メディア監視の混乱者になる
公開: 2022-06-06"神に誓って！ 他のすべての人はデータを持参する必要があります。」
広報およびメディア監視の専門家として、物理学者および効率の専門家であるW.エドワーズデミングからのこの引用は、常に私たちの業界に影響を与えてきました。 実際、私たちが改善できるように私たちの努力を定量化したいという願望は、PRの歴史におけるすべての主要なステップの原動力です。
最初の監視会社であるRomeike＆Curticeは、報道機関からの物理的な「切り抜き」を編集するために1852年に設立されました。 ゼネラルエレクトリックは、1970年代に最初にコンピューティング技術を使用してメディア監視の分析を支援し、テレビとラジオを含めました。 そして2000年代は、PRデータの範囲を大幅に拡大するソーシャルメディアとデジタルトランスフォーメーションの時代を迎えました。
しかし、このように直線的な進歩が見られるにもかかわらず、PRデータ分析およびメディア監視ソリューションは、150年前と基本的に同じように機能します。 それは長い間混乱を必要としている業界です。 しかし、その混乱がどのように見えるかを掘り下げる前に、なぜそれがそれほど必要なのかを正確に理解することは役に立ちます。
従来のメディア監視の主な問題
PRの専門家にとっての最大の課題は、常に私たちの仕事の結果を文脈化することでした。 このジャーナリストまたはそのメディアによって共有された場合、私のストーリーは市場にどのような影響を与えますか？ PR予算が利益を生み出しているかどうかはどうすればわかりますか？ そして、最も重要なことですが、見つけたらどうすればよいでしょうか。
これらの質問に答え、データを使用してコンテキストを確立することが、最新のメディア監視の目標となるはずです。 しかし実際には、このコンテキストはいくつかの重要な理由で私たちを避けています。
高度に手動のプロセス
デジタルテクノロジーのすべての進歩について、メディアモニタリングは、依然として多くの組織や機関にとって主に手動の演習です。 これは、データの初期キャプチャ用の監視モデルの作成から始まります。このモデルは手作業でコード化されます。このプロセスには数週間かかることが多く、ユースケースまたは顧客インスタンスごとに繰り返す必要があります。
効果のない分析
すべての手動プロセスの後で最終的にデータに到達した場合でも、それは分析とそれが実行できるアクションと同じくらい良いだけです。 ほとんどの監視機関とツールは特定のパラメーターをコーディングしているため、アナリストはデータを解釈するときにそれらのパラメーターの範囲内にとどまる必要があります。 これにより、市場での視野が狭まり、新しい洞察を生み出すために何度も繰り返さなければならないプロセスです。
壊れたメトリック
PRパフォーマンスの指標には、他のマーケティング指標の信憑性が欠けていることがよくあります。 同等の広告価値（AVE）のような従来の手段は、コストと価値を混同します。つまり、メトリックが必要と言っている金額に見合うだけの価値が得られない可能性があります。 広告もPRのユニークな分野であるため、AVEを使用してもPRの影響を正確に反映することはできません。
獲得メディア価値（EMV）はより堅牢ですが、追加のサポートデータがなければ、コンテキスト化するのは困難です。 感情スコアは、ストーリーを推進する感情を理解したり、潜在的なリスクを特定したりするために重要ですが、多くの場合、手動で割り当てられるため、偏見が生じやすくなります。 また、読者数などの多くの重要な統計は、市場によって計算方法が異なります。
分離されたメトリック
PR指標は、他のマーケティングレポートとは別に、真空状態で表示されることがよくあります。 しかし、他の指標、特にソーシャルメディアエンゲージメントに関する指標は、PRの取り組みに重要なコンテキストを提供し、機能しているものと機能していないものをより明確に把握することができます。
多くのブランドも同じ組織内でサイロに編成されているため、データを一貫して迅速に共有することは困難であり、データの内容について合意に達することさえ困難です。 ブランドがPRデータを他のマーケティング指標と統合できず、チーム間で統一されたレポートを共有できない場合、行動を起こすことはできません。
現代のPR活動に混乱をもたらす
私はPRのキャリアの中で、これらの課題のそれぞれに何度も遭遇しました。 それはしばしば苛立たしいことですが、メディアの監視を中断してより良い、より速い結果を提供する方法についての明確な見通しも与えてくれました。 私たちの業界の未来は、これらの重要な要素を特徴としています。
オートメーション
最大の飛躍を遂げるには、テクノロジーを最大限に活用する必要があります。 それは、現在私たちを遅くしているすべての手動コーディングとプロセスを自動化することから始まります。 ほとんどのアウトレットとチャネルから最も広い範囲の洞察を取得できるように、リスニングクエリを構築（および必要に応じて変更）できるソリューションを選択してください。
人工知能
AIは、メディア監視戦略のもう1つの重要な要素です。 手始めに、情報をクラスタリングすることで分析を制限する狭いパラメーターを分解するため、さまざまな種類のカバレッジ間の関係をよりよく理解し、ノイズの多いデータをフィルターで除外して、ブランドに最も関連する要因を分離できます。 AIは時間の経過とともに学習するため、より良いデータを生成し、手動コーディングに起因するバイアスを排除することもできます。
より良い指標
自動化とAIの基盤を構築することで、成功のためのより意味のある指標も作成され、ブランドは競合他社に対してベンチマークを行い、実用的な戦略を生み出すことができます。
感情スコアとEMVは依然として重要ですが、AIは、バイアスなしで前者を達成し、次のようなより堅牢な測定と組み合わせることで後者をよりよく理解するのに役立ちます。
インパクトスコア。ニュースやウェブサイトからのエンゲージメント指標をソーシャル指標に追加します
従来のリーチとソーシャルリーチを1つのスコアにまとめた全体的なリーチ
Web共有。ニュース記事がソーシャルチャネル間でどのように共有されているかを追跡することで、ニュース記事のライフサイクルと影響を理解するのに役立ちます。
PRとマーケティングのための統一されたレポート
他のマーケティング装置から切り離してPRを行う時代は終わりました。 メディアモニタリングを最大限に活用するには、PRデータを他のマーケティング指標と並べて表示する機能が必要です。
レポートにPRデータを組み込んだ統合マーケティングチームは、ROIの全体像を把握し、従来のメディアソースからの主要な指標と、それらが他のマーケティング活動にどのように影響するかを理解するのに役立ち、サイロ全体でデータを統合することで迅速に行動を起こすことができます。
ニュース報道の変化に即座に対応するカスタマイズされたコンテンツを作成したり、ソーシャルリスニングとメディアモニタリングを同時に使用して競合他社のパフォーマンスを追跡したり、市場リスクが検出された場合に開始キャンペーンを土壇場で調整したりできることを想像してみてください。 これは、古いPRパラダイムでは不可能なそのような即時の行動です。
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クエリを自動化して、時間のかかる手動コーディングを排除し、右手への実用的な洞察をより迅速に取得します
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