Un Estudio Revela que los Usuarios de Twitter no Siempre Hacen Click en los Tuits que Retuitean

noviembre 12, 2012
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Algo que todos sabemos (o imaginamos) pero que no hemos dedicado el tiempo necesario a demostrar, es el hecho de que muchas veces se hace RT en Twitter de contenidos que no se leen previamente, con lo que muchos usuarios ni clickan en el enlace que están compartiendo.

Recuerdo haber compartido contenidos en Twitter con enlaces rotos -de forma no intencionada- y ver cómo mucha gente hace RT a los pocos segundos de publicarlo. Los más atentos o los que realmente leen lo que publicas son los que tardan poco en avisarte de que el enlace que has compartido está roto.

En Hubspot han publicado un estudio realizado por Dan Zarrella que confirma todo esto: se han monitorizado 2,7 millones de tuits que contenían enlaces y se han sacado conclusiones que no dejan indiferente. El 16,12% de los tuits analizados generaban más RT’s que clicks, con lo que se demuestra la tendencia de retuitear sin leer previamente el contenido que se compartía. Esto indica que no hay correlación entre la cantidad de RT’s y la cantidad de clicks que recibe un tuit.

Algunos datos interesantes del estudio indican que:

  • Casi el 15% de los contenidos retuiteados que llevan un enlace reciben 0 clicks
  • Un poco más del 16% tienen más RT’s que clicks
  • Los tuits que contienen la palabra Retweet consiguen 4 veces más ser retuiteados que un tuit normal y corriente
  • Los tuits que contienen el símbolo @ reciben muchos más clicks que RT’s

Todos estos datos lanzan muchísima información acerca del comportamiento de los usuarios en Twitter. Pero hecha la ley hecha la trampa: muchos usuarios sabiendo que hacer RT sin leer los artículos primero es una práctica muy fea y mal vista en Twitter, hacen click primero en el enlace para asegurarse de que éste no esté roto y para ver si lo que van a compartir tiene relación con el título del tuit.

Creo que para dar una vuelta de rosca más, sería interesante saber el tiempo de permanencia en la página de destino del enlace. Con esto nos aseguraríamos que además de hacer click en los enlaces que publicamos, los artículos se lean.

¿Qué te parece este estudio? Seguramente ya te olías algo al respecto, me gustaría saber tu opinión.

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7 Comments. Leave new

Bitacoras.com
12 noviembre, 2012 6:23

Información Bitacoras.com…

Valora en Bitacoras.com: Algo que todos sabemos (o imaginamos) pero que no hemos dedicado el tiempo necesario a demostrar, es el hecho de que muchas veces se hace RT en Twitter de contenidos que no se leen previamente, con lo que muchos usuarios ni c…..

Justo hace un par de días publiqué un Post sobre los RT y sobre lo que personalmente tengo constatado solo con mirar mi TL . Aquí te lo dejo Victor http://www.qasolutions.net/no-hare-retweet-sin-haber-visto-primero-el-contenido/

Victor Martin
12 noviembre, 2012 13:47

@Jordi Sancho gracias por tu aportación, veo que lo tenías bastante claro ;) Un saludo

Muy interesante artículo, la verdad que me lo imaginaba porque muchas veces me “retuitena” titulos de mi blog y no logro casi entradas de ese retweet.

Victor Martin
14 noviembre, 2012 5:38

@Tomás gracias, me alegro de que te haya gustado. Un saludo

Cómo Conseguir más RT (retuits) en Twitter | Víctor Martín
17 diciembre, 2012 13:50

[...] publican, y eso hace que cada tuit tenga muchos RT’s nada más ver la luz. De hecho hay un estudio que revela que los usuarios de Twitter no siempre hacen click en los tuits que retuitean. Pero otros estudios demuestran que hay una serie de factores o puntos clave que hacen que un tuit [...]

Agustín Suárez
29 diciembre, 2013 12:57

Hola Victor,

Aquí te dejo unas cuantas reflexiones / estadísticas de mi web personal que corroboran lo que hace un año buenamente publicabas y que, gracias a un reciente tweet has vuelto a reavivar.

Con Javascript y Analytics mido, como tu bien comentas, no sólo el tiempo de permanencia en la web, sino también el grado de engagement y el tipo de usuario que hace click en los enlaces que se retwittean. El proceso podría resumirse de la siguiente manera:

1. Cuando alguien accede a alguno de mis artículos, el código javascript lanza un evento que informa a Analytics de que ese artículo ha sido cargado, activando un cronómetro.
2. Sólo después de que el usuario haya hecho scroll en la ventana al menos 400px se indica a Analytics que el usuario ha comenzado a leer el artículo y se calcula cuánto tiempo se ha tardado desde la carga del artículo hasta el comienzo de la lectura. El cronómetro se resetea.
3. Si el usuario llega al final del contenido del artículo, se lanza un nuevo evento a Analytics, junto con el tiempo que el usuario ha empleado en leer el artículo. Se resetea el cronómetro nuevamente.
4. Si el usuario llega al final de la página se lanza otro evento y se calcula el tiempo transcurrido entre el fin de la lectura del artículo y este hecho.

De esta manera tenemos una constelación completamente diferente. Por un lado sabemos la gente que hace click en el artículo, y de ellos, los que finalmente empiezan a leerlo, los que terminan su lectura e incluso quienes leen los comentarios y alcanzan el final de la página.

Ahora sólo hace falta filtrar por fuente de adquisición y tenemos una imagen completa. Algo similar a la siguiente hoja de cálculo en Excel (comparto en imagen -> http://screencast.com/t/JUiSOLSVDV).

Se puede observar que los usuarios de Twitter son los que más predispuestos están a leer un artículo compartido. Yo apenas utilizo esta red social, por lo que los enlaces son publicados por terceros. Estoy seguro que el CTR es mejor en este tipo de Tweets que en aquellos que publicamos nosotros mismos. Sin embargo, los usuarios de Twitter también son los que abandonan la lectura de un artículo con mayor asiduidad. Interesante también es el hecho de que estos usuarios tarden de media casi 9 minutos en empezar a leer un artículo una vez cargado, lo que sólo se puede explicar si se tiene en cuenta que posiblemente se abran una gran cantidad de enlaces en pestañas nuevas. A su vez, son los que más rápidamente consumen el contenido. En Analytics, empleando dimensiones personalizadas, tengo dividido a mis visitantes en Lectores (aquellos que llegan al final del contenido después de 2 minutos desde que se haya empezado a leer) y Escaneadores (aquellos que tardan menos de 2 minutos) y estos últimos conforman más del 70% del total de visitantes.

En cuanto al ratio Tweets/Retweets – Clicks comentarte que este pequeño análisis se basa en un artículo con tan sólo 8 Tweets y Retweets, por lo que cada uno de ellos repercutió en 6-7 clicks, lo que estadísticamente hablando no es nada despreciable. Obviamente sería muy interesante llevar a cabo este tipo de análisis en páginas con mucho mayor tráfico y con cuentas de Twitter que tuvieran un número mucho mayor de seguidores. En cuanto al tráfico, la web donde trabajo cumple de sobra las condiciones. Lamentablemente, Twitter no entra dentro de la estrategia de Online Marketing.

Espero no haber aburrido a nadie y retweeteo con la garantía de que yo sí he leído el artículo antes de hacerlo :).

Saludos,
Agustín

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