Wir sind fleißig mit Forschen, Programmieren und Updaten der Datenbank(en) beschäftigt und melden uns zurück mit einem kleinen Update.
Folgende Inhalte können über frei verfügbare Schnittstellen (APIs) aus Instagram ausgelesen werden und befinden sich in unserer Datenbank:
Texte der Postings, benutzte Hashtags, Likes & Comments als Zahl, diverse Zeitstempel, Orte (Geodaten mit Querverweisen auf die Stadt, die Postleitzahl, den Stadtteil und 90 weitere Metriken)
Inhalte der Datenbank(en), Stand Ende Juni 2019, eine Auswahl:
Anzahl der Postings mit eindeutigem Country-Code aus dem jeweiligen Land:
Anzahl der Likes pro Land:
Anzahl der Instagram-Locations pro Land:
Anzahl der Comments pro Land:
Anzahl der codierten user pro Land:
Im Regelfall stellen wir angefragte Daten für klassische Marketingprozesse zusammen. Mit unserer Hilfe wird z.B. der Bedarf an Dienstleistungen oder Waren an bestimmten Orten oder in Regionen ermittelt, werden Trends erforscht und passende Zeitpunkte für Kampagnen evaluiert.
Aber es gibt natürlich auch Anwendungsbeispiele darüber hinaus. Innerhalb einer Diskussion über die Relevanz sogenannter „Influencer“ auf Instagram kam hierfür die Datenbank zum Einsatz. Laut geltendem Recht sind Influencer verpflichtet, Werbepostings eindeutig zu kennzeichnen.
In unserer Datenbank befinden sich 5.557.232 Beiträge von 1.540.765 Accounts, die eindeutig mit dem Country-Code „de“ (für Deutschland) im Mai 2019 geposted wurden. Davon enthalten 64.342 Beiträge den Hashtag #werbung (geposted von 20.531 Accounts in 701 Städten). Gerade mal 1,16% aller im Mai 2019 in Deutschland veröffentlichten Instagram-Postings wurden mit dem Hashtag #werbung gekennzeichnet und könnten theoretisch Influencer*innen zugeordnet werden.
Die gleiche Abfrage gab es auch zum Hashtag #anzeige. [Andere Hashtags zum Kennzeichnen von (deutschsprachigen) Werbepostings (im Raum Deutschland) haben wir uns in diesem Fall nicht näher angeschaut.]
Die ermittelten Zahlen ähneln sehr den oben genannten, weswegen wir sie im Detail hier nicht aufführen. Die Kernaussage sollte dennoch klar sein: Den reinen Zahlen nach sind Influencer*innen eher eine seltene Spezies; ihr Einfluss dagegen kann dennoch gewaltig sein.
Was die Datenbank sonst noch kann? Präzise Geocodes auslesen und darstellen. Für die Hashtags #werbung und #anzeige fanden wir im Mai 2019 in den oben ausgelesenen Postings 4.945 (rot) bzw. 1.324 (blau) Orte. Die Maps sind im Originalformat hinterlegt.
Hier der Großraum Ruhrgebiet:
Oder Berlin:
München haben wir auch mal grafisch dargestellt:
Autoren-Archiv: die_crew
Feuertaufe für InstaLoc: Erstes großes Projekt erfolgreich beendet
Das erste große Marketing-Projekt im Bereich Lifestyle mit unserer Datenerhebungstechnik InstaLoc wurde im August 2018 erfolgreich abgeschlossen.
Der Datenerhebung ging ein Workshop in Leipzig voraus, in dem zusammen mit den Kund*innen die Arbeitsstrategie besprochen wurde.
Die Inhalte des Workshops grob im Überblick:
✔ Welche Daten sollen via Instagram-API für den Kunden erhoben werden?
✔ Inwiefern sind die Inhalte der erhobenen Daten relevant für die projektbezogene Trendrecherche und die in Frage kommenden Influencer?
✔ Welche Accounts aus der Menge der erhobenen Daten sind mit hoher Wahrscheinlichkeit ortsbezogen und somit relevant für das Projekt?
Sind alle projektrelevanten Daten zusammengetragen, geht es an die maschinelle Datenerhebung (Scraping). Die daraufhin erstellte Datenbank besteht aus folgenden Inhalten:
✔ URL der Postings
✔ Username
✔ Location
✔ Tagwolke
✔ Likes
✔ Comments
✔ Zeitstempel (jeweils des Postings und des Scrapings)
Das Interesse des Kunden bestand in der Trendrecherche und der Influenceridentifikation für bekannte Lifestylemarken in zwei europäischen Metropolen außerhalb Deutschlands. Die erhobenen Daten hielten einer anschließenden stichprobenartigen Begutachtung stand.
Akteure:
Roland Berger (Projektmanagement)
Dr. Klaus Holthausen & Ralf Hermann Lensing (Datenauswertung und Dateninterpretation)
Anne Wächter & Johannes Wobus (Beratung & Projektberatung, Interpretationsberatung zu den instagramtypischen Metriken, Datenerhebung)
Hallo Welt!
Willkommen zur deutschen Version von WordPress. Dies ist der erste Beitrag. Du kannst ihn bearbeiten oder löschen. Um Spam zu vermeiden, geh doch gleich mal in den Pluginbereich und aktiviere die entsprechenden Plugins. So, und nun genug geschwafelt – jetzt nichts wie ran ans Bloggen!
