El análisis de redes sociales consiste en la recopilación, integración y estudio de datos provenientes de plataformas como Facebook, LinkedIn, YouTube, Twitter, entre otras. Es una actividad fundamental en el marketing digital y cobra cada vez más relevancia para optimizar las estrategias de comunicación en redes.
Gracias a los datos generados por estas plataformas, es posible realizar análisis profundos sobre el comportamiento del público, así como evaluar el desempeño y posicionamiento online de perfiles individuales, marcas y empresas. Además, permite estudiar los debates que surgen en línea sobre temas específicos, lo que lo convierte en una herramienta clave para entender la conversación digital.
El análisis de redes sociales también facilita una segmentación precisa y la creación de campañas de marketing y contenido basadas en datos concretos. En pocas palabras, sus beneficios son inmensos para quienes trabajan en marketing, comunicación y publicidad, y también para quienes necesitan monitorear preferencias y comportamientos. Eso sí, siempre y cuando se respete la privacidad de las personas.
¿Por qué hacer análisis de redes sociales hoy?
En 2022, la cantidad de datos generados a nivel global alcanzó los 100 zettabytes. Para que te des una idea, un zettabyte equivale a 10 elevado a 21 (10^21), un valor difícil de imaginar y que seguirá su crecimiento en los próximos años.
La mayoría de estos datos son desestructurados; es decir, no están organizados en tablas ni filas, sino que se presentan en formatos como texto, audio, video, imágenes y mapas. Sin embargo, hoy contamos con las herramientas necesarias para extraer valor incluso de estos datos desorganizados. Esto se debe a:
- La evolución de los algoritmos de aprendizaje profundo: Estas redes neuronales artificiales imitan funciones del cerebro humano, lo que permite procesar datos complejos, como imágenes y lenguaje natural, a gran escala.
- La disponibilidad de datos masivos y gratuitos: Son esenciales para entrenar estos algoritmos, que mejoran su desempeño a medida que aumenta la cantidad de información disponible.
- El avance en capacidad de almacenamiento y procesamiento: Tecnologías como la nube, bases de datos distribuidas y computación paralela facilitan el manejo de enormes volúmenes de datos.
- La importancia del código abierto: Este fomenta el acceso, el intercambio de conocimiento y la innovación sin barreras.
- El capital invertido en innovación tecnológica: Especialmente en países como China y Estados Unidos, el respaldo del capital de riesgo acelera el desarrollo de soluciones cada vez más avanzadas.
Por todas estas razones, el análisis de redes sociales a partir de datos desestructurados promete resultados cada vez más precisos y satisfactorios.
Tipos de análisis
Existen múltiples formas de abordar el análisis de redes sociales, que permiten descubrir información valiosa sobre el rendimiento de tus plataformas, las de tus competidores, el mercado y los usuarios. También ayudan a entender fenómenos concretos. A continuación, las principales categorías.
Análisis cualitativo
Este tipo de análisis de redes sociales se centra en los aspectos más intangibles de la presencia online de personas y organizaciones. Evalúa elementos como el posicionamiento, el tono de voz, la calidad de las interacciones con seguidores, y el tipo de contenido utilizado (textos, imágenes y videos).
El análisis cualitativo también permite entender el sentimiento predominante —las opiniones y tendencias sobre un tema, marca o personaje— al observar conversaciones y comentarios específicos. Aunque no tiene relevancia estadística, resulta útil cuando la base de datos es limitada o cuando no se cuentan con herramientas para un análisis más técnico.
Análisis cuantitativo
A diferencia del cualitativo, el análisis de redes sociales cuantitativo mide todas las dimensiones que se pueden expresar en números. Evalúa el desempeño de perfiles, el posicionamiento y el sentimiento general sobre temas o marcas, pero desde una perspectiva basada en datos masivos. Esto incluye el uso de algoritmos de procesamiento del lenguaje natural (NLP), análisis de texto y biometría.
Pero, ¿qué tipo de información se puede obtener a través de la analítica de las redes sociales? En líneas generales, el análisis de redes sociales puede dividirse en tres grandes áreas:
- Análisis del rendimiento: Evalúa la actividad y los resultados de páginas y perfiles individuales.
- Análisis de la audiencia: Examina características, comportamientos y preferencias del público objetivo.
- Análisis de conversaciones: Estudia los debates y las opiniones generadas en torno a temas específicos.
