Alien Road, insanların bir müşterinin markası, ürünleri ve rakipleri hakkında sosyal medya, haberler, forumlar ve inceleme sitelerinde neler söylediğini takip etmek için AI duygu analizinden ve sosyal dinlemeden yararlanır ve ardından bunu kampanya kararlarına dönüştürür. AI, büyük miktardaki bahsetmeleri sıralar ve puanlar; insanlar sorguları tasarlar, puanları kontrol eder ve ne yapılacağına karar verir.
Sosyal dinleme araçları, bir dizi anahtar kelime ve kurala uyan herkese açık bahsetmeleri toplar. Duygu analizi, her bahsetmeyi olumlu, olumsuz veya nötr olarak sınıflandırır ve daha yeni modeller ayrıca duyguları, konuları ve niyeti de algılar. Bilinen platformlar arasında Brandwatch, Talkwalker, Meltwater, Sprout Social ve YouTube veya Reddit’e özel araçlar bulunur; her birinin farklı kaynak kapsamı ve fiyatlandırması vardır. Hiçbir araç her şeyi kapsamaz ve hiçbiri sarkazmı mükemmel şekilde okuyamaz.
Sosyal dinleme bir kampanya için neye yanıt verir?
Kampanyadan önce, kitlenin kategori hakkında halihazırda neler söylediğini, kullandıkları kelimeleri ve rakiplerin sürekli aldığı şikayetleri gösterir. Kampanya sırasında, bir şey kötü gittiğinde erken uyarılar da dahil olmak üzere tepkiyi neredeyse gerçek zamanlı olarak gösterir. Kampanyadan sonra, ses payını ve duygu değişimini bir temel çizgiye karşı ölçer.
Bu, kendi hesaplarınızı ölçen sosyal medya analitiğinden farklıdır. Dinleme, markayı hiç etiketlemeyen konuşmaları kapsar ki bu da en dürüst fikirlerin yaşadığı yerdir.
AI duygu analizi ne kadar doğrudur?
Doğruluk dile, konuya ve platforma göre değişir. Kısa gönderiler, ironi, argo ve karışık fikirler zordur; “harika, bir gecikme daha” diyen bir tweet, “harika” kelimesine rağmen olumsuzdur. Türkçe ve diğer morfolojik açıdan zengin diller, çoğunlukla İngilizce üzerinde eğitilmiş modeller için zorluk yaratır.
Dil modelleri, özellikle bağlam ve sarkazm konusunda eski anahtar kelime tabanlı puanlamaya kıyasla bunu geliştirdi. Yine de hatalar yaparlar, bu yüzden otomatik duyguyu bir tahmin olarak ele alıyoruz ve bir müşteriye raporlamadan önce bir örneklem üzerinde doğruluyoruz.
Adım 1: keşif ve sorgu tasarımı
Sorgular her şeye karar verir. Elma veya kabuk gibi yaygın bir kelime olan bir marka adı, sorgu onları hariç tutmadıkça binlerce alakasız bahsetme toplayacaktır.
- Marka adlarını, ürün adlarını, yaygın yazım hatalarını, hashtag’leri ve yönetici adlarını listeleyin.
- Rakip terimlerini ve kitlenin kullandığı kategori ifadelerini ekleyin.
- Alakasız anlamlar, iş ilanları ve spam kalıpları için istisnalar yazın.
- Dilleri ve bölgeleri seçin; Türkiye merkezli müşteriler için Türkçe ve İngilizce genellikle her ikisi de önemlidir.
- Sorguyu son otuz güne karşı test edin ve kaydetmeden önce bir örneklem okuyun.
Adım 2: araç kurulumu ve veri kaynakları
Platformu, müşterinin ihtiyaç duyduğu kaynak kapsamına göre seçiyoruz. Bir tüketici markasının güçlü Instagram, TikTok ve YouTube kapsamına ihtiyacı olabilir; bir B2B firması LinkedIn, haberler ve endüstri forumlarıyla daha fazla ilgilenebilir. Platform erişim kuralları, herhangi bir aracın ne toplayabileceğini sınırlar, bu nedenle hangi kaynakların kapsandığını ve hangilerinin kapsanmadığını belgeliyoruz.
Aracın içinde, fiyatlandırma, teslimat, ürün kalitesi ve müşteri hizmetleri gibi konu kategorileri oluşturuyoruz, böylece bahsetmeler müşterinin harekete geçebileceği şekilde gruplandırılır. Uyarılar, hacim artışları veya olumsuz duygu için yapılandırılır.
