2010年6月24日木曜日
リスニング・ソリューション： 会話の構造化
.
《第２５回》
Steve Rappaport The ARF Listening Playbook
リスニング・マーケティング：
Social Media時代の新しい消費者調査 の第１９回目です。
今回は、第３章 リスニング・ソリューション Listening Solutionsの
第２節 テキスト分析ソフトウエア・ソリューション Text Analysis Software Solutions その３です。
＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊
３－４．情報の抽出
リスニング・プロジェクトへの注目の用語の発見は、人々や態度、ブランド、
ジオグラフィー、日付、数字、通貨といったものを特定する
「固有表現抽出」（entity extraction）と呼ばれるプロセスを通して実行される。
多くのベンダーは、競争力のある一連の機能を提供している。
一方、エンタープライズ・ベンダーは、 固有表現が、
特定のビジネスや市場、顧客、ブランドのために定義づけられ
抽出される機能を提供している。
３－５．会話の構造化：分類や、トピックス、サブ・トピックスやテーマ
テキスト分析のソフトウエアを使ったプロジェクトは、
通常は、ブランド関心と課題に焦点を当てたヒエラキーに、会話を構造化する。
そうすることによって、アドバンンテージを提供している。
例えば、トピックや議論されている特定の事や、
時系列分析のおける統一性が何であるかを明らかにしたり、
すべての異なった会話がどのように関連しているか見ることができる点である。
テキスト分析のソフトウエアは、高度なレベルの分類と、
さらにトピックス、サブ・トピックス、テーマに、
会話を構造化する決められた方法（ルーティン）を有している。
実際問題として、ソフトウエア・ベンダーは、ブランドのプロジェクト要求を
見たすことを保証するために、スキームを精緻化し、
微調整するためのユーティリィを提供している。
３―５－１ 分類
言語が処理された後で、ソーシャル・メディア・テキストから
抽出された用語や、コンセプト、課題は、情報を高度なグループに
編成する分類スキームに振り分けられる。
テキスト分析のベンダーであるHarris Interactiveは、
IT企業のすばらしい分類スキーム例を提供している。（図４２）
図４２のそれぞれのボックスは、トップ・グループにおける
ハードウエアや契約、実行のようなトピックや、
第２のグループにおけるコストや価格、価値といったマーケティング課題や、
ビジネスの軽減、ブランドの信用性といったトピックで、
インフォーメーション・テクノロジー企業の機能的視点を提供していている。
分類を展開しているブランドは、スキームが完成し、
さまざまな組織的視点が反映された時、恩恵を受けることになる。
３－５－２． テーマやトピック、サブトピック
テキスト分析は、会話のテーマを特定し、さらに、
テーマをトピックやサブ・トピックに分類する決まった方法（ルーティン）を持っている。
痛みの緩和に関連したテーマの例は、人々が製品カテゴリーにおいて
話す話題の範囲や、ブランドによってそれらがどのように異なるかを示している。
両方の会話は、熱の減少や、ヒーリング、副作用の問題について語っている。
しかし、２つの異なったストーリーになっている。
タイレノールは子供の安全性やブランド信用、やさしさについて、
アドビルは、有効性についてである。
上のテーマから、安全性や有効性といった複数のトピックにまたがっていることがわかる。
そして、テーマはいくつかのサブ・トピックにグループわけすることができる。
例えば、安全性は、子供の安全性や製品の安全性といったサブ・トピックに分類される。
我々が手動で行ったことをベンダー・ソフトウエアの場合、プログラムがやってくれる。
ソフトウエアによるトピックやサブ・トピックの良い例として、携帯電話のブランドがある。
分類によって、トピックや、サブ・トピック、分析、報告が、
顧客サービスや、サービス・プラン、携帯といった携帯ブランドの
ビジネス課題レベルで可能であり、
さらに、顧客サービス課題における知識や対応、礼儀正しさといった
非常に小さな関心事にまで掘り下げることができる。
基本的な投稿メッセージやコメントに問題を掘り下げることによって、
トピックやサブ・トピックに分類するコメントへのアクセスが可能になる。
このようなテーマやトピックについての分析は、広告のメッセージングや、
関心を表したりブランドとのコネクションを強化するための
ユーザーのコミュニティへの関与のような多くの方法で使われる可能性がある。
＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊
《このBlogは毎週木曜日の午前中に更新されます。
木曜日がお休みの時は金曜日の午前中です。また臨時に更新されることがあります》
《第２５回》
Steve Rappaport The ARF Listening Playbook
リスニング・マーケティング：
Social Media時代の新しい消費者調査 の第１９回目です。
今回は、第３章 リスニング・ソリューション Listening Solutionsの
第２節 テキスト分析ソフトウエア・ソリューション Text Analysis Software Solutions その３です。
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３－４．情報の抽出
リスニング・プロジェクトへの注目の用語の発見は、人々や態度、ブランド、
ジオグラフィー、日付、数字、通貨といったものを特定する
「固有表現抽出」（entity extraction）と呼ばれるプロセスを通して実行される。
多くのベンダーは、競争力のある一連の機能を提供している。
一方、エンタープライズ・ベンダーは、 固有表現が、
特定のビジネスや市場、顧客、ブランドのために定義づけられ
抽出される機能を提供している。
３－５．会話の構造化：分類や、トピックス、サブ・トピックスやテーマ
テキスト分析のソフトウエアを使ったプロジェクトは、
通常は、ブランド関心と課題に焦点を当てたヒエラキーに、会話を構造化する。
そうすることによって、アドバンンテージを提供している。
例えば、トピックや議論されている特定の事や、
時系列分析のおける統一性が何であるかを明らかにしたり、
すべての異なった会話がどのように関連しているか見ることができる点である。
テキスト分析のソフトウエアは、高度なレベルの分類と、
さらにトピックス、サブ・トピックス、テーマに、
会話を構造化する決められた方法（ルーティン）を有している。
実際問題として、ソフトウエア・ベンダーは、ブランドのプロジェクト要求を
見たすことを保証するために、スキームを精緻化し、
微調整するためのユーティリィを提供している。
３―５－１ 分類
言語が処理された後で、ソーシャル・メディア・テキストから
抽出された用語や、コンセプト、課題は、情報を高度なグループに
編成する分類スキームに振り分けられる。
テキスト分析のベンダーであるHarris Interactiveは、
IT企業のすばらしい分類スキーム例を提供している。（図４２）
図４２のそれぞれのボックスは、トップ・グループにおける
ハードウエアや契約、実行のようなトピックや、
第２のグループにおけるコストや価格、価値といったマーケティング課題や、
ビジネスの軽減、ブランドの信用性といったトピックで、
インフォーメーション・テクノロジー企業の機能的視点を提供していている。
分類を展開しているブランドは、スキームが完成し、
さまざまな組織的視点が反映された時、恩恵を受けることになる。
３－５－２． テーマやトピック、サブトピック
テキスト分析は、会話のテーマを特定し、さらに、
テーマをトピックやサブ・トピックに分類する決まった方法（ルーティン）を持っている。
痛みの緩和に関連したテーマの例は、人々が製品カテゴリーにおいて
話す話題の範囲や、ブランドによってそれらがどのように異なるかを示している。
両方の会話は、熱の減少や、ヒーリング、副作用の問題について語っている。
しかし、２つの異なったストーリーになっている。
タイレノールは子供の安全性やブランド信用、やさしさについて、
アドビルは、有効性についてである。
上のテーマから、安全性や有効性といった複数のトピックにまたがっていることがわかる。
そして、テーマはいくつかのサブ・トピックにグループわけすることができる。
例えば、安全性は、子供の安全性や製品の安全性といったサブ・トピックに分類される。
我々が手動で行ったことをベンダー・ソフトウエアの場合、プログラムがやってくれる。
ソフトウエアによるトピックやサブ・トピックの良い例として、携帯電話のブランドがある。
分類によって、トピックや、サブ・トピック、分析、報告が、
顧客サービスや、サービス・プラン、携帯といった携帯ブランドの
ビジネス課題レベルで可能であり、
さらに、顧客サービス課題における知識や対応、礼儀正しさといった
非常に小さな関心事にまで掘り下げることができる。
基本的な投稿メッセージやコメントに問題を掘り下げることによって、
トピックやサブ・トピックに分類するコメントへのアクセスが可能になる。
このようなテーマやトピックについての分析は、広告のメッセージングや、
関心を表したりブランドとのコネクションを強化するための
ユーザーのコミュニティへの関与のような多くの方法で使われる可能性がある。
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木曜日がお休みの時は金曜日の午前中です。また臨時に更新されることがあります》
2010年6月17日木曜日
リスニング・ソリューション： テキスト分析ソリューション・キー
.
