Warum nicht mal ein QuickTipp als Blog-Beitrag?
Wobei … Quick wird das hier nicht werden. Eher ein LongTipp. Vielleicht die Geburtsstunde einer neuen Kategorie bei uns, mal sehen. Wer Lust hat, seine Twitter Analytics Daten interaktiv zu visualisieren, der folgt mir ins rabbit hole.

Twitter Performance

Ich fang‘ mal vorne an. Wer auf Twitter eine Weile aktiv ist, der kennt vielleicht analytics.twitter.com schon. Dahinter verbergen sich ein paar hübsche Webseiten von Twitter, die einem einen recht guten Einblick geben, wie man so auf diesem sozialen Netzwerk performt. Dabei kann man sich einzelne Tweets anschauen oder auch ein Gesamtbild über Likes, Follower-Entwicklung, engagement rates etc. machen.

Auf der ersten Seite, „Home“, gibt es dabei Abschnitte untereinander, die jeweils für einen Monat (inkl. des gerade laufenden) stehen und dessen Highlights wie top tweet, top mention, top follower etc. zeigen:

Daten exportieren

Uns interessiert aber die zweite Seite, „Tweets“ genannt. Denn dort finden wir den spannenden „Export data“ Button.

Nachdem man einen Zeitraum links neben diesem Button eingestellt hat, kann man über einen Klick auf den „Export data“ Button eine CSV Datei herunterladen – zumindest am Mac oder PC entsteht eine CSV Datei im Downloads-Ordner. Aber wir sind ja hier bei „iOS produktiv“. Was passiert also in iOS-Safari? Da wird die CSV „Datei“ praktischerweise im Browser angezeigt – und zwar schon in Tabellenform:

Über das Share Menü haben wir jetzt die Möglichkeit, diese Datei z.B. in einem iCloud Ordner abzulegen. Oder direkt an eine App zu schicken, die mit CSV Dateien umgehen kann. Zum Beispiel Apple Numbers, Excel o.ä.

Vizable

Oder eben Vizable (App Store Link), eine zwar schon ältere, aber immerhin kostenlose App, die die Visualisierung derlei Daten ganz wunderbar bewerkstelligt.

Wenn man also jetzt diesen ersten, schnellen CSV Export ohne Zwischenschritte (siehe weiter unten) an die Vizable (Homepage) App schickt, kann man schonmal ein paar Daten zu seinen Tweets der letzten 28 Tage gut visualieren. Das erste Bild, was man sieht, macht allerdings wenig Sinn:

Die erste Spalte zeigt den Tweet Permalink und auch die Spalte daneben mit der Tweet id interessiert uns wenig bei einer grafischen Auswertung. Zum Glück kann man das schnell ändern: einmal mit dem Finger auf der Überschrift der ersten Spalte („Tweet Permalink“) nach link wischen und schon haben wir den „Tweet text“, also alle unsere Tweets in der Spalte stehen. Die Überschrift der zweiten Spalte schieben wir so oft nach links (bei mir vier Mal), bis dort „Impressions“ steht. Sieht dann etwa so aus (natürlich mit euren eigenen Tweets):

Man sieht also schonmal schön, welcher seiner Tweets wie oft angezeigt wurde („Impressions“). Sollte die Spalte nicht sortiert sein oder solltet ihr die Sortierrichtung ändern wollen: einfach mit dem Finger irgendwo in der Datenspalte (nur nicht auf der Überschrift) nach unten ziehen. Ein zweites Mal ziehen sortiert in umgekehrter Reihenfolge. Spalten selbst kann man auch umsortieren, also in der Reihenfolge ändern, indem man ihren Titel ca. eine Sekunde angetippt hält und sie dann an einen anderen Platz nach links oder rechts verschiebt.

