前提条件

ユースケース

ブランド分析とタブレベルのAIインサイトの使用

エクスポートと共有

キャンペーンの効果を測定するのに苦労している：マーケティングマネージャーは、キャンペーンの影響をリアルタイムで評価し、適切なオーディエンスに届いていることを確認するのが難しいと感じることがよくあります。

複数のチャネルにわたる一貫性のないブランドメッセージ：複数のプラットフォームでまとまりのあるストーリーを維持することは困難な場合があり、インサイトを見逃すと、主要なオーディエンスとのエンゲージメントの機会が失われる可能性があります。

データ過多：あまりにも多くのデータが利用可能なため、ブランドのパフォーマンスと消費者エンゲージメントを正確に反映する最も適切なインサイトを特定するのが難しくなります。

[ボリューム]タブ：メンションのトレンドをトラッキングして、貴社のブランドが最も話題になっている場所を確認します。これにより、キャンペーンがどこで注目を集めているかを理解することができます。

[エンゲージメント]タブ：エンゲージメントのトレンドを測定して、キャンペーンがオーディエンスとどの程度結びついているかを評価し、タイムリーに調整します。

[ナラティブ]タブ：ブランドを取り巻く幅広い会話についてのインサイトを得て、一貫したメッセージを伝え、市場の不一致を特定します。

AIを活用したインサイト：各タブにはAIが使われているので、データをすばやくふるいにかけることができ、パフォーマンスドライバーを見つけたり、それに応じて戦略を調整したりするのが簡単になります。

潜在的な危機のモニタリング：PRおよびコミュニケーションの専門家は、潜在的な危機や否定的な報道を早期に捉えるために、ブランドへのメンションを常にトラッキングする必要があります。評判の損失を防ぐためには、迅速な対応が不可欠です。

公衆の認識に関するインサイトの欠如：特にメディアの報道が急速に変化する場合、一般の人々が複数のチャネルでブランドをどのように認識しているかを理解することは困難です。

時間のかかるレポート作成：ブランドの認知度やメディアの影響に関する詳細なレポートを作成して共有するには時間がかかり、最新のインサイトを迅速に提供することが困難になります。

[ナラティブ]タブ：ブランドに関連する重要なトピックやキーワードを特定して、評判に影響を与える可能性のある新たなトレンドについて広報チームに早期に警告します。

簡単に共有できるレポートによって、プロセスを合理化し、チームは重要な瞬間に経営幹部やステークホルダーにインサイトを迅速に提供できます。

コンテンツフィード

メンショントレンド：すべてのソースにわたるメンションアクティビティの全体的なトレンド。これには、1日あたりのメンションの合計と平均数、および前期間と比較したパーセンテージの変化が含まれます。AIスパイクインサイトは、ニュースやソーシャルメディアの会話に大きな統計的変化があったときに表示されます。スパイクとして認識されるためには、少なくとも25件のメンションがあり、さらにトレンドに少なくとも7つのデータポイントが含まれている必要があります。「異常検知」について詳しくはこちら。

ソースタイプ別のメンショントレンド：ソース別に表示されたメンションアクティビティのトレンド。1日あたりのメンションの合計と平均ボリューム、および前の期間と比較した変化の割合。

上位地域：ユーザーが投稿したメンションの地域別の配信。

上位ニュースソース：掲載頻度の高いニュース媒体。

上位共有リンク：記事や投稿に最も頻繁に含まれているリンク。

上位ブログ：検索結果で最も頻繁に表示されるブログ。

上位サブレディット：検索結果に最も頻繁に表示されるサブレディット。

上位フォーラム：検索結果に最も頻繁に表示されるフォーラム。

コンテンツフィード

AI搭載クラスター：クラスターは、Meltwater独自のAIを使用して生成され、コンテンツの類似性に基づいて記事やソーシャル投稿をグループ化します。これらのクラスターには、ニュース記事、ブログ投稿、ソーシャルメディア投稿、Redditコンテンツなどが含まれます。AIを活用したクラスターは、検索結果だけでなく、クラスター全体の選択したコンテンツから形成されます。このアプローチにより、ストーリ―のより広く正確な文脈を把握できます。

上位キーワードとエンティティ： 最も頻繁に登場するキーワード、ハッシュタグ、絵文字、人物、製品、場所、組織。

トピックの内訳：最も頻繁に登場するトピック。グラフには、3つのレベルのトピックとサブトピックが表示されます。トピックをクリックすると、サブトピックが表示されます。YouTubeのデータは、同社のポリシーによりこの可視化から除外されています。

上位トピック：トピックは、自然言語処理（NLP）を使用して文書に自動的に割り当てられます。YouTubeのデータは、同社のポリシーによりこの可視化から除外されています。

コンテンツフィード

センチメントとセンチメントのトレンド：メンションのセンチメントセンチメントは、自然言語処理アルゴリズムに基づいています。「評価なし」のメンションは、センチメントを分析するのに十分なテキストがないことを示します。

ソース別センチメント：ソース別のメンションのセンチメント。センチメントは、自然言語処理アルゴリズムに基づいています。「評価なし」のメンションは、センチメントを分析するのに十分なテキストがないことを示します。

上位キーワードセンチメント：最も頻繁に登場するメンションからのポジティブキーワードとネガティブキーワード。

感情比較：特定の感情を表現するメンション。感情比較は、特定のキーワード、フレーズ、絵文字に基づいています。

コンテンツフィード

エンゲージメントのトレンド：いいね数や再投稿数などの合計と日間平均数、前期比の変化率。

ソースタイプ別のエンゲージメントトレンド：ニュース、ソーシャルメディア、その他のソースタイプ別のエンゲージメントの内訳。

上位共有リンク：記事や投稿に頻繁に含まれるリンク。