在當今的數(shù)字化社會中，社會和數(shù)字媒體分析可以幫助我們更好的了解社交媒體用戶如何與我們的網(wǎng)站和社交帳戶進行交互。它允許我們跟蹤網(wǎng)站性能和對社交媒體帖子的反應(yīng)，還可以進行廣告系列調(diào)整。因此掌握社交媒體分析技能還是很有必要性的，本次小思就以Social and Digital Media Analytics 社會和數(shù)字媒體分析課程為例，來與同學(xué)們分享一下相關(guān)的經(jīng)驗，有興趣的同學(xué)們可不要錯過哦。

Social and Digital Media Analytics 社會和數(shù)字媒體分析的常見用例包括：受眾分析、競爭基準測試、內(nèi)容優(yōu)化、建立品牌知名度。

關(guān)鍵指標包括轉(zhuǎn)化、受眾特征、展示次數(shù)、點擊率、互動率、評論、分享或轉(zhuǎn)推。多達三分之二的消費者在社交媒體上購物，公司現(xiàn)在正在使用社交媒體進行直接銷售。

社會和數(shù)字媒體分析可以為我們做些什么?

社交媒體分析可以提供一種簡單而廉價的方式來幫助我們在線改善業(yè)務(wù)成果。常見的社交媒體分析功能包括：營銷活動績效跟蹤、儀表板、數(shù)據(jù)分析、圖、圖像識別、網(wǎng)紅績效分析、多渠道內(nèi)容跟蹤(包括展示次數(shù)、主題標簽、贊和提及)、情緒分析、語音份額、網(wǎng)站分析集成。無論是對于打造品牌形象還是拓展業(yè)務(wù)范圍都是非常有利的。

Social and Digital Media Analytics 社會和數(shù)字媒體分析知識點包括：

自然語言處理和機器學(xué)習(xí)技術(shù):可識別非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的實體和關(guān)系，即未預(yù)先格式化以用于數(shù)據(jù)分析的信息。幾乎所有的社交媒體內(nèi)容都是非結(jié)構(gòu)化的。這些技術(shù)對于獲得有意義的見解至關(guān)重要。

細分:是社交媒體分析的基本需求。它按地理位置，年齡，性別，婚姻狀況，父母身份和其他人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)對社交媒體參與者進行分類。它可以幫助識別這些類別中的影響者。通過了解誰在關(guān)鍵主題上進行互動，可以更好地調(diào)整和定位消息，舉措和響應(yīng)。

行為分析:用于通過分配行為類型(例如用戶，推薦者，潛在用戶和批評者)來了解社交媒體參與者的擔(dān)憂。了解這些角色有助于制定有針對性的信息和響應(yīng)，以滿足，改變或轉(zhuǎn)移他們的看法。

情感分析:衡量社交媒體評論的語氣和意圖。它通常涉及自然語言處理技術(shù)，以幫助理解實體和關(guān)系，以揭示積極，消極，中立或矛盾的屬性。

語音份額:分析有關(guān)品牌，產(chǎn)品，服務(wù)，聲譽等的對話中的流行程度和強度。它有助于確定關(guān)鍵問題和重要主題。它還有助于將討論分類為積極，消極，中立或矛盾。

聚類分析:可以發(fā)現(xiàn)隱藏的對話和意外的見解。它使關(guān)鍵字或短語之間產(chǎn)生關(guān)聯(lián)，這些關(guān)鍵字或短語經(jīng)常出現(xiàn)在一起，并派生出新的主題，問題和機會。例如，制作小蘇打的人使用聚類分析發(fā)現(xiàn)了新的用途和機會。

儀表板和可視化:圖表、圖形、表格和其他演示工具總結(jié)和共享社交媒體分析結(jié)果，這是一種溝通和根據(jù)所學(xué)知識采取行動的關(guān)鍵功能。它們還使用戶能夠更快地掌握意義和見解，并在沒有高級技術(shù)技能的情況下更深入地研究特定發(fā)現(xiàn)。

由此可見，Social and Digital Media Analytics 社會和數(shù)字媒體分析課程中包含的內(nèi)容還是有不少的，不過對于留求藝的專業(yè)老師來說，還是很簡單的。若是同學(xué)們有所需求的話，也可以與留求藝的在線老師取得聯(lián)系哦。