Análisis de redes sociales: rendimiento de páginas individuales y perfiles sociales
Si bien Facebook, Twitter, Instagram, LinkedIn y YouTube tienen varios puntos en común y algunas diferencias, la lógica básica de los análisis aplicables no varía demasiado.
Primero, hay que aclarar que existen dos tipos principales de contenedores: las páginas y los perfiles personales. Ambos tienen puntos en común, pero también algunas diferencias importantes. Por ejemplo, las páginas cuentan con herramientas más sofisticadas específicamente diseñadas para el análisis de redes sociales.
Qué tan conocida y apreciada es una página: seguidores y fans
La primera medida de la notoriedad de una página es el número de “Me gusta” que recibe, es decir, la cantidad de fans y seguidores. La diferencia entre ambos conceptos es sencilla: el número de fans (o Me gusta) refleja cuántos usuarios decidieron expresar su preferencia por la página y su contenido, mientras que los seguidores quieren mantenerse actualizados sobre las publicaciones de la página, aunque no expresen su apoyo explícito.
Ambas métricas son independientes. Por ejemplo, un usuario puede hacerse fan de una página sin optar por recibir actualizaciones, y viceversa. De todas formas, los dos números suelen ser muy similares porque, al darle Me gusta a una página, automáticamente también te convertís en seguidor. Aunque las dos acciones se pueden desvincular, no todos los usuarios suelen hacerlo de manera consciente.
En resumen, los fans y seguidores miden la popularidad de una página, aunque no ofrecen datos precisos sobre el alcance real de su contenido. Para estimar este alcance, se puede analizar el número de visitas a la página, las vistas previas de la página en los paneles de los usuarios o, más específicamente, la audiencia alcanzada por el contenido y la cantidad de impresiones.
La audiencia y las impresiones son métricas más fiables para evaluar la difusión real del contenido. La diferencia entre ambas radica en que la audiencia mide el número de usuarios únicos alcanzados, mientras que las impresiones cuentan cuántas veces apareció el contenido en los paneles de los usuarios, e incluye las visualizaciones repetidas.
Estas dos métricas son particularmente útiles porque, si bien el número de fans y seguidores puede crecer mediante campañas pagas de adquisición de “Me gusta”, la audiencia y las impresiones dependen más de la calidad del contenido. Facebook, a través de su algoritmo, prioriza la visibilidad de publicaciones atractivas que generen interacciones como reacciones, comentarios o comparticiones. Así, se reduce la posibilidad de que contenido poco interesante gane visibilidad solo por haber sido impulsado mediante publicidad.
Cuando gestionás una página, los Insights te brindan numerosos detalles sobre la audiencia alcanzada. Sin embargo, si analizás páginas de terceros, como las de competidores, solo tendrás acceso a datos públicos como el número de fans y seguidores. En este caso, una medida indirecta pero efectiva del alcance de la página es el número de interacciones que genera. Estas interacciones incluyen reacciones (como Me gusta, Me encanta, Me importa, Jaja, Guau, Triste y Enojado), comentarios y comparticiones.
Si una página tiene muchos seguidores pero pocas interacciones en sus publicaciones, es probable que su alcance orgánico —es decir, el no impulsado por campañas pagas— sea considerablemente menor al número de seguidores. Además, si contás con acceso a los Insights, podés analizar métricas más específicas, como los clics en enlaces o llamados a la acción incluidos en las publicaciones.
Tasa de participación promedio: un indicador clave
Una métrica muy utilizada para medir el grado de interacción es la tasa de participación promedio (AER, por sus siglas en inglés). La AER se calcula al dividir la suma de todas las interacciones generadas por las publicaciones de la página (reacciones, comentarios, comparticiones) por el número total de seguidores, y luego, al dividir ese resultado por la cantidad de publicaciones analizadas.
Lo interesante de esta métrica es que permite comparar páginas con cantidades muy diferentes de seguidores y también facilita analizar páginas de terceros. Para esto último, basta con tomar una muestra representativa de sus publicaciones más recientes y descartar las más antiguas, lo que permite hacer un análisis empírico, incluso manual.
Existen además puntos de referencia nacionales que permiten comparar páginas según su tamaño, dividiéndolas en bandas según el número de seguidores.
Una variante de la AER que considera solo la audiencia realmente alcanzada (en lugar del número de seguidores) puede ofrecer un análisis más preciso. Sin embargo, esta metodología tiene una limitación: no es posible aplicarla a páginas de terceros, ya que no se tiene acceso a sus métricas de audiencia.
