Social and Digital Media Analytics 社会和数字媒体分析知识点梳理补习

　　在当今的数字化社会中，社会和数字媒体分析可以帮助我们更好的了解社交媒体用户如何与我们的网站和社交帐户进行交互。它允许我们跟踪网站性能和对社交媒体帖子的反应，还可以进行广告系列调整。因此掌握社交媒体分析技能还是很有必要性的，本次小思就以Social and Digital Media Analytics 社会和数字媒体分析课程为例，来与同学们分享一下相关的经验，有兴趣的同学们可不要错过哦。

　　Social and Digital Media Analytics 社会和数字媒体分析的常见用例包括：受众分析、竞争基准测试、内容优化、建立品牌知名度。

　　关键指标包括转化、受众特征、展示次数、点击率、互动率、评论、分享或转推。多达三分之二的消费者在社交媒体上购物，公司现在正在使用社交媒体进行直接销售。

　　社会和数字媒体分析可以为我们做些什么?

　　社交媒体分析可以提供一种简单而廉价的方式来帮助我们在线改善业务成果。常见的社交媒体分析功能包括：营销活动绩效跟踪、仪表板、数据分析、图、图像识别、网红绩效分析、多渠道内容跟踪(包括展示次数、主题标签、赞和提及)、情绪分析、语音份额、网站分析集成。无论是对于打造品牌形象还是拓展业务范围都是非常有利的。

　　Social and Digital Media Analytics 社会和数字媒体分析知识点包括：

　　自然语言处理和机器学习技术:可识别非结构化数据中的实体和关系，即未预先格式化以用于数据分析的信息。几乎所有的社交媒体内容都是非结构化的。这些技术对于获得有意义的见解至关重要。

　　细分:是社交媒体分析的基本需求。它按地理位置，年龄，性别，婚姻状况，父母身份和其他人口统计数据对社交媒体参与者进行分类。它可以帮助识别这些类别中的影响者。通过了解谁在关键主题上进行互动，可以更好地调整和定位消息，举措和响应。

　　行为分析:用于通过分配行为类型(例如用户，推荐者，潜在用户和批评者)来了解社交媒体参与者的担忧。了解这些角色有助于制定有针对性的信息和响应，以满足，改变或转移他们的看法。

　　情感分析:衡量社交媒体评论的语气和意图。它通常涉及自然语言处理技术，以帮助理解实体和关系，以揭示积极，消极，中立或矛盾的属性。

　　语音份额:分析有关品牌，产品，服务，声誉等的对话中的流行程度和强度。它有助于确定关键问题和重要主题。它还有助于将讨论分类为积极，消极，中立或矛盾。

　　聚类分析:可以发现隐藏的对话和意外的见解。它使关键字或短语之间产生关联，这些关键字或短语经常出现在一起，并派生出新的主题，问题和机会。例如，制作小苏打的人使用聚类分析发现了新的用途和机会。

　　仪表板和可视化:图表、图形、表格和其他演示工具总结和共享社交媒体分析结果，这是一种沟通和根据所学知识采取行动的关键功能。它们还使用户能够更快地掌握意义和见解，并在没有高级技术技能的情况下更深入地研究特定发现。

　　由此可见，Social and Digital Media Analytics 社会和数字媒体分析课程中包含的内容还是有不少的，不过对于考而思的专业老师来说，还是很简单的。若是同学们有所需求的话，也可以与考而思的在线老师取得联系哦。