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• Oportunidad de participar en un proyectosoftware: herramienta analítica MySpySpot,perteneciente a la empresa IBCmass.28/...
¿Qué es MySpySpot?• Herramienta de monitorización, comparación y análisisonline del posicionamiento de una marca y de suco...
• Teórico:– Estudio:• Novedades en Google (Denuncia resultados orgánicosinducidos y Google Instant)– Análisis funcional:• ...
• Objetivos:– estudio sobre cómo influye la nueva funcionalidadde búsqueda instantánea “Google Instant” a losresultados ob...
¿Qué es?Ofrecer resultados en tiempo real mientras se escribe la consulta¿Qué se estudió?Las variaciones existentes entre ...
28/05/2013 Trabajo Fin de Máster - Angel Pérez Carpintero 7TEÓRICO PRÁCTICONovedades en Google (Denuncia resultados orgáni...
Denuncia a Google Defensa de la competencia comisión Europea¿Qué se denunció?Manipulación de los resultados orgánicos ofre...
28/05/2013 Trabajo Fin de Máster - Angel Pérez Carpintero 9TEÓRICO PRÁCTICONovedades en Google (Denuncia resultados orgáni...
Objetivo:– Recuperar información de la herramienta GoogleAnalytics para su posible incorporación aMySpySpot.28/05/2013 Tra...
¿Qué es Google Analytics?Herramienta analítica web, monitoriza el tráfico de un sitio web.¿Qué información sería relevante...
Ejemplo: Palabras clave utilizadas en lasbúsquedas orgánicas– Dimensiones: hostname, pagePath, source,keyword– Métrica: vi...
Objetivos:– Obtención de nuevos orígenes de datos mediantelos motores de búsqueda Yahoo y Bing, para sermonitorizados por ...
• ¿API buscador?– Yahoo Search BOSS28/05/2013 Trabajo Fin de Máster - Angel Pérez Carpintero 14TEÓRICO PRÁCTICOObtención d...
28/05/2013 Trabajo Fin de Máster - Angel Pérez Carpintero 15TEÓRICO PRÁCTICOObtención de nuevas fuentes de datos (Yahoo y ...
28/05/2013 Trabajo Fin de Máster - Angel Pérez Carpintero 16TEÓRICO PRÁCTICOObtención de nuevas fuentes de datos (Yahoo y ...
Objetivo• Identificar el país de origen de un sitio Web.¿Cómo lo realiza Google?• Dominios de nivel superior:– ccTLD (coun...
¿Otros métodos?• Mediante la información de registro deldominio (Whois).– Utilizando algún servicio Web de Whois paradeter...
28/05/2013 Trabajo Fin de Máster - Angel Pérez Carpintero 19TEÓRICO PRÁCTICOIdentificación del país de origen para un domi...
28/05/2013 Trabajo Fin de Máster - Angel Pérez Carpintero 20TEÓRICO PRÁCTICOIdentificación del país de origen para un domi...
Objetivo• Añadir distintos orígenes asociados a una misma Marca.Solución• Agregar nuevo campo para añadir dirección del si...
28/05/2013 Trabajo Fin de Máster - Angel Pérez Carpintero 22TEÓRICO PRÁCTICOMulti-Origen de una MarcaMySpySpot
• Estos estudios han servido para la mejora dela herramienta MySpySpot• Se ha implementado todas lasfuncionalidades siguie...
• Objetivo:– Estimar la afinidad de un usuario de enbase a una pregunta.28/05/2013 Trabajo Fin de Máster - Angel Pérez Car...
28/05/2013 Trabajo Fin de Máster - Angel Pérez Carpintero 25TEÓRICO PRÁCTICOAplicación Web de estimación de afinidad en Tw...
28/05/2013 Trabajo Fin de Máster - Angel Pérez Carpintero 26TEÓRICO PRÁCTICOAplicación Web de estimación de afinidad en Tw...