Mehr Daten

Wenn man noch mehr Daten aus der CSV Datei sichtbar machen will, also weitere Spalten hinzufügen, genügt eine „Reinzoom-Geste“ (pinch to zoom in) auf den Daten bzw. Balken einer Spalte und es erscheint rechts daneben eine neue Spalte. Welche Daten dort angezeigt werden, kann man wieder durch eine Finger-Schiebe-Bewegung auf der Überschrift der Spalte auswählen. Hier habe ich mal die Spalte Engagements hinzugefügt:

… und dann nach ihr absteigend sortiert:

Unter Engagement versteht Twitter jegliche Art der Interaktion mit einem Tweet: ihn einzeln aufrufen (statt nur in einer Timeline sehen), ein Bild anklicken, ein Hashtag anklicken, das Profil des Twitternden anklicken, einen Link anklicken, ein Like, ein Retweet, eine Antwort, ein Bookmark etc. pp. Die Spalte Engagements enthält dabei die absolute Zahl. Es gibt dann auch eine Spalte Engagement Rate – das ist die absolute Engagement Zahl in Relation zu den Impressions des Tweets:

Nähme man diesen Wert mal 100, hätte man also Prozent. Leider geht das in Vizable nicht.

Hier noch ein paar mehr bzw. andere hinzugefügte Spalten als Anregungen, die auch im von Twitter exportierten CSV File stecken. Aber da könnt ihr ja selber kreativ werden. 

Mehr Features

Spalten entfernen geht übrigens mit der „Rauszoomen-Geste“ (pinch to zoom out). Und wenn man möchte, kann man auch einzelne Datensätze, also Zeilen herausnehmen oder umgekehrt exklusiv betrachten. Datensätze entfernen geht durch eine Wisch-Geste nach links auf eben dieser Zeile in der „Haupt-Spalte“ links (in unserem Fall also auf dem Tweet Text).

Möchte man einen Datensatz bzw. eine Zeile „solo“ betrachten, dann geht die Wisch-Geste statt nach links nach rechts. Easy.

Will man das wieder rückgängig machen, schiebt man einfach mit dem Finger den ganz links im Filter-Panel entstandenen Filter wieder nach rechts „raus“. (Und natürlich hat Vizable auch eine Undo-Funktion am oberen Rand, die bisweilen ganz hilfreich ist.)

Es gibt dazu eine ganz gute How-To-Seite beim App-Hersteller Tableau, wo man diese und weitere Gesten in kleinen animated GIF Filmchen sehen kann.

Außerdem kann man über den kleinen Vier-Pfeile-Button rechts unten in der Ecke dieses Filter-Panel ein- und ausblenden. Über dieses Panel könnte man zum Beispiel nur die Zeilen behalten, bei denen es mindestens 10 Likes gibt. Leider kann man aber nicht wie von Excel gewohnt einen Ausdruck wie „>= 10“ eingeben, sondern es werden einem schlicht alle vorkommenden Werte in der entsprechenden Spalte angeboten und man kann (muss) jeden einzelnen ein- oder ausschalten. Hier mal ein Beispiel, bei dem ich nach neun oder mehr Retweets gefiltert habe (aber nach Engagement sortiert):

Schließlich sei noch die Favoriten-Funktionalität von Vizable erwähnt. Über das Sternchen Icon rechts oben (ich spreche hier immer von der iPad Version; auf dem iPhone läuft Vizable auch, da ist das GUI aber leicht anders organisiert) kann man sich seine gebastelten Ansichten abspeichern, um sie jederzeit (z.B. bei einem Vortrag) schnell abrufen zu können. Äußerst praktisch!

