I-Like Facile su Facebook

L’I-Like facile

Studio sulla sovrapposizione di fan tra le pagine di Facebook Luca Martino Matteo Saltori Andrea Ciresa Manuela Broseghini

Sommario Introduzione ......................................................................................................................................... 2 Set di dati ............................................................................................................................................. 2 Analisi del fenomeno di sovrapposizione fra cluster ........................................................................... 5 Focus sul settore Turismo .................................................................................................................. 10 Tipologie di pagine ........................................................................................................................ 10 Categorie di pagine ........................................................................................................................ 11 Analisi delle correlazione fra categorie di pagine .............................................................................. 12 Considerazioni ................................................................................................................................... 15

Pagina 1 di 16 L. Martino, M. Saltori, A. Ciresa, M. Broseghini – Agenzia di Comunicazione Archimede “L’I-Like facile - Studio sulla sovrapposizione di fan tra le pagine di Facebook”

Introduzione Per un periodo limitato di tempo (da gennaio a marzo 2012) la piattaforma Facebook ha permesso di vedere, agli amministratori di pagine pubbliche, quali altre pagine i loro fan 1 seguivano.

L’alto numero di sovrapposizioni di fan, unito alla estrema varietà di pagine che venivano promosse con questo sistema, ha indotto il Reparto Web Marketing di Archimede ad avviare una ricerca sul fenomeno. Per questa ragione abbiamo iniziato un processo di raccolta dati relativamente alle tante Pagine Facebook gestite nei servizi di Social Media Marketing. Siamo così riusciti ad isolare un fenomeno per molti aspetti interessante (per altri preoccupante) di estrema relativizzazione del valore degli “I-Like” per un determinato cluster.

Set di dati La raccolta dati ha riguardato tutte le principali Pagine Facebook per le quali Archimede risulta amministratore, poiché a vario titolo e per diversi contratti di Social Media Marketing ne ha curato il set-up, la personalizzazione grafica o l’editing (di seguito tali pagine verranno chiamate “Nostre Pagine”, o con la sigla NP).

Per ogni accesso effettuato con il profilo amministratore di una data pagina, abbiamo registrato tutte le notifiche visualizzate nella parte destra del layout di Facebook. In tali notifiche veniva visualizzato il numero di fan in comune con altre pagine (di seguito chiamate “Big Page” o BP). Si è poi arricchito il set di dati con il numero totale di fan di tutte le pagine oggetto di analisi.

A questo link è disponibile il set completo dei dati raccolti: l2l.it/Set-Dati-AlchimiaSociale.

Il seguente grafico mostra come si distribuisce il nostro campione di BP su intervalli incrementali rispetto al numero totale di fan di pagina. Il grosso delle pagine hanno fra i 100.000 e il milione di fa (70 Big Page).

Classi di raggruppamento BP sulla base del n° fan [1 - 9999] [10000 - 99999] [100000 - 999999] [1000000 - 9999999] [10000000 - 99999999] totale

n° BP 15 30 70 53 29 197

min n° di fan in BP 1.012 max n° di fan in BP 63.548.094 1

Fino all’aprile del 2010 i Profili Pubblici erano chiamati Fan Page e gli utenti a essi collegati erano i “fan”; per semplicità utilizzeremo di seguito tale denominazione, evidenziando tuttavia che il termine corretto per individuare quelli che un tempo erano i fan ora è “I-Liker”.

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Nell’immagine successiva si può vedere come il campione preso in analisi risulti essere parcellizzato ed incompleto: le celle evidenziate in verde (che superano il 50% del totale dei dati) sono vuote; significa che non abbiamo il dato di sovrapposizione dei fan tra tutte le NP e le BP. Tali celle dovrebbero essere valorizzate per avere un quadro significativo delle varie medie calcolate.

Si cercherà comunque di trarre una linea guida generale dai dati a disposizione, da interpretarsi in maniera pesata.

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Dato l’alto numero di pagine oggetto di analisi (197 BP incrociate con 14 NP) si rimanda al link sopra riportato per visualizzare tutti i dati a disposizione per l’analisi. Tuttavia, per facilitare la lettura del presente lavoro offline e presentare dei grafici leggibili, abbiamo condensato in un set ristretto i dati salienti, cercando di focalizzarci su quelle BP che avevano più fan in comune con le Nostre Pagine.

I seguenti grafici sono quindi elaborati su questo sotto campione di 45 BP e 14 NP, ma i trend e le considerazioni cui siamo approdati trovano conferma anche sul set completo di 197 BP).

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Analisi del fenomeno di sovrapposizione fra cluster L’analisi delle percentuali di sovrapposizione dei diversi cluster relativi ai fan di pagina risulta piuttosto difficile per l’estrema disomogeneità del campione. Tuttavia si è provveduto a raggruppare le pagine confrontate per dimensione e tema, riuscendo ad individuare tendenze ben delineate.

