“作者”选项卡揭示了对话背后的推手。除了旧版“作者”选项卡显示的意见领袖列表外，该体验还揭示了在推文中提及与你最相关的主题和公司的作者的人口统计数据、热门职业和兴趣。

“作者”选项卡会收集参与对话的重要意见领袖相关信息。左侧显示的每张作者资料卡将包括：

若要向作者列表添加作者，请按照以下步骤操作：

可以类似的方式将作者列表导出为CSV文件。将鼠标悬停在向下箭头选项上方，便会看到导出选项。

现在让我们逐一了解下列每个分析工具：

“唯一身份X作者”分析工具代表至少就搜索中找到的相关字词发过一次帖的作者数量。

例如，如果某位作者使用相关搜索词分别发了五次帖，则该作者将仅计入唯一身份作者总数一次。

“X验证”代表发布搜索词相关帖子的已验证作者与未验证作者的百分比细分。已验证用户往往代表拥有大量关注者和强大影响力的作者。事实上，这个数字展示了与普通X用户相比，有多少对话由重要意见领袖主导。

性别细分估算了男性作者与女性作者之间的比例。我们基于机器学习的模型会通过检查姓名、网名和个人资料描述等数据来推断作者的性别。

年龄细分按下列年龄段对作者进行分类：13至17岁、18至24岁、25至34岁、35至44岁、45至54岁、55至64岁和65岁以上。我们的机器学习模型还利用声明性数据和用户资料中的推断数据来确定作者的年龄。

“热门作者位置”会显示作者的实际位置，或者他们发布搜索词相关帖子时的位置。

热门职业代表发布搜索词相关帖子的作者最常见的职业。Meltwater通过分析和查找X用户个人资料中的任何专业术语来生成这些信息。如果受众包括研究人员或学者，你便知道遣词造句需要更复杂严谨。如果在搜索“猫”时发现一批被认定为“救援者”的作者，你便知道需要在自己的消息中传递这种热情和同理心。

我们可以利用每位用户在其个人资料中声明的公开信息来运行关键字云视图，藉此显示字词的相对频率。这将有助于找到受众思考、描述或向外界表明自己身份的模式。你同样可以使用这些信息，并将其投射到文案、CTA和广告创意中。

当然，受众不会仅从年龄、种族和工作的角度来看待自己。特别是当今的数字消费者，他们喜欢从归属感、爱好和兴趣的角度来看待自己。

当查看他们的历史帖子和转发时，Meltwater可以显示受众的热门兴趣。兴趣可以包括体育、旅游、科学、电影和电视等。

我们通过查看每位作者的帖子和转发时间线来生成这些兴趣。了解这些信息有助于识别特定受众的独特属性及共同属性，并同样有助于以更有意义和熟悉的方式激发和吸引受众。了解其兴趣后，如何更好地娱乐、教育和激励受众？

最后，Meltwater将展示作者发布搜索词中找到的主题相关帖子时所使用的热门语言。我们通过确定作者在其帖子中所使用的主要语言来生成语言细分。

详细了解其他“探索”分析工具：

💡 提示

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