Komponente Zeit

Jetzt gibt es ganz oben in der Mitte noch einen Umschalter zwischen Säulendiagrammen und zeitabhängigen Liniengrafiken. Und wenn man auf den Button mit der Liniengrafik tippt, stellt man fest, dass Zeitdiagramme scheinbar nicht gehen:

Aber sowas lässt mir ja keine Ruhe und ich habe herausgefunden, woran es liegt. Vizable kann mit dem Zeitformat, welches in der CSV Datei durchaus als Spalte vorhanden ist, nicht umgehen. Schauen wir uns so einen Zeitstempel mal genauer an:

„2015-05-21 16:18 +0000“

Also „YYYY-MM-DD HH:MM +0000“. Dieses „+0000″ steht bei einem derart formatierten Zeitstempel normalerweise für die Zeitzonen-Korrektur, ist aber immer und überall in den Twitter Analytics CSV Dateien null, also immer exakt “ +0000″. Und genau diese sechs Zeichen (Leerzeichen, Plus & viermal Null) kann Vizable nicht verarbeiten. Wenn wir sie in der gesamten CSV Datei entfernen, klappt es!

Aber wie machen wir das auf einem iOS Device? Mit einem gescheiten Texteditor, der eine Suchen & Ersetzen Funktionalität hat! Davon gibt es zahlreiche, mein Favorit ist ganz klar Textastic, ein Texteditor für Entwickler, der unter anderem auch Syntax-Highlighting von vielen Programmiersprachen kann. Aber eben auch ein gutes Find & Replace hat. Die €11 sind gut angelegt!

Also: wieder ausgehend von iOS-Safari schicken wir die angezeigte CSV Tabelle über das Sharing Menü nicht direkt an Vizable, sondern erstmal an Textastic:

In Textastic genügt ein Tap auf das Suchen Icon rechts oben und dann die Wahl der „Replace“ Funktion anstelle der „Find“ Funktion. Im Suchfeld geben wir “ +0000″ ein (also ein Leerzeichen, ein Plus-Zeichen und vier Nullen) und im Replace-Feld geben wir bewusst gar nichts ein, denn wir wollen den Suchtext ja löschen, also durch „nichts“ ersetzen:

Schon während man im Suchfeld tippt, markiert Textastic die gefundenen Stellen. Wir brauchen nur noch auf „Replace All“ am unteren Rand des Suchfensters zu tippen und haben unsere Datenbasis für Vizable nun perfektioniert. 

Nun führen mehrere Wege nach Rom. Man kann die Datei natürlich aus Textastic heraus auch erstmal z.B. in seiner iCloud speichern und dann später von Vizable aus laden. Aber wir übergeben die Daten jetzt mal direkt an Vizable, über das Sharing Menü von Textastic:

Und kaum dass wir jetzt in Vizable sind, sehen wir auch schon links als erste Spalte „Time (Year)“. Schön ist, dass man weitere Zeit-Spalten zusätzlich hinzufügen kann (pinch to zoom in Geste auf dieser ersten Zeitspalte). Ich habe das mal mit zwei weitere Zeitspalten gemacht, dem Monat und dem Tag. Als anzuzeigenden Wert habe ich im folgenden Screenshot erstmal nur die Impressions gewählt:

Aber man kann noch andere, interessante Dinge ablesen. Im nächsten Screenshot habe ich mal auf Jahr, Monat und Tag verzichtet, stattdessen aber die Uhrzeit des Tages als einzige Zeitspalte eingeblendet. Kurze Erinnerung: die Datenbasis sind weiterhin alle Tweets der letzten 28 Tage. Also egal an welchem Tag ich sie veröffentlich habe, ich sehe jetzt, zu welcher Tageszeit, meine Tweets am häufigsten angezeigt wurden:

Das scheint um 10 Uhr vormittags und um 17 Uhr nachmittags der Fall zu sein. Allerdings sind meine 72 Tweets der letzten 28 Tage vielleicht keine ausreichende Datenbasis, um hier eine gewisse Relevanz zu erzeugen … Aber dazu weiter unten mehr.

