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从“探索”和“监测”中导出内容和数据
从“探索”和“监测”中导出内容和数据

了解如何从“探索”和“监测”中导出内容和数据。

Cheyenne V. avatar
作者:Cheyenne V.
更新于今天

需要获取Meltwater平台以外的数据来创建报告?无论是使用PowerBI发现内容规律,还是依靠离线流程构建免费媒体报告,都可以从Meltwater导出数据。

本文将介绍:


从内容浏览中导出

可以直接从内容浏览导出文章、社交帖子和片段。可以在“探索”搜索或“监测”流中找到内容浏览。

导出此内容的具体操作如下:

  1. 前往“探索”或“监测”中的内容浏览

  2. 利用勾选框选择结果。如果在“探索”中使用了“Select All”(全选)选项,请留意“全选”提示。

  3. 选择“Download Options”(下载选项)

  4. 如果在“探索”中,

    1. 选择“Format”(格式)

      1. CSV

      2. Excel

      3. PDF

    2. 选择“Template”(模板)

      1. 热门字段和指标

      2. 旧版

        注意事项:详细了解导出中包含的详细信息

  5. 点击“Download”(下载)

  6. 如果在“监测”中,请从下列下载选项中进行选择

    1. CSV下载(所选文档)

    2. CSV下载(所有文档)

    3. PDF下载(所选文档)

    4. PDF下载(所有文档)

  7. 电子表格或PDF文件将通过电子邮件发送到用于登录的地址。

  8. 或者,当下载准备就绪时,你将在页面的右上角收到通知图标。

  9. 选择右上角的“Alerts”(通知)图标

  10. 点击“Download”(下载)

每次最多可以导出包含2万个结果的Excel文件,以及包含500个结果的PDF文件。为了支持大型报告(超过10MB),我们不会将报告作为附件发送,但可以通过点击电子邮件中的下载链接或通知从云端下载报告。

如果总共有超过2万个结果,则可以通过以下两个选项导出:

  1. 在使用勾选框选择任何结果之前,点击“Download Options”(下载选项)即可显示这些选项。

    1. 导出前2万个结果

    2. 导出2万个随机样本的结果

导出前2万个结果

该选项将下载现有的前2万个结果。结果会根据排序类型和排序顺序进行排序。点击排序方式下拉列表,选择偏好选项,即可更改排序类型和顺序。

导出2万个随机样本的结果

该选项将从全部结果中随机导出2万个样本。关于随机抽样的一些注意事项。

  • 数据随机抽样方式:每个结果随机分配一个介于0和1之间的数字。然后根据要包含在导出中的结果百分比进行选择,总计2万个。例如,对于20万个结果,将包括随机分配到一个0至0.1之间数字的所有结果,以便返回2万个结果。

  • 随机选择结果时,并无任何特别考量。所有结果的权重相等。

  • 抽样将在选定的时间范围内均匀分布。例如,如果10天内共有20万个结果,则导出将包括每天2千个结果。

  • 每个随机样本导出将返回与上次不同的结果。例如,如果导出随机样本三次,则会有三个不同的数据集。


从Meltwater API导出

若要自动导出或导出更大量数据,可以通过Meltwater API执行这两项操作。详细了解如何利用Meltwater API导出数据


故障排除:在没有Excel的情况下从MAC电脑导出

导出数据时,几分钟后即可收到一封电子邮件,点击邮件中的链接即可下载相关内容。如果你的Safari浏览器尝试在浏览器中打开文件,而不是下载文件,请按照以下步骤操作:

  1. 右击电子邮件中的“Download Report”(下载报告)链接

  2. 前往“Save Link As…”(将链接另存为……),并将文件保存到便于快速访问的位置(例如,“下载”文件夹或“桌面”文件夹)。

  3. 复制“You can also copy and paste the following URL into your browser”(你还可以将以下网址复制并粘贴到浏览器中)文本下发布的电子邮件中的链接,并将链接粘贴到Google Chrome或Firefox等其他浏览器中,即可将相关文件自动下载到其电脑上。

  4. 复制页面上显示的内容,并手动将其粘贴到Excel中。


导出中包含的详细信息

“探索”现在有两种不同的导出模板可供选择:

热门字段和指标

字段标题

字段说明

示例值

日期

信息源发送文档的日期

2023年5月24日

时间

信息源发送文档的时间

2:30

文档编号

Meltwater平台中文档的唯一ID

1713459776000_K49ugt285FchyyIqJ15D85lyR5wA

网址

文档URL

输入名称

实现文档匹配的搜索或标签

我的品牌搜索

关键词

找到并实现匹配的关键字

特斯拉;人工智能

来源类别

信息源的信息类型,例如“新闻”

