Светлана, предлагаем вам изучить наш большой материал про то, как проводить продуктовое исследование в соцмедиа: https://vk.cc/cpRmmH
Валерия, держите наш гайд по продуктовой аналитике в соцмедиа: https://vk.cc/cpRmmH
В TikTok интеллектуальный алгоритм ленты - каждый пользователь видит тот контент, который ему понравится с наибольшей вероятностью.
у https://www.tiktok.com/@semaebaaa 16 место и 25,5 млн вовлеченность
Одно сердечко - 0,5 пунктов индекса)
Александр, спасибо за вопрос. Сарказма в реальности в соцсетях немного, не более процента-двух, в таком объеме он не влияет на результаты. Вопрос про сарказм, его объем и влияние на результат текстовой аналитики достаточно распространен. Особенно когда обсуждается точность тонализации сообщений, для работы которой сарказм также является непростой задачей. Практика такова, что сарказм из-за своего незначительного объема не влияет на результаты ни в том, ни в том случае.
Алексей, задержались с ответом, исправляемся)
В рейтинге мы учитывали все упоминания бренда/компании, в том числе и негативные.
Такое исследование о ecommerce мы проводим впервые, по этой причине сравнивать с данными за предыдущие периоды пока не можем.
Представленный рейтинг "Топ-30 интернет-ритейлеров в соцмедиа" показывает, как потребители реагируют на бренд или деятельность компании. На позицию в рейтинге оказывала влияние, в первую очередь, популярность каждого интернет-магазина у пользователей социальных медиа. И во вторую – маркетинговая активность самого бренда в соцмедиа, которая также влияет на обсуждения и восприятие. Помимо популярности бренда наш рейтинг показывает конкурентную ситуацию и расклад сил в категориях ecommerce.
Также, аналитика социальных медиа помогает выявлять поведенческие тренды. В исследовании приведена динамика внимания пользователей к различным категориям ecom. На графике динамики видно, что самый большой рост внимания в 2020 году был у продуктового ритейла. Но если в первом полугодии такой тренд был ожидаем из-за карантина, то продолжившийся рост интереса к категории во втором полугодии показывает долгосрочность тренда на изменение пользовательского сценария покупок.
Анатолий, спасибо за ваш вопрос! Мы считали все упоминания бренда в социальных медиа, поэтому собственные группы не исключали.
В работе с системой Brand Analytics можно легко исключить аккаунты бренда или компании, промо-упоминания или СМИ.
Платформа данных Brand Analytics умеет автоматически выявлять спам, ботов и ведет соответствующую базу для отсечения нерелевантного контента. Конечно, алгоритмы работают с определенной и не 100%-ой точностью.
Для подобного рейтинга под каждый объект создается семантический поисковый запрос, который работает с уже собранными данными, частично очищенными от спама и ботов. Сам семантический поисковый запрос тоже тестируется, чтобы выдача по нему не содержала нерелеванта. Есть например, встроенные ИИ-алгоритмы, позволяющие оставить только рекомендательный контент от первого лица. Но в данном случае он не применялся.
У нас значительный опыт по настройке сбора подобных данных для анализа, так как работаем по аналитике соцмедиа со многими компаниями на рынке. Влияние спама и ботов на результаты рейтинга минимально. Но влияние обычной маркетинговой активности, а не только интереса со стороны пользователей действительно есть. Ее мы полностью не вычищали. Спасибо за ваш комментарий.
Вы правы, наша фраза про российских селебрити - неточная. Мы даже собирались посвятить Деду Морозу и Гарри Поттеру отдельный абзац. Андрей, спасибо за внимательность, исправим!
Обычно, для такого потока данных не проводят сентимент-анализ. Но если необходимо оценить конкретную персону, событие или бренд, то в системе по результату анализа каждому сообщению присваивается позитивный, нейтральный или негативный тон сообщения. Так можно оценить, в каком ключе чаще упоминали объект анализа.
Brand Analytics
Олег, аспекты — фича в системе Brand Analytics, которая помогает понять, как клиенты относятся к важным характеристикам продукта. Например, нравится ли ассортимент и доставка, устраивает ли цена. Чтобы получить объективную картину, система собирает живые отзывы в соцсетях, форумах и на маркетплейсах. Фича пригодится, если вам нужно быстро находить идеи для развития продукта. Подробный материал об аспектах — в блоге Brand Analytics: https://clck.ru/35ASD2
А по поводу продуктового анализа в социальных медиа у нас есть большой гайд, держите: https://vk.cc/cpRmmH