28/05/2013 Trabajo Fin de Máster - Angel Pérez Carpintero 27TEÓRICO PRÁCTICOAplicación Web de estimación de afinidad en Tw...
28/05/2013 Trabajo Fin de Máster - Angel Pérez Carpintero 28TEÓRICO PRÁCTICOAplicación Web de estimación de afinidad en Tw...
28/05/2013 Trabajo Fin de Máster - Angel Pérez Carpintero 29TEÓRICO PRÁCTICOAplicación Web de estimación de afinidad en Tw...
28/05/2013 Trabajo Fin de Máster - Angel Pérez Carpintero 30TEÓRICO PRÁCTICOAplicación Web de estimación de afinidad en Tw...
• Completar los estudios realizados teniendo en cuenta el aspecto ético ylegal de lo allí planteado• Desarrollar un protot...
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Trabajo fin de master Ingenieria Web (ESTUDIO DEL USO DE REDES SOCIALES PARA EL ANÁLISIS DE TENDENCIAS EN MARKETING ONLINE)

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Presentación del trabajo fin de máster expuesto el día 21 de julio del 2011.

ESTUDIO DEL USO DE REDES SOCIALES PARA EL ANÁLISIS DE TENDENCIAS EN MARKETING ONLINE

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Trabajo fin de master Ingenieria Web (ESTUDIO DEL USO DE REDES SOCIALES PARA EL ANÁLISIS DE TENDENCIAS EN MARKETING ONLINE)

  1. 1. TRABAJO FIN DE MÁSTERMYSPYSPOT FASE 2: ESTUDIO DEL USO DE REDESSOCIALES PARA EL ANÁLISIS DE TENDENCIAS ENMARKETING ONLINEAUTOR: ANGEL PÉREZ CARPINTERO
  2. 2. • Oportunidad de participar en un proyectosoftware: herramienta analítica MySpySpot,perteneciente a la empresa IBCmass.28/05/2013 Trabajo Fin de Máster - Angel Pérez Carpintero 2¿Dónde nace este Trabajo Fin de Máster?
  3. 3. ¿Qué es MySpySpot?• Herramienta de monitorización, comparación y análisisonline del posicionamiento de una marca y de sucompetencia.• Manejo de Fuentes de Datos: Buscadores y RedesSociales.• Automatiza el proceso de rastreo y análisis de datos apartir de los términos y marcas seleccionados.28/05/2013 Trabajo Fin de Máster - Angel Pérez Carpintero 3
  4. 4. • Teórico:– Estudio:• Novedades en Google (Denuncia resultados orgánicosinducidos y Google Instant)– Análisis funcional:• Obtención de datos mediante Google Analytics• Obtención de nuevas fuentes de datos (Yahoo y Bing)• Identificación del país de origen para un dominio de internet• Multi-Origen de una Marca• Práctico:– Aplicación Web de estimación de afinidad de unusuario en Twitter.28/05/2013 4Trabajo Fin de Máster - Angel Pérez CarpinteroTrabajo Fin de Máster
  5. 5. • Objetivos:– estudio sobre cómo influye la nueva funcionalidadde búsqueda instantánea “Google Instant” a losresultados obtenidos mediante la herramientaMySpySpot.– Estudio sobre la denuncia abierta el 30 denoviembre del 2010 por la comisión europea aGoogle sobre posición dominante en lasbúsquedas online.28/05/2013 Trabajo Fin de Máster - Angel Pérez Carpintero 5TEÓRICO PRÁCTICONovedades en Google (Denuncia resultados orgánicos inducidos y Google Instant)
