De nieuwe Facebook Reactions: hoe analyseren we die?

Het zal je niet ontgaan zijn afgelopen week: de Facebook Reactions zijn er nu voor ons allemaal. Heb jij afgelopen week al bij een bericht aangegeven dat het je liefde laat voelen, je laat lachen, je versteld doet staan, je verdrietig maakt, of je boos maakt?

De Facebook Reactions zijn een langverwachte toevoeging. Al tijden gaven mensen aan niet goed te weten wat te doen met berichten waarbij een like niet gepast is en ze liever geen reactie plaatsen. Met de komst van Facebook Reactions is het aantal mogelijkheden uitgebreid naar zes. Daarmee ontstaat de mogelijkheid genuanceerder en gepast te reageren op berichten.

Wat zijn de gevolgen?

Naast de mogelijkheden die Facebook Reactions gebruikers biedt, roept het ook vragen op:

• Wat betekenen de Reactions voor de interactie op berichten: zullen er minder reacties op berichten komen en meer likes, loves en haha’s? En wat voor effect heeft het op het bereik: als mensen vaak aangeven boos of verdrietig te worden van een bepaald soort berichten, zien ze deze dan niet meer?
• Wat betekenen de Reactions voor het in kaart brengen van de social inspanningen en voor het analyseren van sentiment? Hoe gaan statistieken en rapportages veranderen?

Het gevolg op interactie en bereik is een kwestie van afwachten. Voor nu verandert er niets in het bereik, maar Facebook geeft aan dat dit in de toekomst wellicht wel zal gebeuren. In de statistieken van Facebook zien we echter direct verandering. Zoals de afbeelding hieronder laat zien, zien we bij (de statistieken van) een bericht niet meer alleen het aantal likes maar ook het aantal loves, haha’s, sad’s, enzovoort.

Hoe gaan we hiermee om?

Facebookstatistieken en externe tools

Een eerste impact van de Reactions zien we bij het in kaart brengen van de interactie met berichten. Bij diverse rapportages brengen wij bijvoorbeeld in kaart wat het aantal likes, comments, shares of clicks is. Daar komen de Reactions nu bij. Interacties verzamelen we niet per bericht, maar door middel van verzamelde data: we gebruiken hiervoor data die we exporteren vanuit Facebook of data bij elkaar gebracht door externe tools. Op Facebook zien we de Reactions nu al terug bij berichten zelf, maar nog niet in data-exports. Willen we het aantal Reactions rapporteren dan moeten we dit nu dus handmatig doen.

Mediawaarde en waarde Word of Mouth (WoM-waarde)

Een tweede gevolg van de Reactions zien we bij mediawaarde en WoM-waarde. Met de mediawaarde bereken je op basis van onder andere het aantal behaalde likes door promotie (van een bericht), wat een organisch behaalde like waard is en dus wat deze je oplevert. Hoewel de daadwerkelijke waarde voortkomt uit wat je betaald hebt bij promotie zijn er toch een aantal vragen. WoM-waarde is de waarde die je toekent aan buzz: welke waarde heeft het als mensen over je merk of organisatie praten? Ook hier moeten we vragen stellen.

De vraag is ten eerste of we de verschillende Reactions hierbij samen of apart nemen als behaalde interactie: gaan we straks een bericht richten op een like of willen we juist boosheid of sympathie oproepen? Want, ten tweede, wat wordt de waarde? Een like, love en haha zijn positief. Maar zijn ze even positief of hechten we aan de één meer waarde dan aan de ander en moeten we wegingsfactoren toepassen? Wanneer mensen aangeven boos of verdrietig te zijn zal dit bij een bericht van een merk of organisatie wellicht negatief zijn? Betekent dit dan een negatieve waarde? En een wow? Die kan zowel positief of negatief zijn; het kan dus per situatie verschillen.

