［投稿者］タブでは、会話の背後にある人物像が明らかになります。従来の［投稿者］タブで表示されていたインフルエンサーのリストに加え、この機能では、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属性、職業、興味関心を知ることが可能です。

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。左側にある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。

同様に、投稿者のリストをCSVファイルとしてエクスポートすることもできます。「ダウン矢印」のオプションにカーソルを合わせると、エクスポートのオプションが表示されます。

各ウィジェットについて以下で説明します。

［Twitter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。

Twitter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Twitterユーザーと比較して示しています。

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。

年齢の内訳は、年齢別に投稿者を分類しています。年齢は、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。

投稿者トップロケーションは、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場所やツイートした場所を表示します。

トップの職業は、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、Twitter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。

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。

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、自身について好みや趣味、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、オーディエンスが最も関心を寄せる事柄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。この情報を活用して、特定のオーディエンスのユニークで共有された属性を明らかにしたり、また、より有意義で親しみのある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。このように、オーディエンスの興味関心を知ることで、彼らをより楽しませ、教育し、感動させることができるのです。

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高パフォーマンス言語を表示します。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。

💡ヒント

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