广播、新闻、社交媒体

来源类型

信息源类型,例如论坛

新闻:纸媒、在线新闻
广播:电视、无线广播电台
社交媒体:社交网络、博客、论坛、评论、留言、播客

媒体名

信息源名称,例如《纽约时报》

新闻——报纸或类似媒体的名称
广播——电视台、无线广播电台等的名称
社交媒体——社交网络、博客、论坛等的名称

信息源域

信息源的域或子域

内容类型

文档中包含的内容类型

新闻——新闻文章

广播——音频、视频

社交帖子(包括短片、快拍等)、留言、博客文章、微博、留言板、评论、视频、回复、私信、转发

作者名称

文档作者的姓名

John Smith

作者用户名称

文档作者的帐号

@john_smith

标题

文档标题

Joe Biden今天宣布了其社会关怀计划

开放文本

文档内容的开场白

在过去的20年里,人们对这部电影的推崇与日俱增,以至于拿破仑(Jon Heder饰)、佩德罗(Efren Ramirez饰)和叔叔……

关键词提及句

文档中实现匹配的句子

……今天宣布,他们计划推出一款具有全新人工智能功能的新产品……

图像

文档主图像的URL

井号标签

文档内容中的井号标签

#运动鞋;#人工智能

链接

文档内容中的链接

国家

发送文档的国家/地区

美国

地区

发送文档的地区

罗德岛

省/市

发送文档的州

华盛顿

城市

发送文件的城市

西雅图

语言

检测到的文档内容语言

法语

情感分析

文档的总体情感分析

正面/负面/中性

Keyphrases

在文档内容中找到的关键短语

机器学习;运动鞋

触达率

文档的触达率,例如社交媒体作者的关注者人数,或新闻网站的估计访客数量

13521

广告价值

文档的相等广告价值

60.2

社交反响

文章在社交网络上被分享的次数

129

新闻反响

文章在其他文章的正文中通过链接引用的次数

543

参与度

社交帖子或文章的互动总数

534

分享

文档被分享的次数

12

引述

文档被引用的次数

22

贊好

文档被点赞的次数

115

回复

文档被回复的次数

12

转发

文档被转发的次数

13

评论

文档被评论的次数

44

点赞量

文档被回应的次数

13

视图

文档被浏览的次数

12013

预计浏览量

根据信息源的触达率估算新闻文章的浏览量

13400

文档标签

在Meltwater应用中应用于文档的标签

我的推广活动,我的首席执行官

旧版

字段标题

字段说明

示例值

日期

信息源发送文档的时间

2023年5月24日

标题

文章标题

仰望天空,欣赏天琴座流星雨和粉色满月

网址

文档URL

开放文本

文档内容的开场白

在过去的20年里,人们对这部电影的推崇与日俱增,以至于拿破仑(Jon Heder饰)、佩德罗(Efren Ramirez饰)和叔叔……

关键词提及句

文档中实现匹配的句子

……今天宣布,他们计划推出一款具有全新人工智能功能的新产品……

媒体名

媒体名

Yahoo! News

意见领袖

作者全名(新闻)或X帐号(X帖子)

John Smit(新闻)

@john_smith(X帖子)

国家

发送文档的国家/地区

美国

子区域

发送文档的子区域

东北部

语言

检测到的文档内容语言

法语

触达率

文档的触达率,例如社交媒体作者的关注者人数,或新闻网站的估计访客数量

13521

桌面触达率

估计使用台式电脑访问新闻网站的访客数量

2509

移动触达率

估计使用移动设备访问新闻网站的访客数量

8403

Twitter社交反响

任何X帖子的实时社交媒体分享数量

0

Facebook社交反响

任何Facebook帖子的实时社交媒体分享数量

0

Reddit社交反响

任何Reddit帖子的实时社交媒体分享数量

0

全国阅读数

信息源的全国受众规模。

7954

参与度

社交帖子或文章的互动总数

534

广告价值

文档的相等广告价值

60.2

情感分析

文档的总体情感分析

正面/负面/中性

关键词组

在文档内容中找到的关键短语

机器学习;运动鞋

输入名称

实现文档匹配的搜索或标签

我的品牌搜索

关键词

找到并实现匹配的关键字

特斯拉;人工智能

Twitter权威

作者的相对权威评分,基于作者的关注者人数,大量关注者人数则会产生高权威评分

7

推文ID

X上的帖子ID

"1803847914219008127"

Twitter客户端

作者在X上创建帖子时使用的客户端

Twitter屏幕名称

用户的X帐号

@john_smith

用户个人资料URL

用户社交网络个人资料的URL

Twitter个人简介

信息已添加到X作者的个人资料中

帮助创新者永久简化数据存储。

Twitter粉丝

作者拥有的X关注者人数

3890

Twitter关注

作者关注的X帐号数量

125

备用日期格式

信息源发布文档日期的变化(2024年6月20日)

2024年6月20日

时间

信息源发送文档的时间

2:30

省/市

发送文档的州

华盛顿

城市

发送文件的城市

芝加哥

社交反响总量

有助于了解任何新闻文档的实时社交媒体分享数量。此工具会提供特定在线新闻文章的大量社交媒体互动(例如帖子、分享、转发等)信息。详细了解社交反响。

24

新闻反响

是指相关文章被另一篇文章正文中的超链接引用的次数。

543

视图

文档被浏览的次数

12013

贊好

文档被点赞的次数

115

回复

文档被回复的次数

12

评论

文档被评论的次数

44

分享

文档被分享的次数

12

点赞量

文档被回应的次数

13

评论

对文档评论或回复的数量

7

已验证

作者是否被标记为获社交网络授权

是/否

父URL

父文档的URL,例如,如果该文档是回复

文档标签

在Meltwater应用中应用于文档的标签

详细了解公关指标

更多关于按消息来源划分扩展互动数据的信息:

  • 新闻——社交反响总量、新闻反响

  • X(原Twitter)——已验证、回复、转发、点赞

  • Reddit——主题、表情符号

  • TikTok——分享、主题、表情符号

  • YouTube——由于服务条款限制,没有任何互动数据

  • Facebook——评论、分享、表情符号

  • Instagram——主题、表情符号


💡 提示

需要更多帮助?请随时通过在线聊天与我们联系,或查看我们的“客户社区”。

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