  6. 6. ¿Qué es?Ofrecer resultados en tiempo real mientras se escribe la consulta¿Qué se estudió?Las variaciones existentes entre los resultados obtenidos mediante SERP1con Instant activado y la API de búsqueda de la cual se alimenta laherramienta MySpySpot.¿Qué conclusiones se obtuvieron?Sí existen cambios sustanciales en los resultados obtenidos mediante unmedio y otro, como por ejemplo:– Nuevos resultados obtenidos mediante la SERP.– Ranking de resultados distintos.– Nuevas funcionalidades acaparan mayor protagonismo en la SERP,desvirtuando los resultados orgánicos obtenidos28/05/2013 Trabajo Fin de Máster - Angel Pérez Carpintero 6TEÓRICO PRÁCTICONovedades en Google (Denuncia resultados orgánicos inducidos y Google Instant)1 Search Engine Result Page
  7. 7. 28/05/2013 Trabajo Fin de Máster - Angel Pérez Carpintero 7TEÓRICO PRÁCTICONovedades en Google (Denuncia resultados orgánicos inducidos y Google Instant)Search Engine Result Page
  8. 8. Denuncia a Google Defensa de la competencia comisión Europea¿Qué se denunció?Manipulación de los resultados orgánicos ofrecidos por el buscadorGoogle.¿Qué se estudió?Cuanto de cierto hay en dicha denuncia probando in situ los resultadosobtenidos mediante el buscador Google.¿Qué conclusiones se obtuvieron?Google diferencia resultados promocionados de los orgánicos, aunqueen realidad sí que “mete mano” en los resultados orgánicos que ofrece¿como?– Añadiendo sus propios servicios web en los resultados obtenidos.– Funcionalidades:• Agrupar páginas de un mismo dominio.28/05/2013 Trabajo Fin de Máster - Angel Pérez Carpintero 8TEÓRICO PRÁCTICONovedades en Google (Denuncia resultados orgánicos inducidos y Google Instant)
  9. 9. 28/05/2013 Trabajo Fin de Máster - Angel Pérez Carpintero 9TEÓRICO PRÁCTICONovedades en Google (Denuncia resultados orgánicos inducidos y Google Instant)
  10. 10. Objetivo:– Recuperar información de la herramienta GoogleAnalytics para su posible incorporación aMySpySpot.28/05/2013 Trabajo Fin de Máster - Angel Pérez Carpintero 10TEÓRICO PRÁCTICOObtención de datos mediante Google Analytics
  11. 11. ¿Qué es Google Analytics?Herramienta analítica web, monitoriza el tráfico de un sitio web.¿Qué información sería relevante obtener para un sito web monitorizadomediante MySpySpot?– Número de visitas.– Tiempo medio.– Tasa de rebote (abandono en la primera página visitada).– Origen de referencia.– Palabras clave utilizadas en las búsquedas orgánicas.¿Cómo se obtienen esta información?Mediante la combinación de dimensiones y métricas.Dimensión: Los datos por los que se quiere medir.Métrica: la unidad de medida a utilizar, es decir, todo aquello que sea medible.28/05/2013 Trabajo Fin de Máster - Angel Pérez Carpintero 11TEÓRICO PRÁCTICOObtención de datos mediante Google Analytics
  12. 12. Ejemplo: Palabras clave utilizadas en lasbúsquedas orgánicas– Dimensiones: hostname, pagePath, source,keyword– Métrica: visitsconsulta API Data Export (google analytics)28/05/2013 Trabajo Fin de Máster - Angel Pérez Carpintero 12TEÓRICO PRÁCTICOObtención de datos mediante Google Analytics
  13. 13. Objetivos:– Obtención de nuevos orígenes de datos mediantelos motores de búsqueda Yahoo y Bing, para sermonitorizados por la herramienta MySpySpot.28/05/2013 Trabajo Fin de Máster - Angel Pérez Carpintero 13TEÓRICO PRÁCTICOObtención de nuevas fuentes de datos (Yahoo y Bing)
  14. 14. • ¿API buscador?– Yahoo Search BOSS28/05/2013 Trabajo Fin de Máster - Angel Pérez Carpintero 14TEÓRICO PRÁCTICOObtención de nuevas fuentes de datos (Yahoo y Bing)• ¿API buscador?– Bing API 2.0
