Sozial sein ist wieder in

Facebook: Wie berechnet man den Wert eines Likes?
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Social heißt heute Facebook, und spätestens seit dem Börsengang sollten wir verstanden haben, was der Unterschied zwischen Freunden und Friends ist. Machen wir einen Kostenvoranschlag.

Bei allen Webprojekten, an denen ich in letzter Zeit beteiligt war, gab es eigentlich nie eine Frage, ob ein neues System einen Link zur Facebook-Seite des Auftraggebers enthalten sollte. Auf Facebook zu sein ist so einfach wie Boris’ sein „Bin ich schon drin?“ und ein scheinbares Must-have. Aber insbesondere nach dem Börsengang von Facebook – und dem Hype drumherum – kommt hin und wieder auch die Frage auf, ob sich aus Facebook wirklich ein Nutzen erzielen lässt. Also mache ich mich auf die Suche nach dem „Value of a Like“.
Tatsächlich eine Fragestellung, die wohl seit einiger Zeit die Gemüter erregt. Nach kurzer Zeit finde ich die scheinbar einfache Formel, die die Antwort auf die Frage zu liefern scheint:
Abbildung 1

Conversion

Schauen wir uns das Ganze einmal genauer an und beginnen wir von hinten mit der Conversion, also dem Verhältnis eines Angebots zum wirklichen Abschluss eines Geschäfts. Wenn Werbung überhaupt einen Effekt erzielt, dann ist hier letztlich zunächst wichtig zu wissen, ob ein Angebot für ein Produkt oder eine Dienstleistung grundsätzlich zur Konvertierung neigt. Das ist nur individuell messbar und natürlich auch nur dann, wenn wir einen direkten Bezug zu einem Facebook-Posting herstellen können. Daneben bestimmt natürlich der Wert bzw. der Gewinn an einem Produkt (ConversionValue) den Gesamtwert mit. Hier streiten sich die Geister aber auch oft, inwieweit die Rate allein relevant ist. So sind 3 Prozent von 10 000 besser als 10 Prozent von 1 000, aber auch hier kommt der erzielte Umsatz und eigentlich ja auch der erzielte Gewinn hinzu. Somit ist letztlich für die Berechnung die gesamte Conversion – ob nun als prozentuale Clickrate, Umsatz oder Gewinn – nicht wirklich relevant und bringt uns unserem Ergebnis nicht näher. Interessant wäre der Faktor, wenn sich aus einem Link aus Facebook heraus eine höhere Conversion ergeben würde als auf anderen Werbeformen. Hierzu konnte ich aber bisher noch keine definitive Antwort finden. Oft ist auch nicht klar, was wirklich mit Conversion gemeint ist. Wir befinden uns schließlich zunächst noch auf einer Facebook-Seite, also müssen wir den potenziellen Kunden eigentlich zwei Mal konvertieren. Einmal zu einem Benutzer unserer Website, und dann ein zweites Mal zu einem Kunden. Für eine Marke in der Offlinewelt ergibt sich selbstverständlich nur ein Schritt. Bei Onlinegeschäften wird die doppelte Hürde aber oft „vergessen“.

Likes durch Unlikes

Weiter mit unserer Formel, der Quotient TotalLike / MonthlyUnlike gibt einen Maßstab für die Veränderung der Fanmenge des Kontos an. Das empfinde ich als ungeschickt formuliert. Da hiermit zum einen der Veränderung ein relativ großer Faktor eingeräumt wird, und zum anderen vermute ich, dass die wenigsten Fans, die das Interesse an einer Seite verloren haben, dies mit einem „Un-Like“ wirklich mitteilen. Dazu kommt dann auch, dass das alleinige Vorhandensein eines Fans noch lange nicht bedeutet, dass ein andauerndes Interesse besteht. Wesentlich interessanter fände ich einen Maßstab, der das Wachstum an neuen Fans beschreibt – und deren Aktivität.

