De evolutie van (Social) media monitoring

De evolutie van (Social) media monitoring

Vorig artikel Volgend artikel

Het is 2015, en het is de afgelopen jaren wel duidelijk geworden dat de manier waarop we met informatie omgaan aan het veranderen is. De stortvloed van artikelen lijkt alleen maar groter te worden. Niet zo gek natuurlijk, het BuzzWord van de afgelopen tijd is niet voor niets "Content Marketing", oftewel, giet je commerciële boodschap in een verhaal, in plaats van in een advertentie. Het is bijna onmogelijk om hier niet aan mee te doen, want Google straft je af door het verlagen van je pagerank als je niet regelmatig je content vernieuwd of aanvult op je site.

We zien dat ook Twitter en Facebook hierop inspelen door middel van het faciliteren van technieken om content op websites via deze sociale platformen eenvoudig te verspreiden. Het idee is natuurlijk dat je als schrijver van een artikel gaat betalen om het artikel bij je doelgroep te krijgen.

Het betekend dat zowel Twitter als Facebook steeds meer een "content distributie" functie gaan vervullen. We zien dit nu al zeer sterk. Gemiddeld bevat 80% van alle Facebook posts en Twitterberichten een link naar een externe website, vaak een artikel, soms ook een afbeelding of een video. Hiermee verworden zowel Twitter als Facebook tot "versterkers" van nieuws, en wordt de rol van deze platformen als generatoren van nieuws gemarginaliseerd.

Natuurlijk blijven Twitter en Facebook belangrijk als het gaat om het beoordelen van meningen, maar vaak gaan deze meningen over een nieuwsartikel of blogpost dat niet "Native" op deze platformen is geplaatst, maar via een link naar een gespecialiseerde nieuwswebsite of Blog. Hier zitten namelijk de mensen voor wie het hun vak is om artikelen met een hoge nieuwswaarde te schrijven. I.e. de beroepsbloggers, de journalisten, de PR medewerkers van grote bedrijven, etc.

Wil je echt begrijpen wat er gebeurd in je wereld, dan is het dus zaak om niet alleen de sociale platformen te monitoren, juist niet, je moet je concentreren op het daadwerkelijke nieuws uit gevalideerde bronnen. Facebook en Twitter kunnen wel een duiding geven over de verspreiding van het nieuws, maar wat opvalt, is dat ook de websites buiten deze platformen hetzelfde doen. Als een gebeurtenis belangrijk is, of een hoge nieuwswaarde heeft, dan zien we dat het bericht op zeer veel andere websites ook verschijnt. Je kan dus stellen dat je, wil je weten of bepaald nieuws impact heeft, niet eens Twitter en Facebook hoeft te monitoren! Als redacties van nieuwswebsites het artikel of het nieuws overnemen dan weet je dat het blijkbaar belangrijk nieuws is.

Zullen we het woordje "Social" maar weglaten?

Het lijkt erop dat we voortaan moeten praten over Media Monitoring. Willen we echt begrijpen wat er over ons wordt gezegd, met duidelijke meningen en context, dan is het zaak dat we volledige artikelen gaan verzamelen over bepaalde onderwerpen vanuit gevalideerde bronnen. Deze onderwerpen kunnen bestaan uit bedrijfsnamen (Hoe en hoe vaak wordt ik genoemd als onderneming in de media) uit namen van concurrenten (Hoe en hoe vaak worden mijn concurrenten genoemd) of uit onderwerpen die een hele sector beslaan (wat gebeurt er op dit moment in de zuivel industrie?).

Het vervelende is dat ondanks dat we hele artikelen kunnen ophalen, we nog steeds genoodzaakt zijn om de artikelen daadwerkelijk te lezen, als we willen weten waar het over gaat. Alle huidige monitoring tools kunnen je vertellen Dat er iets is gebeurt, wanneer dat is gebeurt en hoe vaak het verschenen is in de online en soms ook offline pers. Wanneer je dit soort monitoring toepast zal je gedwongen worden om op zoek te gaan naar "Pieken" in de tijd, en dan de artikelen gaan lezen, om precies te begrijpen waar ze over gaan. Dit is geen probleem als je weinig data hebt. De meeste bedrijven genereren geen 50.000 artikelen in bijvoorbeeld 12 weken. Het wordt problematisch als je niet langer alleen een lokaal bedrijf of lokaal merk wilt monitoren maar een multinational zoals IBM, Apple, Unilever of ING, of een hele sector wereldwijd, bijvoorbeeld de zuivel sector, in meerdere talen.

