在現今資訊爆炸的時代，每個人都能夠輕易在網上發表自己的意見，社交媒體上每一秒都有無數新的內容產生，網絡世界的信息比繁忙大街還吵雜，如何了解到網民對特定話題/品牌的看法？有人說「上多啲網」就可以了解網民想法，但其實有如一個人站在繁忙時間的旺角豎起耳朵，聽聽有沒有人提到你的品牌，可說花時間又一無所獲。因此社交媒體聆聽（Social Listening）工具必不可少。
社交聆聽懶人包：一文學懂公關營銷應用策略
與社交媒體監測(social media monitoring)不同的是，社交媒體監測關注互動量、討論量等數字升跌，而社交聆聽更著重數字背後的意義，例如網民對品牌的看法、情感變化等，為市場策劃甚至產品開發帶來幫助，應對社交媒體營銷的三大挑戰。
今天，就讓源大數據用最近火紅的「新餐肉」做例子，詳盡解說如何快利用Social Listening / Social Monitoring了解市場看法及品牌公眾形象，對市場營銷及公關部門都十分實用。
1. 品牌曝光度：聲量趨勢圖作成效指標
無論是公關部門還是市場營銷，都需要緊密留意品牌或產品在網上的討論度及曝光率。監測聲量可反映網絡及社交媒體上的討論活躍度，並透過時間線找出相關討論的開端、高峰及淡出的時間點，藉此可以監測產品在市場上的曝光率及查收宣傳活動的成效。
假設你今天正在為「新餐肉」做市場研究，需要知道「新餐肉」在網上的討論度趨勢，以考慮合作空間及營銷機會，聲量趨勢圖就能直接用數字解答這個問題。如果品牌有推廣活動，亦可以聲量趨勢圖比較推廣前後的聲量變化，藉此分析推廣成效。
對「新餐肉」的公關而言，假設今天公司沒有做任何宣傳推廣的情況下，網上聲量突然有一個不尋常的急升或急跌，公關就應立即看看網上到底發生了什麼，調查突然引發激烈討論的原因，看看網上是否有謠言或抹黑，再思考應對策略。這種做法能大幅減省人手巡查各論壇專頁的人力成本，亦幫助公關爭取處理時間；同時，當公司推出公關項目之後，網上討論度亦可以作為公關策略成功與否的指標。
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【Social Listening 101】社交聆聽是什麼？應付三大挑戰
2. 分析曝光分布（Share of Voice）：來源分佈圖找出關鍵平台
對公關和營銷部門來說，宣傳推廣是非常重要一環，但哪一個社交平台能帶給你最大回報？
使用來源分佈圖，可以找出在特定話題上的網上發帖的主要來源，之後不論是擬定推廣策略還是監測網民意見，都可以先從最高討論度的社交平台作出發點。
本來營銷部門或會認為「新餐肉」這類較新穎的產品年輕人會更感興趣，而考慮在Instagram上推廣。然而若使用社交聆聽的來源分佈圖分析，就會發現情況大大不同。原來網上有關「新餐肉」的討論高達六成以上都來自Facebook，那自然在Facebook上做推廣才能接觸最多的潛在客戶，有機會得到最高的回報。
同樣，公關部門亦可以從來源分佈圖得到洞察。透過來源分佈圖，公關可以知道哪個社交媒體平台是輿論的主要陣地，從而加強人手密切關注，而互動圖表可以讓公關即時一鍵原文連結，觀察Facebook網民實際上在討論什麼，並考慮是否需要回應跟進。
3. 網絡形象正負面：情感分析（Sentiment Analysis）了解網民讚定彈
做Social Listening時，只知道「新餐肉」在網上的討論度並不足夠，我們還需要了解討論到底是正面還是負面，但現實裏也不可能逐篇帖文人手檢查是罵還是讚，這時候AI情感分析就派上用場了。AI輔助情感分析技術是現時相當流行的Social Listening方法，可以將網民聲音分成正面、中立、負面，幫助了解網民討論時的語氣和態度，像是從上圖中能夠了解到有關「新餐肉」的討論聲音大多正面，負面聲音偏少，反映社交媒體上普遍對「新餐肉」態度正面。