Inhalt als Quintessenz

Der folgende Faktor beschreibt die eigentliche Aktivität eines Facebook-Kontos, nämlich die Menge an aktiven Posts. Ein Klick wäre dann die Reaktion eines Fans auf z. B. einen geposteten Link. Und hier liegt der Hauptfaktor der Formel und die Quintessenz – ohne Aktivität und Postings fällt der Effekt der Gesamtrechnung auf Null. Eine verwaiste Facebook-Seite – z. B. mit der letzten Aktualisierung vor zwei Jahren – zieht sicherlich kaum neue Fans an.
Wenn wir kurz rekapitulieren, dann sehen wir zunächst ein Problem mit dem Fehlen der Veränderung der Fanbasis. Es ergibt wohl eher Sinn, einfach die Werte einmal pro Tag, Woche oder Monat zu berechnen und im zeitlichen Vergleich zu betrachten. Wie auch an anderen Stellen ist ein Vergleich mit fremden Daten hier kaum aussagekräftig. Da werden dann einfach Äpfel mit Birnen verglichen; denn zu unterschiedlich sind die Produkte, die Fangemeinde und nicht zuletzt das Engagement der „Pfleger“.
Die nächste Kritik umfasst den Formelanteil des Quotienten aus Klicks und Likes. Hier werden wir noch sehen, dass andere Aktivitäten wie Kommentare höhere Klickraten erzeugen. Auch hier benötigen wir eine andere Gewichtung und den Einbezug dieser Faktoren. In unserer Originalformel wird die durchschnittliche Anzahl von (täglichen) Posts mit dreißig multipliziert; vermutlich um damit den Kontrapunkt zu den MonthlyUnlikes zu setzen. Blöd nur, dass damit Posts aus dem Februar 10 Prozent niedrigere Werte als solche aus einem Januar erzielen würden. Faktisch ist die Multiplikation aber durchaus brauchbar, lenkt sie doch auf die richtige Spur. Denn ausschlaggebend ist nicht ein Like sondern der Post. Die Berechnung eines Likes leitet auf eine falsche Spur.
Wir sollten uns eher auf den „Value of a Post“ konzentrieren; wobei die Anzahl und zeitliche Entwicklung der „Likes“ neben anderen zu Einflussfaktoren zählt.

Ist meine Katze ein Alien?

Laut einer Studie von eMarketer sind 10 Prozent der Facebook-Benutzer nicht „menschlich“. Nein, keine Robots und keine Aliens, sondern einfach nur Firmen und Haustiere. Scheinbar kommen auch Fiffi, Bello und Co. heute nicht mehr ohne Facebook-Page aus. Und klar, Firmen – drüber sprechen wir ja gerade. Aber auch viele Orte, Städte oder Sehenswürdigkeiten haben eigene Facebook-Seiten. Meine persönliche Erfahrung zeigt, dass gefühlt zumindest jeder Zweite auch ein Zweitkonto besitzt; als Entwickler muss man schließlich auch die „Außenansicht“ mal als „Friend“ oder als „Alien“ prüfen können. Egal wie groß der Anteil nun ist, wir sollten diesen Faktor bei der Betrachtung von quantitativen Fragestellungen berücksichtigen. So hat der 10-Prozent-Anteil einen direkten Bezug auf die Reichweite, die sich erreichen lässt. Insbesondere bei der Betrachtung von viralen Effekten nutzen wir die von Facebook angegebene, durchschnittliche Anzahl von Freunden (z. Z. 130). Nur wenn sich nun etliche tausend Fanseiten mit „Freunden“ in Millionenanzahl finden lassen, treibt dies dann den Durchschnitt statistisch nach oben. Damit finden sich unter den Freunden dann statistische „Leichen“, die sicherlich keine Weiterleitungen machen werden.

