Wenn Sie mit Brandwatch Analytics noch nicht so vertraut sind, kann das Verfassen von Queries mithilfe von Boolescher Sprache ein wenig abschreckend wirken. Was bedeuten bloß diese ganzen verwirrenden Zeichen?!
Ich verstehe das. Es ist durchaus verlockend, einfach den Query Wizard zu aktivieren. Wenn es Ihnen ebenso geht, dann sollten Sie unbedingt weiterlesen.
Ich sehe es als meine geheime Mission hier bei Brandwatch an, Sie in einen Superprofi für das Erstellen von Queries zu verwandeln. Und ich werde mich nicht von diesen Operatoren einschüchtern lassen! Sie sind nämlich eigentlich unsere besten Freunde. Ich werden sie Ihnen einen nach dem anderen vorstellen.
Wenn Sie die Grundlagen der Query-Erstellung mit Booleschen Operatoren beherrschen, dann werden Sie sich bereit fühlen, jeden Tweet, jedes Instagram Hashtag und jeden Blog dort draußen im World Wide Web zu erschließen.
In diesem Beitrag erläutere ich Ihnen die wenigen Eigenarten, die Sie beachten müssen, wenn Sie mit Booleschen Operatoren in Brandwatch Analytics arbeiten. Wir werden zu diesem Zweck drei grundlegende Query-Arten betrachten:
- Die „alles erfassende“ Query
- Die „Instagram Hashtag“-Query
- Die Autoren-Query
Ich gehe davon aus, dass Sie schon ein wenig mit den Booleschen Operatoren, die Brandwatch anbietet, vertraut sind, und dass Sie in etwa deren Funktionen kennen. Wenn nicht, können Sie sich im Blogpost Smooth Operators schlau machen oder unsere Operatoren in der Feature-Liste betrachten.
Query-Erstellung mit Booleschen Operatoren: Die „alles erfassende“ Query
Vermutlich ist dies die wichtigste Query überhaupt – wenn Sie nur eine einzige Art von Query beherrschen möchten, dann sollte es diese sein. Der Zweck der „alles erfassenden“ Query besteht schlicht darin, alle Erwähnungen über Ihrer Marke (oder Ihrer Mitbewerber) von allen Quellen zu erfassen. Um die alles erfassende Marken-Query zu erstellen, müssen Sie die folgenden Operatoren kennen (wenn Sie die Infos zu den Operatoren übersprungen haben, gehen Sie bitte hierhin zurück):
In diesem Beispiel möchten wir nach der Marke „Starbucks“ suchen.
Im ersten Schritt schreiben wir Variationen von der Schreibweise des Starbucks Markennamens, die Nutzer möglicherweise verwenden könnten, auf – einschließlich häufiger Rechtschreibfehler.
Der Wildcard Operator sorgt dafür, dass alle möglichen Endungen eines Wortes gefunden werden – schreibt man also Starbuck*, dann findet man beispielsweise auch: „Starbucks“, „Starbucksing“ oder sogar „Starbuckssssss!!“.
Die obige Boolesche Query findet Starbucks Mentions in jedem beliebigen Text und in jeder beliebigen Quelle, außer der unserer Query entsprechende Teil der Mention wird als Artikelüberschrift erkannt.
Um sicherzustellen, dass wir auch jene Mentions erwischen, bei denen „Starbucks“ nur im Titel eines Artikels (in der Regel Nachrichten, Blogs oder Foren), aber nicht im Text erwähnt wird, benötigen wir eine Kopie von unseren Markenvarianten in Verbindung mit dem Title: Operator.
Da ist nur eine Kleinigkeit, die wir beachten müssen – die Vorgehensweise, wie wir die Daten von sozialen Netzwerken wie Twitter, Facebook und Instagram erfassen, verlangt, dass wir den Namen des Social-Media-Nutzers (des Autors) als Überschrift behandeln.
In der Praxis heißt das, die obige Boolesche Abfrage erfasst auch alle Beiträge von Starbucks selbst, auch wenn diese den Namen Starbucks im Text gar nicht erwähnen.
Da wir in der alles erfassenden Query aber nur die Earned Mentions erfassen möchten und nicht unsere eigenen Beiträge, müssen wir die Twitter, Facebook und Instagram Sites aus dem Title:-Abschnitt und NUR aus dem Title:-Abschnitt der Query entfernen:
Und schon haben wir eine ziemlich ordentliche Query erstellt, mit der wir die meisten Online-Mentions im Zusammenhang mit Starbucks erwischen werden. Sicher gibt es darüber hinaus ein paar Feinheiten, die wir einrichten können, um noch mehr Mentions zu erhalten, die wir sonst verpasst hätten.
Wenn wir den Hashtags: Operator hinzufügen, dient das nicht nur dem Erfassen, Segmentieren und Filtern von Twitter Hashtags, sondern damit stellen wir auch sicher, dass wir die bestmögliche Abdeckung der Instagram Posts erreichen.
Bitte beachten Sie, dass der hashtags: Operator den Wildcard: Operator nicht unterstützt, also müssen wir alle Hashtags-Variationen eintippen:
Als nächstes sollten wir @mentions von Twitter Accounts, die mit Starbucks verbunden sind, aber nicht mit einem Element unserer aktuellen Query übereinstimmen, miteinschließen.
Unsere Query enthält bereits „Starbucks*“ also brauchen wir @starbucks mit at_mentions:starbucks nicht einzuschließen – es schadet der Query zwar nicht, bringt aber auch keinen wirklichen Nutzen.