Il primo dato che appare chiaro dall’analisi numerica dei gruppi di fan in comune è che quasi sempre questa percentuale è molto alta: tra il 20 e il 30% dei fan di una delle Nostre Pagine è in comune con ben 30-40 altre Pagine Facebook (BP). Proprio l’alto numero di pagine e l’alta percentuale di I-Like in comune lascia presupporre che si tratti quasi sempre degli stessi utenti.

Ovvero un certo nucleo di fan delle nostre pagine dimostrano una “fanship” diffusa.

Da qui l’ipotesi che un terzo degli I-Like ricevuti dalle nostre pagine appartenga ad un cluster che con una certa facilità diffonde le proprie preferenze.

Abbiamo poi proseguito l’analisi alla ricerca di una correlazione fra la percentuale di “sovrapposizione” di fan rispetto agli aspetti dimensionali delle BP interessate al fenomeno.

Come si può vedere dai grafici seguenti, le Nostre Pagine con alto numero di Fan (Val di Non aveva al tempo dell’analisi 15.769 I-Liker e Pineta Hotels 12.120) hanno un numero di fan in comune con le BP crescente al crescere dai fan totali delle BP (il che ha perfettamente senso).

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Quello che invece sorprende, è che il numero di fan in comune fra le NP e le BP è una percentuale crescente al diminuire della dimensione della BP.

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Questo dato ci ha confermato che il cluster di “I-Liker facili” è particolarmente attivo sulle piccole pagine, per le quali non esiste una vera e propria tendenza legata alla brand awarness della pagina, ma piuttosto fenomeni di “trascinamento” fra cerchie di utenti messi in atto dalla piattaforma sociale stessa (Esempio: “Al tuo amico Mario Rossi piace la pagina Agenzia di Comunicazione Archimede”).

Analizzando questo fenomeno su tutto il set di dati a disposizione, ovvero incrociando le percentuali fra tutte le NP con tutte le BP, il trend è confermato. Ecco un grafico che mostra come le BP abbiano una percentuale di I-Liker in comune con le NP tanto maggiore quanto più piccole le BP sono.

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Il grafico prima riportato appiattisce i valori caratteristici delle BP che hanno diversi milioni di fan.

Sulle ascisse, infatti, le 45 Big Page analizzate sono ordinate per dimensione, dalla più grande (“Facebook” con 63.548.094 I-Liker) alla più piccola (“Giovanni Falcone” con 4.289 I-Liker).

Per aumentare il livello di dettaglio dell’analisi abbiamo quindi realizzato grafici divisi per classi di ampiezza delle BP (così come definite nell’istogramma di pagina 2).

Classe 1 (BP con n° totale di fan compreso fra 1 - 9999)

Classe 2 (BP con n° totale di fan compreso fra 10000 e 99999)

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Classe 3 (BP con n° totale di fan compreso fra 100000 e 999999)

Classe 4 (BP con n° totale di fan compreso fra 1000000 e 9999999)

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Classe 5 (BP con n° totale di fan compreso fra 10000000 e 99999999)

Dai grafici sopra riportati, pur con una dispersione maggiore dei punti per le classi di pagine con alto numero di fan, si conferma il trend: più è piccola la BP più fan ha in comune con le NP. Per arrivare a formulare delle ipotesi che spieghino questo fenomeno, occorre arricchire l’analisi di aspetti qualitativi legati alle pagine analizzate.

Focus sul settore Turismo Gestendo Archimede un gran numero di Pagine Facebook legate al turismo, si è provveduto a fare un’analisi su questo cluster omogeneo per tematica, al fine di individuare eventuali correlazioni e trend sulle percentuali di sovrapposizione dei propri target rispetto agli I-Like dati a Pagine FB che trattavano diversi temi.

Tipologie di pagine Le pagine prese in analisi per questa ricerca possono essere suddivise in due categorie principali: • Pagine "popular": raggruppano le BP di argomenti/aziende/personaggi di carattere generalistico, non strettamente legato all’ambito delle NP prese in analisi (turismo).

Esempi di queste pagine possono essere quelle legate alle categorie: sport, cibo, tv, moda.

• Pagine "collegate": sono pagine connesse all'attività specifica dell'azienda presa come riferimento.

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Esempio: se la pagina di riferimento è quella di una gara ciclistica, si considera “collegata” la fan page di un campione di ciclismo.

Categorie di pagine Attraverso un’operazione di categorizzazione e tagging si è cercato di raggruppare in categorie omogenee le varie pagine, in modo da calcolare delle medie coerenti per categoria.

La categorizzazione è avvenuta su 2 dimensioni della tabella contenente il set di dati: rispetto alle Nostre Pagine e fra le Big Page.

Attraverso la categorizzazione delle NP è stato possibile raggruppare un solo gruppo omogeneo di pagine, ovviamente legato al core business di Archimede in ambito Social Media Marketing: il turismo.

Per la categorizzazione delle BP, invece, è stato possibile individuare 10 categorie omogenee più una non omogenea (NC – non classificabile).