Nix los hier

Wir haben aber auch gesehen, dass die Aktivität auf einer Seite einen maßgeblichen Einfluss auf die Attraktivität und die Nachhaltigkeit des „Values of a Like“ hat. Die Einwohner im Social-Media-Universum erwarten eine hohe Aktivität. Das Ausbleiben eines Lebenszeichens von einigen Tagen wird als Inaktivität gewertet. Und so wird schnell klar, dass die Aufrechterhaltung einer Fangemeinde, insbesondere wenn mehrere Kanäle bedient werden sollen, kaum mehr „nebenher“ erledigt werden kann. Hier leistet man sich entweder einen Mitarbeiter oder kauft die „Fanbetreuung“ extern, etwa von einer Agentur, hinzu. Dabei gilt es aber, sich zunächst klar zu machen, inwieweit das überhaupt etwas zu sagen hat. Ich persönlich empfinde die regelmäßige Versorgung mit der aktuellen Barzahl der Espressomaschine in meinem Lieblingscafé als mäßig spannend. Auch hier wird schnell klar, dass Social-Media-Marketing nicht mit der Akquisition von neuen Fans oder Freunden aufhört. Ohne gute Fütterung und Pflege verliert das System schnell an Attraktivität; welch Zufall, dass auch Zynga als erfolgreichster Facebook-Spiele-Hersteller mit ähnlichen Prinzipien Erfolg hatte.

Aufmacherbild: Pretty smiling girl sitting on the sofa and chatting in social network von Shutterstock / Urheberrecht: Valery Sidelnykov

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Was bin denn ich selbst wert?

Betrachten wir kurz die Frage, welchen Wert ein Benutzer denn für Facebook selbst darstellt. Die Einnahmen von Facebook liegen dabei etwa im Verhältnis 1:5 im Bereich von Payments und Werbung. Dabei wird aktuell weltweit ca. 1 Euro pro Benutzer im Quartal generiert. Aktuell kommen wir damit auf etwa 5,5 US-Dollar pro Jahr, wobei der Gewinn bei knapp unter 20 Prozent liegen dürfte. Die Tendenz ist allerdings steigend. Ebenso steigend ist der Börsenwert des Unternehmens; hier landen wir bei knapp 100 US-Dollar pro User. Heute haben etwa 1/3 der Erdbevölkerung von knapp 7,2 Milliarden einen Zugang zum Internet, womit dann Facebook faktisch bereits die Hälfte der potenziellen Benutzer erreicht hat. Denn aktuell hat Facebook die gigantische Menge von 1,12 Milliarden Mitgliedern.

Eine andere Rechnung

Ein völlig anderer Ansatz zur Berechnung des Werts nutzt den sog. „Tausender-Kontaktpreis“ (TKP) aus der klassischen Bannerwerbung. Im Bereich der Onlinewerbung liegt der TKP bei ca. 4 Euro – das bedeutet, es kostet 4 Euro, damit eine Botschaft von 1 000 Personen gesehen wird. Hätten wir dann eine Facebook-Seite mit 100 000 Fans, würde ein Post hier 100 mal 1 000 Personen erreichen. Damit ergäbe sich ein Basiswert von 400 Euro. Posten wir dann zwei Mal pro Tag (2 * 400), nehmen aber an, dass die Nachricht nur von der Hälfte der Benutzer registriert wird (800 * 50 Prozent), landen wir wieder bei 400.

Was ist dieser Viral?