Was wir hinzufügen sollten, sind @mentions von Accounts, die mit Starbucks in Verbindung stehen und deren Beiträge wir als Starbucks Mentions betrachten, die aber noch nicht unserer aktuellen Query entsprechen.
Abschließend könnten wir Tweets hinzufügen, die Links zur Website von Starbucks enthalten, aber nicht unbedingt Starbucks in dem Tweet erwähnen. Dies ist bei Tweets mit URL Shorteners häufiger der Fall.
Wenn Sie Ihre Ergebnisse überprüfen, stoßen Sie wahrscheinlich auch auf Dinge, die Sie aus irgendwelchen Gründen lieber ausschließen möchten. Dabei kann es sich um Spam-Tweeter handeln, Sites, die Sie nicht berücksichtigen möchten oder um Themen, die für Sie uninteressant sind. Ein Beispiel solcher Ausschlüsse für unsere alles erfassende Query könnte so aussehen:
Nachdem wir all diese Schritte durchgeführt haben, ist das unsere finale Query:
Die „Instagram Hashtag“-Query
Während die „alles erfassende“ Query Instagram Mentions hauptsächlich mit dem Hashtags Operator erfasst, gibt es bei diesem Vorgehen hier eine Kleinigkeit zu beachten, nämlich die Spracheinstellung.
Wenn Sie eine oder mehrere Sprachen für Ihre Query einstellen, wird sich die Anzahl der Mentions, die Ihre Query auf Instagram erfasst, reduzieren. Normalerweise ist genau das Ihre Absicht, doch manchmal geht es darum, jede einzelne Mention von einem Hashtag auf Instagram zu erfassen, unabhängig von der Sprache (Sie können später in den Dashboards immer noch nach der Sprache filtern).
Der Hintergrund dazu ist, dass Instagram-Beiträge manchmal einfach nicht genug Text enthalten, damit Brandwatch ihnen eine Sprache korrekt zuordnen kann. Manchmal enthalten Beiträge sogar nur ein paar Emojis und ein Hashtag, z. B. gar keine ausgeschriebenen Wörter. Um diese Mentions zu sammeln, müssen wir eine sprachneutrale Query erstellen.
Nehmen wir an, wir möchten die Ergebnisse einer Kampagne, die wir kürzlich durchgeführt haben, messen – für dieses Beispiel wähle ich ein Hashtag im Zusammenhang mit Fußball namens #TotalCAFCL, das Total als Sponsor der CAF Champions League ausweist.
Eine typische Instagram Hashtag Query würde so aussehen:
Diese Query erfasst alle Instagram Posts, die dem Hashtag entsprechen und zwar in jeder Sprache.
Die Autoren-Query
Manchmal sind wir nicht daran interessiert, zu wissen, was die Leute über eine bestimmte Marke, Kampagne oder ein bestimmtes Thema sagen – sondern möchten einfach wissen, worüber sich ein Publikum oder eine bestimmte Gruppe von Menschen insgesamt so unterhält.
Mit Brandwatch gelingt Ihnen das, indem Sie Autoren-Querys erstellen, das ist ganz einfach und äußerst hilfreich.
Vielleicht haben Sie bereits eine Liste der Social-Media-Handles Ihrer wichtigsten Kunden erstellt, deren Gespräche Sie gerne verfolgen möchten, oder vielleicht haben Sie ein Publikum in Berlin identifiziert, das sich etwa für Radfahren interessiert, und dessen Unterhaltungen Sie beobachten möchten.
Die Query ist wirklich leicht zu erstellen, Sie brauchen allerdings etwas Kreativität, wenn es darum geht, die Social Media-Handels der Leute in Ihrem Publikum herauszufinden, die Sie beobachten möchten.
Hier ein paar Tipps:
• Ich gehen am liebsten so vor: Ich nutze Brandwatch Audiences, um das genaue Publikum zu finden und exportiere dann einige Autorennamen.
• Sehen Sie sich die Top-Autoren jeglicher Querys an, die Sie in Brandwatch Analytics haben.
• Nutzen Sie manuell zusammengestellte Listen mit Social-Media-Handles.
Im nachfolgenden Beispiel betrachte ich, worüber audiophile Nutzer sich online gern unterhalten. Mit Brandwatch Audiences habe ich 1.000 einflussreiche Twitterer gesammelt (Ihre Autoren-Query muss keine Twitter-Nutzernamen enthalten, Sie können jeden Autorennamen von jeder beliebigen Seite nehmen, doch Twitter, Instagram und beliebte Foren wie Reddit funktionieren am besten).
Verwenden Sie einfach den Author: Operator gefolgt von den Social-Media-Handles und getrennt durch den OR: Operator und setzen Sie alles in Klammern. Legen Sie anschließend fest, ob Sie eine sprachneutrale Autoren-Query wünschen oder nicht.
Da jede Query nur 4.095 Zeichen enthalten kann, habe ich die 1.000 Tweeter in 4 Autoren-Queries aufgeteilt, die ich unter der Gruppe „Audiophiles“ zusammengefasst habe.
Diese Query Group nutze ich dann in meinen Dashboards, um allgemein die Gesprächsthemen dieses Publikums zu verstehen, nicht eingeschränkt auf Diskussionen rund um ein bestimmtes Thema oder eine Marke.
Das war sie auch schon, Ihre schrittweise Anleitung zur Query-Erstellung mithilfe von Booleschen Operatoren.
Haben Sie einen genialen Tipp, wie man Brandwatch Analytics besonders gewinnbringend nutzt? Schreiben Sie uns einen Kommentar oder senden Sie einen Tweet an @brandwatch!
