Sådan sporer du Instagram, som du ville spore alt andet: En datadrevet tilgang

Indledning

Folk, der arbejder med analyseværktøjer, tænker på måling på en bestemt måde: fastlægge en baseline, indsamle data med jævne mellemrum, sammenligne med baselinen og aflæse tendensen. Det er sådan, man sporer placeringer, trafik, konverteringer og alt andet, der har betydning. Mærkeligt nok er der næsten ingen, der anvender denne metode på Instagram, selvom platformen stiller masser af offentlige data til rådighed, som det er værd at måle. Her ser vi på, hvordan man sporer en Instagram-konto med samme grundighed, som man ville anvende på enhver anden datakilde.

Instagram har data; det mangler måling

Råmaterialet er der. På en offentlig Instagram-konto kan du se følgere, dem du følger og offentligt engagement. Det, der mangler, er alt det, der forvandler rådata til målinger: en baseline, en historik, en tidsserie. Instagram viser dig den aktuelle værdi og kasserer resten. Det er som et placeringsværktøj, der kun viser dagens placering uden historik – ubrugeligt til at forstå tendenser.

Så det første skridt i at spore Instagram korrekt er det samme som inden for enhver analytisk disciplin: Begynd at indsamle en tidsserie, for platformen gør det ikke for dig. Det princip, som gode analytikere anvender andre steder, gælder også her: En måleparameter fortjener kun sin plads, når den er knyttet til et mål og spores konsekvent over tid.

Baseline, indsamling, sammenligning

Metoden følger direkte standardpraksis inden for analyse.

Baseline. Din første registrering af en offentlig kontos tilstand – dens liste over følgere, liste over dem, den følger, og engagement – er din baseline. Alt måles i forhold til dette punkt. Som ved enhver sporing bliver dataene først meningsfulde fra baselinen og fremad; du kan ikke måle ændringer, der fandt sted, før du begyndte at registrere.

Registrer med jævne mellemrum. Regelmæssige øjebliksbilleder opbygger tidsserien. Hyppigheden bestemmer opløsningen: daglig registrering fanger de daglige bevægelser, ugentlig registrering udjævner dem. Dette svarer til at vælge en overvågningsfrekvens for enhver måleparameter.

Sammenlign og aflæs tendensen. Ved at sammenligne på hinanden følgende registreringer fremkommer forskellene – nye følgere, afmeldinger, til- og frafald af følgere – og rækkefølgen af disse forskelle udgør din tendenslinje. En jævn stigning tolkes anderledes end en pludselig stigning, præcis som det ville være tilfældet i et trafik- eller rangliste-diagram.

Et specialudviklet værktøj automatiserer alle tre trin for offentlige Instagram-data. IG Detective-trackeren håndterer basislinjen, de planlagte registreringer og sammenligningen og præsenterer derefter ændringerne kronologisk – hvilket er den tidsserie, som Instagram selv nægter at opbevare. Pointen er ikke, at det gør noget eksotisk; det er, at det anvender almindelig måledisciplin på en datakilde, som de fleste kun kaster et blik på og kun læser det, som en offentlig profil allerede afslører.

At aflæse signalerne

Når du først har en tidsserie i stedet for et øjebliksbillede, gælder de samme fortolkningsfærdigheder, som du bruger andre steder.

Følgerudviklingen fortæller dig om trendens sundhed. Bruttotil- og -tab, læst hver for sig i stedet for som et nettotal, afslører, om en konto virkelig vokser eller har stor udskiftning under en flad overflade, på samme måde som det at skelne mellem ny og tilbagevendende trafik afslører mere end et enkelt tal for sessioner.

Vækstmønsteret afslører ægthed. Organisk vækst akkumuleres støt; købte følgere ankommer i lodrette spidser — og markedet for falske følgere er så reelt, at FTC har iværksat håndhævelsesforanstaltninger mod virksomheder, der sælger falsk indflydelse på sociale medier. Du kan aflæse forskellen direkte ud fra tidsserien, ligesom du ville spotte en mistænkelig trafikspids fra en bølge af bots.

Følgeadfærd afslører hensigt. De konti, en profil begynder at følge, i hvilken rækkefølge og i hvilke klynger, er adfærdsdata, og ligesom ethvert adfærdssignal er det mest tydeligt over tid snarere end i et enkelt øjebliksbillede. Med cirka halvdelen af de voksne i USA på Instagram ifølge Pew Research Center dækker dette signal en stor del af enhver målgruppe.

De samme begrænsninger som ethvert dataværktøj

At indføre analytisk disciplin på Instagram betyder også, at man skal være ærlig om datagrænserne, hvilket enhver analytiker respekterer:

Dataene er udelukkende offentlige. Private konti kan ikke måles; værktøjet kan ikke hente det, som platformen begrænser. Dette er en fast grænse, ikke et justeringsproblem.

Historikken går kun fremad fra baseline. Intet sporingssystem kan fremstille data fra før det blev sat i gang. Behandl ethvert værktøj, der hævder at have tilbagevirkende historik, med samme skepsis, som du ville behandle en måleplatform, der hævder at have data fra før du installerede den.

Opløsningen er afgrænset af indsamlingsfrekvensen. Begivenheder mellem indsamlingerne kan gå tabt – den samme begrænsning i stikprøveudtagningen, som findes i enhver intervalbaseret måling.

Konklusionen

Sporing af Instagram er ikke en særlig disciplin, der kræver specielle værktøjer; det er almindelig måling anvendt på en datakilde, som folk normalt lader være umålt. Fastlæg en baseline, indsaml en tidsserie, beregn forskelle for ændringer, aflæs tendensen, og respekter datagrænserne. Gør det med et værktøj, der automatiserer indsamling og beregning af forskelle på offentlige data, og en Instagram-konto bliver lige så let at aflæse som enhver anden måling, du sporer. Den eneste grund til, at det virker mystisk, er, at platformen tilbageholder historikken, og det er netop det hul, som en korrekt sporingsmetode udfylder.