Hierzu kommt nun der sog. Viral-Effekt. Abgeleitet aus der Verbreitungsform eines Virus, der sich exponentiell ausbreitet. Ein Träger eines Virus verbreitet diesen an seine Kontakte weiter, und die Infizierten verbreiten ihn dann wieder an ihre Kontakte weiter und so fort. Übertragen auf Social-Media-Communitys entsteht also der Umstand, dass eine Botschaft auch von Kontakten (und deren Netzwerken) rezipiert wird, die auf eine Botschaft indirekt aufmerksam wurden. Dabei kann die Aufmerksamkeit über verschiedene Ebenen erfolgen. Unsere Fans posten vielleicht nur an 1 Prozent ihrer Freunde unsere Nachricht direkt weiter. Ein Facebook-User hat im Schnitt 130 Freunde, also erreicht ein Posting durch Weiterleitung weitere 1,3 Personen. Wobei dann auch hier wieder Weiterleitungen stattfinden können. Daneben werden die Mitglieder über die Aktivitäten in ihrem Freundeskreis informiert. Diese Aktivitäten können reine Likes sein, das Hinterlassen eines Kommentars oder dass ein Freund zum Fan einer Seite geworden ist. Dabei haben die unterschiedlichen Aktivitäten auch unterschiedliche Effekte.
Zunächst einmal muss betrachtet werden, dass ein Benutzer eine Aktivität überhaupt bemerkt und auch darauf reagiert. Dies führt dann zu einer sog. Impression. Die nächste Messzahl beurteilt, ob die Nachricht eine Benutzeraktivität veranlasst. Faktisch ein Klick auf einen Link; womit der Link dann zunächst einmal als „konvertiert“ gilt. Die Anzahl von Likes, aber auch die Anzahl von Kommentaren und auch das Vorhandensein eines Kommentars, scheint die Klickrate maßgeblich zu bestimmen. Dazu folgende Zahlen aus der EdgeRank-Checker-Analyse: Auf einen Link mit einem Like werde im Durchschnitt 3,1 Mal geklickt; auf einen Link mit einem Kommentar allerdings 14,7 Mal. Berechnen wir daraus die Reichweite, ausgehend von 130 Freunden, dann kommen wir zu 2,4 Prozent bei einem Like und 11,3 Prozent bei einem Kommentar.
Bei der Betrachtung von viralen Effekten sollten aber eine Reihe von Faktoren beachtet werden. Zunächst einmal ist der Effekt ja gerade eben ein System der Weiterleitung der Weiterleitung, sprich bei der Berechnung der Impressions ist die Berechnung mit lediglich der ersten Stufe nur ein grober Schätzwert. Auf der anderen Seite ist es häufig so, dass die Freundeskreise von zwei Benutzern viele Überschneidungen besitzen.

EdgeRank – Kantenrang?

Aber ist das noch wirklich seriös und auch überprüfbar? Zunächst erscheint das System nachvollziehbar, nur leider gibt es hier einen Haken. Facebook leitet nämlich eine Nachricht auf einer Seite nicht automatisch an alle Fans weiter, sondern hat hier eine Bremse eingeführt. Angeblich war hier zunächst die Rede davon, dass die schiere Menge an Nachrichten die Benutzer schlicht und ergreifend überfordern würde. Als Nächstes war dann die Rede von einem intelligenten Filter, der nur die für die Benutzer interessanten Nachrichten hindurchlassen würde. Als dann aber einige Zeit später ein neues Werbeformat eingeführt wurde, war der Grund der „Blockade“ klar: Gegen Gebühr lassen sich die Nachrichten im gesamten Netzwerk streuen, vielleicht sogar markieren oder gezielt Location-based an mobile Anwender senden. Facebook nennt diese Filterfunktion den sog. „EdgeRank“, die Werbeform nennt sich „Promoted Pages“. Wenn wir uns die Kosten und den Abrechnungsmodus anschauen, dann kommen wir letztlich zu einer Zahlung je View, oder eben einem TKP von ca. 1,5 Euro. Hier kann man natürlich sagen, besser als die bereits angesprochenen 4 Euro, aber ein Facebook-Post ist ja keine gestaltete Werbeanzeige. Auf der anderen Seite ist der EdgeRank kein vollständiger Filter. Benutzer mit wenig Aktivitäten in ihren Netzwerken erhalten ein Posting vielleicht auch ohne eine Promotion. Und der EdgeRank kommt (bisher) nur im Newsfeed zur Anwendung, in den anderen Bereichen werden Postings weiterhin angezeigt, allerdings muss der Benutzer dazu je nach Menge der Aktivitäten des eigenen Netzwerks lange scrollen.
In diesem Zusammenhang taucht eine Studie der Standford University auf, die besagt, dass ein Posting von mind. 29 Prozent aller Freunde bemerkt wird, ein Posting mit mindestens einem Like oder Kommentar sogar von 35 Prozent der Freunde. Dazu erreicht 61 Prozent der Freunde zumindest ein Posting pro Monat. Inwieweit diese Zahlen auch für „Freunde einer Fanseite“ gelten, wurde leider nicht explizit untersucht.

