Hashtags auf LinkedIn sind wahrscheinlich eines der beliebtesten Themen über dieses soziale Netzwerk. Natürlich gibt es Annahmen darüber, wie LinkedIns Algorithmus Hashtags verwendet. Allerdings habe ich hier statistisch gezeigt, dass Hashtags keinen signifikanten Einfluss auf die Viralität von Posts haben. Wie auch immer, der Datensatz, den ich zur Verfügung habe (4,6 Millionen Beiträge), bietet einen spannenden Überblick über die weltweit am häufigsten verwendeten Hashtags und die Unterschiede, die je nach Sprache bestehen.
Diese Analyse unterscheidet sich daher grundlegend von allem, was Sie zu diesem Thema finden werden. Tatsächlich basieren Hashtag-Analysen auf LinkedIn nur auf der Anzahl der Follower und nicht auf ihrer tatsächlichen Verwendung in Beiträgen.
Zusammenfassung
- Welches sind die am häufigsten verwendeten Hashtags auf LinkedIn
- Die 20 am häufigsten verwendeten Hashtags im Vergleich zu den 20 am häufigsten verfolgten Hashtags auf LinkedIn
- Welches sind die am häufigsten verwendeten Hashtags von languag
- Datenaufbereitung mit Anatella
Welches sind die beliebtesten Hashtags auf LinkedIn?
Die folgende Visualisierung gibt Ihnen einen Überblick über die Hashtags, die in allen 4,6 Millionen analysierten Beiträgen verwendet werden. Das ist interaktive Visualisierung. Bitte bewegen Sie den Mauszeiger über die verschiedenen Kreise, um zu sehen, welche Hashtags sich hinter ihnen befinden und welchen Anteil sie auf
LinkedIn verwenden. Wenn die Visualisierung in Ihrem Browser nicht korrekt angezeigt wird, lade ich Sie ein, zu meinem Tableau-Profil zu gehen, um es im nativen Modus anzuzeigen.
Die 20 am häufigsten verwendeten Hashtags auf LinkedIn
Die vorherige Visualisierung, obwohl grafisch attraktiv, zeigt nicht sofort, welche Hashtags am häufigsten verwendet werden. Daher habe ich eine Rangliste der 20 am häufigsten verwendeten Hashtags auf LinkedIn erstellt. Und wie Sie sehen werden, haben die auf LinkedIn verwendeten Hashtags nichts mit denen zu tun, die verfolgt werden (rechter Teil des Diagramms).
Wenn wir über Hashtags auf LinkedIn sprechen, beziehen wir uns hauptsächlich auf die Hashtags, die in diesem sozialen Netzwerk verfolgt werden. Diese Informationen sind in der Tat leicht zugänglich. Die Berechnung der tatsächlichen Nutzungsrate von Hashtags ist jedoch eine ganz andere Übung, die meines Wissens noch nie mit Hashtags realisiert wurde.
Trotz der 4,6 Millionen LinkedIn-Beiträge im Datensatz besteht zwangsläufig eine Tendenz, da einige Länder stärker vertreten sind als andere. Indien ist das erste Land, das in der Anzahl der Hashtags vertreten ist, gefolgt von Frankreich (wo die Anwendung, die uns den Zugriff auf den Datensatz gewährt hat, hauptsächlich verwendet wird) und den Vereinigten Staaten. Dies erklärt wahrscheinlich, warum das französischsprachige Hashtag „Rekrutierung“ zu den 20 meistgenutzten Hashtags gehört. Dennoch
bleiben die Unterschiede offensichtlich, und nur die folgenden 5 Hashtags befinden sich in beiden TOP 20:
- Marketing
- digitales Marketing
- Innovation
- Social Media
- Management
Bemerkenswerte Unterschiede in den verwendeten Hashtags je nach Sprache
Um zu verstehen, welche Unterschiede bei der Verwendung von Hashtags je nach Sprache bestanden, habe ich meinen Datensatz durch Erkennen der Sprache bereichert. Die Datenaufbereitung wurde mit Anatella (einer ETL-Lösung) realisiert, die eine vorprogrammierte Funktionalität auf Basis des CLD2-Algorithmus vorschlägt.
Ich konzentrierte mich auf Sprachen, für die ich einen ausreichend großen Korpus hatte.
Der rechts neben dem Hashtag angegebene Prozentsatz entspricht LinkedIn-Posts, die dieses Hashtag für die angegebene Sprache verwenden. Zum Beispiel wird das Hashtag #marketing in 1,15% der Beiträge in Englisch verwendet. Im Italienischen steigt der Prozentsatz jedoch auf 2,48 %, und im Spanischen beträgt er nur 0,82 %.
Methodik der Datenaufbereitung
Wie Sie sich vorstellen können, ist die Verarbeitung von 4,6 Millionen LinkedIn-Posts keine einfache Aufgabe, besonders wenn sie mehrere Hashtags enthalten.
Es wäre unmöglich gewesen, diese Daten mit Tableau Prep aufzubereiten. Also wandte ich mich an Anatella, deren Geschwindigkeit bekannt ist (siehe hier meine letzte Benchmark). Hashtags sind dank der # leicht identifizierbar. Die Operation bestand also darin, alle Zeichenfolgen zu extrahieren, beginnend mit #, und dann einen Pivot zu erstellen (Funktionalität „nicht platten“).
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