MarkeZineの「Twitterは売上に貢献するのか？TwitterマーケティングにおけるKPIの再検証」で紹介したSiteCatalystのダッシュボードを作成するための設計・実装方法について紹介します。ちょっと複雑なので解析エンジニア向けの内容です。

もともとWebのアクセスを解析するために設計された解析ツールをTwitter解析のために応用するにあたって、まずWebのサイトやページという概念にTweetの概念をマッピングしました。

サイト	Twitter
セクション	アカウント名
ページ	つぶやき
ページ閲覧	フォロワーのTLへの配信
製品カテゴリ	つぶやき種類（自発的つぶやき／Reply／RT）
製品名	Tweet ID
UA	Twitterクライアント

そして、PHPを定期実行し、TwitterのAPIから得られた検索結果をSiteCatalystに投入。プログラムはOmniture Summit 2010で紹介されたものをベースにしました。

ただし、このプログラムはブランドキーワードで検索し、ヒットしたTweet数を記録する、というものだったため、つぶやいた時点のフォロワー数を加味した影響力を算出できるように変更しました。

変数定義

channel:

キーワード（アカウント名）

hier1:

キーワード/種別（自分/RT/Reply）月別訪問者数を有効化

campaign:

キーワード＋種別（自分/RT/Reply）フルサブ

製品カテゴリ：

種別（自分/RT/Reply）後で変更する可能性が無いので活用

eVar1:

Twitterユーザー名　（フルサブ）

eVar2:

Tweet内容(255バイトのみ)

pageName:

Tweet内容(100バイトのみ)

g:

つぶやきURL（ページレポートからTwitterのページを開くため）

製品名：

Tweet ID　(SAINT用)

scAdd:

つぶやき回数（event1-3の合計）

event1:

自分のTweet回数　（カウンタ）

event2:

RT回数　（カウンタ）

event3:

Reply回数　（カウンタ）

event11:

Tweet時のフォロワー数　（インクリ）

event12:

RTした人のフォロワー数　（インクリ）

event13:

Replyした人のフォロワー数　（インクリ）

prop1:

Twitterクライアント名 (DUV)日別と月別訪問者数を有効化

相関関係の設定

pageName - channel

また、解析の精度を高めるため、SiteCatalystが持つ機能をフル活用しています。

• つぶやかれた時点のフォロワー数をカスタムイベントに加算（インクリメンターevent）
• クライアントアプリ名をUser AgentとしてPropにセットし、日別と月別訪問者数を有効化
• APIでTweetを抽出する際の検索キーワード（つまりアカウント名）とクロス集計するため、TwitterユーザーIDと発言内容をカスタムコンバージョン変数(eVar)にセット
• Tweet IDをキーとしたeventシリアライズ処理を行い、重複して処理した場合でも二重カウントをしないように設定
• Tweet日時を正確に計測するため、任意の日時にさかのぼって計測できるタイムスタンプ機能を有効化
• TwitterのUser IDをビジターIDとし、訪問者数（つぶやいた人のUU）を正確にカウント
• 二つめの月別訪問者数を有効化するため、ヒエラルキー変数を活用

TwitterAPIから得られた結果をこれらの変数にマッピングし、XMLインサーションで一時間に一回計測しています。

レポートやKPIについては、記事を参照ください。Twitterだけの効果測定なら、この記事を書いている途中に登場したTwitraqだけでも十分ですが、SiteCatalyst上でCTRやCVR、各種トラフィックデータと並べたり、アラートメールを設定できるのが便利です。

ややこしいので、不明点はeVar7のイベントなどでお声掛けください。