Utilizzare la Data Science per identificare i principali influencer di Twitter
Usare Data Science per individuare influencer Twitter
Introduzione
Non si può ignorare l’importanza del marketing degli influencer su Twitter, soprattutto per quanto riguarda i benefici per le aziende. In questo articolo, esploreremo un concetto affascinante: utilizzare la scienza dei dati e Python per trovare i migliori influencer di Twitter. Questa tecnica può aiutare le aziende a prendere decisioni intelligenti e ottenere vantaggi su Twitter. Applicando metodi scientifici e le capacità di Python, le aziende acquisiscono il potere di identificare influencer in grado di portare una grande esposizione del marchio e coinvolgimento.
L’articolo copre una serie di argomenti sul marketing degli influencer, tra cui i fattori per la selezione degli influencer, la raccolta e l’organizzazione dei dati di Twitter, l’analisi dei dati utilizzando tecniche di scienza dei dati e l’utilizzo di algoritmi di apprendimento automatico per valutare e classificare gli influencer.
Obiettivi di apprendimento
L’articolo ha lo scopo di aiutare i lettori a raggiungere obiettivi di apprendimento specifici. Alla fine di questo articolo, i lettori saranno in grado di:
- Google rilascia l’IA scrittrice di notizie ‘Genesis
- Come ottenere un posto di lavoro in Data Science presso le aziende FAANG nel 2023?
- Come fare in modo che l’IA scriva come te (Tutorial su Claude 2)
- Comprendere l’importanza del marketing degli influencer su Twitter e come beneficia le aziende.
- Acquisire conoscenze sull’utilizzo della scienza dei dati e di Python per trovare influencer adatti.
- Imparare i fattori e gli aspetti da considerare nell’identificazione degli influencer su Twitter.
- Scoprire tecniche per la raccolta e l’organizzazione dei dati di Twitter utilizzando Python e strumenti correlati.
- Sviluppare competenze nell’analisi dei dati di Twitter utilizzando tecniche di scienza dei dati e librerie Python come Pandas.
- Esplorare l’uso di algoritmi di apprendimento automatico per l’identificazione e la classificazione degli influencer.
- Padroneggiare l’arte di valutare gli influencer in base a metriche rilevanti e fattori qualitativi.
- Comprendere le limitazioni e le sfide legate all’identificazione degli influencer su Twitter.
- Ottenere spunti da casi di studio di marketing degli influencer nel mondo reale e apprendere lezioni chiave.
- Applicare le conoscenze e le competenze acquisite per identificare i migliori influencer per la propria azienda su Twitter utilizzando Python.
Questo articolo è stato pubblicato come parte del Data Science Blogathon.
Descrizione del progetto
L’obiettivo del progetto è fornire ai lettori le competenze e le conoscenze necessarie per navigare nell’ambito complesso del marketing degli influencer su Twitter. Approfondiremo diversi componenti, come l’istituzione dei criteri di selezione degli influencer, la raccolta e la preparazione dei dati di Twitter pertinenti, l’analisi dei dati utilizzando tecniche di scienza dei dati e l’utilizzo di algoritmi di apprendimento automatico per valutare e classificare gli influencer. L’approccio sistematico fornito in questo articolo doterà i lettori di preziose intuizioni e strategie pratiche per ottimizzare i loro sforzi di marketing.
Attraverso questo articolo, i lettori acquisiranno una profonda comprensione del processo di identificazione degli influencer e del suo ruolo cruciale nell’amplificare la visibilità del marchio e il coinvolgimento su Twitter. Alla fine del progetto, i lettori saranno in grado di applicare con fiducia le loro nuove conoscenze alle proprie aziende, migliorando le loro tattiche di marketing e stabilendo connessioni efficaci con il pubblico desiderato sfruttando figure di influenza su Twitter.
Enunciato del problema
Identificare influencer rilevanti e di impatto per le aziende su Twitter può essere un problema complesso. Le aziende spesso faticano a trovare gli influencer giusti a causa della grande quantità di dati e del panorama dei social media in continua evoluzione. Diventa ancora più difficile identificare influencer con coinvolgimento genuino e affidabilità.
