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Dark Social Data: Qualificar Leads na Sombra

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O termo “Dark Social” foi criado em Outubro de 2012 por Alexis Madrigal, jornalista e autor do livro “Powering the Dream: The History and Promise of Green Technology”. Alexis referiu-se a esta expressão num artigo escrito para o The Atlantic, como forma de caracterizar o tráfego de partilha proveniente de canais digitais que surge nas plataformas de Web Analytics sem atribuição específica (“direct”).

Em causa está o processo de leitura dos parâmetros de Referral associado ao tráfego gerado em determinadas fontes. A ausência daqueles atributos implica que as ferramentas de medição classifiquem estes dados como acessos directos aos URL como regra standard.

Exemplos mais comuns deste tipo de tráfego:

  • Aplicações Mobile nativas – Facebook, Instagram, etc.
  • Email – Devido à privacidade do utilizador
  • Aplicações de Messaging – WhatsApp, Facebook Messenger, etc.
  • Secure browsing – Tráfego com atributos HTTPS direccionado para HTTP

Quando gostamos de um artigo, fotos, músicas ou vídeos simplesmente partilhamos o respectivo link num email, SMS ou na App Messaging mais conveniente. Milhões de pessoas fazem isto a qualquer momento. Volumes consideráveis de tráfego são partilhados com esta intenção não nas plataformas de social media via News Feed, mas sim em canais fora daquele ambiente, ou seja, numa conexão ainda mais privada (peer-to-peer).

A partilha de conteúdos é um comportamento demasiado banal para os utilizadores que interagem no ambiente social digital, mas trata-se de um processo complexo de catalogar tecnicamente, e de forma automatizada, pelas plataformas de Analytics, face à necessidade de terem de cruzar vários atributos em diferentes rotinas, de modo a poderem servir indicadores que salvaguardem todas as premissas impostas aos dados processados: Regras legais de privacidade, objectivos de negócio, campanhas, racionais de cálculo, etc.

Qual o impacto desta situação?

Isto significa dizer que todo o tráfego gerado em regime Dark Social possui um valor chave para os anunciantes, precisamente por lhe estar genuinamente implícito uma clara noção de partilha. Se tenho interesse em redireccionar algo sobre um produto estou a assumir uma posição de potencial Lead directo, bem como a referenciar Leads indirectos.

Segundo estudos dedicados sobre este tema (a RadiumOne tem liderado várias iniciativas neste campo) mais de 70% do tráfego global com potencial de Share é canalizado via Dark Social, muito provavelmente sem a devida contabilização (compensação ou tentativa de absorção destes dados) do lado dos anunciantes sem noção deste contexto, e que simplesmente julgam estar a quantificar todo este movimento de partilha nos respectivos News Feeds das marcas.

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Esta situação pode traduzir leituras de performance sobre acções da marca baseadas no potencial de Share com margens de enviesamento bastante significativas face à realidade dos dados.

Racional:

O apuramento do ROI em publicidade via News Feed (vulgo redes sociais) deverá também agregar os dados em “direct” com parâmetros de pesquisa exactamente para os mesmos conteúdos no final do funil de conversão. Se o KPI for a compra de um produto no site de venda ou a subscrição de um serviço, o analista deverá despistar qual o peso do “Dark Social Data” nas transacções. É um pressuposto que vale sempre a pena aplicar.

Em termos concretos importa reter que o valor efectivo do ROI em Social Media poderá estar dependente deste trabalho complementar para se perceber o seu valor real.

Como medir o tráfego via Dark Social?

A tarefa de abordar esta informação não é simples, mesmo com a tecnologia disponível, mas pode valer o esforço de dedicação pela relevância do inventário que permanece na “sombra”.

Algumas rotinas experimentais têm vindo a ser adoptadas com resultados positivos embora não sejam consideradas ainda metodologias optimizadas pelas principais plataformas de medição:

  • Alocação de parâmetros UTM específicos nos links com potencial de partilha;
  • Alocação de fragmentos de URL #hash;
  • Optimização dos botões de partilha via Share;
  • Análise de possíveis breadcrumbs em metadados (user agent string);
  • Segmentação do tráfego em “direct” com filtragem de parâmetros sobre o funil de conversão

Com os sucessivos updates que ocorrem nesta indústria, os analista já estão habituados, cada vez mais, a arregaçar as mangas para poderem comprovar e demonstrar o valor efectivo de um insight, nem que para isso tenham de ir ao lado mais negro da força!

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