Social Media Monitoring Teil 1: Search Edit

Einführung

 

In Sachen Social Media Monitoring (“SMM” im Weiteren) werden heute viele Tools angeboten, einige gratis, die meisten kostenpflichtig. Viele dieser Tools stammen aus dem angelsächsischen Raum, meist aus den USA. Wir werden uns hier auf Produkte aus dem deutschsprachigen Raum konzentrieren. Warum?

Es geht bei SMM primär um Sprache, um Fragen wie: Wie oft wird welches Wort oder welche Phrase in welchem Kontext erwähnt und mit welchem “Sentiment”, d.h. positiv-lobend, negativ-kritisch oder neutral? Gerade dieses “Sentiment” ist immer noch eine linguistische Herausforderung, Lösungsansätze zur automatischen Erkennung sind von Sprachraum zu Sprachraum sehr unterschiedlich zuverlässig. Stark idiomatische Sprachen erfordern z.B. andere Ansätze als solche, in denen viele mundartliche Besonderheiten auftreten.

Für Analysen im deutschen Sprachraum scheinen darum solche Tools besonders geeignet, die selbst aus dem deutschen Sprachraum stammen. So vermeidet man unscharfe Analogien aus zu direkten Übersetzungen. Oder etwas polemisch gesagt: “American tools can handle any language perfectly as long as it is English!”

Es wurden 3 Tools ausgewählt, die für einen ausführlicheren Vergleich interessant aussahen:

  • “Com Monitor”* von der Schweizer Firma Netbreeze* (www.netbreeze.ch)
  • “socialMeme”* von dem Berliner Startup Mediametrics* (www.social-meme.com)
  • “Web2.0 Observer”* von der Frankfurter Firma cogia intelligence* (www.cogia.com)

*alles geschützte Zeichen

Die Analyse wurde im Juli und August 2012 durchgeführt von Vianova-Company, Marketing- und Sales Engineers mit klarem Fokus auf Social Media Consultancy.

Von allen 3 SaaS-Produkten gab es einen kostenfreien Testaccount sowie ein Einführungs-Webinar. Der Testzugang von Cogia hatte aber nur fest eingestellte Searches auf eine vorselektierte Branche, wirklich ausprobieren konnte man damit wenig. Darum reduzierte sich die Auswahl wieder auf 2.
Denn es sollten die Tools an ernsthaften Anwendungsfällen ausprobiert und auch miteinander verglichen werden: wer findet was?

 

Das Ziel: Klarheit darüber gewinnen, ob eines der Produkte für die praktische Arbeit eines externen Social Media Consultants oder eines internen Social Media Verantwortlichen besonders geeignet ist und ob es sich lohnt, einen entsprechenden Invest zu tätigen (beide Produkte sind keine Gratis-Anwendungen).

Über die Ergebnisse wird hier und in den nächsten Beiträgen in diesem Blog berichtet. Die Beiträge folgen dabei den “natürlichen Dimensionen” einer Software-Bewertung, also etwa: Search-Editing: wie einfach und funktionstüchtig ist das? Wie gut und vollständig sind die Ergebnis-Mengen? Wie steht es mit dem Reporting? Welche Medien kann man abbilden?

 

An wen richten sich die Blog-Beiträge?
An jeden, der vor einer Auswahl-Entscheidung in Sachen Social Media Monitoring steht. Auch wenn die beiden Produkte hier vielleicht gar nicht auf der Einkaufs-Shortlist stehen – interessante Anregungen werden die Beiträge sicher geben.

Search-Edit: wie funktioniert die Definition der Such-Aufträge?

Text-Search basiert auf logischen Ein- und Ausschlüssen von Phrasen, Begriffen, Wörtern oder Zeichenketten. Dabei ist es generell wichtig, die “Klammern” und die Operatoren AND, OR und AND NOT richtig zu setzen. Bei beiden Programmen übernimmt diese manchmal etwas verzwickte Arbeit die Benutzerführung der Software. “Boolsche” Befehle, wie der offizielle Ausdruck heißt, muss man nicht eingeben (kann man aber bei socialMeme).