Le aziende si trovano di fronte a ostacoli quando devono setacciare manualmente grandi volumi di dati di Twitter per trovare influencer che si allineano con il loro pubblico target e i valori del marchio. Determinare l’autenticità e l’influenza degli influencer può essere un compito soggettivo e che richiede tempo. Queste sfide spesso portano a perdere opportunità e a partnership inefficaci, sprestando risorse e compromettendo le strategie di marketing.
Fortunatamente, le tecniche di scienza dei dati offrono una soluzione. Utilizzando approcci basati sui dati, le aziende possono analizzare ampi set di dati ed estrarre preziose intuizioni per identificare influencer basandosi su metriche importanti come il numero di follower, il tasso di coinvolgimento e la rilevanza del tema. Gli algoritmi di apprendimento automatico semplificano ulteriormente il processo automatizzando la valutazione e la classificazione degli influencer.
L’adozione di tecniche di scienza dei dati consente alle aziende di superare le sfide legate all’individuazione di influencer rilevanti e di impatto su Twitter. Ciò permette loro di prendere decisioni informate, ottimizzare i loro sforzi di marketing e collaborare con influencer in grado di migliorare autenticamente l’esposizione del marchio e favorire un coinvolgimento autentico.
Comprendere il marketing degli influencer
Acquisire una chiara comprensione del marketing degli influencer è fondamentale nel moderno panorama digitale. Il marketing degli influencer consiste nella collaborazione con persone che hanno un ampio seguito e un forte influsso sul loro pubblico. Questi influencer aiutano le aziende a promuovere i loro prodotti o servizi su Twitter, aumentando la consapevolezza del marchio, l’interazione e le vendite.
La significatività del marketing degli influencer risiede nel concetto di prova sociale. Quando i consumatori vedono gli influencer promuovere un prodotto o condividere le loro esperienze, si crea fiducia e affidabilità. Gli influencer hanno accumulato un seguito devoto e coinvolto, fornendo alle aziende accesso a un gruppo specifico di persone.
Impiegare influencer su Twitter offre diversi vantaggi. In primo luogo, consente alle aziende di sfruttare il pubblico esistente degli influencer, risparmiando il tempo e l’energia necessari per costruire il proprio seguito. In secondo luogo, gli influencer possiedono una profonda comprensione delle preferenze del loro pubblico, permettendo loro di creare contenuti che risuonano bene e aumentano le possibilità di una promozione di successo. Infine, gli influencer possono offrire raccomandazioni genuine e relatabili che influenzano pesantemente le decisioni di acquisto dei consumatori.
La selezione degli influencer appropriati è fondamentale per le aziende al fine di massimizzare l’impatto del marketing degli influencer. Scegliendo influencer che condividono i valori del marchio, le aziende possono garantire autenticità e stabilire una forte connessione con il pubblico desiderato. Inoltre, considerare fattori come la portata, l’interazione e la rilevanza per l’industria o la nicchia aiuta le aziende a trovare influencer che possono trasmettere efficacemente il messaggio del marchio e generare risultati favorevoli.
Gli influencer giusti possiedono la capacità di ampliare la portata di un’azienda, migliorare la visibilità del marchio e favorire l’interazione con i clienti. Avere una solida comprensione del marketing degli influencer e sfruttare l’influenza degli influencer su Twitter può rivelarsi trasformativo per le aziende che mirano a crescere la loro presenza online e connettersi con il pubblico desiderato.
Definire i criteri per l’identificazione degli influencer
Immaginiamo uno scenario con Editech (https://www.editech.org/), un fornitore di servizi di scrittura accademica professionale che da diversi anni serve clienti in tutta l’India. I loro servizi vanno dalla stesura di dichiarazioni di intenti, lettere di raccomandazione, saggi accademici, alla creazione di curriculum e persino alla fornitura di servizi di consulenza sulla scrittura. Ora stanno cercando un influencer per promuovere il loro marchio su Twitter. L’individuazione dell’influencer perfetto comporta diverse considerazioni.