  15. 15. 28/05/2013 Trabajo Fin de Máster - Angel Pérez Carpintero 15TEÓRICO PRÁCTICOObtención de nuevas fuentes de datos (Yahoo y Bing)CAMPO DESCRIPCIÓNtitleTítulo con las palabras clavessin etiquetado HTMLdescription Resumen del resultadourl URL del resultadocacheUrlUrl de acceso al cache deBingdisplayUrl Url mostrada del resultadoDateTimeFecha de la indexación delresultadoCAMPO DESCRIPCIÓNtitle Título con las palabras claves con etiquetado HTMLurl URL del resultadototalhist Estimación de resultados no duplicadosdeephitsAproximación de resultados duplicados para todos losdocumentos de un mismo hostabstract Resumen del resultado con etiquetas HTMLclickurl URL que redirecciona a la URL de destino de cada resultadodispurl Devuelve las URLs de cada resultadostart El número del primer resultado a mostrarcount Cuantos resultados por página se muestransize Tamaño del documento en bytesdate Fecha del reusltaod en formato YYY/MM/DDkeyterms Devuelve palabras clave encontradas en el resultadosearchmonkey_feed Si se ha solicitado den la consulta devuelve el formato RSSsearchmonkey_rdf Si se ha solicitado en la consulta, formato de marcado RDFdelicious_toptags Etiquetas top públicas asociadas para un documentodelicious_saves Número de veces que fue salvado el documento en Deliciouslanguaje Idioma del documento
  16. 16. 28/05/2013 Trabajo Fin de Máster - Angel Pérez Carpintero 16TEÓRICO PRÁCTICOObtención de nuevas fuentes de datos (Yahoo y Bing)CAMPO CAMPO DE YAHOO CAMPO BINGURL url UrlTITLE Title TitleEXCERPT Abstract DescriptionLANGObtenido mediante algoritmos en la herramientaCOUNTRY_CODE2COUNTRY_NAMECONTINENTKINDHOST
  17. 17. Objetivo• Identificar el país de origen de un sitio Web.¿Cómo lo realiza Google?• Dominios de nivel superior:– ccTLD (country code top-level domain): dominio de 2 letrascorrespondiente a un país o territorio, ej. uniovi.es.– gTLD (generic top-level domain): dominio 2 o más letras deuso global, ej. ibcmass.com.• Ubicación del servidor.• Otros indicativos del país de origen:– Técnicas avanzadas de Crawling (detección de direcciones,números de teléfonos, detección del idioma utilizado…).28/05/2013 Trabajo Fin de Máster - Angel Pérez Carpintero 17TEÓRICO PRÁCTICOIdentificación del país de origen para un dominio de internet
  18. 18. ¿Otros métodos?• Mediante la información de registro deldominio (Whois).– Utilizando algún servicio Web de Whois paradeterminar el propietario y obtener su país deorigen.– Problema: No existe normalización sobre lainformación mostrada por los servidores Whois.28/05/2013 Trabajo Fin de Máster - Angel Pérez Carpintero 18TEÓRICO PRÁCTICOIdentificación del país de origen para un dominio de internet
  19. 19. 28/05/2013 Trabajo Fin de Máster - Angel Pérez Carpintero 19TEÓRICO PRÁCTICOIdentificación del país de origen para un dominio de internetServidor alojamiento: dinahosting, dominio consultado: ibcmass.com
  20. 20. 28/05/2013 Trabajo Fin de Máster - Angel Pérez Carpintero 20TEÓRICO PRÁCTICOIdentificación del país de origen para un dominio de internetServidor alojamiento: hostinet, dominio consultado: tuvoto.net
  21. 21. Objetivo• Añadir distintos orígenes asociados a una misma Marca.Solución• Agregar nuevo campo para añadir dirección del sitio webasociado a la marca28/05/2013 Trabajo Fin de Máster - Angel Pérez Carpintero 21TEÓRICO PRÁCTICOMulti-Origen de una MarcaBoceto Realizado
