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Social Listening 2.0,冲出图片数据的盲区

数极客,拥有16种数据分析模型的新一代用户行为分析平台!

用户在社交网络中留下了海量信息,为企业进行消费者和市场研究提供了宝贵的数据资源,Social Listening(社群聆听)已经成为品牌市场部门的必修技能。长期以来,互联网数据的应用局限于文本数据,消费者与品牌的大部分对话场景——图片,成为Social Listening的巨大盲区。

Social Listening 2.0时代,已经到来

据统计,每天有32亿张图片被分享到社交媒体上,50%以上的社交内容包含图片,85%的视觉信息没有文字提及。图片已经成为信息传播、品牌曝光的主要形式。对于企业而言,看不见海量的彩色数据,无异于睁眼的瞎子,不仅会导致数据研究的失真和失实,也将丧失洞察消费者的最佳机会。随着近年来AI领域的飞速发展,基于深度学习的图像识别技术,为图片数据的理解和挖掘打开了大门。与文本数据相比,图片数据更完整、更真实、更丰富、更可靠。具备读图能力的Social Listening 2.0时代,已经到来。

Social Listening 2.0,冲出图片数据的盲区

更完整:图片声量–Social Listening 不可或缺的指标

社交网络的“声量”和“互动量”,是评估品牌资产、线上营销活动效果和媒介投放的重要指标。当前的监测系统,这两个指标都是通过文本关键词来计算的。比如,提及“可口可乐”关键词的内容数量,以及参与“转/评/赞”的数量,分别是“可口可乐”品牌的声量和互动量。读图时代,越来越多的用户选择用图片传播信息、表达情感。消费者在很多场景下不会直接提及品牌的名字,而是通过发布包含品牌或产品的图片,并加以评论。由于图片比文字具备更强的表达能力,也往往会吸引更多的互动量。据图片大数据应用公司ImageDT统计,超过50%的品牌声量有图片数据产生,有些品牌甚至超过80%,图片数据是Social Listening不可或缺的监测和评估指标。

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更真实:更加贴近真实的消费场景

消费者提及品牌,可以通过文字提及品牌的名字(文字声量),也可以通过发表包含品牌或产品的图片(图片声量),而两者所表达的内容却有不同。 文字声量要求直接提及品牌名,大部分受品牌主营销活动的影响,反应了消费者的直接品牌认知。比如,文字声量的高频词可能是品牌代言人、品牌赞助综艺节目、线上推广活动、产品的参数属性等。

与之相比,图片声量往往是用户在真实消费场景下产生的,消费者在体验产品的时候,拍照上传,并表达他们的感受,更加贴近用户的生活场景和感受

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更丰富:文本数据从未拥有的洞察维度

Social Listening需要通过文本语义分析技术,对社交网络中的海量语料数据进行分析和挖掘,从而进行消费者和市场洞察。文本语料,需要用户在语言上经过雕琢才发布出来,往往反映了用户感知最强烈的一部分。比如,对品牌的印象、或者对产品体验的评价。然而,用户通常不会完整的表达,Who、When、Where、What,而这恰恰是品牌主很希望知道的。通过图片数据的分析,对图片内容进行结构化,能够还原图片中的上下文信息,比如,在什么时间、什么地点、跟谁在一起、正在做什么事情。对于消费品,通过图片数据可以研究消费场景、购物篮、伴随消费品等;对于网络游戏,通过玩家截图,可以研究战绩、对战、海报、角色等不同画面最吸引玩家的地方。

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更可靠:解决数据清洗的世纪难题

在海量非结构化的社交数据中,存在着大量的“脏”数据,一直以来是Social Listening准确性的巨大障碍。1)文本数据存在大量的歧义,例如“统一”、“亲亲”、“尖叫”,这些品牌名都存在着大量的歧义数据,即使运用最先进的语义消歧技术,往往也难以得到非常满意的结果;

2)消费者提及品牌名时,很容易出现错别字,如”安(幕)希→安(慕)希“,通过文本关键词监测很难识别这部分数据;

3)社交网络上存在着大量的“僵尸”和“水军”,制造大量的垃圾信息,也使数据价值大打折扣。

图片数据天生具备消歧的能力,通过Logo识别就能够准确定位品牌图片声量;而且,由于图片垃圾信息的制造成本高,对于需要批量重复操作的水军,发图操作更复杂,一般的黑市会选择性价比更高的纯文字模式,使得图片数据的可靠性远高于文字数据。

Social Listening 2.0,冲出图片数据的盲区

本文来源:ImageDT

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