Categorie delle Pagine Facebook analizzate: • Fashion & Trend • Food • Information • Music • Not Classifiable • Politic • Sport • Technology • Telephony • Travel • Television & Cinema

FA - Fashion & Trend FO - Food IN - Information MU - Music NC - Not Classifiable POL - Politic SP - Sport TEC - Technology TEL - Telephony TR - Travel TV -Television & Cinema

Questa la distribuzione di frequenza di tutte le Big Page (197) rispetto alle categorie individuate:

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Analisi delle correlazione fra categorie di pagine Dall’analisi delle medie a disposizione si può evincere che: • nell’ambito considerato (fan di pagine legate al mondo del turismo) circa il 22% degli utenti, uno su 4, è fan sia di pagine generaliste che collegate (in questo caso l’unica correlazione è con la categoria “Travel”); • non si evidenzia in merito una differenza sostanziale fra le 2 tipologie di pagine; • i “picchi” di apprezzamento (media > 25%) si registrano in corrispondenza delle categorie “Telefonia”, “Tecnologia” e “Politica”; • una correlazione minore invece la si trova con le categorie “Informazione”, “NC” e “Televisione”.

27,78% 26,53% 25,56% 24,42% 23,99% 21,55% 20,98% 20,38% 19,04% 18,88% 18,72%

TEL - Telephony TEC - Technology POL - Politic SP - Sport TR - Travel MU - Music FO - Food FA - Fashion & Trend TV -Television & Cinema NC - Not Classifiable IN - Information

In aggiunta all’analisi delle medie, è interessante verificare che anche la tipologia di grafici realizzata da pagina 6 a pagina 10, filtrata per categoria di pagina, sembra rispecchiare lo stesso trend identificato in prima battuta.

Di seguito riportiamo una serie di grafici di BP raggruppate per categoria, per i quali è stato possibile determinare una tendenza (ovvero nella categoriaa erano presenti almeno 2 BP che avevano fan in comune con le Nostre Pagine).

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Analisi del trend sulla fascia di BP di categoria “Food”

Analisi del trend sulla fascia di BP di categoria “Music”

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Analisi del trend sulla fascia di BP di categoria “Television & Cinema”

Analisi del trend sulla fascia di BP di categoria “Technology”

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Analisi del trend sulla fascia di BP di categoria “NC”

Considerazioni Come premesso, vista la dimensione del campione preso in analisi, non è possibile trarre una legge di correlazione fra le varie pagine ben definita. Tuttavia è innegabile che la sovrapposizione fra cluster è sorprendente. È interessante vedere come sia presente, all’interno di combinazioni non omogenee (fra NP e BP), una linea di tendenza contenuta fra i valori 18,72% e 27,78%. Questo valore, in presenza di un campione più completo, potrebbe essere più circostanziato; tuttavia anche con il set di dati a disposizione si può affermare che il trend è chiaro.

Si può affermare che pagine con un alto numero di fan (come ad esempio Val di Non) hanno un fisiologico numero di persone che seguono anche le pagine “popular” (una percentuale compresa appunto fra i valori 18,72% e 27,78%).

Il dato più interessante, però, è che tale percentuale (in relazione ai fan delle BP) è un valore crescente al diminuire della dimensione della pagina. Meno sono i fan totali della BP più è alta la percentuale di essi che è fan di altre pagine (sia BP che NP).

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Questo dato ci può far assumere che quanto più piccola è la pagina tanto più facilmente i suoi primi I-Liker appartengono ad un cluster di utenti che diffonde I-Like con una certa facilità (proprio perché si ritrovano sovrapposizioni fra gruppi in oltre 197 BP e 14 NP).

L’analisi della categoria delle BP con percentuale di sovrapposizione maggiore, poi, ci ha fornito un altro dato: pagine legate alle categorie “Telephony” e “Technology” mostrano avere il maggior numero di fan in comune con altre pagine. Sarebbero questi utenti i principali responsabili della diffusione massiccia di preferenze fra Pagine Facebook diverse.

Questo dato ci porta ad avanzare un’ulteriore ipotesi e ad identificare ancora meglio il cluster degli I-Liker facili: si tratta probabilmente di utenti che potremmo definire “geek”, o comunque utilizzatori “intensivi” delle piattaforme sociali. Sono probabilmente utenti che erano su Facebook dagli albori, e che hanno cumulato un monte ore di navigazione sulla piattaforma notevole, tale da averli esposti più di altri alla visualizzazioni di Pagine Pubbliche alle quali hanno di volta in volta distribuito la propria preferenza.

Il fattore “storia” dell’utente, quindi, sembrerebbe ridimensionare il fenomeno dell’I-Like facile: più che un’effettiva propensione del cluster ad attribuire Mi Piace con leggerezza, l’utente intensivo sarebbe “esposto” più dell’utenza media, da cui la maggiore opportunità di diffondere I-Like rispetto ad altri cluster.

In definitiva, tenendo conto del fattore “storicizzazione degli I-Like”, si può affermare che il fenomeno di diffusione degli “I-Like facili” sia indubbiamente presente su Facebook, ma non in maniera così accentuata come la prima analisi delle percentuali medie di sovrapposizione fra cluster (20-30%) lascia presupporre.

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