Instagram-Tool: Vier Monate Likes & Abos
Vor genau vier Monaten veröffentlichte ich den Blogpost Instagram-Tool: Ein paar Zahlen zum Like-Bot, in dem ich über die ersten Erfahrungen & Ergebnisse mit dem Like-Bot berichtet habe.
Am 24. Juni startete das Like-Bot-Experiment auf einem Instagram-Profil mit dem Thema Food & Lifestyle mit ca. 190 AbonnentInnen. Über die Sommermonate habe ich regelmäßig ca. alle zwei Tage ein Foto auf Instagram gepostet und parallel den Like-Bot eine ca. 150 Hashtags umfassende Liste „durchliken“ lassen. Als Ergebnis verzeichne ich rege Likes auf meine Postings & eine konstant steigende Abo-Zahl: Insgesamt legte der Account um 1.000 AbonnentInnen zu.
Es folgen ein paar Zahlen:
Start 24. Juni: ca. 190 AbonnentInnen
21. Juli: 300 AbonnentInnen
3. August: 400 AbonnentInnen
12. August: 500 AbonnentInnen
19. August: 600 AbonnentInnen
28. August: 700 AbonnentInnen
16. September: 800 AbonnentInnen
2. Oktober: 900 AbonnentInnen
11. Oktober: 1.000 AbonnentInnen
18. Oktober: 1.100 AbonnentInnen
24. Oktober: 1.190 AbonnentInnen
Anzahl Accounts, denen ich folge: ca. 170
Postings im besagten Zeitraum von 4 Monaten: 61
Anzahl Likes des Postings mit den wenigsten Likes: 69 (Posting vom 2. Juli)
Anzahl Likes des Postings mit den meisten Likes: 536 (Posting vom 15. August)
Durchschnittliche Likes je Posting: 239,5
Kommentare unter meinen Postings gibt es auch. Viele sind unique, viele stammen aber auch sichtbar von anderen Bots.
Dank des Like-Bots war es mir möglich, einem kaum sichtbaren Account innerhalb einer kurzen Zeit zu einer kleinen 4-stelligen AbonnentInnenzahl zu verhelfen. Zahlen in diesem Bereich stellen m. E. bereits eine solide Grundbasis für z.B. kleine mittelständische Unternehmen, kleine Online-Shops oder regional arbeitende Geschäfte dar.
Noch eine Anmerkung am Ende: Der Like-Bot ist lediglich ein kleines Script, ein Programm, das ausschließlich Likes vergibt. Es treibt keine lästigen Follow/Unfollow-Spiele und kommentiert auch keinerlei Postings mit den üblichen abgedroschenen Phrasen oder Emojis. Das Tool ist mit seinen integrierten Recherche- und Like-Funktionen deutlich intelligenter und ergiebiger als andere marktübliche Bots. Ein effektives Zusammenspiel zwischen Script und AnwenderIn ist aber dennoch Voraussetzung für gute Ergebnisse.
Sie haben Interesse an dieser Dienstleistung? Melden Sie sich einfach bei uns!
Instagram-Tool: Ein paar Zahlen zum Like-Bot
Für einem durchschnittlichen Wochentag habe ich die Ergebnisse des Instagram-Tools (Like-Bot) einmal ausgewertet. Als Testaccount dient ein relativ frisches, organisch wachsendes Instagram-Profil mit knapp 200 Abonnenten. Thematisch bewegt sich der Content im Bereich Lifestyle & Food.
Zu Beginn der Stichprobe poste ich ein neues Foto und starte den Like-Bot. Dieser wird in den nächsten acht Stunden insgesamt 640 Likes verteilen auf Postings, die in ihren Bildunterschriften einen von ungefähr 300 Hashtags (#) enthalten, die ich im Tool zusammengestellt habe. All diesen Tags ist gemein, dass sie thematisch zum Content meines eigenen Instagram-Accounts passen.
Innerhalb der nächsten 8 Stunden bekommen die Postings meines Accounts 96 Likes, davon entfallen 32 Likes auf das zuletzt gepostete Foto. Ungefähr zehn Likes der Gesamtmenge stammen von Accounts, die mir bereits länger folgen; ca. 15 Likes ordne ich Accounts zu, die ohne die Hilfe des Like-Tools auf meine Postings aufmerksam werden. Der größte Teil der Likes stammt also von „Zurück-Likenden“. Zwei Likende hinterlassen sogar jeweils einen netten Kommentar unter zwei meiner Fotos; drei Spam-Kommentare lösche ich.
Nach acht Stunden zähle ich 9 neue Abonnenten, 5 davon folge ich interessiert zurück.
Mit dem Like-Bot generiere ich eindeutig mehr Likes, Comments & Followings. Das Tool findet je nach Zusammenstellung der Hashtag-Liste für mich spannende Accounts, die thematisch mit meinem verwandt sind oder mich unabhängig von meinem Content interessieren könnten. Möglicherweise abonnieren mehr Zurück-Likende meinen Account, wenn dieser große thematische Überschneidungen mit dem eigenen Content aufweist: Poste ich überwiegend veganes Essen, so lohnt es sich, mit dem Like-Bot von vornherein Fotos zu liken, die mit dazu passenden Hashtags versehen sind. Hierbei hilft auch unser hauseigenes Recherchewerkzeug, das im Instagram-Tool integriert ist.