Социјални подаци
Подаци на друштвеним мрежама су информације које корисници друштвених медија јавно деле, што укључује метаподатке као што су локација корисника, говорни језик, биографски подаци и / или дељене везе. Подаци о друштвеним мрежама су корисни трговцима који траже увид у купце који би могли повећати продају или, у случају политичке кампање, освојити гласове. Постоје многе врсте друштвених података, укључујући твитове са Твиттера, постове на Фацебооку, игле на Пинтерест-у, постове на Тумблр-у и пријаве за Фоурскуаре и Иелп. Фацебоок фор Бусинесс и Твиттер Адс два су програма која помажу оглашивачима да користе друштвене податке за тржиште циљаним корисницима који ће вероватно бити заинтересовани за њихове огласе.
Разбијање друштвених података
Корисници добровољно објављују велики део својих друштвених података, омогућавајући компанијама бесплатан и лак приступ до њих. Ако компанија која продаје карте за атлетске догађаје види да корисник прати неколико спортских тимова, та компанија може циљати огласе на тог корисника како би је покушала завести да купи улазнице како би играла њен омиљени тим. Други начин на који компанија може користити друштвене податке је да правовремено прикаже огласе на основу недавних постова, попут огласа за уређаје за некога ко је поделио да купује дом.
Са висококвалитетним социјалним подацима који се агрегирају и правилно анализирају, компаније могу циљати огласе на људе који највероватније купују њихове производе или услуге. Социјални подаци такође могу помоћи компанијама у одређивању најефикаснијих места за оглашавање. Компаније могу додатно побољшати своје оглашавање тако што ће сузити своју циљну публику на пол, језик који се користи, електронски уређај који се користи, старост, интересовања, локацију и друге факторе. Социјални подаци не само да помажу компанијама у стјецању нових купаца, већ им помажу и да се даље баве постојећим купцима.
Анализа друштвених података
Обично постоје два корака за анализу друштвених података. Прво је прикупљање података које генеришу корисници на мрежним веб локацијама, а затим анализа тих података. Процес анализе обично се одвија у реалном времену - а затим се користи за утврђивање утицаја, достигнућа, релевантности и других разматрања. Предузећа која користе ову врсту анализе података морају имати на уму неколико ствари, укључујући како разликовати социјалне податке и осећања, временску релевантност (шта је данас релевантно, можда не сутра), квалитет (колико одређене поруке и коментари утичу на одређене људе) ) и како се вирусна активност покреће и шири.
Ограничења друштвених података
Социјални подаци су савршени из више разлога. Ограничено је на информације које корисници одлуче да деле о себи. На пример, неки корисници можда не деле своју локацију или пол, пружајући оглашивачима непотпун профил са којим могу да раде. Други проблем је што многи корисници друштвених медија нису стварни корисници, већ лажни робот или бот рачуни. Чак и са стварним корисницима, покушај да се процени њихово осећање према марки или политичком кандидату (званој „анализа расположења“) на основу њихових коментара није увек могућ, јер су многи њихови коментари неутрални и алгоритми могу погрешно класификовати коментаре као позитивне када су негативни и обрнуто. Даље, многи позитивни и негативни коментари који су доступни су крајност, што отежава тачну процену осећаја потрошача у вези производа, услуге, марке или политичког кандидата.
Упоредите инвестиционе рачуне Име добављача Опис Откривање оглашивача × Понуде које се појављују у овој табели су од партнерстава од којих Инвестопедиа прима накнаду.