Rilevanza
Il primo punto da ponderare è la rilevanza dell’influencer. I contenuti dell’influencer dovrebbero risuonare con ciò che Editech offre. Ad esempio, un influencer che parla spesso di scrittura accademica o di istruzione all’estero dall’India sarebbe un abbinamento adatto.
Coinvolgimento
Il coinvolgimento è un altro fattore importante. Un influencer con un alto livello di coinvolgimento suggerisce che i loro follower partecipano attivamente ai loro contenuti. Elevati livelli di like, commenti e retweet indicano che il pubblico dell’influencer presta attenzione e reagisce, rendendo la loro approvazione più incisiva. Editech dovrebbe cercare influencer con un tasso di coinvolgimento di almeno l’1-3% per garantire che l’influencer possa suscitare interesse e dialogo tra i loro follower.
Portata
La portata del pubblico dell’influencer conta anche. Editech dovrebbe puntare a influencer con un seguito consistente per ampliare la portata e l’esposizione del loro marchio. Il numero di follower dell’influencer può prevedere l’esposizione potenziale dei servizi di Editech. Tuttavia, è essenziale trovare un equilibrio. Gli influencer micro con un seguito più piccolo ma con un pubblico altamente coinvolto possono essere preziosi, soprattutto in mercati specifici. Per i nostri scopi, un punto di riferimento ragionevole sarebbe influencer con almeno 10.000 follower.
Autenticità
L’autenticità svolge un ruolo significativo nella selezione degli influencer. Editech dovrebbe dare priorità agli influencer che credono sinceramente nei loro servizi e possono presentare approvazioni autentiche. Ciò contribuirebbe a stabilire fiducia e credibilità tra il loro pubblico, aumentando le possibilità di conversione. Ciò può essere valutato attraverso le precedenti approvazioni dell’influencer e il branding personale.
I fattori di rilevanza, coinvolgimento, portata e autenticità contribuiscono significativamente al successo di una campagna di marketing. Scegliendo influencer pertinenti per l’industria di Editech, con un pubblico coinvolto, una vasta portata e mantenendo l’autenticità, Editech aumenta le possibilità di catturare l’attenzione del proprio pubblico di riferimento, aumentare la consapevolezza del marchio e infine convertire i potenziali clienti.
Raccolta e preparazione dei dati di Twitter
Raccogliere e preparare i dati di Twitter è un passaggio cruciale nell’identificazione degli influencer per la tua attività. L’API di Twitter serve come strumento essenziale per raccogliere i dati necessari per l’identificazione degli influencer.
L’API di Twitter consente agli sviluppatori di accedere e recuperare i dati dal vasto database di Twitter. Per accedere ai dati di Twitter utilizzando l’API, è necessario seguire un processo di autenticazione. Questo processo prevede la creazione di un account sviluppatore di Twitter, la generazione di un’applicazione e l’acquisizione dei token di accesso e delle chiavi API necessarie. Questi token e chiavi sono essenziali per stabilire una connessione sicura e ottenere il permesso di accedere ai dati di Twitter.
Python fornisce diverse librerie che facilitano il lavoro con l’API di Twitter. Una libreria popolare è Tweepy. Tweepy semplifica il processo di interazione con l’API di Twitter gestendo l’autenticazione e fornendo metodi convenienti per recuperare i dati.
