Social Media Insights : réveillez le Sherlock Holmes qui sommeille en vous !

Depuis quelques années, nous nous sommes forgés une forte conviction : au lieu de social media listening, il faut parler de Social Media Insights, pour aller au delà des simples métriques et de la seule volumétrie accessibles via les plateformes de veille. Parmi les raisons qui nous guident dans ce principe : la nécessité d’identifier les bots et autres comptes suspects, qui « gonflent » artificiellement le nombre d’interactions autour d’un sujet et donnent par conséquent une vision déformée de la réalité.

Dernier exemple en date : l’évaluation d’une campagne sur le web social, pour laquelle l’annonceur avait par ailleurs engagé quelques influenceurs afin d’élargir la scope de diffusion de l’information et animer des communautés. En observant les volumes attribués aux entités clés liées à la campagne, un des influenceurs (en rouge dans le graphique ci-dessous) avait joué un rôle important, générant 15% des discussions sur Twitter. Néanmoins, en regardant l’évolution des discussions autour de chaque influenceur, un élément nous a interpellé : la présence d’un grand pic ponctuel autour de ce même influenceur, qui a engendré beaucoup de retweets sur quelques heures, et sans évolution graduelle avant ou après la prise de parole.

Avec nos outils d’analyse, nous avons isolé les comptes qui ont tweeté autour de ce compte ce jour-là pour mieux les identifier. Résultat : nous sommes tombés sur un bataillon de bots, beaucoup d’entre eux ayant créé leurs comptes le même jour ou dans une période très resserrée, leur période d’activité coïncidant « étonnamment » avec celle de l’influenceur identifié. Au-delà de ce timing pour le moins suspect, d’autres indicateurs confirmaient nos doutes :

  • Beaucoup de profils étaient rédigés en langues étrangères telles que l’arabe, le cyrillique, et l’anglais, alors que notre campagne était uniquement en français
  • Dans leurs biographies manquaient des lettres (ne pouvant être assimilé à des fautes d’orthographe et/ou de grammaire)
  • Leur faible nombre de followers sur Twitter 
  • Un manque de cohérence entre le contenu tweeté et les comptes suivis sur Twitter

Identifier ces comptes suspects et les évacuer de notre analyse nous a permis d’évaluer le véritable impact de l’influenceur sur la campagne, l’engagement généré par celui-ci passant de 15% à 1%.

Afin de compléter notre analyse, nous avons étudié les mêmes métadonnées auprès de l’ensemble des comptes ayant tweeté à propos de la campagne, en centrant d’abord notre analyse sur la date de création de compte (souvent un premier indicateur éclairant pour identifier de faux comptes).

Et en effet, nous avons de nouveau trouvé un petit groupe de comptes qui semblait avoir été créé le même jour. Cette fois-ci, les imposteurs étaient un peu moins évidents, mais le faisceau d’indices était encore une fois là (cf tableau ci-dessous) :

  • Même fuseau horaire affiché dans le même format
  • Des géolocalisations indiquant et réutilisant des formats et blagues identiques
  • Un nombre quasi identique de tweets, followers, following et favoris
  • Des tweets, souvent des retweets, émis à propos des mêmes jeux concours, et tous avec un « vrai » tweet émis le même jour

Tous ces comptes tweetaient pourtant en français, affichaient des photos de profil de vraies personnes et présentaient des biographies tout à fait cohérentes. Les métadonnées nous ont ainsi permis de mettre en évidence un faisceau d’actions collectives suspectes à propos de notre campagne.

Pour finaliser et valider notre approche, nous avons donc mené une analyse du réseau lié à la campagne afin de cartographier les comptes suspects.

Les données des médias sociaux représentent donc une mine d’information pour approfondir notre compréhension de bon nombre de sujets et problématiques, si tant est que nous opérons un travail de vérification et de pertinence pointu, en analysant en profondeur le contenu et les différentes données liées. Mais la nature des données et des interactions sur le web social est susceptible d’évoluer. La rigueur méthodologique doit rester centrale et évolutive pour leur donner du sens et de la valeur.

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