L’un des problèmes de Twitter est qu’il n’a jamais été conçu pour être utilisé pour l’exploration de données. Il affichait les conversations de ceux que vous suiviez et vous pouviez voir chaque fois que quelqu’un mentionnait votre nom d’utilisateur ou vous envoyait un message privé. En fait, Twitter n’avait même pas de moteur de recherche intégré jusqu’à ce qu’il en achète un à Résumer en juillet 2008, 2 ans après avoir lancé leur service. Avance rapide jusqu’à aujourd’hui, où les statistiques les plus récentes de l’année dernière suggèrent que Twitter est l’un des plus grands moteurs de recherche qui existent et vous avez une idée de l’importance de la recherche de données sur Twitter en seulement 3 ans.
Cependant, rien qu’en regardant Twitter, il est apparemment impossible de trouver beaucoup de données que vous pourriez rechercher. C’est là que les API de Twitter entrent en jeu. Au lieu de tout créer elles-mêmes, elles laissent des sociétés tierces proposer des milliers d’applications pour les besoins d’un utilisateur donné (bien sûr, Twitter a récemment commencé à racheter certaines de ces applications tierces stratégiques comme Tweet deck…).
Voici une tâche simple pour prouver mon point : je travaille pour une entreprise et je cible les utilisateurs de Twitter qui vivent dans une certaine zone. Comment puis-je les trouver ? J’ai décidé d’expérimenter avec une ville réelle et de vous montrer les différents résultats que j’obtiens avec les capacités limitées de Twitter et les 5 façons de rechercher des personnes par lieu que je recommande.
Pour les besoins de cet exercice, j’ai utilisé une étude de cas réelle d’un client qui avait besoin de cibler des utilisateurs à Guadalajara, au Mexique. Tout outil Twitter doit avoir une portée universelle, et le nombre limité d’utilisateurs par rapport à une grande ville métropolitaine américaine en a fait un scénario de test parfait pour ce billet de blog.
Commençons d’abord par Twitter pour établir la norme pour nos 5 méthodes de recherche alternatives. Comment recherchez-vous des personnes par emplacement sur Twitter ? Vous entrez simplement le nom de la ville dans la barre de recherche, et vous obtiendrez ce qui suit :
Alors que les résultats principaux fournissent des tweets qui ont le même terme, notez que le côté droit montre « People-results ». Il ne répertorie que 3 personnes qui ont Guadalajara dans leur nom d’utilisateur. Cependant, lorsque nous cliquons sur « Tout afficher », l’écran suivant s’affiche :
L’écran affiché nous a en fait redirigé vers le résultat de recherche Qui suivre pour Guadalajara dans le bios des utilisateurs. Malheureusement, le résultat était très limité en termes de nombre – et il n’y avait pas d’options de filtrage.
CONCLUSION : 20 utilisateurs trouvés, aucun filtre de recherche, aucune donnée en dehors de Bio. Non utilisable.
Comparons maintenant comment les 5 alternatives s’empilent : (et assurez-vous de lire les 5 pour avoir une idée comparative de ce que chacune offre que l’autre n’offre pas)
Certains d’entre vous n’ont peut-être pas entendu parler de cet outil, de la part des créateurs de Tweetspinner, mais si ce n’est pas le cas, vous risquez de manquer une application très précieuse. FollowerWonk vous permet d’analyser les bios pour les termes, l’emplacement, le nom complet, ainsi qu’une plage de nombre d’abonnés ou d’amis Twitter. Il existe quelques autres astuces pour lesquelles vous pouvez utiliser FollowerWonk, mais voici à quoi ressemblaient les résultats :
C’est peut-être difficile à voir, mais c’est parce que FollowerWonk vous fournit une pléthore de données : nom d’écran, nom réel, emplacement, « score wonk », tweets, amis, abonnés et âge du compte Twitter. De plus, la recherche peut être triée par « pertinence », « nombre d’abonnés » et « nombre d’amis ». De plus, le nombre de résultats fournis par FollowerWonk était le plus élevé de tous les outils testés : 10 823 !
CONCLUSION : Plus de 10 000 utilisateurs trouvés, 3 filtres de tri, 5 ensembles de données. Le meilleur des 5.
Twellow est l’un des annuaires d’utilisateurs les plus célèbres, vous vous attendez donc à voir d’excellents résultats ici. Alors que les chiffres, bien que moins nombreux que FollowerWonk, étaient impressionnants, les données affichées étaient peu nombreuses et n’avaient aucune option de tri :
Tous les utilisateurs associés à Guadalajara, vraisemblablement en raison de leur emplacement, ont été répertoriés par ordre décroissant en fonction de leur nombre d’abonnés. C’est agréable de voir le nombre d’abonnés, mais sans aucun moyen de trier ou d’afficher d’autres données, l’outil manquait de certaines des fonctionnalités sophistiquées de FollowerWonk. Les résultats de recherche renvoyés étaient de 6 105.