Per iniziare a utilizzare Tweepy, è necessario installare la libreria utilizzando pip, un gestore dei pacchetti per Python. Ecco un esempio di frammento di codice Python che mostra come autenticarsi e recuperare i dati utilizzando Tweepy:
import tweepy
import pandas as pd
# Imposta le credenziali dell'API di Twitter
consumer_key = "la_tua_consumer_key"
consumer_secret = "la_tua_consumer_secret"
access_token = "il_tuo_access_token"
access_token_secret = "il_tuo_access_token_secret"
# Autenticazione con l'API di Twitter
auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)
auth.set_access_token(access_token, access_token_secret)
# Crea un oggetto API
api = tweepy.API(auth)
# Cerca gli influencer che parlano di statement of purpose o academic writing
query = "statement of purpose OR academic writing"
influencers = []
# Itera attraverso i risultati della ricerca
for tweet in tweepy.Cursor(api.search, q=query,
tweet_mode='extended').items(100):
if hasattr(tweet, 'retweeted_status'):
text = tweet.retweeted_status.full_text
else:
text = tweet.full_text
influencers.append({
'username': tweet.user.screen_name,
'text': text,
'tweet_id': tweet.id,
'created_at': tweet.created_at,
'retweet_count': tweet.retweet_count,
'favorite_count': tweet.favorite_count
})
# Crea un DataFrame con i dati degli influencer
influencer_df = pd.DataFrame(influencers)
# Calcola il numero di follower e il tasso di interazione
influencer_df['follower_count'] =
influencer_df['username'].apply(lambda username: api.get_user(username).followers_count)
influencer_df['engagement_rate'] =
(influencer_df['retweet_count'] + influencer_df['favorite_count']) / influencer_df['follower_count']
# Filtra gli influencer in base al numero di follower, al tasso di interazione e alla rilevanza dell'argomento
min_follower_count = 10000
min_engagement_rate = 0.03
relevant_keywords = ['statement of purpose',
'academic writing', 'university admission']
filtered_influencers = influencer_df[
(influencer_df['follower_count'] >= min_follower_count) &
(influencer_df['engagement_rate'] >= min_engagement_rate) &
(influencer_df['text'].str.contains
('|'.join(relevant_keywords), case=False))
]
# Mostra gli influencer filtrati
print(filtered_influencers)Inoltre, utilizziamo la funzionalità di ricerca dell’API di Twitter per trovare gli influencer che parlano di statement of purpose o academic writing. La variabile query rappresenta la query di ricerca con le parole chiave desiderate. Creiamo una lista vuota chiamata influencer per memorizzare i dati degli influencer estratti. Utilizziamo un ciclo for con tweepy.Cursor per iterare attraverso i risultati della ricerca. Il parametro tweet_mode=’extended’ assicura che recuperiamo il testo completo dei tweet, inclusi eventuali contenuti estesi.
Se un tweet è un retweet, accediamo al testo completo utilizzando retweeted_status.full_text. Altrimenti, accediamo direttamente al testo completo con tweet.full_text. Quindi aggiungiamo il nome utente e il testo di ogni tweet alla lista degli influencer come un dizionario.
Analisi dei dati di Twitter
Per migliorare l’analisi degli influencer filtrati, eseguiremo l’analisi degli argomenti, l’analisi del sentiment e il punteggio di influenza. Questi passaggi ci aiutano a ottenere una comprensione più approfondita delle caratteristiche degli influencer e valutare il loro potenziale impatto.
Per l’analisi degli argomenti, esaminiamo il testo di ogni tweet nel dataset degli influencer filtrati. Utilizzando la libreria TextBlob, estraiamo i tag di parte del discorso che forniscono una comprensione completa dei temi trattati. Questi tag ci aiutano a categorizzare e analizzare il contenuto dei tweet in modo più efficace. Aggiungiamo quindi gli argomenti estratti alla colonna “topics” nel dataset degli influencer filtrati.
Successivamente, ci concentriamo sull’analisi del sentiment. Sfruttando la libreria TextBlob, analizziamo il sentiment espresso nel testo di ogni tweet. Questo processo assegna un punteggio di polarità del sentiment, indicando se il sentiment è positivo, negativo o neutro. Questi punteggi di sentiment offrono preziose informazioni sul sentiment complessivo degli influencer nei confronti dell’argomento trattato. Memorizziamo i punteggi di polarità del sentiment nella colonna ‘sentiment’ del dataset filtrato degli influencer.
La valutazione dell’influenza è un aspetto critico dell’analisi. Per quantificare l’impatto degli influencer, utilizziamo la tecnica MinMaxScaler. Ciò ci consente di normalizzare le colonne ‘follower_count’, ‘engagement_rate’ e ‘sentiment’, garantendo una metrica di valutazione equa. Assicuriamo che ogni caratteristica contribuisca proporzionalmente al punteggio di influenza complessivo. Calcoliamo un punteggio di influenza completo per ogni influencer, facendo la media dei valori normalizzati di queste colonne. Questi punteggi di influenza sono memorizzati nella colonna ‘influence_score’ del dataset filtrato degli influencer.