Qualität eines Fans

Bei der Betrachtung der Frage, warum jemand ein „Like“ abgibt oder Fan einer Seite wird, gibt es sicherlich unterschiedliche Antworten. Zunächst sollte man die Effekte der großen Marken von denen etwa eines kleineren Onlineshops differenzieren. Ein Benutzer, der Fan eines Luxusartikelherstellers wird, hat vielleicht überhaupt nicht die Absicht, jemals etwas zu kaufen. Letztlich findet zwar eine gewisse Identifizierung statt und vermutlich häufig auch ein viraler Effekt, aber keine direkte geldwerte Konvertierung. Eigentlich zeigt man nur im eigenen Freundeskreis, dass man sich für teure Modeaccessoires oder teure italienische Luxuskarrossen interessiert. Wenn man dann 1 000 Euro für Unterwäsche ausgibt, macht man das vielleicht nicht öffentlich.
Interessant ist auch, dass die Sharing-Rate (laut einer Analyse von EdgeRank Checker) mit einer steigenden Fananzahl eher abnimmt. So liegt diese bei Seiten mit bis zu 1 000 Fans noch bei etwa 1 Prozent, fällt dann aber ab 10 000 Fans schon auf unter 0,2 Prozent ab. Ich würde den Grund dafür allerdings eher auf der Qualitätsebene suchen wollen. Oft „erkaufen“ sich große Marken Facebook-Fans; vielleicht nicht im eigentlichen Sinne, aber etwa durch die Teilnahme an Gewinnspielen oder für das Angebot einer Gegenleistung, etwa einen Wifi-Zugang in einem Cafe für einen Like. Solche „Fans“ haben dann natürlich nicht die Qualität, die sich aus einem echten Interesse an den angebotenen Waren oder Dienstleistungen ergibt. Natürlich ist auch die Contentqualität ein maßgebliches Kriterium, ob ein Posting einen viralen Effekt hat. Letztlich müssen dann aber auch Nutzer von der Social-Media-Plattform zunächst auf das eigene Angebot gelockt und später dann zu zahlenden Kunden konvertiert werden.

Ein neuer Ansatz

Gehen wir einen neuen Weg und entwerfen wir eine neue Formel. Ich möchte hier allerdings den Fokus auf den Content, also einen Post richten. Damit wäre dann der Wert für jeden Post separat zu berechnen. Erklärungen dazu finden Sie in Tabelle 1.

Wert Bedeutung
Clicks, Likes, Comments Sind jeweils die Werte für einen speziellen Post.
ActivityDelta Hier den Wert für die Gesamtreichweite aus Facebook nutzen. Wenn Ihre Reichweite z. B. 88 Prozent ist, nutzen Sie 0,88.
ConversionToUserRate Der Wert muss individuell ermittelt werden. Beginnen Sie mit 1 Prozent = 0,01.
ViralRate Der Wert muss individuell ermittelt werden. Beginnen Sie mit 30 Prozent = 1,3.
MissRate Dieser Wert kann auf der Facebook-Statistikseite eingesehen werden. Haben Sie 100 Fans und Ihr Beitrag wurde 50 Personen gezeigt, dann wäre hier 0,5 zu nutzen.

Tabelle 1: Die Werte der Formel

Was machen wir damit

Bitte nehmen Sie die resultierenden Werte nur als Tendenz wahr. Sammeln Sie die Werte einfach fortlaufend, kontrollieren Sie das Ergebnis eines Posts vielleicht zwei bis drei Tage später; viel länger zurückliegende Posts werden kaum beachtet. Wichtig ist aber der Aufbau einer Tracking-Infrastruktur; ohne die Anpassung der Messzahlen (Clicks, Conversion, Viral-Rate) erreichen Sie keine aussagekräftigen Zahlen.
Was man als ITler sicherlich gut gebrauchen kann, ist ein Weg, zumindest bestimmte Schwellenwerte beobachten zu können. Wie eine offensichtliche Veränderung nun zu bewerten ist, obliegt dann den Marketingverantwortlichen. Viellicht ließe sich aber auch ein Verfahren aufbauen, dass viele der genannten Parameter, etwa in Form eines Graphen, berücksichtigen kann. Sicher ein nettes Thema für die Social-Media-Analysten oder für eines der unzähligen Start-ups in diesem Bereich. Und damit empfehle ich mich bis zur nächsten Ausgabe.

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