Análisis de video y análisis de publicidad
El análisis de la audiencia alcanzada y las interacciones generadas no agota, ni por asomo, las posibilidades de evaluación que ofrecen las redes sociales. Hay muchísimas otras dimensiones y métricas que podés considerar si te dedicás a la analítica digital. Entre ellas, se encuentran las variaciones por intervalos de tiempo y las subclasificaciones de reacciones y comentarios individuales, por ejemplo.
Con respecto a los videos, además de los datos habituales que analizás en cualquier publicación, como alcance e interacciones, es imprescindible medir la cantidad de reproducciones. A esto se suma otro indicador clave: el tiempo de visualización, ya sea en minutos o segundos. Este dato te da una idea más precisa de cuánto se vio realmente el video, ya sea completo o al menos en parte.
En cuanto a la publicidad, las campañas pueden ser muy variadas tanto en formato como en objetivos. Van desde llegar al público más amplio posible hasta obtener un número concreto de clics en los enlaces incluidos o maximizar el nivel de participación o acciones específicas que querés que realice la audiencia. Estas acciones pueden incluir dar “me gusta” a una página o interactuar directamente con la publicación.
En este contexto, no solo son importantes los valores absolutos, como el alcance y las impresiones, sino también las métricas relativas, que te permiten medir el retorno de la inversión (ROI) en tus campañas publicitarias. Entre estas métricas destacan:
- CPM (Costo por Mil): indica cuánto cuesta alcanzar a 1000 usuarios.
- CTR (Tasa de Clics): muestra el porcentaje de personas que hicieron clic en el contenido o enlace en relación con el total de usuarios alcanzados.
- CPC (Costo por Clic): mide cuánto te costó cada clic obtenido.
- CPA (Costo por Acción): establece la relación entre lo invertido en marketing y el número de usuarios que realizaron la acción que te habías propuesto.
El rendimiento de las campañas según el tipo de contenido
Por ejemplo, si tu objetivo es la adquisición de clientes, podés medir el Costo de Adquisición de Clientes (CAC) y compararlo con el Valor de Vida del Cliente (CLV), que representa la suma de todos los beneficios que te genera un cliente a lo largo del tiempo.
Vale la pena destacar que medir el comportamiento de tu audiencia y el retorno de tu inversión en plataformas digitales es inmediato, sencillo y, sobre todo, preciso.
Además, podés hacer subsegmentaciones adicionales según el tipo de medio utilizado (texto, enlace, video o fotografía) o el contenido específico (análisis, comentario, entrevista, etc.). También podés considerar el tono de voz empleado: profesional, empático, distante, entre otros. Si etiquetás correctamente tus contenidos, vas a poder realizar análisis y comparaciones que te ayudarán a identificar la forma más efectiva de comunicarte.
En resumen, las redes sociales te ofrecen una cantidad enorme de información útil para entender tanto tu posicionamiento social como el de tus competidores. Por eso, analizar estas plataformas no solo es necesario, sino fundamental, para mejorar el rendimiento de las páginas y los usuarios.
Análisis de redes sociales: características, comportamientos y preferencias de la audiencia
El análisis del rendimiento de las páginas no agota, ni mucho menos, la cantidad de información que se puede obtener a través de la analítica en redes sociales.
Una segunda área de investigación, que resulta sumamente interesante, es la del público. Esto implica analizar los perfiles de tus fans, seguidores y las audiencias a las que llegás, comparándolas incluso con el total de la población de la red social, segmentada por países.
Los primeros datos que se pueden recopilar son de tipo sociodemográfico: edad, género y lugar de procedencia. A esto se suma información adicional como el nivel educativo, el empleo e, incluso, el estado sentimental.
No hay que perder de vista que toda esta información es la que, como usuarios, compartimos en las redes sociales. Estos datos terminan, por un lado, en manos de los analistas de la plataforma y, por otro, a disposición de los analistas y anunciantes de las marcas.
A estos datos se les añaden detalles sobre gustos y preferencias de la audiencia: páginas seguidas, intereses expresados de manera pública, apoyo a causas sociales, participación en grupos o interacciones con contenidos, páginas y perfiles específicos.
Por último, es posible recopilar información sobre el comportamiento de la audiencia al comparar el tipo de actividad de tus fans y seguidores con el promedio de actividad en las plataformas. Así, se puede determinar si interactúan más o menos que otros usuarios, si hacen clic con mayor o menor frecuencia en contenido publicitario, o si muestran un nivel de receptividad y constancia particular al momento de participar con comentarios, reacciones o distintos tipos de contribuciones.