《第２4回》
Steve Rappaport The ARF Listening Playbook
リスニング・マーケティング：
Social Media時代の新しい消費者調査 の第１８回目です。
今回は、第３章 リスニング・ソリューション Listening Solutionsの
第２節 テキスト分析ソフトウエア・ソリューション Text Analysis Software Solutions その２です。
＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊
３－２ ソフトウエア評価における重要なポイント
この４つのタイプのベンダーは、次のような点で異なっている。
すなわち、基本的なテクノロジーやアルゴリズム、価格、展開のオプション、
実行条件、組織的リーチ、特にスタッフの専門知識と
システム・サポートの必要性の点である。
ベンダーの選択は、リスニングを行うそれぞれの会社にとって
特定的なものでなければいけない。
つまり、企業やビジネス・ユニットのリスニングの目的や戦略に照らして、
これらの要因やトレード・オフの重要性や妥当性を評価しなければいけない。
３－３ テキスト分析：ソリューション・キー
リスニング・ソフトウエアは、今述べたようないくつかのキーとなる
特徴を共有している。
異なったベンダー・タイプ間の違いを明らかにする必要がある。
１）インフォメーション・コレクション
すべてのテキスト分析のソフトウエアによって、企業は、
ウエブやブログ、ソーシャル・ネットワーク・コンテンツ、写真や
ビデオサイトのタグ、ウイキ、ツイッターなどのさまざまなソースから
コンテンツの収集が可能になる。
Clarabridgeのようなエンタープライズ・ベンダーは、
コールセンターやチャット、サーベイ、メッセージ・ボード／フォーラム、
CRMシステムや、例えばﾃﾞｰﾀ・ウエアハウスのような構造的ソースといった
クライアント内部の「ブランド・バックヤード」に存在するデータに
直接接続するといった革新的な方法を提供している。
セルフサービス・ベンダーや専門ベンダーは、
主に「消費者バックヤード」ソースからコンテンツにアクセスする
メカニズムを提供している。
あるベンダーは、Lexalyticsのように、定期的にクロール＊されるURLの
パッケージを作成する機能を提供したり、
ClarabridgeやTechrigy SM2のように、特別のURLで増強された
ソーシャル・メディア・ソースの事前に構成されたデータベースへの
アクセスを提供している。
＊クロール（crawl）ソフトウェアなどが自動的にWebページを収集する作業のこと
２）ウエッブ・コレクター（エージェントあるいはボット）のセットアップ
ベンダーの標準的なソースを使ったり、クロールするためのURLを特定するよりも、
会話の収集は、さらに進んでいる。
単にURLをクロールすることは、しばしば不適切な結果をまねくことが多い。
というのは、クロールは特定することを欠いているからである。
ギーゴ（garbage in, garbage out）＊を最小限にするためには、
それぞれのリスニング・プロジェクトのための最も適切な情報を
探しだすための良い検索エージェントを構築する必要がある。
＊GIGO （garbage in, garbage out）ガイゴー / ギーゴー / ガーベジイン・ガーベジアウト
これには、正しいあるいは、ほぼ正しいデータを抽出する
クエリー＊を開発しテストを行い、調整するための事前の相当量の作業が必要である。
＊クエリー：データベースへの検索要求
ベンダーによっては、エージェント・セットアップは、
複数のブール演算子（Boolean operators）や、
コンプレックス・ロジックを使うことによって、
非常に洗練されたものが可能である。
一般的には、エンタープライズ・ベンダーは、
より多くのオプションを提供している。
しかし、これに対する投資は、十分価値がある。
というのは、データの品質、ひいては分析する会話に基づく
インサイトや決定を改善してくれるからである。
３）テキスト処理のコンピュータ化
ソーシャル・メディアの収集のあと、テキストは
自然言語処理（natural language processing）と
機械学習（machine learning）によって高速処理される。
＊自然言語処理：人間が日常的に使っている自然言語を
コンピュータに処理させる一連の技術であり、人工知能と言語学の一分野
＊機械学習：人工知能における研究課題の一つで、
人間が自然に行っている学習能力と同様の機能を
コンピュータで実現させるための技術・手法のこと。
自然言語処理は、会話やコメント、タグなどの収集した
ソーシャル・メディア・テキストをコンピュータが処理し、
分析できるフォーマットに変換する一連のプログラムを含んでいる。
機械学習は、コンピュータがデータから学習するために
トレーニングされることを可能にしたり、リスニング・プロジェクトで
処理されるすべてのデータに一貫したルールを適用する
アルゴリズムを含んでいる。
このように、新しいデータの付加は冒険ではなく、標準化と反復のプロセスである。
＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊
《このBlogは毎週木曜日の午前中に更新されます。
木曜日がお休みの時は金曜日の午前中です。また臨時に更新されることがあります》
《第２4回》
Steve Rappaport The ARF Listening Playbook
リスニング・マーケティング：
Social Media時代の新しい消費者調査 の第１８回目です。
今回は、第３章 リスニング・ソリューション Listening Solutionsの
第２節 テキスト分析ソフトウエア・ソリューション Text Analysis Software Solutions その２です。
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３－２ ソフトウエア評価における重要なポイント
この４つのタイプのベンダーは、次のような点で異なっている。
すなわち、基本的なテクノロジーやアルゴリズム、価格、展開のオプション、
実行条件、組織的リーチ、特にスタッフの専門知識と
システム・サポートの必要性の点である。
ベンダーの選択は、リスニングを行うそれぞれの会社にとって
特定的なものでなければいけない。
つまり、企業やビジネス・ユニットのリスニングの目的や戦略に照らして、
これらの要因やトレード・オフの重要性や妥当性を評価しなければいけない。
３－３ テキスト分析：ソリューション・キー
リスニング・ソフトウエアは、今述べたようないくつかのキーとなる
特徴を共有している。
異なったベンダー・タイプ間の違いを明らかにする必要がある。
１）インフォメーション・コレクション
すべてのテキスト分析のソフトウエアによって、企業は、
ウエブやブログ、ソーシャル・ネットワーク・コンテンツ、写真や
ビデオサイトのタグ、ウイキ、ツイッターなどのさまざまなソースから
コンテンツの収集が可能になる。
Clarabridgeのようなエンタープライズ・ベンダーは、
コールセンターやチャット、サーベイ、メッセージ・ボード／フォーラム、
CRMシステムや、例えばﾃﾞｰﾀ・ウエアハウスのような構造的ソースといった
クライアント内部の「ブランド・バックヤード」に存在するデータに
直接接続するといった革新的な方法を提供している。
セルフサービス・ベンダーや専門ベンダーは、
主に「消費者バックヤード」ソースからコンテンツにアクセスする
メカニズムを提供している。
あるベンダーは、Lexalyticsのように、定期的にクロール＊されるURLの
パッケージを作成する機能を提供したり、
ClarabridgeやTechrigy SM2のように、特別のURLで増強された
ソーシャル・メディア・ソースの事前に構成されたデータベースへの
アクセスを提供している。
＊クロール（crawl）ソフトウェアなどが自動的にWebページを収集する作業のこと
２）ウエッブ・コレクター（エージェントあるいはボット）のセットアップ
ベンダーの標準的なソースを使ったり、クロールするためのURLを特定するよりも、
会話の収集は、さらに進んでいる。
単にURLをクロールすることは、しばしば不適切な結果をまねくことが多い。
というのは、クロールは特定することを欠いているからである。
ギーゴ（garbage in, garbage out）＊を最小限にするためには、
それぞれのリスニング・プロジェクトのための最も適切な情報を
探しだすための良い検索エージェントを構築する必要がある。
＊GIGO （garbage in, garbage out）ガイゴー / ギーゴー / ガーベジイン・ガーベジアウト
これには、正しいあるいは、ほぼ正しいデータを抽出する
クエリー＊を開発しテストを行い、調整するための事前の相当量の作業が必要である。
＊クエリー：データベースへの検索要求
ベンダーによっては、エージェント・セットアップは、
複数のブール演算子（Boolean operators）や、
コンプレックス・ロジックを使うことによって、
非常に洗練されたものが可能である。
一般的には、エンタープライズ・ベンダーは、
より多くのオプションを提供している。
しかし、これに対する投資は、十分価値がある。
というのは、データの品質、ひいては分析する会話に基づく
インサイトや決定を改善してくれるからである。
３）テキスト処理のコンピュータ化
ソーシャル・メディアの収集のあと、テキストは
自然言語処理（natural language processing）と
機械学習（machine learning）によって高速処理される。
＊自然言語処理：人間が日常的に使っている自然言語を
コンピュータに処理させる一連の技術であり、人工知能と言語学の一分野
＊機械学習：人工知能における研究課題の一つで、
人間が自然に行っている学習能力と同様の機能を
コンピュータで実現させるための技術・手法のこと。
自然言語処理は、会話やコメント、タグなどの収集した
ソーシャル・メディア・テキストをコンピュータが処理し、
分析できるフォーマットに変換する一連のプログラムを含んでいる。
機械学習は、コンピュータがデータから学習するために
トレーニングされることを可能にしたり、リスニング・プロジェクトで
処理されるすべてのデータに一貫したルールを適用する
アルゴリズムを含んでいる。
このように、新しいデータの付加は冒険ではなく、標準化と反復のプロセスである。
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2010年6月10日木曜日
リスニング・ソリューション： テキスト分析ソフトウエア・ベンダーの４タイプ
.
