エクスプロアでは、人が「何」を話しているかに注目するのに対し、投稿者タブでは、会話の背後に「誰」がいるかに焦点を当てます。インフルエンサーのリストだけではなく、あなたに最も関連のあるトピックや企業についてツイートしている人のデモグラフィック、職業、関心事を知ることが可能です。

このタブでは、それらのXユーザーに関する重要な情報が表示され、ユーザーは表示されたユーザー名の一部、またはすべてを既存の投稿者リストに追加することができます。関心のある特定のトピックについてツイートしている、最も影響力のあるインフルエンサーの識別に役立ちます。

関連性の高いXインフルエンサーを簡単に特定して既存の投稿者リストに追加することで、［投稿者］タブをワークフローに統合することができます。

重要：現時点では、［投稿者］タブにはXインフルエンサーのみが表示されます。

投稿者タブには、会話に参加している主要なオピニオンリーダーが表示されます。各投稿者のプロフィールカードには次のものが含まれます：

［すべての結果］を選択するか、お探しの要件に基づいて投稿者を一人ずつ選択して、投稿者をリストに追加します。「リストに追加」ボタンをクリックすると、ステップが完了します。その際、投稿者を既存のリストに追加するか、新しいリストを作成するかの質問に答えます。

リストへ1人のユーザーを追加する方法：

💡プロのヒント：フィルターセットを使用して、結果をさらに深く絞り込みます。例：先月太陽光発電について投稿したノルウェーのXユーザーを探している場合。

こちらの記事、または投稿者リストの作成に関するステップバイステップのガイドをご覧ください。

各投稿者のプロフィールカードには次のものが含まれます：

最近のツイート：検索結果のキーワードに関連する最新のツイートをハイライト表示します。

CSV抽出

投稿者リストに関する大切なインサイトを抽出し、個々について理解を深めます。データには、投稿者のリーチ、国、Xのオーソリティ、広告換算値、センチメント、自己紹介のテキストが含まれます。すべてのダウンロードは、ログインしたユーザーにメール送信されます。

Xアカウント数

「Xアカウント数」は、検索で見つかった用語について少なくとも一度ツイートした投稿者の数を表します。例えば、1人の投稿者が検索ワードを使用して5回ツイートした場合、その投稿者は投稿者のユニーク総数に対して1回だけカウントされます。

X検証

X検証は、検索キーワードについてツイートしている投稿者のうち、検証済みと未検証の割合を表します。検証されたユーザーは、多くの場合フォロワー数が高く、強い影響力を持つ投稿者である傾向があります。この図は、主要なオピニオンリーダーが会話の中でどれだけの割合を占めているかを、一般のXユーザーと比較して示しています。

性別の内訳

性別の内訳は、男性と女性の投稿者の比率を示しています。投稿者の性別は、名前、スクリーンネーム、プロフィールの説明などのデータを分析する機械学習モデルをベースに推測されます。

年齢層

年齢層は、年齢別に投稿者を分類しています。層は13～17歳、18～24歳、25～34歳、35～44歳、45～54歳、55～64歳、65歳以上に分かれています。投稿者の年齢についても、ユーザーのプロフィールからの宣言データと推測データを組み合わせたものを、機械学習モデルが判断しています。

投稿者上位地域

投稿者上位地域は、投稿者が検索キーワードについてツイートした際に、著者が物理的にいた地域やツイートした地域を表示します。

上位職業

上位職業は、検索ワードについてツイートしている投稿者の中で、最も多い職業を表しています。Meltwaterは、Xユーザーのプロフィールにある専門用語を分析して見つけることで、この情報を生成しています。研究者や学者を対象とする場合は、洗練された言葉と真剣なトーンを使用することが必要です。例えば「猫」を検索する場合、投稿者の中に「里親」と自称する人が多いなら、それに関する情熱と共感をメッセージに反映させるといいでしょう。

自己紹介文の上位キーワード

各ユーザーがプロフィール上で公表した公開情報を使って、キーワードクラウドによる視覚化を行い、単語の相対的な発生率を示すことができます。そうすることで、オーディエンス自身の思考、表現方法、そして社会との関わり方ついて、パターンを見つけることができます。この場合も、この情報を利用して、広告文、CTA、広告表現に反映させることができます。

興味関心

もちろん、オーディエンスは年齢、人種、仕事の内容だけで理解できるわけではありません。特に今日のデジタルコンシューマーは、自身について相性や趣味、興味関心といった観点から考えます。Meltwaterでは、過去のツイートやリツイートを見て、オーディエンスの興味関心を明らかにすることができます。興味関心は、スポーツ、旅行、科学、映画やテレビなど多岐にわたります。興味関心は、各投稿者のツイートやリツイートのタイムラインから生成されます。こういった情報を知ることで、特定のオーディエンスのユニークで共有された属性を特定することができ、また、より有意義で身近な方法でアクティベーションやエンゲージメントを行うことができます。オーディエンスの興味関心を知ることで、オーディエンスをより楽しませ、教育し、感動させることができます。

上位言語

最後に、Meltwaterは、検索ワードで見つかったトピックについてツイートしている投稿者の上位言語を表示します。言語の内訳は、投稿者のツイートで使用されている主な言語を判断して生成します。

［概要］タブのウィジェットについての詳細は、こちらをご覧ください。

［分析］タブにあるウィジェットについて、こちらをご覧ください。

［Xインサイト］タブのウィジェットについての詳細は、こちらをご覧ください。

最後までお読みくださり、ありがとうございました。その他のご質問がありましたら、お気軽にチャットサポートへお問い合わせください。

Meltwaterチームより