Este tipo de información es clave al definir los objetivos de las campañas pagas. Te permite crear audiencias basadas en estas métricas para lograr segmentos mucho más precisos mediante el uso de listas de usuarios. Por ejemplo, una empresa podría optar por dirigirse exclusivamente a sus clientes: al cargar una lista con las direcciones de correo electrónico de sus clientes, los mensajes solo llegarán a aquellos usuarios registrados con alguna de esas direcciones.
En el caso de las campañas de LinkedIn, los datos sobre empresas, sectores, roles dentro de la organización, funciones y preferencias declaradas resultan especialmente útiles. Esto permite alcanzar al público objetivo con una precisión casi quirúrgica.
El trabajo de los analistas de redes sociales es justamente proveer a los anunciantes y creadores de contenido toda la información necesaria para identificar con claridad a la audiencia y ajustar los temas, formatos y estilos de los contenidos publicados.
Por supuesto, este tipo de análisis no solo te permite evaluar a fondo tus propias plataformas y estrategias de comunicación, sino también estudiar a tus competidores. Esto incluye a los “mejores en su categoría”, aquellas organizaciones que destacan por su habilidad para comunicarse en redes sociales y que pueden servirte como referencia para inspirarte y mejorar.
Análisis de redes sociales: conversaciones
El tercer tipo de análisis de redes sociales se centra en las conversaciones que ocurren en una o más redes sociales y, por extensión, en todos los espacios en línea donde los usuarios pueden comentar, compartir impresiones y participar en debates, como foros, grupos de discusión, blogs y revistas.
En este caso, el análisis no se limita a un solo perfil o página, sino que abarca toda una plataforma o incluso un conjunto de plataformas. Este tipo de análisis permite, entre otras cosas, monitorear:
- El nivel de popularidad, interés, recepción y tipo de participantes en el debate público, en comparación con un personaje, marca, producto u organización específicos.
- El interés y las formas de participación en los debates sobre temas puntuales.
- La importancia y relevancia de los participantes individuales en un debate, al identificar perfiles influyentes y analizar sus gustos y características. También se construyen mapas que miden el grado de viralidad de los contenidos compartidos.
- La estructura de las redes creadas en torno a personajes y temas específicos, al medir su centralidad y cantidad de interacciones.
- La subclasificación de los temas tratados y los términos más utilizados.
- La distribución geográfica de las intervenciones y el origen de los participantes.
- Las características e intereses sociodemográficos de quienes participan en las conversaciones en línea.
- La clasificación de las contribuciones al debate según su importancia, el número de reacciones generadas y la tasa de aprobación.
- La medición del sentimiento, es decir, el grado de aprobación, desaprobación y las actitudes intermedias respecto a los temas tratados.
Como se puede notar, este tipo de análisis brinda una comprensión profunda de los intereses, gustos y reacciones de los grupos sociales, lo que tiene un impacto directo en actividades como la organización del consenso (política) e identifica perfiles clave mediante una elaboración minuciosa de las características de los destinatarios.
Límites del análisis de redes sociales
En términos de capacidad de recopilación y análisis de datos, ya no estamos en los años mediados de la década de 2010, cuando la disponibilidad de datos era inmensa y el acceso gratuito a través de las API de las principales redes sociales —principalmente Facebook y Twitter— permitía alcanzar niveles de conocimiento que antes eran impensables.
El escándalo de Cambridge Analytica, vinculado a manipulaciones durante las elecciones de Trump y las oleadas posteriores de noticias falsas creadas para contaminar el debate político, generó un cambio en los usuarios. Hoy en día, los ciudadanos son menos propensos a compartir sus datos o, al menos, más recelosos y críticos con quienes los recopilan y utilizan.
En la Unión Europea, la adopción del Reglamento Europeo 679/2016 para la protección de datos personales (GDPR, por sus siglas en inglés) impuso restricciones adicionales sobre la recopilación y análisis de datos en la web y redes sociales. En otras regiones del mundo también se tomaron medidas similares, aunque suelen ser menos conocidas y, en general, más moderadas.
Estos cambios llevaron a Meta (compañía matriz de Facebook) a implementar medidas muy restrictivas, como limitar el acceso a los datos a través de sus API y reducir significativamente la relevancia de los análisis. En este momento, Twitter es la plataforma donde todavía es posible realizar análisis de manera más abierta.