Im letzten Screenshot sieht man noch die Spalten „Engagement Rate“ und „Likes“ – aber anders als bisher. Denn der Untertitel der Spaltenüberschriften lautet jetzt nicht mehr „Sum“, sondern „Average“. Das erreicht man (zum Beispiel), indem man mit dem Finger auf dem Titel der Spalte nach oben oder unten wischt. Und erst jetzt, wo wir auch die zeitliche Komponente aktivieren konnten, machen diese Varianten dieser Datenspalten Sinn. Man kann jetzt also sehen, wieviele Likes man im Schnitt zu dieser Uhrzeit (oder wenn man seine Zeit-Spalten wieder vergröbert auf Tage, Monate, Quartale, Jahre) erhalten hat. Oder eben wie die Engagement Rate im Schnitt war.

Endlich Zeitlinien

Und jetzt kann man auch endlich auf das kleine Symbol mit der Liniengrafik oben in der Mitte von Vizable tippen und sieht zeitabhängige Liniengrafiken, wie z.B. erstmal diese, die den Verlauf der Gesamtzahl der Impressions über die letzten 28 Tage zeigt:

Die x-Achse zeigt hier Tage, also stehen die Balken pro Tag für die Summe der Ansichten aller Tweets des jeweiligen Tages. Nun kann man so einen Balken auch antippen und erfährt etwas mehr:

Man sieht also, dass unter meinen elf Tweets („11 records“, ganz oben am Balken) des 12.09.2018 der beste 4.648, der schlechteste 236 und alle im Mittel 983 Ansichten hatten.

Der hellgrüne Rahmen hat oben links und unten rechts Anfasser, mit denen man den betrachteten Bereich vergrößern kann:

Zusätzlich zum Minimum, Maximum und Mittelwert wird jetzt noch ein Trend angezeigt. Im Beispiel erkennt man eine Ver-44-fachung der Ansichten aller Tweets im gewählten Zeitraum. Man kann nun auch den gesamten Zeitabschnitt konstant über die Zeitachse verschieben, indem man ihn innerhalb des grünen Kastens mit dem Finger anfasst und horizontal bewegt.

Selbstverständlich kann man nun auch durch eine pinch to zoom Geste (in oder out) auf der x-Achse in die Zeit hinein- oder herauszoomen – bis runter auf Uhrzeit-Level, wenn man möchte. Auch das macht natürlich erst recht Spaß, wenn man sehr viel mehr Daten zur Verfügung hat. Aber: anders als in der tabellarischen Übersicht  kann man in der zeitabhängigen Liniengrafik leider immer nur eine Kurve bzw. einen Datenwert visualisieren. 😞 Und Trendkurven gibt es auch nicht.

28 Tage sind nicht genug

Nachdem ich so also zunächst mal die von Twitter Analytics als erstes beim CSV Download angeboten „letzten 28 Tage“ analysiert hatte, kam schnell der Wunsch, mehr, viel mehr Twitter Statistik Daten in Vizable anzuschauen und auszuwerten. Ich habe also versucht, über die Twitter Analytics Seite „Tweets“ bei der Auswahl des Zeitraums größere Zeiträume auszuwählen, musste aber leider lernen, dass man für einen CSV Export maximal einen Monat auswählen kann. (Interaktiv auf der Twitter Analytics „Tweets“ Seite kann man maximal eine Zeitspanne von drei Monaten wählen und analysieren.)

Also habe ich mir die Mühe gemacht und manuell alle vergangenen Monate der Jahre 2018 bis 2015 als CSV-Dateien heruntergeladen und zunächst in der iCloud in einem Ordner gespeichert. Dann galt es, diese schlicht „aneinander zu kleben“ – dabei ist natürlich zu beachten, die jeweils erste Zeile, die ja die Spaltenüberschriften enthält, nur einmal im Gesamtfile und dort ganz oben als erste Zeile zu haben. Die Reihenfolge, in der man die einzelnen Monats-CSV-Dateien aneinander pappt, ist dabei prinzipiell egal, da Vizable sich das ja reinzieht und auseinanderklamüsert. Aber ich habe sie in absteigender Reihenfolge, also beginnend mit August 2018, dann Juli 2018 und so weiter, zurück bis Januar 2015 aneinander geklebt.