So sieht eine recht einfache Search-Definition bei socialMeme aus. Klammern werden mit farblichen Hinterlegungen abgebildet, normal ist hellgrün, NOT = Ausschluss ist rosa. Sehr anschaulich und transparent.

Stand 15.8.2012; Quelle socialMeme by Mediametrics

 

Bei NetBreeze wird der gleiche Search so definiert:

Stand 15.8.2012, Quelle Com Monitor by NetBreeze

Das sieht etwas weniger übersichtlich aus und in der Tat braucht man etwas länger, um hier die Ein- und Ausschluss-Logik zu verstehen.

Da man viel tippen muss und jeder Tippfehler erhebliche Folgen haben kann (“Tatord” findet keinen Treffer bei der Suche nach Beiträgen zu Tatort), ist Ergonomie und Transparenz bei der Search Definition ein Wert an sich. Darum liegt socialMeme hier auf den ersten Blick leicht vorne.

Doch die bessere Übersichtlichkeit des Search-Logik-Aufbaus verfliegt, wenn die Bedingungen komplexer werden. Dann nämlich wird die sehr großzügig dimensionierte Maske bei socialMeme schnell bildschirmfüllend bis -sprengend und die Navigation entsprechend mühseliger.

 

So ist es bei den anderen Kriterien zur Benutzerführung ebenfalls wie etwa Organisation und Speicherung der Searches oder Kopierfunktionen (wichtig um Vergleichbarkeit herzustellen!). Das Thema wird unterschiedlich gelöst, nach kurzer Einarbeitung ist man aber mit beiden Varianten ausreichend vertraut.

Unterm Strich ist kein signifikanter Leistungsvorsprung eines der Produkte in Sachen Funktionalität des Search-Editing erkennbar.

 

Ideal sind beide indessen nicht, hier ein Ansatz für eine Optimierung, über den man schnell stolpert:

Mit einem SMM Tool werden oft Vergleiche angestellt, etwa: “wie oft wird Produkt A und wie oft Produkt B erwähnt?“. Die Such-Bedingungen können jeweils komplex sein: linguistische Ein- und Ausschlüsse, Zeitraumabgrenzungen, Medienauswahl etc. Für einen belastbaren, d.h. “fairen” Vergleich sollten sie bei den generischen Parametern identisch sein. Darum ist ein “Bedingungs-Vergleichs-Tool” wünschenswert, das schnell eine Übersicht zur Verfügung stellt und ggf. so die Ursache für unerklärbare Unterschiede aufdeckt. In den beiden untersuchten Produkten gibt es so eine Werkzeug nicht.

Ergebnisbeispiel

Zum Abschluss dieses ersten Beitrags zeigen wir ein einfaches Search Ergebnis zur ARD Krimi-Serie Tatort von socialMeme:

Stand 16.8.2012, 16:00 Uhr; Quelle socialMeme by Mediametrics

In der Zeit vom 9.-16.8.2012 gab es 172 Kommentare auf der Facebook-Seite von Tatort und 63 weitere Posts, Tweets und Shares zu dem Thema außerhalb dieser Fanpage. Als Quellen wurden dabei nur Social Media Networks, Blogs, Microblogs (twitter) und sog. Consumer Reviews (z.B. Qype) abgesucht.

Fachlich interessant ist z.B., dass hiernach die negativen Bemerkungen außerhalb der FB-Fanpage einen höheren Anteil haben – die positiven allerdings tendenziell auch. Generell geht es auf den FB Seiten anscheinend “neutraler” bis wohlwollender zu.

Im nächsten Beitrag wird es um die Quellen der Suche gehen, die Search-Sources, mit denen jedes Monitoring steht und fällt. Und im Anschluss daran wollen wir uns der Frage zuwenden, wie belastbar eigentlich diese Zuordnungen in negatives und positives Sentiment sind.

Stay tuned!

Gründer und CEO von Vianova-Company

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Veröffentlicht unter Allgemein, Monitoring, Social Media

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