［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：

投稿者リストに投稿者を追加するには、次の手順に従います。

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。[下矢印]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説明します。

ユニークX投稿者ウィジェットは、検索で見つかったワードについて少なくとも1回投稿した投稿者の合計数を表します。

例えば、1名の投稿者が検索ワードを使用して5回投稿した場合、その投稿者はユニーク投稿者総数に対して1回だけカウントされます。

X検証は、検索ワードについて投稿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。

性別の内訳は、男性と女性の投稿者の比率を示しています。当社のMLベースのモデルは、名前、スクリーン名、プロフィールの説明などのデータを調べて投稿者の性別を推測します。

年齢別セグメントは、13～17歳、18～24歳、25～34歳、35～44歳、45～54歳、55～64歳、65歳以上の年齢別に投稿者を分類しています。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て、機械学習モデルが判断しています。

投稿者上位地域は、投稿者が実際にどこにいるのか、または検索ワードについて投稿したときの場所を示しています。

上位職業は、検索ワードについて投稿している投稿者の中で、最も多い職業を示しています。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探し出すことで、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、高度な知識や学術的なトーンが使用されていることがわかります。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、過去の投稿や再投稿を見て、オーディエンスの興味関心を明らかにできます。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、各投稿者の投稿や再投稿のタイムラインから生成されます。この情報を把握することで、特定のオーディエンスに特徴的で共有し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把握して、オーディエンスをより楽しませ、情報を伝え、感動させる方法を検討してください。

最後に、Meltwaterは、検索ワードで見つかったトピックについての投稿者の上位言語を表示します。投稿者の投稿で使用されている主な言語を判断して、言語の内訳を生成します。

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💡ヒント

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