“作者分类” (Author Segments) 是Meltwater 全新的受众发掘工具。
本文将介绍：
概述
“作者分类”是一种社交舆情监测分类或受众发掘工具，可以对社交媒体作者进行有意义的分类。它可帮助营销人员加深对现有受众的了解，并识别新受众。重要的是，“作者分类”与你目前使用“探索”进行社交舆情监测的方式相辅相成。
“探索”提供有关目前人们谈论内容的对话分析。该功能还提供渠道分析，以便了解他们在哪个平台谈论相关主题。“作者分类”完善了这个循环，并提供了受众分析，以深入了解发言人。
观看以下教学视频
收集数据
“作者分类”使用Radarly作者数据库来返回每个分类的相关信息（Radarly是Meltwater的一个独立产品）。每个有影响力的X（原Twitter）作者均获分配各种属性，然后我们用这些属性来汇总“作者分类”的整体分析结果。这些属性包括人口统计数据（例如年龄、性别、地点），以及兴趣（例如主题、职业）。有影响力的X（原Twitter）作者是指拥有超过250名关注者的作者。
Radarly通过查看作者的X个人简介和近期推文来提取和推断这些信息。
创建作者分类信息中心
您可以通过两种方式创建作者分类信息中心。
通过导航
点击左侧导航栏中的“作者分类”。
这将打开“作者分类”登陆页面，你将在其中看到全部现有作者分类信息中心的列表，并可以创建新的输入或比较信息中心。
点击“输入信息中心”启动新的作者分类信息中心。
输入此信息中心的名称
选择信息中心类型（已保存搜索、X帐号或通过URL发布X帖子）
选择已保存搜索，输入X帐号或复制并粘贴X帖子URL
选择日期范围来生成“Author Segments”（作者分类）信息中心。
点击保存
在“探索”中
选择左侧导航栏上的“探索”
点击“Authors”（作者）选项卡。 顶部会显示一个横幅，上面写着：Find and understand relevant Twitter communities and authors. Create Community Dashboard.（查找和了解相关的X（原Twitter）社区和作者。创建“社区信息中心”）。
点击“Create Author Segments Dashboard”（创建作者分类信息中心）。
输入此报告的名称
选择已保存的搜索
选择日期范围来生成“Author Segments”（作者分类）信息中心。
如需查看新创建的作者分类信息中心或以前保存的任何作者分类信息中心的结果，请点击表中作者分类信息中心的名称。
如果信息中心中填充的内容不适当，则系统会发出“可能包含敏感内容”警告，并会自动对敏感内容进行模糊处理。若要显示相关内容，请点击“Show”（显示）或点击这篇文章。 如需选择不使用此功能，请联系你的Meltwater联系人。
创建比较信息中心
“Author Segments”（作者分类）中的比较功能可以直接并排比较多达五 (5) 个已保存的作者分类信息中心，或者使用“Overlap and Difference”（重叠与差异）发掘两个信息中心之间的共同点和不同之处。
点击“作者分类”。
导航至“比较信息中心”
点击“Create”（创建）
在弹出的窗口中选择“比较类型”。
选项：
并排：在并排视图中比较多达五个已保存的作者分类信息中心（“探索”搜索或X关注者分析信息中心）
重叠与差异：发掘两个信息中心之间的共同点和不同之处，包含三列：
重叠：显示两个受众之间的共同点
差异1：显示信息中心1中存在但信息中心2中不存在的内容
差异2：显示信息中心2中存在但信息中心1中不存在的内容
5. 选择最多五个信息中心，并将以前保存的信息中心与国家／地区和细分市场的基准进行比较
国家或地区基准
为并排选择最多 5 个国家／地区，为重叠和差异选择最多 2 个国家／地区。
分类基准
为并排选择最多 5 个分类，为重叠和差异选择最多 2 个分类。
6. 选择“Compare”（比较）以创建报告
并排
在并排视图中比较“Author Segments”（作者分类）所有四个选项卡中多达五个已保存的作者分类信息中心（“探索”搜索或X关注者分析信息中心）。
重叠与差异
发掘两个信息中心之间的共同点和不同之处；包含三列：
差异1：显示信息中心1中存在但信息中心2中不存在的内容
差异2：显示信息中心2中存在但信息中心1中不存在的内容
重叠：显示两个受众之间的共同点
X（原Twitter）关注者分析
“X关注者分析”简化了访问和使用作者分类的流程，让你可以只输入X帐号即可启动信息中心，无需借助布尔搜索技术，便可以分析某个帐号的关注者。
在“作者分类”主页：
选择“Create Dashboard”（创建信息中心）
在“Dashboard Type”（信息中心类型）栏下选择“X followers”（X关注者）
信息中心的功能与已保存搜索相同。
了解作者分类信息中心
“社区报告”包含四个选项卡：Overview（概览）、Segments（分类）、Authors（作者）和Ad Targeting（广告访问群体设定）。
概述
“Overview”（概览）选项卡显示与作者分类组成相关的高级指标。有 1072 种主题可供使用。主题会在“Relevance Rank”（相关度排名）、“Author Segments”（作者分类）和“Top Topics”（热门主题）分析工具中显示。
指标包括：