《第２３回》
Steve Rappaport The ARF Listening Playbook
リスニング・マーケティング：
Social Media時代の新しい消費者調査 の第１７回目です。
今回は、第３章 リスニング・ソリューション Listening Solutionsの
第２節 テキスト分析ソフトウエア・ソリューション Text Analysis Software Solutions その１です。
＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊
テキスト分析ソフトウエア・ソリューション
テキスト分析ソリューションの目的は、リスニング・プロジェクトのすべての側面を
手助けすることである。
例えば、会話の収集や、会話の構造化やマイニング、トピックやサブ・トピック、テーマ、
センチメント分析、キー・プレイヤーのトラッキング（例えば、人々やブランド、企業）、
分析やレポート、コラボレーションやブランドがインサイトに基づいて
活動することができるようにするワークフロー・ツールなどである。
リスニングに対する組織的ニーズや要求はさまざまであるので、
テキスト分析業界は、価値や製品、サービスを差別化すると同時に、
ニーズを満たすために常にイノベーションを行っている。
３－１．ベンダーの４つのタイプ
市場で利用可能なソリューションを検討した結果、
テキスト分析のベンダーを次の４つのグループに分類した。
１）エンタープライズ・ベンダー： 中規模から大企業をターゲットとする
２）セルフ・サービス・ベンダー：すべての規模の企業に対応する
３）専門ベンダー：１つか２つの領域に特化している
４）オープンソース・ベンダー：ソーシャル・メディア分析能力を
導入したい企業のためにツールを提供する
これらの企業の焦点が何であれ、彼らの目的は、
企業がその内部のリスニング能力を育成することを手助けすることである。
エンタープライズ・ベンダーは、通常、テキスト分析のプラットフォームを
提供する企業と考えられている。
それは、さまざまなビジネス・ニーズをサポートし、
その他のコンピュータ・ソフトウエア・システムや、
顧客が持っているＣＲＭや営業・マーケティング・システムのような
データベースと密接に関連している。
例えば、Attensityというベンダーは、
「アクションを引き起こすためのテキストを活用する能力を通して、
組織が重要なビジネス要求を発信することを手助けしている」。
彼らの製品ポートフォリオは、
企業がリスニングを行ったり（Attensity Voice of the Customer, Attensity Market Voice)、
聞いたことに反応したり（(Attensity Response Man agement, Attensity E-Service Suite)、
リサーチや発見をしたり(Attensity Research and Discovery)、
リスク・マネジメントやコンプライアンスを行ったり(Attensity Risk & Compliance)、
トレンドやパターン、関係性を発見したり(Intelligence Analysis)
することを手助けしている。
エンタープライズ・ベンダーは、伝統的にクライアントのＩＴ環境のもとで
使用を許可され実行できるソフトウエアを提供している。
その多くは、今日、専門的に管理しホストとなる構築が容易なプラットフォームを
求めているクライアントへの代替サービスとして、ソフトウエアを検討し提供を行っている。
せルフ・サービス・ベンダーは、ツールの収集と、エンド・ユーザーがモニターを行い、
分析、報告を行えるようにする機能を提供している。
これらのベンダーは、ブラウザやインターネット接続によって
利用可能なサービスとしてソリューションを提供している。
Trenrrといったベンダーは、プログラマー・インターフェースを通して、
企業のデータ・ソースと、モニターを行うソーシャル・メディア・ソースとを
統合する方法を提供している。
リスニングの人気の拡大から、この分野では、その多くが投資家の支援を受けた
新規企業の参入が急激に増加している。
新規企業であるTechrigy社は、リアル・タイム・ソーシャル・メディア・モニタリングや、
センチメント分析、ディスカッション・クラスタリング、カスタマイズ・レポーティングなどの
提供を行っている。
専門ベンダーは、非常に特定の分野に焦点を当てている。
例えば、人々や企業の意見（Jodange）や、
ブランドやブランド特性についてのセンチメント（GeeYee）、
役員レベルの人のモニタリングや意思決定のための
センチメント・ダッシュボードの構築（General Sentiment)などである。
オープンソース・ベンダーは、テキスト分析を行うためのフレームワークや
コンポーネント、サービスの提供を行っている。
これらは、通常、ソフトウエア・ソリューションに属性の追加を行いたい
プログラマーによって行われる。
技術的な話なので、ここではこれ以上議論を行わないけれども、
主なツールとしては、以下のようなものがある。
GATE,
Yale/RapidMiner,
UIMA (unstructured information management architecture, a component framework) and
UCompare
＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊
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《第２３回》
Steve Rappaport The ARF Listening Playbook
リスニング・マーケティング：
Social Media時代の新しい消費者調査 の第１７回目です。
今回は、第３章 リスニング・ソリューション Listening Solutionsの
第２節 テキスト分析ソフトウエア・ソリューション Text Analysis Software Solutions その１です。
＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊
テキスト分析ソフトウエア・ソリューション
テキスト分析ソリューションの目的は、リスニング・プロジェクトのすべての側面を
手助けすることである。
例えば、会話の収集や、会話の構造化やマイニング、トピックやサブ・トピック、テーマ、
センチメント分析、キー・プレイヤーのトラッキング（例えば、人々やブランド、企業）、
分析やレポート、コラボレーションやブランドがインサイトに基づいて
活動することができるようにするワークフロー・ツールなどである。
リスニングに対する組織的ニーズや要求はさまざまであるので、
テキスト分析業界は、価値や製品、サービスを差別化すると同時に、
ニーズを満たすために常にイノベーションを行っている。
３－１．ベンダーの４つのタイプ
市場で利用可能なソリューションを検討した結果、
テキスト分析のベンダーを次の４つのグループに分類した。
１）エンタープライズ・ベンダー： 中規模から大企業をターゲットとする
２）セルフ・サービス・ベンダー：すべての規模の企業に対応する
３）専門ベンダー：１つか２つの領域に特化している
４）オープンソース・ベンダー：ソーシャル・メディア分析能力を
導入したい企業のためにツールを提供する
これらの企業の焦点が何であれ、彼らの目的は、
企業がその内部のリスニング能力を育成することを手助けすることである。
エンタープライズ・ベンダーは、通常、テキスト分析のプラットフォームを
提供する企業と考えられている。
それは、さまざまなビジネス・ニーズをサポートし、
その他のコンピュータ・ソフトウエア・システムや、
顧客が持っているＣＲＭや営業・マーケティング・システムのような
データベースと密接に関連している。
例えば、Attensityというベンダーは、
「アクションを引き起こすためのテキストを活用する能力を通して、
組織が重要なビジネス要求を発信することを手助けしている」。
彼らの製品ポートフォリオは、
企業がリスニングを行ったり（Attensity Voice of the Customer, Attensity Market Voice)、
聞いたことに反応したり（(Attensity Response Man agement, Attensity E-Service Suite)、
リサーチや発見をしたり(Attensity Research and Discovery)、