Dit betekent volgens mij dat we nog meer campagnematig zullen gaan kijken en diverse scenario’s moeten opstellen die we kunnen toepassen: soms zullen bepaalde Reactions meer waarde hebben omdat we specifiek op zoek waren naar deze vorm van interactie, soms kunnen we een gemiddelde waarde gebruiken. De verschillende campagnes combineren dan tot een overall mediawaarde. En ook bij WoM-waarde moeten we specifieker gaan kijken: wat de ene keer negatief is, zou de volgende keer positief kunnen zijn. Daarnaast zal het in het begin aftasten zijn: krijgen we de Reactions waar we ons op richtten en kunnen we ze op een bepaalde manier interpreteren? Dit zal even afwachten zijn!

Sentimentanalyse

Het laatste punt dat ik wil bespreken zie je bij de mediawaarde al terug: sentimentanalyse. Bij Social Inc. kijken we naar de inhoud van berichten en reacties om het sentiment te bepalen over een organisatie of een onderwerp. Tenzij we heel veel likes zien en het sentiment uitgesproken positief is.

Sentiment bepalen op basis van inhoud is een uitdaging: automatische sentimentanalyse vindt plaats op basis van steekwoorden en context (of bijvoorbeeld emoji’s), maar sarcasme of ironie wordt hierbij vaak gemist. Voer je een handmatige sentimentsanalyse uit dan kun je preciezer zijn, maar bij een groot volume aan conversaties gaat de tijd je parten spelen.

Nu zijn er echter de Reactions: simpel, immers, je ziet direct of het een like of love is of dat iemand boos of verdrietig is. Of zit er toch iets meer nuance in?

We geven altijd gradaties in het sentiment aan: de vraag is dan dus hoe je een like, love, haha en wow gaat classificeren. Een love is natuurlijk positiever dan een like. Maar een haha en wow? En, überhaupt, voorheen keken we puur inhoudelijk, nu moeten we dus ook naar deze interacties kijken voor het sentiment.

Daarnaast zijn er de ‘negatieve’ Reactions. Het is aan te raden om vanaf nu bij je content nog beter in de gaten te houden of het veel boosheid of verdriet oproept. Het is immers makkelijker om dit bij alledaagse content aan te geven en te zien: zo kun je hier sneller op reageren en reputatie-issues oppakken.

Wanneer we breder kijken, geldt hier echter hetzelfde als bij de mediawaarde: context wordt nog belangrijker. Wellicht kunnen we er bij een zakelijk bericht vanuit gaan dat wanneer iemand aangeeft er boos of verdrietig van te worden dit negatief is (i.t.t. een persoonlijk bericht waarbij verdriet heel normaal is en zelfs positief kan zijn als iemand een bericht plaatst ziek te zijn).

Maar het zijn de uitzonderingen die vragen om verder te kijken. Denk bijvoorbeeld aan de campagne van het Wereld Natuur Fonds (op Snapchat) over bedreigde diersoorten: wat als iemand aangeeft verdrietig of boos te worden van het uitsterven van bepaalde diersoorten? Dat zou zomaar eens positief kunnen zijn, omdat dat juist het effect is dat je teweeg wilde brengen.

Ook bij sentimentanalyse denk ik daarom dat we nog campagnematiger moeten gaan kijken en context nog belangrijker wordt. Juist omdat we alleen maar een ‘plaatje’ hebben daar waar we voorheen een reactie hadden en we direct zagen wie die reactie had geplaatst. Daarnaast zal het afwachten zijn wat we precies gaan zien en of mensen de Reactions gaan gebruiken.

Conclusie

Ik ga de komende maand met diverse rapportages en analyses aan de slag. De eerste keer sinds de introductie van de Reactions. En ik ‘LOVE’ de uitdaging die dit met zich mee brengt. Juist omdat ik nog niet alle antwoorden heb, gevolgen ken en er diverse nuances inzitten. Juist omdat het een uitdaging is.

Heb je een mening over de Reactions of een reactie op mijn blog? Laat het me hieronder weten. En wil je graag samen nadenken over de gevolgen van de introductie van de Reactions voor jouw organisatie of merk? Neem dan contact op met mij of één van mijn collega’s!