Valutando la pertinenza degli interventi, il numero di followers, il rapporto following/followers ed il buzzing generato da ogni tweet, ho provato a classificare un campione di 30 marketer italiani operanti in ambito SEO e affiliate marketing. I risultati identificano un insieme di potenziali influencer del settore.Dunque per effettuare l’esperimento, condotto tra l’8 ed il 9 febbraio 2011 dalle 17.30 alle 19.30, mi sono basato sulla lista pubblica di Twitter realizzata da SEOGuru, mentre i calcoli sono stati affidati al web-tool TwitterFriends che valuta tali parametri sugli ultimi 500 tweet scritti dall’utente e che lo citano (@).

CRITERI

Per garantire uniformità ho campionato coloro i quali comparivano attivamente nella lista pubblica di Twitter realizzata da SEOGuru al momento dell’esperimento, limitando l’osservazione a persone italiane per evitare confronti non significativi. I risultati mi sembrano molto interessanti sia come definizione di una metrica social omni-comprensiva, sia per stabilire chi (e soprattutto perchè) si trova al top in termini di influence.

TwitterFriends è un software gratuito per misurare varie statistiche pubbliche dei profili Twitter, il quale calcola svariati indici tra cui:

• Twitter-Rank (Twit-Rank): rappresenta il ranking che valuta TwitterFriend per ogni utente.
• Loyalty: rappresenta la fedeltà in % degli utenti verso un profilo Twitter, o in altri termini una sorta di “appiccicosità” (stickiness) dello stesso, inversamente proporzionale – se vogliamo – alla percentuale di rimbalzo che fa scappare i visitatori troppo in fretta dai nostri blog. Tale fattore indica dunque la capacità di tenere viva l’attenzione media del lettore dei tweet.
• CQ (Conversation Quotient): percentuale di tweet per cui si è ricevuta una risposta (@, reply) da parte di qualcuno;
• RQ (Retweet Quotient): percentuale di tweet per i quali si è ricevuta un retweet (RT) da parte di qualcuno;
• LQ (Link Quotient): percentuale di tweet in cui è stato incluso almeno un link.

Vediamo dunque inizialmente il grafico (clicca per ingrandirlo in una nuova finestra) del TwitterRank/loyalty dei vari profili:

Grafico TwitterRank/Loyalty

I marketer sono stati ordinati per Twit-Rank crescente (linea rossa), dunque basandosi sul semplice criterio di ordinamento delle percentuali, e risulta che i meglio posizionati (almeno 20% di ranking) siano, in ordine crescente:

• naimaisonline
• alecosimetti
• giuny
• seo_milano
• SEOpito
• trimball
• dmlab
• salcapolupo
• hsiana
• maurolupi

Per la cronaca il TwitRank è stato calcolato come rapporto tra il livello relativo di ogni utente e quello assoluto (non ho considerato le opportune normalizzazioni sui rapporti che andrebbero effettuate per correttezza). La linea blu rappresenta invece il livello di loyalty, che sembra piuttosto casuale rispetto al TwitRank (e che quindi non considereremo nel seguito).

Ma analizziamo meglio la questione, cercando di comprendere meglio la classificazione che esce fuori. Valutando gli ultimi tre indici (CQ, LQ, RQ) risulta che per moltissimi utenti (la prima metà del grafico in basso) c’è una percentuale pari a zero – o comunque non valutabile probabilmente perchè non si dispone di un numero minimo di dati per effettuare le statistiche.

Il tutto è riassunto dal grafico seguente (cliccare per ingrandirlo):

Grafico CQ/LQ/RQ

da cui risulta che i massimi valori (relativi al campione) raggiunti per ogni parametro siano:

• Miglior CQ (i più “conversatori”): icorsari possiede il massimo di CQ (94%); i marketer più vicini alla media (33%) sono invece merlinox, SEO__guru ed il sottoscritto.
• Miglior LQ (i più “golosi” di link nei tweet): seo_milano possiede il 100% di LQ, mentre i marketer più vicini alla media (18%) sono SEO__guru e icorsari. In particolare mi sembra più significativo – ma potremmo discuterne a lungo – in questo caso realizzare una percentuale vicina alla media piuttosto che massimizzarla. Ad ogni modo tutte le percentuali sono molto “dense”, quindi è evidente come il tweet sia configurato come  vettore di link molto potente.
• Miglior RQ: qui avviene la vera e propria “strage”, a testimonianza di come i marketer tendano ad usare Twitter come strumento di broadcast piuttosto che come piattaforma di discussione. Cla_Gagliardini raggiunge il 14%, mentre merlinox e maurolupi si avvicinano più degli altri alla media per questo valore (4%). Tutti gli altri, a parte RobinGood, alecosimetti, gfiorelli1 e maurolupi, presentano un valore di RQ nullo o quasi.

MARKETER PIU’ “CONVERSATORI” (Conversation Quotient)

Di seguito la classifica dei 17 marketer più propensi alla discussione con percentuali dettagliate.

• dmlab 10%
• hsiana e alecosimetti 11%
• RobinGood 16%
• maurolupi CQ=25%
• marcoziero CQ= 31%
• giorgiotave , valeriovillari, salcapolupo, misterjinx, seo__guru, merlinox CQ=33%
• Mamanet CQ=53%
• Ox1d3 CQ= 55%
• giuny CQ=67%
• Cla_Gagliardini CQ=89%
• gfiorelli1 CQ=93%
• icorsari CQ=94%

Tutti i dati dettagliati dell’esperimento sono presenti nel PDF allegato al post.