リスク・マネジメントやコンプライアンスを行ったり(Attensity Risk & Compliance)、
トレンドやパターン、関係性を発見したり(Intelligence Analysis)
することを手助けしている。
エンタープライズ・ベンダーは、伝統的にクライアントのＩＴ環境のもとで
使用を許可され実行できるソフトウエアを提供している。
その多くは、今日、専門的に管理しホストとなる構築が容易なプラットフォームを
求めているクライアントへの代替サービスとして、ソフトウエアを検討し提供を行っている。
せルフ・サービス・ベンダーは、ツールの収集と、エンド・ユーザーがモニターを行い、
分析、報告を行えるようにする機能を提供している。
これらのベンダーは、ブラウザやインターネット接続によって
利用可能なサービスとしてソリューションを提供している。
Trenrrといったベンダーは、プログラマー・インターフェースを通して、
企業のデータ・ソースと、モニターを行うソーシャル・メディア・ソースとを
統合する方法を提供している。
リスニングの人気の拡大から、この分野では、その多くが投資家の支援を受けた
新規企業の参入が急激に増加している。
新規企業であるTechrigy社は、リアル・タイム・ソーシャル・メディア・モニタリングや、
センチメント分析、ディスカッション・クラスタリング、カスタマイズ・レポーティングなどの
提供を行っている。
専門ベンダーは、非常に特定の分野に焦点を当てている。
例えば、人々や企業の意見（Jodange）や、
ブランドやブランド特性についてのセンチメント（GeeYee）、
役員レベルの人のモニタリングや意思決定のための
センチメント・ダッシュボードの構築（General Sentiment)などである。
オープンソース・ベンダーは、テキスト分析を行うためのフレームワークや
コンポーネント、サービスの提供を行っている。
これらは、通常、ソフトウエア・ソリューションに属性の追加を行いたい
プログラマーによって行われる。
技術的な話なので、ここではこれ以上議論を行わないけれども、
主なツールとしては、以下のようなものがある。
GATE,
Yale/RapidMiner,
UIMA (unstructured information management architecture, a component framework) and
UCompare
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木曜日がお休みの時は金曜日の午前中です。また臨時に更新されることがあります》
2010年6月3日木曜日
リスニング・ソリューション： メディア・モニタリング
◆ リスニング・マーケティング：
Social Media時代の新しい消費者調査 の第１６回目です。
今回は、第３章の１－３．メディア・モニタリングです。
第３章 リスニング・ソリューション Listening Solutions
０．リスニング・ソリューションのタイプ Types of Listening Solutions
１．検索エンジンとメディア・モニタリング
１－１．総合検索エンジン：ソリューション・キー
１－２．リアルタイム・サーチ：ソリューション・キー
１－３．メディア・モニタリング
２．テキスト分析のためのソフトウエア・ソリューション Text Analysis Software Solutions
３．フルサービス・リスニング・ベンダー Full-Service Lsitening Vendors
４．オフラインとオンラインの口コミ Offline and Online Word-of-Mouth
５．バズ会社と口コミ・プログラム Buzz Agencies and Instigated Word of Mouth Programs
６．個別のブランド・コミュニティ Private Branded Communities
＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊
１－３． メディア・モニタリング： ソリューション・キー
メディア・モニタリング・サービスは、「エイジェント」や「ボット」を使って自動的に
オンライン上の情報をモニターし、ストリーや投稿、会話が関心のある
ワードやフレーズを含んでいるときにアラートを送るものである。
今日のシステムは、もともとはマーケティング・サポートから
レピュテーション・マネジメント（風評被害防止）に及ぶ
ＰＲのニーズに対応したメディア・モニタリングの長い伝統に起源を持っている。
１）メデイアの範囲
オンラインのアラート・システムは、検索のために使用する
メディアを選択する基準を持っている。
システムは異なっており、各ベンダーの国内的や国際的な強みと
弱みを理解することは重要である。
あるベンダーは、得た結果ができるかぎり妥当なものであることを
保証するために、特定のメデイアを除く機能を持っている。
さらに、ある製品は、エンドユーザーが特定のＵＲＬを追加できるようにしている。
２）用語やフレーズの特定
メディア・モニタリングの価値は、ブランドに絶対必要である用語やフレーズを
選択できる点にある。
通常、これらには、消費者言語や、ブランド用語、コンセプト、競合、
広告／マーケティング・プログラムや、スポーツ・チームといった一般的関心事が含まれる。
キーとなる関係者や組織、政府、行動を含むかもしれない。
検索は、ワードとして特定されるかもしれない、あるいはより正確に、
ブール検索論理で表されるかもしれない。
３）結果や分析、レポーティング
モニタリング結果は、それぞれの探索のＵＲＬリストから、
要約やフルテキストなどさまざまである。
分析とレポートは、ヒット数のような基礎的なものや、
自動的に計算される言及数や、ソース、ボリューム・トレンド、
リーチのようなメディア測定といったものから、
シェア・オブ・ヴォイスやセンチメント、
例えば、個々のブランドや競合についてのキー・メッセージや
プロミネンスなどが含まれる。
４）レポート頻度や配布、統合
モニタリング・サービスでは、多くの場合、ユーザーがアラート頻度を
特定することが可能である。
通常は、その範囲は、「生起した時」や、毎日、１週間ごとである。
リスニング・プロジェクトにおけるモニタリングの必要性によって、
適切な頻度は決まってくる。
結果の共有のために、Eメールの配信が一般には使われる。
新しいフィードやＸＭＬ(Extensible Markup Language)フィードは、
ニュース・リーダーによって、結果を表示することができ、
ＷＥＢページやダッシュボードに統合される。
XMLフィードは、テキスト分析のような第３者のアプリケーションや
サービスによって、分析のためのインプット・ソースかもしれない。
多くの企業では、便利なように、集中型の結果の保管とアーカイブ化を提供している。
５）サービスのオプション：フルサービスと、セルフサービス
多くのメディア・サービス企業は、彼らのクライアントの検索を代行し、
結果を配信している。
前述のMelwater Newsの例のように、あるサービスは、
探索や検索用語を管理し、個人のコンピュータ上で結果を集中して
管理できる能力をもったデスクトップ・アプリケーションを提供している。
＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊
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Social Media時代の新しい消費者調査 の第１６回目です。
今回は、第３章の１－３．メディア・モニタリングです。
第３章 リスニング・ソリューション Listening Solutions
０．リスニング・ソリューションのタイプ Types of Listening Solutions
１．検索エンジンとメディア・モニタリング
１－１．総合検索エンジン：ソリューション・キー
１－２．リアルタイム・サーチ：ソリューション・キー
１－３．メディア・モニタリング
２．テキスト分析のためのソフトウエア・ソリューション Text Analysis Software Solutions
３．フルサービス・リスニング・ベンダー Full-Service Lsitening Vendors
４．オフラインとオンラインの口コミ Offline and Online Word-of-Mouth
５．バズ会社と口コミ・プログラム Buzz Agencies and Instigated Word of Mouth Programs
６．個別のブランド・コミュニティ Private Branded Communities
＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊
１－３． メディア・モニタリング： ソリューション・キー
メディア・モニタリング・サービスは、「エイジェント」や「ボット」を使って自動的に
オンライン上の情報をモニターし、ストリーや投稿、会話が関心のある
ワードやフレーズを含んでいるときにアラートを送るものである。
今日のシステムは、もともとはマーケティング・サポートから
レピュテーション・マネジメント（風評被害防止）に及ぶ
ＰＲのニーズに対応したメディア・モニタリングの長い伝統に起源を持っている。
１）メデイアの範囲
オンラインのアラート・システムは、検索のために使用する
メディアを選択する基準を持っている。
システムは異なっており、各ベンダーの国内的や国際的な強みと
弱みを理解することは重要である。
あるベンダーは、得た結果ができるかぎり妥当なものであることを
保証するために、特定のメデイアを除く機能を持っている。
さらに、ある製品は、エンドユーザーが特定のＵＲＬを追加できるようにしている。
２）用語やフレーズの特定
メディア・モニタリングの価値は、ブランドに絶対必要である用語やフレーズを
選択できる点にある。
通常、これらには、消費者言語や、ブランド用語、コンセプト、競合、
広告／マーケティング・プログラムや、スポーツ・チームといった一般的関心事が含まれる。
キーとなる関係者や組織、政府、行動を含むかもしれない。
検索は、ワードとして特定されるかもしれない、あるいはより正確に、
ブール検索論理で表されるかもしれない。
３）結果や分析、レポーティング
モニタリング結果は、それぞれの探索のＵＲＬリストから、
要約やフルテキストなどさまざまである。
分析とレポートは、ヒット数のような基礎的なものや、
自動的に計算される言及数や、ソース、ボリューム・トレンド、
リーチのようなメディア測定といったものから、
シェア・オブ・ヴォイスやセンチメント、
例えば、個々のブランドや競合についてのキー・メッセージや
プロミネンスなどが含まれる。
４）レポート頻度や配布、統合
モニタリング・サービスでは、多くの場合、ユーザーがアラート頻度を
特定することが可能である。
通常は、その範囲は、「生起した時」や、毎日、１週間ごとである。
リスニング・プロジェクトにおけるモニタリングの必要性によって、
適切な頻度は決まってくる。
結果の共有のために、Eメールの配信が一般には使われる。
新しいフィードやＸＭＬ(Extensible Markup Language)フィードは、
ニュース・リーダーによって、結果を表示することができ、
ＷＥＢページやダッシュボードに統合される。
XMLフィードは、テキスト分析のような第３者のアプリケーションや
サービスによって、分析のためのインプット・ソースかもしれない。
多くの企業では、便利なように、集中型の結果の保管とアーカイブ化を提供している。
５）サービスのオプション：フルサービスと、セルフサービス
多くのメディア・サービス企業は、彼らのクライアントの検索を代行し、
結果を配信している。
前述のMelwater Newsの例のように、あるサービスは、
探索や検索用語を管理し、個人のコンピュータ上で結果を集中して
管理できる能力をもったデスクトップ・アプリケーションを提供している。
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2010年5月27日木曜日
リスニング・ソリューション： リアルタイム検索
◆ リスニング・マーケティング：
Social Media時代の新しい消費者調査 の第１５回目です。
＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊
１－２．リアルタイム・サーチ：ソリューション・キー
リアルタイム検索と呼ばれる新たな検索サービスは、
最近大きな人気を得ている。
リアルタイム検索のベンダー達は、社会の動向に耳を傾けて、
ソーシャル・メディア・バズやトレンドとなっている話題を理解し報告を行っている。
あるベンダーは、対応機能を付加している。
それによって、課題を適切な担当者に報告し、
直接彼らが対応することによって、ブランドが望ましい結果を生むために
全力を尽くすことができる。
リツイートやブックマーク、Facebookへの転送のような共有機能を
持つソーシャル・メディアの特徴を提供することによって、
リアルタイム検索は、人々が投稿したり、バズに影響を与えたりすることをより簡単にした。
リアルタイム検索によって、ブランドは、受・発信している個人が
どのような会話を行っているかについて、即時のインサイトを得ることができる。
分析によって、ブランドはそれに対して、どうすべきか、
あるいはどうすべきではないかについて知ることができる。
１）ソーシャル・メディアへの焦点
リアルタイム検索を行うベンダーは、人々が積極的にコメントや、
書き込み、ツイート、更新などを行うソーシャルメディアからの情報収集に集中している。
それらには、ブログ（例えばTechnorati）のような「伝統的な」ソースから、
ツイッターや、ソーシャル・ブックマーク（DiggやDelicious）、
フォト・シェアリング（Flickr）、ビデオ・シェアリング（YouTube）や
その他のソーシャル・ネットワークなどが含まれている。
リアルタイム検索の結果は、すべてが同じデータを収集するわけではないので、
さまざまである。
２）キーワード検索による特定のトピックスの選択
ベンダーは、ユーザーが個別の検索を行うことを可能にし、
多くは連続的なモニタリングを可能にする「継続的な」検索を提供している。
というのは、ユーザーが、１つあるいはそれ以上の検索用語や
フレーズを２４時間、蓄積したり利用できるからである。
アドバンストサーチによって、ユーザーは、ワードや人々、
場所、日付、投稿を特定することができる。
またそれらには、ページやメディアへのリンクが付いている。
多くのリアルタイム検索エンジンは、そのホームページに
トレンドになっている話題のリストを掲載している。
それは、現在何が起こっているかを簡単に把握するのに便利である。
図３５（省略）のSocialmentionは、検索用語の入力ボックスを表している。
特定のソーシャル・メディアを選択することや、特定のトレンドを追うことも可能である。
３）結果の表示とソーシャルメディアによる機能強化
多くのリアルタイム検索ベンダーの表示画面は、標準的な検索エンジンの
表示ページと良く似たものであるけれども、より進んだものである。
ベンダーは、会話や投稿、ツイートなどのリストを人気度や伝達度、
インフルエンサーのプロフィールを表すリツイートや投稿（Diggs）などの
ソーシャル・データで補完している。
次にソーシャルメディアによる機能強化の種類を見てみよう。
①結果のランキング： 通常、結果はランキングの形で表示される。
ランキングは、次の３つに分類される。
i）人気： ツイート数やリツイート数、投稿数のような活動を測定する。
ii）リアルタイム： コンテンツの流れ
iii）ブレンド： 人気度や、活動、ウエブサイトや人物の信頼度を反映したもの。
OneRiot’s “Pulse Rank”がその例である。
②フィルタリング： フィルタリング機能により、検索結果を中身
（ストーリーやコメント、写真など）や、関心領域（ライフスタイルやエンターテイメント）、
カバーする期間（１分、１時間、１日、１週間）で特定することによって、
処理できる分量にし、より扱いやすく集中しやすいようにすることができる。
③作成者： 影響者を見つける方法として、ベンダーの中には、
最も活動的な作成者のリストと、そのプロフィール・ページへのリンクを
表示するものもある。(TOPSY)
④共有や伝達： 多くのベンダーは、検索結果のリツイートや、
Facebookやその他のソーシャル・ネットワーク、ブログ、
Diggなどのソーシャル・ブックマーキングに転載する機能を提供している。
OneRiotのようなベンダーは、コンテンツが共有された回数や、
共有の時間枠、誰と共有されたなどを報告することによって、
個々の投稿やツイート、メッセージの影響度の測定を行っている。
⑤コメント： あるサービスは、ユーザーが、検索結果にコメントを
追加することを可能にしている。これはいろいろな状況で役立っている。
例えば、顧客サービス・チームのメンバーが、投稿やツイートを共有したり、
それらに意見を付け加えたい時などである。
他のサービスは、個人の投稿やツイート、メッセージが生みだした