而情感分析圖亦方便公關一眼找出網上所有負面聲音。透過互動圖表，公關可以即時點入原文，調查網民負面聲音背後的原因，作出適當應對，方便公關管理品牌形象，例如11月24號的負面聲量較高，便可即時點入調查24號當天到底發生了什麼，原來是發生了俄羅斯網民惡搞《紐約時報》(New York Times)，幫其改名成《新豬肉時報》(New Pork Times)的新聞。
品牌負面聲量多=公關災難？用UA結業看如何正確解讀
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4. 網民意見焦點：詞雲圖一眼睇清討論重點
透過上述方法，我們已經知道在社交媒體上，有關「新餐肉」到底有多少人討論、在哪裏討論、和討論的態度如何。下一步我們需要知道到底網民具體在討論什麼，才能夠完整地了解網民對「新餐肉」的看法。但同樣地，我們總不可能逐篇帖文內容從頭到尾讀一次來了解網民在談些什麼，此時詞雲圖就是一個最簡單和方便的方法去幫助我們推斷出網民到底在談些什麼。
人工智能系統會運用中文詞庫及分詞技術，在芸芸字海中找出有意義的詞雲，並製作成詞雲圖，統計出現頻率最高的詞語。詞語出現的頻率愈高，在詞雲圖中的字體就愈大，藉此推斷出網民的討論的聚焦點。
例如透過詞雲圖，我們可以看見網民討論「新餐肉」時經常會提及「植物肉」、「美食家」、「大豆」、「素食」、「午餐肉」、「有售」、「脂肪」等字眼，從中便可得知網民討論「新餐肉」時會集中於它是素食，是新餐肉的特點、它是美食、它的原料和成份、及它的購買方法、它的營養等，如此我們便可以知道商品的優勢是主打素食、成份、和健康，未來宣傳推廣、對外解釋時，亦可以針對回應網民的憂慮，及更加強調產品優勢。
值得留意的是，詞雲圖很多時候亦會反映服務供應商的分詞技術，當圖中出現大量意味不明的字眼，其實就反映其分詞技術不佳，絕對會影響其餘智能分析部分。區分「詞語」可說是是中文語意分析最基礎一步，而源大數據累積超過十年的中文詞庫及分詞技術，因此在中文social listening中尤有優勢。
延伸閱讀—輿情重點一眼知-製詞雲圖 輕鬆上手：
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適當應用四大圖表 公關營銷得心應手
Social Listening就好像是離遠聆聽一群人討論的聲音，而四大圖表就助我們掌握這些討論的最基本重點，加上品牌比較、熱帖排序等基本功能，足以應付一般市場監測及公關需求。
但是，四大圖表畢竟只是Social Listening中最初步最簡單的入門級圖表，未能深入反映網上討論的細節，下一期我們將會介紹文本分析的重要性，如何使用文本分析協助我們更準確聆聽網上聲音，如何聽真啲。
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源大數據提供的方案，是利用人工智能（AI）及大數據技術及專業的自然語言處理技術 (NLP)，其中包括普通話、粵語及英語，從社交媒體及網絡上搜羅的海量紛亂的網路訊息中提煉出洞察，為客戶提供決策參考。源大數據的採集技術，能網羅網上媒體及各大主流社交媒體，帖文、表情符號、影片及圖像等亦一網打盡，務求真實呈現輿情全貌，加強社交聆聽及媒體監測的效率，讓用戶隨時掌握網上企業形象、網民風向、預防及處理公關危機。
另外，源大的大數據分析平台靈活具彈性，除了具備智能可視化圖表，提煉精準到位的洞察資訊，用戶亦可自行製作圖表以滿足不同研究分析需求。而平台分析結果既可隨時查證結果並逐層追溯至原文，亦可直接下載圖表及更新數據，極具透明度。
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