Het is natuurlijk niet gezegd dat Twitter en Facebook niet hun waarde hebben, als je wilt weten hoe vaak consumenten het over een merk, product, persoon of bedrijf hebben, dan kan het waardevol zijn. Als je Monitoring inzet als "customer engagement tool" dan heeft het zeker zin. Maar als je op zoek bent naar de WAT vraag, i.e. WAT is er de laatste tijd gebeurt bij Apple, zijn er bedrijfsacquisities geweest? Zijn er partnerships aangegaan? Zijn er product lanceringen geweest? Hoe wordt Apple genoemd als het gaat om duurzaam ondernemen? Welke personen worden vaak in relatie gebracht met Apple? Welke bedrijven worden vaak genoemd rondom Apple? In welke Sectoren van de economie is Apple dominant aanwezig? En waarom? Dit zijn de strategische vragen die elk management team wil weten. Je kan deze vragen ook invullen voor hele industrie sectoren, bijvoorbeeld: Welke personen worden vaak in relatie gebracht met de zuivel industrie? Welke bedrijven zijn dominant aanwezig in deze sector? Zijn er overnames geweest? Zijn er partnerships afgesloten? Zijn er productlanceringen geweest? Wat is "on top of mind" als het gaat om duurzaamheid in de zuivel sector?

Als je dit soort vragen snel kunt beantwoorden, zonder honderden artikelen te lezen, dan heb je een voorsprong.

Met de huidige tools weten we DAT er iets is gebeurt, maar niet WAT er is gebeurt

Weten DAT er iets gebeurt
We weten DAT er iets gebeurt
Weten WAT er is gebeurt
Weten WAT er is gebeurt

We moeten dus op zoek naar systemen die antwoorden kunnen geven op dit soort vragen. Dus niet alleen meer verzamelen en zien DAT er op een bepaald moment iets is gebeurt, maar ook WAT er is gebeurt. We noemen dit inzicht verkrijgen. Inzicht geeft ons houvast als we beslissingen moeten nemen over strategische kwesties zoals innovatie richtingen, marketing en PR strategieën, product lanceringen, export verkenningen, etc.

Het toepassen van semantische technieken

Als lezer denk je natuurlijk, ja, dit wil ik, maar hoe moet dit dan? Welnu, waar het op neer komt is dat we computers moeten leren begrijpend te lezen. Een computer moet in staat zijn om uit ongestructureerde tekst zaken als Bedrijfsnamen, sector aanduidingen, persoonsnamen, industrie termen, topics en andere zaken uit de teksten te halen, en die aan te bieden als filtermogelijkheid op de gepresenteerde data. Overal in de wereld zijn al vele onderzoeksgroepen bezig om dit voor elkaar te krijgen. Een van de voorlopers hier is OpenCalais van Reuters, en OpenDover van BuzzTalk. Dit zijn beiden zeer krachtige semantische tagging engines, die honderden publicaties per seconde kunnen analyseren en kunnen voorzien van Semantische Meta data.

Conclusie:

Een logische evolutie van media monitoring is duiding van de informatie die gemonitord wordt. We zijn niet op zoek naar informatie, maar naar inzicht. We willen niet weten DAT er iets is gebeurt, maar WAT er is gebeurt. Weten DAT er iets gebeurt als het over je merk, je concurrent of je sector gaat geeft geen inzicht, weten WAT er is gebeurt als het over je merk, concurrent of sector gaat, dat geeft inzicht, en daarmee waarde.

Herman Vissia

Dr. Herman Vissia is DGA van het software ontwikkelbedrijf Byelex en doet al jaren onderzoek naar geautomatiseerde beslissingsondersteuningssystemen...

Reageren is uitgeschakeld omdat er geen cookies opgeslagen worden.

Cookies toestaan Meer informatie over cookies