retweets pro Woche auf
lediglich 7 Top-Artikel.
Die Detailergebnisse der Studie finden Sie unter hier.