Relevance rank（相关度排名）——根据作者分类和子分类与你的结果的相关度进行的排名。此分析工具包含两个深入剖析的选项：
点击主题轮盘图标更新相关主题轮盘，以放大此分类
点击相关分类名称，以在滑出控件中打开此分类中的推文
作者分类主题轮盘类别——将有影响力的作者（超过250名关注者）分组为顶级和次级社区。将鼠标悬停在其上方并点击查看详情。
Top Topics（热门话题）——在社区作者的推文和个人简介中识别的最常见话题。
Top Authors（热门作者）——基于关注者人数的热门作者。
Top Author Locations（热门作者位置）——结果中最常出现的作者位置（从作者的个人简介中推断）。
Top Occupations（热门职业）——从作者的个人简介中推断的作者职业细分。
Demographic Overview（人口概况）——选定分类的作者最常见人口群体细分。
Bio Keywords（个人简介关键字）——作者个人简介中最常见的字词和井号标签。
Age/Gender（年龄／性别）——所选分类作者的推断年龄和性别细分。
使用顶部的“Segments”（分类）筛选条件来更新结果，深入了解特定的分类和子分类。在此处更改选择将更新报告中的后续结果。请注意，你还可以根据年龄、性别、位置和层级缩小分类范围。
分类
该选项卡显示了每个分类的宏观信息，以便于概览、探索和细分。
使用顶部的“Segments”（分类）筛选条件来更新结果，深入了解特定的分类和子分类。在此处更改选择将更新选项卡中后续显示的分类。
在每个分类中，可以通过点击右上角的剪影将所有作者的列表添加到现有或全新作者列表中。
每个部分的底部会有“View Authors”（查看作者）和“View Tweets”（查看推文）按钮。
点击“View Tweets”（查看推文）即可在侧面板中打开推文。
点击“View Authors”（查看作者）即可打开“作者”选项卡。
作者
“Authors”（作者）选项卡显示所选分类或子分类的每位作者。作者按权威评分进行排名。
使用顶部的“Segments”（分类）筛选条件来更新结果，深入了解特定的分类和子分类。在此处更改选择将更新选项卡中后续显示的作者。
每张作者卡都会显示姓名、帐号名称、个人简历、关注者、关注和推文数量，以及权威评分。这让你可以查看组成所选分类或子分类的个人。
使用每张作者卡上的复选框选择作者，并将其添加到全新或现有作者列表中。
广告访问群体设定
“Ad Targeting”（广告访问群体设定）选项卡提供对所选作者分类的热门国家／地区、年龄、性别和热门兴趣的深入剖析。点击“Download file”（下载文件），以获取包含国家／地区、X（原Twitter）、YouTube、Google Ads和DSP选项卡的Excel文件。使用这些文件在社交媒体渠道中上传和定位。
媒体偏好设置
“作者分类”中的“媒体偏好设置”选项卡显示受众群体中关注X（原Twitter）上其他媒体帐户的用户百分比。这有助于确定受众对其他媒体渠道／帐户的归属感。媒体帐户的定义如下：
无线广播电台
报纸
电视
杂志
活动
播客
个人
电影
“媒体偏好设置”选项卡适用于所有信息中心类型：
输入信息中心——搜索信息中心、X（原Twitter）帐号信息中心
比较信息中心——并排信息中心、重叠和差异信息中心
“媒体偏好设置”选项卡包含下列区域。
当前已保存信息中心
“媒体偏好设置”选项卡
已保存信息中心日期范围
偏好类型下拉列表（广播、报纸、电视、杂志、活动、播客、个人、电影）
媒体偏好设置网格（按受众关注的百分比自动排序的X帐号列表）
页面分页选择
分页点击
查找栏（搜索以查找特定偏好设置）
排序选项（关注、名称、媒体偏好设置）
操作（分享信息中心）
CSV下载文件
筛选条件——偏好设置类型
允许筛选返回的帐号偏好设置。
偏好设置
这些是你的受众也会关注的X（原Twitter）帐号。
每个图块会显示偏好设置名称、X帐号（可点击）、关注该帐号的受众百分比以及偏好设置类型。
用户可以利用排序，按不同的选项对其偏好的帐号进行排序。
搜索——用户可以利用搜索查找特定的偏好设置。
常见问题解答
可以生成的作者分类信息中心数量是否有限制？
没有，目前没有任何限制。
生成作者分类信息中心需要多长时间？
通常在一分钟内便可以生成报告，但取决于其大小和频率，有时候可能需要更长时间。
我可以从“作者分类”生成分享信息中心或将数据导出为CSV文件吗？
是的！分享信息中心会包括“概览”选项卡中的所有八个分析工具。“作者分类”和“作者”选项卡还包括一个CSV下载选项。
主题和职业信息来自哪里？
Radarly数据模型从X（原Twitter）作者个人简介内容和个别作者的推文中推断出这些洞察。
作者是否只限于一个兴趣领域？
不是，作者可能有多种兴趣。
当我生成一个作者分类时，结果是否会保持不变？
不会，作者分类会动态更新。这意味着，如果你在另一天重新打开作者分类信息中心，我们将刷新相关数据，因此可能会添加新的作者分类，也可能会删除一些作者分类。
我们每次会分析多少作者分类成员？
我们会根据拥有最多关注者的社区成员，从你的搜索中分析多达10万名社区成员。
我们每次可以向作者列表添加多少作者分类成员？
目前的限制为500名成员，不过，我们正计划在短期内提高这一限制。
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