Este post inaugura a primeira série de entrevistas que realizarei para o blog, em torno de temas como inteligência digital, métricas e mensuração, monitoramento de marcas etc. A partir de uma ou duas questões controversas, vários profissionais relevantes e representantes de organizações relacionadas serão entrevistados.
Esta primeira série, “Medindo a influência nas mídias sociais“, trará uma dúzia de profissionais para responder algumas questões, entre elas duas questões principais – (a) o que é influência nas mídias sociais?; (b) conseguiremos algum escore padrão de medição dessa influência?. Além da publicação no blog, as opiniões serão compiladas em uma palestra que darei em um evento neste mês – mais informações em breve.
O primeiro entrevistado é Leandro Reinaux Almeida. Com 23 anos, bacharel em Ciência da Computação pela UFPE, há 2 anos atuando como consultor de Business Intelligence, e há 3 anos escrevendo sobre inovação e negócios em http://inovacaoenegocios.com, representa um ramo importante no mercado da mensuração das mídias sociais: desenvolvedor de softwares. Ele é sócio/fundador do tuit.in, uma ferramenta brasileira de mensuração e monitoramento do Twitter.
Como surgiu o Tuit.in? O que o software busca oferecer aos clientes?
O tuit.in surgiu da observação da demanda das empresas e agências de publicidade de medir o resultado de uma campanha publicitária, presença de uma marca ou repercussão de um evento. A partir dessa demanda, reuni mais 2 amigos(Rodrigo Lobo e Bruno Marques) que se interessaram pela ideia e desde 2010 estamos a frente do tuit.in. O tuit.in busca oferecer praticidade de gerenciamento e monitoramento de mídias sociais.A ideia é que o processo de divulgação de conteúdo nas redes sociais, o relacionamento com os clientes/usuários e a mensuração dos resultados seja feita em apenas uma ferramenta e com poucos cliques.
O que define a influência nas mídias sociais, para você? Qual a importância de medi-la?
Influência é o poder de convencimento/propagação de informação dentre um determinado grupo de pessoas. A importância de medir a influência é ter um feedback da participação em uma rede social, se a sua influência é baixa, provavelmente você participa pouco ou seu conteúdo não está adequado para o seu público. Além disso, influência pode ser importante para determinar o sucesso de uma campanha/participação de uma marca nas redes sociais ou as vezes para encontrar canais de distribuição de informação.
O que dados extraídos de analyics de encurtadores podem fazer? Como aplicar na gestão das mídias sociais?
Os dados extraídos de analytics dos encurtadores deve auxiliar no entendimento de sua audiência. No caso em especial do tuit.in, nós provemos informações geográficas dos cliques nos links encurtados, o que ajuda na hora de publicar conteúdo de caráter regional. Informações sobre horário e dia da semana também ajudam no entendimento do horário em que se pode atingir mais pessoas. A ideia é extrair informação para prover o conteúdo certo na hora certa para a sua audiência.
Analistas de comunicação digital terão, algum dia, um índice básico e consensual no mercado para se basear? O Klout Score está tentando virar esse índice padrão, mas será que ele – ou qualquer outro – conseguirá?
Naturalmente alguns índices irão se tornar referência no mercado, o Klout atualmente é um deles, tem uma explicação bem fundamentada e simples para o seu indicador. Assim como na área de analytics para site se estabeleceram métricas como quantidade de page views, visitantes únicos, etc, acontecerá o mesmo com o mercado de mídias sociais. A diferença é que a complexidade é bem maior e os canais mudam a cada instante, o que faz com que o processo demore um pouco mais.
Que avanços futuros você vislumbra para a mensuração e monitoramento das mídias sociais?
Acredito em simplicidade e facilidade de entendimento dos resultados para auxiliar como feedback, ou seja, o mínimo de ferramentas possível e a simplicidade para que com um primeiro olhar já se possa saber o que aconteceu e o que se pode melhorar. Mas o futuro ninguém sabe ao certo, a melhor maneira de prever é construindo o futuro!
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Depois de definir e propor os elementos e modelos para análise de sentimento, Liu mostra os desafios técnicos como identificação do objeto, extração de aspectos, agrupamento de sinônimos, classificação da orientaçaõ de opinião e integração. Finaliza o paper falando do passado e futuro sobre a pesquisa em análise de sentimentos, como a sempre presente busca da precisão da análise automatizada.