Ich gebe zu: das habe ich am Mac mit einem Texteditor (TextMate, OpenSource & super!) gemacht. Man hätte das zwar auch in Textastic am iPad machen können, aber das war mir dann doch zu fummelig, weil Textastic zumindest bei mir auf dem iOS-12-beta iPad Pro bei zunehmender Dateigröße auch zunehmend langsamer wurde.

Und nicht vergessen, “ +0000″ zu entfernen! 😉 

Bei mir ist so eine große CSV Datei mit immerhin 2,3 MB entstanden. Ich hätte auch gerne noch mehr Daten hinzugefügt, also ab Dezember 2014 und früher (ich bin seit Januar 2007 bei Twitter), aber da streikt leider aktuell der Export von der Twitter Analytics Webseite. 😞 

Aber alle 5.923 Tweets der letzten 44 Monate mit allen Kennzahlen zu haben, ist ja auch schonmal schön. So ergeben sich allerlei interessante, zeitabhängige Grafiken. Hier mal nur zwei Beispiele, um den Artikel nicht komplett zu sprengen.

Jetzt ist es an euch, mit euren eigenen Twitter Analytics Daten herumzuspielen. Den Weg ins rabbit hole habe ich euch gezeigt. 😉

Fazit

Diese schöne App Vizable hat der Hersteller leider seit zwei Jahren nicht mehr aktualisiert. Hoffentlich ist das kein schlechtes Zeichen und hoffentlich funktioniert die App noch möglichst lange und wird nicht aus dem Store genommen! Immerhin: unter der aktuellen iOS 12 beta (morgen erscheint iOS 12 final, YAYYY!) läuft es immerhin noch. Ihr könnt ja alle den Hersteller auf Twitter anschreiben und nach einer neuen Version fragen … 😉

Der Hersteller ist übrigens die Firma Tableau aus Seattle, die ein um Lichtjahre mächtigeres Daten-Analyse- und Visualisierungswerkzeug verkauft. Hier ein Video, bei dem mir schon nach wenigen Minuten die Ohren schlackerten:

Tableau hat übrigens diese App Vizable nur eingekauft. Erfunden hat sie Robin Stewart, der auf seinen Webseiten über die Idee und Anfänge seiner App berichtet und auch via Twitter erreichbar ist … (Ja, genau: der Robin Stewart, der auch die OS X App OmniGraphSketcher (gibt’s auch auf Twitter) erfunden hatte, über die wir kurz in unserer letzten Episode sprachen.)

Vizable ist schon ein recht flexibles kleines Werkzeug und es ist toll, dass es kostenlos ist. Man könnte hier noch zig Screenshots posten und Analysen besprechen. Aber ich glaube, durch Herumspielen mit der App bekommt ihr schon ein ganz gutes Gefühl dafür, was alles geht – und auch wo die Grenzen sind, die es durchaus auch gibt. Da sei mal nur ein Punkt genannt: man kann nicht bei mehreren Zeit-Spalten erst nach der ersten (z.B. Jahr), dann nach der zweiten (z.B. Monat) und noch nach der dritten (Tag) sortieren. Man kann immer nur nach einer Spalte sortieren.

Aber, hey, ich bin total begeistert, was alles geht! Und das am iPad! Großartig! Und es für Twitter Analytics einzusetzen ist ja nur ein Beispiel.

Wenn ihr bis hierher gelesen habt: WOW! Vielen Dank! Dann zeigt mal eure Grafiken, die ihr mit Vizable gemacht habt! 😃 

Und wenn ihr häufiger auch mal Blog-Posts rund um „iOS produktiv nutzen“ hier lesen wollt (müssen ja nicht immer so lang sein 😉), sagt es uns auch in den Kommentaren.