コメントにリンクしている。
⑥態度： さまざまなソーシャルメディア・サービスは、
ユーザーが彼らの態度や視点を表すことを可能にしている。
ツイッターは、人々がツイートに賛成や反対の印をつけられるようにし、
他のサービスは、評価の点数化や好き嫌いの表示を可能にしている。
４）コラボレーションとワークフロー
共有機能は、リアルタイムでのリスニングや同僚との関与のための
非常に基本的なツールを提供するものである。
既に述べたように、特にツイッターの企業採用は、
一連のモニタリングやコラボレーション、マネジメント機能を持った
ツイッターのリスニング機能と、顧客サービスを提供したり、
顧客の声を組織に伝達するための対応機能とを組み合わせた
新しい分野を生みだしている。
CoTweetやHootsuite２．０はこのような新しい動きを表している。
５）データ統合と共有
多くのサービスは、RSSやAPIによってデータの共有が可能である。
それによって、ソーシャル・メディア上の会話のトラッキングや
分析、対応のためのインハウス・データベースや、
外部のシステムとの統合が可能になる。
Ｗｅｂ分析会社であるOmnitureのような外部の企業は、
彼らのコアのサービスにソーシャルメディアの様々な機能を付加している。
＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊
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１－２．リアルタイム・サーチ：ソリューション・キー
リアルタイム検索と呼ばれる新たな検索サービスは、
最近大きな人気を得ている。
リアルタイム検索のベンダー達は、社会の動向に耳を傾けて、
ソーシャル・メディア・バズやトレンドとなっている話題を理解し報告を行っている。
あるベンダーは、対応機能を付加している。
それによって、課題を適切な担当者に報告し、
直接彼らが対応することによって、ブランドが望ましい結果を生むために
全力を尽くすことができる。
リツイートやブックマーク、Facebookへの転送のような共有機能を
持つソーシャル・メディアの特徴を提供することによって、
リアルタイム検索は、人々が投稿したり、バズに影響を与えたりすることをより簡単にした。
リアルタイム検索によって、ブランドは、受・発信している個人が
どのような会話を行っているかについて、即時のインサイトを得ることができる。
分析によって、ブランドはそれに対して、どうすべきか、
あるいはどうすべきではないかについて知ることができる。
１）ソーシャル・メディアへの焦点
リアルタイム検索を行うベンダーは、人々が積極的にコメントや、
書き込み、ツイート、更新などを行うソーシャルメディアからの情報収集に集中している。
それらには、ブログ（例えばTechnorati）のような「伝統的な」ソースから、
ツイッターや、ソーシャル・ブックマーク（DiggやDelicious）、
フォト・シェアリング（Flickr）、ビデオ・シェアリング（YouTube）や
その他のソーシャル・ネットワークなどが含まれている。
リアルタイム検索の結果は、すべてが同じデータを収集するわけではないので、
さまざまである。
２）キーワード検索による特定のトピックスの選択
ベンダーは、ユーザーが個別の検索を行うことを可能にし、
多くは連続的なモニタリングを可能にする「継続的な」検索を提供している。
というのは、ユーザーが、１つあるいはそれ以上の検索用語や
フレーズを２４時間、蓄積したり利用できるからである。
アドバンストサーチによって、ユーザーは、ワードや人々、
場所、日付、投稿を特定することができる。
またそれらには、ページやメディアへのリンクが付いている。
多くのリアルタイム検索エンジンは、そのホームページに
トレンドになっている話題のリストを掲載している。
それは、現在何が起こっているかを簡単に把握するのに便利である。
特定のソーシャル・メディアを選択することや、特定のトレンドを追うことも可能である。
３）結果の表示とソーシャルメディアによる機能強化
多くのリアルタイム検索ベンダーの表示画面は、標準的な検索エンジンの
表示ページと良く似たものであるけれども、より進んだものである。
ベンダーは、会話や投稿、ツイートなどのリストを人気度や伝達度、
インフルエンサーのプロフィールを表すリツイートや投稿（Diggs）などの
ソーシャル・データで補完している。
次にソーシャルメディアによる機能強化の種類を見てみよう。
①結果のランキング： 通常、結果はランキングの形で表示される。
ランキングは、次の３つに分類される。
i）人気： ツイート数やリツイート数、投稿数のような活動を測定する。
ii）リアルタイム： コンテンツの流れ
iii）ブレンド： 人気度や、活動、ウエブサイトや人物の信頼度を反映したもの。
②フィルタリング： フィルタリング機能により、検索結果を中身
（ストーリーやコメント、写真など）や、関心領域（ライフスタイルやエンターテイメント）、
カバーする期間（１分、１時間、１日、１週間）で特定することによって、
処理できる分量にし、より扱いやすく集中しやすいようにすることができる。
③作成者： 影響者を見つける方法として、ベンダーの中には、
最も活動的な作成者のリストと、そのプロフィール・ページへのリンクを
表示するものもある。(TOPSY)
④共有や伝達： 多くのベンダーは、検索結果のリツイートや、
Facebookやその他のソーシャル・ネットワーク、ブログ、
Diggなどのソーシャル・ブックマーキングに転載する機能を提供している。
OneRiotのようなベンダーは、コンテンツが共有された回数や、
共有の時間枠、誰と共有されたなどを報告することによって、
個々の投稿やツイート、メッセージの影響度の測定を行っている。
⑤コメント： あるサービスは、ユーザーが、検索結果にコメントを
追加することを可能にしている。これはいろいろな状況で役立っている。
例えば、顧客サービス・チームのメンバーが、投稿やツイートを共有したり、
それらに意見を付け加えたい時などである。
他のサービスは、個人の投稿やツイート、メッセージが生みだした
コメントにリンクしている。
⑥態度： さまざまなソーシャルメディア・サービスは、
ユーザーが彼らの態度や視点を表すことを可能にしている。
ツイッターは、人々がツイートに賛成や反対の印をつけられるようにし、
他のサービスは、評価の点数化や好き嫌いの表示を可能にしている。
４）コラボレーションとワークフロー
共有機能は、リアルタイムでのリスニングや同僚との関与のための
非常に基本的なツールを提供するものである。
既に述べたように、特にツイッターの企業採用は、
一連のモニタリングやコラボレーション、マネジメント機能を持った
ツイッターのリスニング機能と、顧客サービスを提供したり、
顧客の声を組織に伝達するための対応機能とを組み合わせた
新しい分野を生みだしている。
５）データ統合と共有
多くのサービスは、RSSやAPIによってデータの共有が可能である。
それによって、ソーシャル・メディア上の会話のトラッキングや
分析、対応のためのインハウス・データベースや、
外部のシステムとの統合が可能になる。
Ｗｅｂ分析会社であるOmnitureのような外部の企業は、
彼らのコアのサービスにソーシャルメディアの様々な機能を付加している。
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2010年5月20日木曜日
リスニング・ソリューション： 人々とサーチエンジンとの会話をリスニングする
◆ リスニング・マーケティング：
Social Media時代の新しい消費者調査 の第１４回目です。
＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊
１．検索エンジンとメディア・モニタリング
検索は自発的な行動である。
人々は主に、今すぐに情報を得たり、サイトを見つけたいので検索を行う。
検索ワードは、ゴールへのアクセスであり、手段である。
検索がポピュラーになり、その探索ボリュームも大きくなった。
検索は、Eメールに続く最も人気のある活動であり、
毎日オンラインを使う約半数の人々は、検索エンジンを利用している。
GoogleやYahoo!, Bing, Ask, and AOLなどの主な検索エンジンで、
月に１４０万の検索が行われている。
さらに、Facebookや CraigsList and Amazonなどでの検索を含めると
２１０万にも達する。(Pew 2008, comScore 2009).
