Медиа-разведка - Media intelligence

Медиа-разведка использует интеллектуальный анализ данных и наука о данных анализировать публику, Социальное и редакционные медиа-контент. Это относится к маркетинговым системам, которые синтезируют миллиарды онлайн-разговоры в соответствующую информацию. Это позволяет организациям измерять и управлять производительностью контента, понимать тенденции и управлять коммуникациями и бизнес стратегия.

Медиа-разведка может включать программное обеспечение как сервис с помощью большое количество данных терминология.[1] Сюда входят вопросы об эффективности обмена сообщениями, доля голоса, географическое распределение аудитории, усиление сообщения, влиятельный человек стратегия, охват журналистов, творческий резонанс и эффективность конкурентов во всех этих областях.

Медиа-разведка отличается от бизнес-аналитика в том, что он использует и анализирует данные вне компании брандмауэры. Примеры этих данных: контент, создаваемый пользователями в социальных сетях, блоги, поля комментариев, вики и т. д. Он также может включать другие общедоступные источники данных, например пресс-релизы, новости, блоги, юридические документы, обзоры и объявления о вакансиях.

Медиа-аналитика может также включать конкурентную разведку, в которой информация, собранная из общедоступных источников, таких как социальные сети, пресс-релизы и новостные сообщения, используется для лучшего понимания стратегий и тактик, используемых конкурирующими предприятиями.[2].

Медиа-интеллект повышается с помощью новых технологий, таких как семантическая маркировка, обработка естественного языка, анализ настроений и машинный перевод.

Используемые технологии

Различные платформы медиа-аналитики используют разные технологии для мониторинг, курирование контента, взаимодействие с контентом, анализ данных и измерение эффективности коммуникаций и маркетинговой кампании. Эти поставщики технологий могут получать контент, извлекая контент непосредственно с веб-сайтов или подключаясь к API, предоставляемому социальными сетями или другими платформами контента, которые создаются для сторонних разработчиков для разработки собственных приложений и сервисов, обеспечивающих доступ к данным. Технологические компании также могут получать данные от реселлеров.

Некоторые компании, занимающиеся мониторингом и аналитикой социальных сетей, обращаются к поставщикам данных каждый раз, когда конечный пользователь разрабатывает запрос. Другие архивируют и индексируют сообщения в социальных сетях, чтобы предоставить конечным пользователям доступ по запросу к историческим данным и использовать методологии и технологии, использующие сетевые и реляционные данные. Компании, занимающиеся дополнительным мониторингом, используют сканеры и технологию пауков для поиска ссылок на ключевые слова, известные как семантический анализ или же обработка естественного языка. Базовая реализация включает в себя крупномасштабный сбор данных из социальных сетей и анализ результатов, чтобы извлечь из них смысл.[3]

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Лесли Нуччио (19 января 2015 г.). «Цифровые хлебные крошки и новая медиа-разведка». Социальные сети сегодня. Получено 23 марта, 2017.
  2. ^ О, Оук! Агравал, Маниш; Рао, Х. Рагхав (2013). «Общественная разведка и службы социальных сетей: теоретический анализ слухов о твитах во время социальных кризисов». MIS Ежеквартально. 37 (2): 407–426. Дои:10.25300 / MISQ / 2013 / 37.2.05. ISSN  0276-7783. JSTOR  43825916.
  3. ^ Де, Шаунак; Мэйти, Абхишек; Гоэль, Вритти; Шитоле, Санджай; Бхаттачарья, Авик (2017). «Прогнозирование популярности постов в instagram для журнала о стиле жизни с помощью глубокого обучения». 2017 2-я Международная конференция по системам связи, вычислениям и ИТ-приложениям (CSCITA). С. 174–177. Дои:10.1109 / CSCITA.2017.8066548. ISBN  978-1-5090-4381-1.