  22. 22. 28/05/2013 Trabajo Fin de Máster - Angel Pérez Carpintero 22TEÓRICO PRÁCTICOMulti-Origen de una MarcaMySpySpot
  23. 23. • Estos estudios han servido para la mejora dela herramienta MySpySpot• Se ha implementado todas lasfuncionalidades siguiendo en mayor medidalos estudios de análisis funcional realizados.• A día de hoy la herramienta MySpySpot seencuentra en explotación.28/05/2013 Trabajo Fin de Máster - Angel Pérez Carpintero 23TEÓRICO PRÁCTICOConclusiones
  24. 24. • Objetivo:– Estimar la afinidad de un usuario de enbase a una pregunta.28/05/2013 Trabajo Fin de Máster - Angel Pérez Carpintero 24TEÓRICO PRÁCTICOAplicación Web de estimación de afinidad en Twitter¿Eres de Pepsi o deCoca-Cola?PepsiPepsiEspanaInfluyentesCoca-ColaCocaCola_esInfluyentes
  25. 25. 28/05/2013 Trabajo Fin de Máster - Angel Pérez Carpintero 25TEÓRICO PRÁCTICOAplicación Web de estimación de afinidad en Twitter¿Influyentes?AmigosSeguidoresManualmente¿Tasa de Influencia?1-10 = Servicios Web de Estimación deinfluencia + puntuación según la relaciónexistente
  26. 26. 28/05/2013 Trabajo Fin de Máster - Angel Pérez Carpintero 26TEÓRICO PRÁCTICOAplicación Web de estimación de afinidad en Twitter• Servicios Web de Estimación de influencia• rel.: Puntuación según relación con el usuario deTwitter principalAmistad mutua: + 3Solo amistad: + 2Solo seguidor: + 10-10 (Trstrank)1-100 (Kscore)
  27. 27. 28/05/2013 Trabajo Fin de Máster - Angel Pérez Carpintero 27TEÓRICO PRÁCTICOAplicación Web de estimación de afinidad en TwitterConsulta Usuario TwitterSe obtienenlos AmigosComparacióncon la listadeinfluyentesInfluyentes op2Influyentes op1Influyentes op..…
  28. 28. 28/05/2013 Trabajo Fin de Máster - Angel Pérez Carpintero 28TEÓRICO PRÁCTICOAplicación Web de estimación de afinidad en Twitter
  29. 29. 28/05/2013 Trabajo Fin de Máster - Angel Pérez Carpintero 29TEÓRICO PRÁCTICOAplicación Web de estimación de afinidad en TwitterPrimera versión:•Elecciones municipales 22 mayo•!dime a quién sigues y te diré a quién votas!•Funcionando desde el 10 mayo, ver informe google analyticsAcceso a la aplicación
  30. 30. 28/05/2013 Trabajo Fin de Máster - Angel Pérez Carpintero 30TEÓRICO PRÁCTICOAplicación Web de estimación de afinidad en TwitterMejora del prototipo, haciéndolo más genéricoDatos relevantes:• almacenados 277.940 perfiles de usuarios de Twitter.•Calculados 420.357 influyentesAcceso a la aplicación
  31. 31. • Completar los estudios realizados teniendo en cuenta el aspecto ético ylegal de lo allí planteado• Desarrollar un prototipo funcional para cada trabajo realizado• En la actualizad se están planteando las siguientes nuevas funcionalidadespara la herramienta MySpySpot:– Poder conectar los resultados de la herramienta MySpySpot con un“analizador de sentimientos”– Agregar nuevas fuentes de datos• Para el prototipo funcional:– Crear un Servicio Web– Utilización de un algoritmo más trabajado28/05/2013 Trabajo Fin de Máster - Angel Pérez Carpintero 31Posibles Ampliaciones a este Trabajo Finde Máster
  32. 32. FIN DE LA PRESENTACIÓN

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