人々が使う検索用語は、検索エンジンによって把握され報告される。
検索がメインな活動になるにつれて、検索行動が価値ある指標になるのではないかと
リサーチャー達は思い始めた。
彼らは、広告露出と検索トラフィックとの間の相関関係を発見し、
広告の影響を推定するための新たなツールを生みだした。
検索は、人々の間の会話ではないけれども、
人々と検索エンジンとの対話であると考えることができる、
あるいは恐らくそう考えるべきである。
これは少し変わった考え方かもしれない。
しかし、人々が検索用語を入力し、結果を得て、それらを検討し、
また検索を繰り返す行動を考えた場合、
それらは声にならない会話への積極的な参加であり、
リスニングに値すると考えることができる。
リスニングの観点から、検索は、次のいくつかの理由で、
広告主やマーケターにとって価値があると言える。
検索者は、トピックによって、動機づけられ、参加する。
検索ボックスの入力されたワードは、
人々がトピックについて語る時に使う言葉を表している。
例えば、それらは、広告におけるキーワードやテーマと
考えられ選ばれるかもしれない。
検索者は、適切かどうかとか、より厳密にするために、
検索ごとにより多くの検索用語を入力する。
人々が「スキー休暇」と入力した場合、我々は人々の一般的な関心を知ることができる。
さらに、「冬休みの間のユタでのスキー休暇」と入力した場合、
ブランドのマーケティングや広告に、戦略的、戦術的に利用できる
目的地やタイミングといった考え方も知ることができる。
検索ボリュームやパターン、トレンドは検索者の関心を反映している。
それらを時系列に追跡することによって、ブランドやイベント、セレブ、
人気のあるカルチャーへの関心を理解することができる。
事例として、comScoreは、「クーポン」や「失業の恩恵」、「破産」、「差し押さえ」の点から、
不況についての検索トレンドの比較を行った。
これらの用語の上昇を見て、comScoreのCEOのGian Fulgoniは、
「オンライン活動は、アメリカ人の興味や関心事を反映するようになった」と
語った。(comScore 2009)
１－１．総合検索エンジン：ソリューション・キー
リスニングのために検索エンジンを使用する場合、
その人気度や、カバーしている情報源や、使っている人々、
彼らの価値観などが、検索エンジンごとに異なっていることを
まず理解することが重要である。
Googleは「世界中の情報を組織化する」を目指している。
他方、対照的に、Bingは、特に旅行や、ショッピング、ファイナンスの分野での
検索者の情報活用の手助けを行うことに特化している。
それゆえに、検索トレンドは、エンジンによって異なっている。
このことのリスニングへの示唆は明らかである。
つまり、リスニングを行う場合、検索エンジンをよく吟味して、
使用する検索エンジンが、ニーズにあったものかどうかを確認する必要がある。
（１）トップ・リスト
人々が検索している最もポピュラーなトピクスを明らかにする
トップ・リストは、人々の心の中に何があり、
何を語ろうとしているかといったことの重要な手掛かりを与えてくれる。
主な検索エンジンの多くは、このような人気のある検索のトップ・リストを
１つ或いは２つ以上、作成している。
ある検索エンジンは、カテゴリー別に検索を分類し、
全般やエンターテイメント、ビジネスというような検索条件を付加している。
検索エンジンは、そのリストの長さー通常は最低１０や、
リアルタイムから、１時間、毎日、１週間といった更新頻度もさまざまである。
例えば、検索エンジンのAsk.comは、週間トップ１０を表している。
リンクをクリックすることによって、最近の結果を得ることができる。
レポートとして最も人気のある数字のリストが、唯一の形式である必要はない。
Bingのようなエンジンは、ワード・クラウド上に人気のあるトピックの検索結果を表している。
すなわち、ワードが大きいほど、その人気度が高いことを示している。
（２）人気検索とムーバー（ライジング・サーチ）＊
＊Rising searchesは、検索数が伸びている関連するキーワードを表示
あるトップ・リストは、最大の検索ボリューム、つまり人気がある検索と、
多くの変化、つまり大きく上昇した検索の分類を行っている。
Yahoo! Buzzは、良い例である。
Yahoo! Buzzは、ボリュームやトレンドによってランクづけられた検索用語や
フレーズであるリーダー（Leaders)＊と、必ずしも最大のボリュームではないけれども、
大きく増加した検索、すなわちムーバー（Movers）＊のリストを提供している。
＊Buzz leadersは、１日において最も大きなバズ・スコアをえたトピック。
＊Buzz moversは、２日間において最も大きなバス・スコアの増加を示したトピック。.
リーダー／ムーバー分析は、継続的な関心は何であり、
現在のホットなトピックは何であるかと示してくれる。
ディクライナー（Decliners）は、人気が下降しているトピックを表す。
Yahoo！Buzzは、検索条件（フィルター）をかけることによって、
さらにきめの細かい分析を可能にしている。
Yahoo! Buzzの検索条件は、エンターテイメントやメディア、スポーツに集中している。
その他のエンジンでは、例えば、日付や地域、
検索結果の情報源（ニュースや、Web,ブログ）を含んだ検索条件が提供されている。
主要な検索エンジン以外の専門的サイトは、トップ検索やムーバー、トレンドを報告している。
スポーツ・メディア会社であるESPNは、その１つである。
（３）トレンド
トレンドは、上昇と安定、下降する関心のパターンの設定を行う。
検索トレンドをリスニングする表示期間は、非常にさまざまである。
日刊ベース（例：AOL Hot Searches）や週刊ベース（例：Yahoo! Buzz Index, ASK IQ）から、
それ以上の長期ベース（例：ESPN, Bing xRank, Google Insights for Search）にわたっている。
リスニングにとっては、トレンドの変化を特定することによって、
ブランド・パーセプションやブランド・ヘルス、ブランド・パフォーマンスに
影響を与える消費者の関心の変化の兆候を見つけることが可能になる。
コンテキスト上にデータを置くことによって、トレンドのパターンの解釈を容易にすることができる。
図３１（省略）は、「ノーベル平和賞」についてのBing’s のxRankサービスの例を表している。
（４）キーワード検索によって、特定のトピクスを選択する
多くのリストは、単に用語のランキングである。
Yahoo!buzzや、Bing xRank、Google Trends、Google Insights for Searchでは、
１つ或いは複数のキーワードを検索し、その結果を見ることによって、
ユーザーが個人的にリストを作成することができる。
複数の用語を使うことによって、関連する用語や競合する用語を比較したり、
対照させることが可能になる。
以下は、Google Trendsの例である。
（５）トレンド・コンテキスト
検索トレンドをコンテキスト（文脈）で見ることによって、
豊富で説明力のあるものになる。
つまり、折れ線がフラットや、上昇、下降している原因の理解を助けてくれる。
BingのxRankのようなサービスは、図３２が示すように、
キーとなる新しいイベントを直接グラフ上に連動して表示すことによって、
コンテキストを設定することができる。
その他のAOL Hot SearchesやESPN Searchesなどは、
ジャーナリスト的な視点も提供してくれる。
（６）分析とレポート
分析やレポートのタイプによって、検索データが、
インサイトや戦略、評価といった目的にどのように利用されるかが影響を受ける。
検索サービスの内容は、簡単なリスト（例えばAOL Hot Searches）の提供から、
複数の用語を比較、グラフ化したり、情報源や、カバーする日付や地域、
カテゴリーをより精緻化したり、ニュース・コンテキストを付加するといった
ミニ的なマイニング・ツールにまで及んでいる。
Google Insights for Searchは、図３４に示すように、
H1N1ウイルスの検索の時に、一連の豊富な分析能力を発揮した。
（７）データ統合
データの価値は、企業独自のシステムや外部のアプリケーションと
組み合わされ、分析された場合に向上する。
Google Insights for Searchは、いくつかのデータ統合の形式を提供している。
例えば、スプレッドシートやデータベースに簡単に取り込めるテキスト・ファイル形式や、
例えば、ダッシュボードやWEBページへの埋め込みができるウイジェト＊として
ダウンロードできる。
＊デスクトップ上で特定の機能を実行するための簡易的なアプリケーションの総称
ヤフー・バズ・インデクスは、xmlフィードを提供している。
★次回は、「リアルタイム検索」についてです。
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Social Media時代の新しい消費者調査 の第１４回目です。
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１．検索エンジンとメディア・モニタリング
検索は自発的な行動である。
検索ワードは、ゴールへのアクセスであり、手段である。
検索がポピュラーになり、その探索ボリュームも大きくなった。
検索は、Eメールに続く最も人気のある活動であり、
毎日オンラインを使う約半数の人々は、検索エンジンを利用している。
GoogleやYahoo!, Bing, Ask, and AOLなどの主な検索エンジンで、
月に１４０万の検索が行われている。
さらに、Facebookや CraigsList and Amazonなどでの検索を含めると
２１０万にも達する。(Pew 2008, comScore 2009).
