ソーシャルリスニングを実施している企業の担当者様は、専用ツールをしっかり使いこなせているでしょうか。
実際にソーシャルリスニングツールを導入しても、使いこなせなくては宝の持ち腐れとなってしまいます。

「概要はなんとなくわかるけど実際にどう使えばいいかかわからない」と感じている方は少なくないではないでしょうか。

今回は、ソーシャルリスニングツールを活用できるかどうかをわける「キーワード設計」の方法を解説します。
何から手をつければいいかわからないという方は是非確認してみてください。

ソーシャルリスニングを活用する目的を明確にする

ソーシャルリスニングはアイデア次第で様々な使い方が可能です。
実際にツールを使う前にまず*「何を調査したいか？」「どういった情報が欲しいか？」*といった具体的な調査の目的を明確にする必要があります。

ソーシャルリスニングはTwitterのエゴサーチと混合されがちですが、実はビッグデータ分析の側面もあります。

ただ闇雲に自社製品の名前を検索し、読み込むだけでも様々な発見があるとは思います。
しかし、ソーシャルメディアという莫大な情報量から最適なデータを取り出すには工夫が必要です。
調査の目的に沿ってデータを分析していくという意識を持つことで、より効果的な使い方ができます。

例えば、「炎上の火種を発見したい」という目的でソーシャルリスニングを活用しようと思った場合、「◯◯に髪の毛が混入していた」というような要注意投稿だけを集める必要があります。

その商品に関する日頃の評判まで検知していては、このような重大なリスクとなり得る投稿が埋もれてしまう可能性があります。
必要な情報だけを取り出すために、適切なキーワードを設定することでコントロールしていきます。

ソーシャルリスニングの成否を決めるのは「キーワード設計

ソーシャルリスニングにおいて何よりも大切なのは「キーワード設計」です。ソーシャルメディアの中から意図する投稿を抽出するには、検索する文字列を工夫する必要があります。

ソーシャルリスニングツールでは、調査目的ごとにキーワードリストを保存しておくことができ、そのリストを用いて日々モニタリングを行なっていきます。
まずキーワードリストの精度を上げ、調査の目的に適したリストに作ることがソーシャルリスニング活用の第一歩です。

アンケートなどで調査を行う際にも、どういう属性の人から何人分の回答を得るのが適切か？など、条件を検討します。
ソーシャルリスニングではキーワード設計を行うことによって、どのような条件の投稿を取得するかをコントロールし、分析調査の標本を作り上げていきます。

「ブランド全体のイメージを調査したい」という場合は、そのブランドに対して発言されている投稿全てを分析対象としたいため、ブランド名単体を検索キーワードとすることが多いです。

ブランド名を含む投稿全量を取得し、それらの投稿がポジティブな内容か、ネガティブな内容かを判別し、数値としての割合を出すことで、世間的なイメージをスコアリングすることができます。

また、何かしらの仮説を立て、その検証としてソーシャルリスニングを活用する場合、掛け合わせのキーワードを設定します。
食料品メーカーを例として挙げると、「商品Aの食感は世の中のニーズに適していないのではないか？社内でも賛否両論だが、実際の顧客の声はどう言われているか」について検証をするとします。

こういった場合、商品A単体のキーワードだけでは余計な投稿も取ってきてしまい、食感に関する内容が埋もれてしまいます。
メインキーワードに対して掛け合わせるサブキーワードを設定してみましょう。
食感.jpg

このキーワード設計であれば、「商品Aの食感について言及されている投稿」のみが取得されます。食感についての投稿の中身を確認し、ポジティブ/ネガティブ/ニュートラルの振り分けをすることで、割合を定量的に数値で分析ができます。また貴重な顧客の声として読み込み、定性的な分析にも活かしましょう。

炎上リスクなどの早期発見を目的とする場合は、ネガティブなキーワードを掛け合わせとしてサブキーワードに入れると良いでしょう。
リスク.jpg
思いつく限りのネガティブなキーワードを設定しましょう。ここは心を鬼にしてください。遠慮してしまっては本当に事故などがあった際に検知できず、炎上してしまってはたまりません。

また、「誤飲」「喉に詰まらせた」など、商品の特徴によっては想定可能なリスクキーワードがあれば漏れがないようにリストに入れましょう。

ソーシャルリスニングではデータのクレンジングも重要

ソーシャルリスニングをする際に、常に向き合っていかなければいけない命題があります。それがデータのクレンジングです。
ソーシャルメディア上から文字列ベースで検索をかけ投稿を取得するため、同音異義語などの判別が必要になってきます。

例えば僕は明治エッセルスーパーカップというアイスが大好きなのですが「スーパーカップ」単体で調べてみると、実はカップラーメンにも「スーパーカップ」という人気シリーズが存在します。またスポーツの大会でも「スーパーカップ」という言葉が使われる場合があります。

別の例でいうと炭酸飲料のコカ・コーラはとてもメジャーなワードであり、それ自体がユニークな単語です。しかし、社名とブランド名が同一であり、コカ・コーラ社の事業に関して全てが一致してしまいます。炭酸飲料にフォーカスして調査したい場合、その他の事業に関する投稿は無関係な投稿として除外しなくてはなりません。

このように一つの検索キーワードでも関係のない投稿まで検知してしまうことが多々あるのです。キーワードをコントロールするなどして、調査に不必要な投稿を除外していくことを、データのクレンジングと呼んでいます。

除外ワードを設定し、調節をする

では具体的にどのようにクレンジングしていくのでしょうか？
メインキーワードに対して掛け合わせのキーワードを設定する説明はすでにしましたが、同時に「除外キーワード」を設定することもできます。
キーワードを元に引っかかってくる検索結果の中から、除外キーワードに引っかかるものはカウントしないという機能です。

この除外キーワードを設定することで無関係な投稿を削ぎ落とし、必要な投稿だけを抽出することができます。

スーパーカップの例でいうと、「スーパーカップ」というメインのキーワードから、カップラーメンの話題、スポーツの話題に関するキーワードを除外キーワードに設定します。
スーパーカップ.jpg

このキーワードリストでの検索結果の中身を確認し、まだ無関係な投稿があれば新たに除外キーワードを増やしてい区ことで、より正確なデータ抽出を目指します。
キーワードの性質にもよりますが、やはり最初はこの除外キーワード設定にすごく時間がかかるものです。しかし、１度設定してしまえば繰り返し使えるものですので、くまなくしっかりとキーワードリストを作り上げましょう。

ちなみにこの除外キーワードというのは、Google検索やTwitterの検索窓でも同じ機能があります。検索キーワードの前に「-」をつけると、その単語が含まれるページや投稿が表示されなくなります。知らなかったという人は、まずGoogle検索で試してみてはいかがでしょうか。

まとめ

リスニング専用ツールとしてお金を払って導入してしまうと、萎縮してしまう方も多いかもしれませんが、検索の基本的な考え方はみなさんが普段から使っているGoogleとなんら変わりありません。

ソーシャルリスニングのツールというのは大枠で言ってしまうと検索ツールとしての箱でかないのです。「こういうふうに調べれば、こういう結果が得られるだろう」というようなほんの少し論理的思考ができれば、後は普段の検索エンジンを使う要領で気軽に利用できます。