Infine, abbiamo il dataset degli influencer filtrati, evidenziando i risultati dell’analisi aggiuntiva.
# Esegui l'analisi degli argomenti
topics = []
for tweet in filtered_influencers['text']:
blob = TextBlob(tweet)
topics.append(blob.tags)
filtered_influencers['topics'] = topics
# Esegui l'analisi del sentiment
sentiments = []
for tweet in filtered_influencers['text']:
blob = TextBlob(tweet)
sentiments.append(blob.sentiment.polarity)
filtered_influencers['sentiment'] = sentiments
# Esegui la valutazione dell'influenza
scaler = MinMaxScaler()
filtered_influencers['influence_score'] =
scaler.fit_transform(filtered_influencers
[['follower_count', 'engagement_rate', 'sentiment']]).
mean(axis=1)
# Mostra gli influencer filtrati con l'analisi aggiuntiva
print(filtered_influencers)Applicazione degli Algoritmi di Apprendimento Automatico
Per determinare i primi 3 influencer dal dataset fornito, possiamo utilizzare tecniche di apprendimento automatico. Creando un modello predittivo che considera vari fattori come il numero di follower, il tasso di interazione, il sentiment e altre informazioni rilevanti, possiamo generare punteggi che quantificano l’influenza di ogni influencer. Questi punteggi possono quindi essere utilizzati per classificare gli influencer e identificare i migliori performer.
Per raggiungere questo obiettivo, utilizzeremo un algoritmo di apprendimento automatico noto come regressione lineare. Questo algoritmo sarà addestrato sul dataset disponibile, con il punteggio di influenza dell’influencer come variabile target. Le caratteristiche, inclusi il numero di follower, il tasso di interazione, il sentiment e altri attributi rilevanti, saranno utilizzate come input per il modello.
Addestramento del Modello
Dopo aver addestrato il modello, possiamo utilizzarlo per predire i punteggi di influenza per tutti gli influencer nel dataset. Questi punteggi predetti saranno quindi utilizzati per classificare gli influencer in ordine decrescente, con i punteggi predetti più alti che rappresentano gli individui più influenti.
Per implementare questo approccio, divideremo prima il dataset in set di addestramento e di test. Il set di addestramento verrà utilizzato per addestrare il modello di regressione lineare, mentre il set di test verrà utilizzato per valutare le prestazioni del modello. Possiamo calcolare metriche come l’errore quadratico medio (MSE) e il coefficiente di determinazione (R-squared) per valutare l’accuratezza delle previsioni.
Infine, possiamo generare i primi 3 influencer selezionando gli influencer con i punteggi di influenza predetti più alti. Questi individui sono attesi di avere un impatto significativo e sono probabilmente le scelte più efficaci per le collaborazioni.
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# Suddividi il dataset in caratteristiche (X) e variabile target (y)
X = filtered_influencers[['follower_count', 'engagement_rate', 'sentiment']]
y = filtered_influencers['influence_score']
# Suddividi i dati in set di addestramento e di test
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Crea un modello di regressione lineare
model = LinearRegression()
# Addestra il modello sui dati di addestramento
model.fit(X_train, y_train)
# Effettua previsioni sui dati di test
y_pred = model.predict(X_test)
# Valuta il modello
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
# Classifica gli influencer in base ai punteggi di influenza predetti
filtered_influencers['predicted_score'] = model.predict(X)
top_influencers = filtered_influencers.nlargest(3, 'predicted_score')
# Mostra i primi influencer
print(top_influencers)In questo codice, suddividiamo il dataset in feature (numero di follower, tasso di interazione, sentiment) e nella variabile target (punteggio di influenza). Il dataset viene poi diviso ulteriormente in set di addestramento e di test. Successivamente, creiamo un modello di regressione lineare e lo addestriamo utilizzando i dati di addestramento. Il modello viene utilizzato per effettuare previsioni sui dati di test, e vengono calcolate metriche come l’errore quadratico medio (MSE) e il coefficiente di determinazione (R-squared) per valutare le prestazioni del modello. Successivamente, applichiamo il modello addestrato all’intero dataset e prevediamo i punteggi di influenza per ogni influencer. Infine, selezioniamo i primi 3 influencer con i punteggi di influenza previsti più alti utilizzando la funzione nlargest() e visualizziamo i risultati.
