Att analysera Instagram precis som man analyserar vad som helst annat: ett datadrivet tillvägagångssätt

Inledning

De som arbetar med analysverktyg har ett specifikt sätt att tänka kring mätning: fastställa en basnivå, samla in data med jämna mellanrum, jämföra mot basnivån och tolka trenden. Det är så man följer upp rankningar, trafik, konverteringar – allt som är viktigt. Märkligt nog är det nästan ingen som tillämpar denna metod på Instagram, trots att plattformen tillhandahåller massor av offentlig data som är värd att mäta. Här tittar vi på hur man kan följa upp ett Instagram-konto med samma noggrannhet som man skulle tillämpa på vilken annan datakälla som helst.

Instagram har data, men det saknas mätmetoder

Råmaterialet finns där. På ett offentligt Instagram-konto kan du se följare, vilka du följer och det offentliga engagemanget. Det som saknas är allt som förvandlar rådata till mätningar: en baslinje, en historik, en tidsserie. Instagram visar dig det aktuella värdet och bortser från resten. Det är som ett rankningsverktyg som bara visar dagens position utan någon historik, vilket är värdelöst för att förstå trender.

Så det första steget för att mäta Instagram på rätt sätt är detsamma som inom alla andra analysområden: börja samla in en tidsserie, eftersom plattformen inte gör det åt dig. Den princip som duktiga analytiker tillämpar på andra områden gäller även här: ett mått förtjänar sin plats endast när det är kopplat till ett mål och mäts konsekvent över tid.

Baslinje, registrering, jämförelse

Metoden överensstämmer direkt med standardpraxis inom analys.

Utgångsläge. Din första registrering av ett offentligt kontos tillstånd – dess lista över följare, lista över de du följer och engagemang – är ditt utgångsläge. Allt mäts i förhållande till denna punkt. Precis som vid all spårning blir data först meningsfulla från och med utgångsläget och framåt; du kan inte mäta förändringar som inträffade innan du började registrera.

Registrera med jämna mellanrum. Regelbundna ögonblicksbilder bygger upp tidsserien. Frekvensen avgör upplösningen: daglig registrering fångar upp dagliga rörelser, veckovis registrering jämnar ut dem. Detta är identiskt med att välja en uppföljningsfrekvens för vilket mått som helst.

Jämför och tolka trenden. Genom att jämföra på varandra följande mätningar framträder förändringarna – nya följare, avföljningar, ökningar och minskningar av följare – och sekvensen av dessa förändringar utgör din trendlinje. En stadig uppgång tolkas annorlunda än en plötslig topp, precis som i ett trafik- eller rankningsdiagram.

Ett specialutvecklat verktyg automatiserar alla tre stegen för offentliga Instagram-data. Spåraren IG Detective hanterar baslinjen, de schemalagda mätningarna och jämförelserna, och presenterar sedan förändringarna i kronologisk ordning – vilket är den tidsserie som Instagram själv vägrar att föra. Poängen är inte att verktyget gör något exotiskt, utan att det tillämpar vanlig mätdisciplin på en datakälla som de flesta bara kastar en blick på och endast läser av det som en offentlig profil redan visar.

Att tolka signalerna

När du väl har en tidsserie istället för en ögonblicksbild gäller samma tolkningsförmåga som du använder på andra områden.

Följarutvecklingen visar hur trenden mår. Bruttotillskott och -förluster, lästa separat snarare än som ett nettotal, avslöjar om ett konto verkligen växer eller om det rör sig under en till synes oförändrad yta, på samma sätt som att skilja mellan ny och återkommande trafik avslöjar mer än siffran för enstaka sessioner.

Tillväxtmönstret avslöjar äkthet. Organisk tillväxt ackumuleras stadigt; köpta följare anländer i vertikala toppar – och marknaden för falska följare är så pass verklig att FTC har vidtagit åtgärder mot företag som säljer falskt inflytande på sociala medier. Du kan se skillnaden direkt i tidsserien, precis som du skulle upptäcka en misstänkt trafiktopp orsakad av en botvåg.

Följandebeteendet avslöjar avsikten. Vilka konton en profil börjar följa, i vilken ordning och i vilka kluster, är beteendedata, och precis som alla beteendesignaler är den tydligast över tid snarare än i en enskild ögonblicksbild. Med ungefär hälften av de vuxna i USA på Instagram enligt Pew Research Center täcker den signalen en stor del av vilken målgrupp som helst.

Samma begränsningar som för alla dataverktyg

Att tillämpa analytisk disciplin på Instagram innebär också att vara ärlig om datagränserna, vilket alla analytiker respekterar:

Data är endast offentliga. Privata konton går inte att mäta; verktyget kan inte hämta det som plattformen begränsar. Detta är en hård gräns, inte ett justeringsproblem.

Historiken går endast framåt från baslinjen. Inget spårningssystem kan skapa data från tiden innan det startade. Behandla alla verktyg som påstår sig ha retroaktiv historik med samma skepsis som du skulle behandla en mätplattform som påstår sig ha data från tiden innan du installerade den.

Upplösningen begränsas av insamlingsfrekvensen. Händelser mellan insamlingarna kan missas, vilket är samma begränsning som finns i alla intervallbaserade mätningar.

Slutsats

Att spåra Instagram är ingen speciell disciplin som kräver särskilda verktyg; det är vanlig mätning tillämpad på en datakälla som folk vanligtvis lämnar omätad. Fastställ en baslinje, samla in en tidsserie, jämför för att se förändringar, läs av trenden och respektera datagränserna. Gör det med ett verktyg som automatiserar insamlingen och jämförelsen av offentliga data, så blir ett Instagram-konto lika lätt att tolka som vilken annan mätning du än spårar. Den enda anledningen till att det känns mystiskt är att plattformen undanhåller historiken, och det är precis den lucka som en korrekt spårningsmetod fyller.