CONCLUSION : Plus de 6 000 utilisateurs trouvés, 0 filtres de tri, 1 ensemble de données. Twellow a donné un nombre décent de résultats et avait une interface utilisateur agréable, mais le manque de filtres de tri et de données fournies signifie que ce n’est pas la solution idéale parmi les 5.
Un autre service dont vous n’avez peut-être pas entendu parler est Tweepz. Tweepz n’a qu’un seul champ de recherche pour entrer un terme de recherche, mais les résultats et les données affichés étaient impressionnants :
En plus des données attendues, nous pouvons voir leurs nombres d’abonnés, de suivi et de mises à jour. En plus de trier par pertinence, abonnés et suivi similaire à FollowerWonk, nous pouvons affiner davantage les résultats de recherche par des plages plus étroites de nombres d’abonnés et de suivi, de langue, ainsi que des « entités extraites » ou des mots-clés qui apparaissent fréquemment dans les noms ou bios qui apparaissent sur cette liste. Tweepz nous fournit même un flux RSS pour continuer à travailler avec ces données. Malheureusement, bien que les résultats aient été impressionnants, le nombre d’utilisateurs réellement renvoyés était inférieur à la moitié de FollowerWonk : 3 978.
CONCLUSION : Plus de 3 000 utilisateurs trouvés, 4 filtres de tri, 3 ensembles de données, 4 filtres de raffinement. Malgré le manque de résultats, une excellente alternative à WonkFollower.
Donc, si Twellow n’avait que 6 000 utilisateurs trouvés, vous penseriez que l’ancêtre de tous les annuaires de profils Twitter, le puissant WeFollow, aurait plus de résultats, n’est-ce pas ? MAUVAIS! Le résultat de loin le plus choquant était que WeFollow ne retournait que 70 résultats. Peut-être que comme tant d’anciennes applications Twitter qui sont apparues et disparues, WeFollow est sur le point de disparaître ? Peut-être n’est-il fort qu’en Amérique du Nord aux États-Unis ? Cela étant dit, WeFollow a fourni un type de résultat que les autres n’ont pas : « influencer » :
Avec seulement 70 résultats d’utilisateurs, les données ne sont pas du tout utiles. Cependant, la possibilité de trier par influence, en plus du nombre de followers, est intéressante. Bien sûr, il n’y a (et il n’y aura jamais) pas de façon unique de mesurer l’influence, donc le nombre ici est aussi bon que le Wonk Score sur FollowerWonk. Résultats de la recherche : 70.
CONCLUSION : <100 utilisateurs trouvés, 1 filtre de tri, 1 ensemble de données. Non utilisable.
Les 4 méthodes ci-dessus vous donnent une bonne idée des types de résultats, de données et de filtres de tri que vous pouvez obtenir avec des applications tierces. Mais si Twitter a acheté Summize, où pouvons-nous voir ce moteur de recherche en action ? La réponse est la 5ème méthode ci-dessous :
Il s’agit de la barre de recherche « cachée » que Twitter n’a jamais intégrée dans son service. À la place, vous recherchez l’URL (http://search.twitter.com) pour y accéder. Maintenant, ce moteur de recherche n’affichera que les tweets, mais il nous donne la possibilité de trouver qui tweete et sur quoi ils tweetent à un certain endroit. Une fois que vous avez sélectionné le bouton Recherche avancée en haut à droite, vous obtenez une multitude de champs pour lesquels vous pouvez effectuer votre recherche :
Bien que cela puisse sans aucun doute être utilisé à de nombreuses fins de recherche, nous sommes intéressés par l’utilisation du filtre « Lieux » que nous pouvons également essayer de rechercher à moins de x miles ou kilomètres de distance de cette ville. Taper Guadalajara dans « Près de cet endroit » et inclure les 15 miles par défaut affiche ce résultat :
Ces données peuvent être utiles pour un certain nombre de façons en combinaison avec les résultats des 4 autres résultats ci-dessus. Nous pouvons faire des recherches pour voir à quelle fréquence les personnes que nous avons trouvées sont mentionnées à Guadalajara, avec qui elles tweetent et ce qu’elles disent. Twitter affiche également la portée de notre recherche sur une carte, nous permet de rechercher une langue particulière de tweets, traduira les tweets en anglais et nous montrera les sujets tendance. L’application de la recherche avancée Twitter à une partie des résultats que nous trouvons dans, par exemple, FollowerWonk nous permettra de créer une liste ciblée de personnes dans un lieu que nous pourrons utiliser davantage les nombreux champs de la recherche avancée pour trouver le sujet exact des tweets qui sont notre cible.
La beauté des outils ci-dessus est qu’ils sont tous gratuits. Bien sûr, il existe de solides solutions de surveillance des médias sociaux qui peuvent vous aider à filtrer et à trier les données de plusieurs manières moyennant des frais, mais ne sous-estimez pas la puissance des outils gratuits pour vous aider à exploiter Twitter pour rechercher des personnes par emplacement.
Quels autres outils existe-t-il que VOUS utilisez pour rechercher des personnes par emplacement ?
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