Limitazioni
Comprendere le limitazioni dei metodi e delle tecniche discusse in questo articolo è cruciale per i lettori che intendono applicare questi approcci ai propri progetti. Essere consapevoli di queste limitazioni aiuta a gestire le aspettative e a superare le sfide potenziali che possono sorgere durante il processo di implementazione.
- Una limitazione significativa è legata alla disponibilità e alla qualità dei dati. L’efficacia dell’identificazione degli influencer dipende fortemente dai dati raccolti da Twitter. Tuttavia, possono sorgere limitazioni dovute a fattori come i limiti di velocità o le restrizioni imposte dall’API di Twitter. Inoltre, l’accuratezza e l’affidabilità dei dati raccolti possono essere influenzate dalla presenza di account spam o informazioni utente inaccurate.
- Un’altra limitazione riguarda la selezione di parole chiave rilevanti e criteri per filtrare gli influencer. Definire le soglie ottimali per criteri come il numero di follower, il tasso di interazione e la pertinenza del tema può essere soggettivo e dipendente dal contesto. Diverse aziende possono avere requisiti e obiettivi diversi, rendendo difficile trovare il giusto equilibrio.
- Inoltre, i metodi impiegati per l’analisi dei temi e l’analisi del sentiment, che si basano su tecniche di elaborazione del linguaggio naturale, presentano limitazioni intrinseche. I metodi automatizzati potrebbero non catturare tutte le sfumature e le complessità del linguaggio, compresa la comprensione contestuale, il sarcasmo e i riferimenti culturali.
- Il modello di apprendimento automatico utilizzato per il punteggio di influenza e la classifica degli influencer ha le sue limitazioni. Le prestazioni del modello dipendono fortemente dalla qualità e dalla rappresentatività dei dati di addestramento. I pregiudizi presenti nei dati, come i pregiudizi demografici o di campionamento, possono influenzare le previsioni del modello e portare a classificazioni di influencer non imparziali. Una cura attenta e la preelaborazione dei dati di addestramento sono necessarie per mitigare tali pregiudizi.
Conclusione
In conclusione, questo articolo ha discusso il processo di identificazione di influencer adatti per le aziende su Twitter utilizzando Python e tecniche di data science. Sfruttando l’API di Twitter, la preelaborazione dei dati, l’analisi dei temi, l’analisi del sentiment e gli algoritmi di machine learning, le aziende possono migliorare le loro strategie di marketing degli influencer e prendere decisioni informate.
Punti chiave
Alcuni dei principali apprendimenti di questo progetto includono:
- Una comprensione dell’API per sviluppatori di Twitter e come può essere utilizzata per estrarre qualsiasi dato necessario.
- Una conoscenza delle librerie Python come Tweepy, Pandas e TextBlob, che consentono una raccolta efficiente dei dati, una preelaborazione e un’analisi dei dati di Twitter.
- Abbiamo imparato come fare l’analisi dei temi, che aiuta a categorizzare e analizzare il contenuto dei tweet degli influencer, offrendo spunti sulle loro aree di competenza.
- Ci siamo anche addentrati nell’analisi del sentiment, che consente alle aziende di valutare il sentiment degli influencer verso argomenti specifici, garantendo la compatibilità con i valori del brand.
- Infine, abbiamo imparato come utilizzare algoritmi di machine learning, come la regressione lineare, per assegnare un punteggio e classificare gli influencer in base a fattori come il numero di follower, il tasso di interazione e il sentiment.
Utilizzando Python e tecniche di data science, le aziende possono ottimizzare il loro marketing degli influencer, aumentare l’esposizione del brand, favorire un coinvolgimento autentico e promuovere la crescita aziendale su Twitter.
Domande frequenti
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