人々が使う検索用語は、検索エンジンによって把握され報告される。
検索がメインな活動になるにつれて、検索行動が価値ある指標になるのではないかと
リサーチャー達は思い始めた。
彼らは、広告露出と検索トラフィックとの間の相関関係を発見し、
広告の影響を推定するための新たなツールを生みだした。
検索は、人々の間の会話ではないけれども、
人々と検索エンジンとの対話であると考えることができる、
あるいは恐らくそう考えるべきである。
これは少し変わった考え方かもしれない。
しかし、人々が検索用語を入力し、結果を得て、それらを検討し、
また検索を繰り返す行動を考えた場合、
それらは声にならない会話への積極的な参加であり、
リスニングに値すると考えることができる。
リスニングの観点から、検索は、次のいくつかの理由で、
広告主やマーケターにとって価値があると言える。
検索者は、トピックによって、動機づけられ、参加する。
検索ボックスの入力されたワードは、
人々がトピックについて語る時に使う言葉を表している。
例えば、それらは、広告におけるキーワードやテーマと
考えられ選ばれるかもしれない。
検索者は、適切かどうかとか、より厳密にするために、
検索ごとにより多くの検索用語を入力する。
人々が「スキー休暇」と入力した場合、我々は人々の一般的な関心を知ることができる。
さらに、「冬休みの間のユタでのスキー休暇」と入力した場合、
ブランドのマーケティングや広告に、戦略的、戦術的に利用できる
目的地やタイミングといった考え方も知ることができる。
検索ボリュームやパターン、トレンドは検索者の関心を反映している。
それらを時系列に追跡することによって、ブランドやイベント、セレブ、
人気のあるカルチャーへの関心を理解することができる。
事例として、comScoreは、「クーポン」や「失業の恩恵」、「破産」、「差し押さえ」の点から、
不況についての検索トレンドの比較を行った。
これらの用語の上昇を見て、comScoreのCEOのGian Fulgoniは、
語った。(comScore 2009)
１－１．総合検索エンジン：ソリューション・キー
リスニングのために検索エンジンを使用する場合、
その人気度や、カバーしている情報源や、使っている人々、
彼らの価値観などが、検索エンジンごとに異なっていることを
まず理解することが重要である。
Googleは「世界中の情報を組織化する」を目指している。
他方、対照的に、Bingは、特に旅行や、ショッピング、ファイナンスの分野での
検索者の情報活用の手助けを行うことに特化している。
それゆえに、検索トレンドは、エンジンによって異なっている。
このことのリスニングへの示唆は明らかである。
つまり、リスニングを行う場合、検索エンジンをよく吟味して、
使用する検索エンジンが、ニーズにあったものかどうかを確認する必要がある。
（１）トップ・リスト
人々が検索している最もポピュラーなトピクスを明らかにする
トップ・リストは、人々の心の中に何があり、
何を語ろうとしているかといったことの重要な手掛かりを与えてくれる。
主な検索エンジンの多くは、このような人気のある検索のトップ・リストを
１つ或いは２つ以上、作成している。
ある検索エンジンは、カテゴリー別に検索を分類し、
全般やエンターテイメント、ビジネスというような検索条件を付加している。
検索エンジンは、そのリストの長さー通常は最低１０や、
リアルタイムから、１時間、毎日、１週間といった更新頻度もさまざまである。
例えば、検索エンジンのAsk.comは、週間トップ１０を表している。
リンクをクリックすることによって、最近の結果を得ることができる。
レポートとして最も人気のある数字のリストが、唯一の形式である必要はない。
Bingのようなエンジンは、ワード・クラウド上に人気のあるトピックの検索結果を表している。
（２）人気検索とムーバー（ライジング・サーチ）＊
＊Rising searchesは、検索数が伸びている関連するキーワードを表示
あるトップ・リストは、最大の検索ボリューム、つまり人気がある検索と、
多くの変化、つまり大きく上昇した検索の分類を行っている。
Yahoo! Buzzは、良い例である。
フレーズであるリーダー（Leaders)＊と、必ずしも最大のボリュームではないけれども、
大きく増加した検索、すなわちムーバー（Movers）＊のリストを提供している。
＊Buzz leadersは、１日において最も大きなバズ・スコアをえたトピック。
＊Buzz moversは、２日間において最も大きなバス・スコアの増加を示したトピック。.
リーダー／ムーバー分析は、継続的な関心は何であり、
現在のホットなトピックは何であるかと示してくれる。
ディクライナー（Decliners）は、人気が下降しているトピックを表す。
Yahoo！Buzzは、検索条件（フィルター）をかけることによって、
さらにきめの細かい分析を可能にしている。
Yahoo! Buzzの検索条件は、エンターテイメントやメディア、スポーツに集中している。
その他のエンジンでは、例えば、日付や地域、
検索結果の情報源（ニュースや、Web,ブログ）を含んだ検索条件が提供されている。
主要な検索エンジン以外の専門的サイトは、トップ検索やムーバー、トレンドを報告している。
スポーツ・メディア会社であるESPNは、その１つである。
（３）トレンド
トレンドは、上昇と安定、下降する関心のパターンの設定を行う。
検索トレンドをリスニングする表示期間は、非常にさまざまである。
日刊ベース（例：AOL Hot Searches）や週刊ベース（例：Yahoo! Buzz Index, ASK IQ）から、
それ以上の長期ベース（例：ESPN, Bing xRank, Google Insights for Search）にわたっている。
リスニングにとっては、トレンドの変化を特定することによって、
ブランド・パーセプションやブランド・ヘルス、ブランド・パフォーマンスに
影響を与える消費者の関心の変化の兆候を見つけることが可能になる。
コンテキスト上にデータを置くことによって、トレンドのパターンの解釈を容易にすることができる。
図３１（省略）は、「ノーベル平和賞」についてのBing’s のxRankサービスの例を表している。
（４）キーワード検索によって、特定のトピクスを選択する
Yahoo!buzzや、Bing xRank、Google Trends、Google Insights for Searchでは、
ユーザーが個人的にリストを作成することができる。
複数の用語を使うことによって、関連する用語や競合する用語を比較したり、
対照させることが可能になる。
以下は、Google Trendsの例である。
（５）トレンド・コンテキスト
検索トレンドをコンテキスト（文脈）で見ることによって、
豊富で説明力のあるものになる。
つまり、折れ線がフラットや、上昇、下降している原因の理解を助けてくれる。
BingのxRankのようなサービスは、図３２が示すように、
キーとなる新しいイベントを直接グラフ上に連動して表示すことによって、
コンテキストを設定することができる。
その他のAOL Hot SearchesやESPN Searchesなどは、
ジャーナリスト的な視点も提供してくれる。
（６）分析とレポート
分析やレポートのタイプによって、検索データが、
インサイトや戦略、評価といった目的にどのように利用されるかが影響を受ける。
検索サービスの内容は、簡単なリスト（例えばAOL Hot Searches）の提供から、
複数の用語を比較、グラフ化したり、情報源や、カバーする日付や地域、
カテゴリーをより精緻化したり、ニュース・コンテキストを付加するといった
ミニ的なマイニング・ツールにまで及んでいる。
Google Insights for Searchは、図３４に示すように、
H1N1ウイルスの検索の時に、一連の豊富な分析能力を発揮した。
（７）データ統合
データの価値は、企業独自のシステムや外部のアプリケーションと
組み合わされ、分析された場合に向上する。
Google Insights for Searchは、いくつかのデータ統合の形式を提供している。
例えば、スプレッドシートやデータベースに簡単に取り込めるテキスト・ファイル形式や、
例えば、ダッシュボードやWEBページへの埋め込みができるウイジェト＊として
ダウンロードできる。
＊デスクトップ上で特定の機能を実行するための簡易的なアプリケーションの総称
ヤフー・バズ・インデクスは、xmlフィードを提供している。
★次回は、「リアルタイム検索」についてです。
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