Adım 3: insan doğrulaması
Her ay, hacme bağlı olarak genellikle birkaç yüz adet rastgele bahsetme örneği alıyoruz ve bir kişiye bunları elle etiketletiyoruz. İnsan etiketlerini aracın puanlarıyla karşılaştırmak, modelin nerede yanlış yaptığını gösterir. Teslimatla ilgili olumsuz bahsetmeler genellikle nötr puanlanıyorsa, kuralları ayarlıyoruz veya bu rakamı raporda daha az güvenilir olarak işaretliyoruz.
Bu adım, bir panoyu kanıta dönüştüren şeydir. O olmasaydı, bir “duygu puanı” sadece aracın ürettiği bir sayı olurdu.
Alien Road, tipik bir etkileşimde sosyal dinlemeyi nasıl uygular
Tipik bir etkileşim üç aşamada gerçekleşir. İlk iki haftada sorguları oluşturup test ediyoruz, kategorileri ayarlıyoruz ve aracın izin verdiği yerlerde en az bir aylık geçmiş bahsetmelerin temel çizgisini topluyoruz. Temel çizgi, sonraki değişikliklerin ölçüldüğü yerdir; o olmasaydı, bir kampanya ayının karşılaştırılacak hiçbir şeyi olmazdı.
Kampanya sırasında, hesap ekibi panoyu günlük olarak kontrol eder ve uyarılar sürekli çalışır. Haftalık notlar, önemli temalar ve yanıt gerektiren gönderilerle birlikte müşteriye gider. Kampanyadan sonra, bir özet rapor ses payını ve duyguyu temel çizgiyle karşılaştırır, kampanya odaklı konuşmayı arka plan gürültüsünden ayırır ve bir dahaki sefere neleri değiştireceğimizi listeler. Örneğin, bir perakende müşterisinin dinleme verileri, teslimat şikayetlerinin her indirim başladığında arttığını gösterebilir ki bu da pazarlama kadar operasyonel bir içgörüdür.
Adım 4: uyarılar ve yanıt
Dinleme, hızlı bir şekilde eylemi tetiklediğinde en değerlidir. Uyarı kurallarımız, her uyarıyı kimin alacağını ve sonrasında ne olacağını adlandırır.
- Günlük ortalamanın belirlenen bir katının üzerinde hacim artışı: hesap lideri bir saat içinde inceler.
- Bir konuda olumsuz duygu kümesi: müşterinin müşteri hizmetleri ve iletişim liderleri bilgilendirilir.
- Bir gazeteci veya yüksek erişimli hesap tarafından bahsetme: PR ekibi yanıt verilip verilmeyeceğini değerlendirir.
- Rakip krizi: fırsatçı görünen reklamlardan veya gönderilerden kaçınmak için incelenir.
Adım 5: kararlara yol açan raporlama
Aylık raporlar boş grafiklerden kaçınır. Adlandırılmış rakiplere karşı ses payını, doğrulama notuyla duygu eğilimini, örnek alıntılarla en iyi temaları ve iki veya üç öneriyi gösterir. Bir öneri, SSS içeriğindeki tekrarlayan bir şikayeti ele almak, yaratıcıları bir yanlış anlama konusunda bilgilendirmek veya olumsuz tepkiler çeken reklam metnini ayarlamak olabilir.
AI bu süreçte en çok nerede yardımcı olur?
Konu kümeleme ve özetleme en çok zaman kazandıran kısımdır. Bir model binlerce bahsetmeyi okuyabilir ve bunları temsilci alıntılarla temalara gruplandırabilir, bu da eskiden analistlerin günlerini alırdı. Aracın içindeki çeviri de ekibin konuşmadıkları dillerdeki bahsetmeleri taramasına olanak tanır, ana dili konuşan biri bir kararı bilgilendiren her şeyi kontrol eder. Özetler hala temel gönderilerin insan tarafından okunmasını gerektirir, çünkü bir model iki farklı şikayeti her ikisini de yanlış temsil eden düzenli bir temada birleştirebilir.
Bu hafta nereden başlamalı
Kitlenizin markanız için kullanabileceği her ismi, yazım hataları ve takma adlar dahil, artı üç rakibi yazın. Bu terimleri son otuz gün için ücretsiz veya deneme bir dinleme aracıyla çalıştırın ve elli bahsetmeyi kendiniz okuyun. Sorgunuzun temiz olup olmadığını ve insanların aslında ne hakkında konuştuğunu hızlıca göreceksiniz.
Okumaya devam edin: Medya İzleme · Sosyal Medya Pazarlaması