• La ciencia de un tweet

    por  • 24 mayo, 2012 • El rincón de Linux • 0 Comentarios

    Como muchos me he dado cuenta del poder que tienen las redes sociales y queriendo optimizar un poco este proceso y reducir la cantidad de tweets al día. Me dispuse a determinar cuando es el mejor momento para actualizar mi estado.

    ¿Cuándo es el mejor momento? - Especulando un poco asumí que debía ser cuando la mayoría de las personas que me siguen están activos, responden tweets o actualizan su estado.

    ¿Todos los días son iguales? - Curiosamente los fines de semana presentan un patrón de comportamiento muy distinto al resto de la semana así que tome esto en cuenta.

    ¿Todos mis followers en twitter son iguales? - Como regla de oro en mi vida asumí que no se puede complacer a todos y se hace lo mejor que se puede así que me dispuse a tomar en cuenta solo a los 200 usuarios con mayor cantidad de seguidores.
    Si lo que queremos es hacer que nuestro mensaje se propague, debemos darle prioridad a las rutas con mayor alcance por esto preferí darle prioridad a usuarios con 400.000 seguidores que a spambots con 2 o 3 followers.

    Automatizar el análisis de mi cuenta de Twitter
    Ya con la idea general de lo que quería hacer me dispuse a automatizar esta tarea, pongamos a la laptop a trabajar por nosotros mientras disfrutamos de una Pale Ale.
    Muchos de Uds me conocen y saben lo mucho que me encanta usar BASH scripting para cualquier cosa desde un CGI hasta para hacerle un marcado de agua a un lote de imágenes. Esta vez no será la excepción, use BASH para un script que básicamente hace:
    1.- Pide un listado de los IDs de todos los seguidores de esa cuenta.
    2.- Busca el numero de seguidores que tiene cada uno de tus seguidores, información que usaremos para seleccionar 200 VITs (Very Important Tweeps).
    3.- Busca en el timeline de cada uno de estos seguidores por fechas y horas de actualización de estados.
    4.- Redondea la hora en base a 20 minutos para evitar mucha granularidad en los resultados.
    5.- Determina si la actividad fue un día de semana o un fin de semana y registra la hora en el archivo correspondiente.
    6.- Presenta el resultado en la consola.

    Los resultados son mejor de lo que esperaba.
    La salida del script nos va a ayudar a identificar cuando están mas activos nuestros seguidores y que porcentaje de seguidores están activos a esas horas. Demosle un vistazo a estos resultados:
    During the week is best to tweet at:
    9.52% Activity at 12:40:00
    6.32% Activity at 16:40:00
    4.27% Activity at 17:00:00
    2.26% Activity at 11:20:00
    2.24% Activity at 11:00:00
    2.16% Activity at 16:20:00
    2.16% Activity at 12:20:00
    ------------------------------------
    Weekends is best at:
    17.74% Activity at 22:40:00
    9.11% Activity at 14:40:00
    2.77% Activity at 23:00:00
    2.43% Activity at 22:00:00
    ------------------------------------

    De esto analizo que los días de semana es conveniente publicar actualizaciones de estado a las 12:20 PM pues se estaria atacando directamente un 2.16% y quedaria igual visible en el time line de el 9.52% de los usuarios a las 12:40 PM mientras que los fines de semana esta claro que el 17.74% de actividad lleva la batuta en cuanto a horario se refiere.

    Como se traduce esto en trafico para un blog? Pues la verdad es que depende de la calidad de contenido del blog y de los tweets. Google Analytics me dice que durante los 10 dias que llevo corriendo este experimento mi trafico aumento considerablemente con respecto a los 10 días anteriores. La fuente de este trafico venia de el dominio que usa twitter en su acortador.

    Un dato importante que no puedo medir su impacto directo en cuanto al trafico es que todos mis tweets publicados en este horario tuvieron alguna reacción, fueron marcados como favoritos, retweeteados o contestados múltiples veces, y lo mas importante, gane seguidores que en un futuro ayudaran a propagar mis tweets.

    Para descargar el script, leer mas detalladamente que hace y ver mas resultados de mi Google Analytics no dejen de visitar la fuente de este articulo: http://orvtech.com/howto/cuando-debe-enviar-tweet/

    Artículo original: La ciencia de un tweet

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