成为媒体监控破坏者

已发表: 2022-06-06

“我们相信上帝！所有其他人都必须携带数据。”

作为一名公共关系和媒体监控专业人士，我可以告诉你，物理学家和效率专家 W. Edwards Deming 的这句话一直激励着我们的行业。事实上，量化我们的努力以便我们能够改进的愿望是公关历史上所有主要步骤的驱动力。

第一家监控公司 Romeike & Curtice 成立于 1852 年，旨在汇编来自新闻媒体的实物“剪报”；通用电气在 1970 年代首次使用计算技术协助分析媒体监控，包括电视和广播； 2000 年代迎来了社交媒体和数字化转型的时代，极大地扩展了公关数据的范围。

但是，尽管出现了这种线性进步，但公关数据分析和媒体监控解决方案的运作方式与 150 年前基本相同。这是一个长期需要颠覆的行业。但在我们深入研究这种颠覆之前，了解它为何如此必要是有帮助的。

传统媒体监控的主要问题

公关专业人士面临的最大挑战始终是将我们的工作成果置于情境中。如果我的故事被这个记者或那个媒体分享，它会对市场产生什么影响？我如何知道我的公关预算是否产生了回报？而且——最重要的是——一旦我发现了该怎么办？

回答这些问题并用数据建立背景应该是现代媒体监测的目标。但在实践中，由于以下几个关键原因，我们无法理解这种情况：

对于数字技术的所有进步，媒体监控仍然主要是许多组织和机构的手动操作。首先是创建用于初始数据捕获的监控模型，这些数据是手工编码的——这个过程通常需要数周时间，并且必须针对每个用例或客户实例重复进行。

当您在所有手动过程之后最终获得数据时，它仍然与分析和它允许您采取的行动一样好。大多数监测机构和工具都针对特定参数进行编码，因此分析师在解释数据时必须保持在这些参数范围内。这会缩小您在市场中的视野，而且这是一个必须一遍又一遍地重复才能产生新见解的过程。

公关绩效指标通常缺乏其他营销指标的准确性。广告价值当量 (AVE) 等传统衡量指标将成本与价值混为一谈，这意味着您可能无法获得指标所要求的物有所值。广告也是公关的独特学科，因此使用 AVE 并不能准确反映公关影响。

赢得媒体价值 (EMV) 更加稳健，但如果没有额外的支持数据，则很难进行情境化。情绪分数对于理解推动故事的感受或识别潜在风险很重要，但它们通常是手动分配的，让您容易产生偏见。许多重要的统计数据，如读者人数，在不同市场的计算方式不同。

公关指标通常是在真空中查看的，与其他营销报告分开。但其他指标，尤其是与社交媒体参与度相关的指标，可以为公关工作提供关键背景，并更清晰地了解哪些有效，哪些无效。

许多品牌在同一组织内也被组织成孤岛，因此很难一致且快速地共享数据，甚至难以就数据的含义达成一致。如果您的品牌无法将公关数据与其他营销指标整合并跨团队共享统一报告，您就无法采取行动。

在我的公关生涯中，我多次遇到这些挑战。这常常令人沮丧，但它也让我对如何破坏媒体监控以提供更好、更快的结果有了清晰的认识。我们行业的未来将具有以下关键要素：

要实现最大的飞跃，需要最大限度地利用技术。首先是自动化所有目前减慢我们速度的手动编码和流程。请务必选择一个允许您构建（并根据需要更改）侦听查询的解决方案，以便您可以从大多数渠道和渠道获取最广泛的洞察力。

人工智能是媒体监控策略的另一个重要元素。首先，它通过聚类信息分解限制分析的狭窄参数，因此您可以更好地了解不同类型覆盖之间的关系并过滤掉噪声数据以隔离与您的品牌最相关的因素。人工智能也会随着时间的推移而学习，因此您可以生成更好的数据，甚至消除手动编码带来的偏见。

建立自动化和人工智能的基础还可以为成功创建更有意义的指标，允许品牌与竞争对手进行基准比较，并制定可行的策略。

情绪分数和 EMV 仍然很重要，但 AI 可以帮助您在没有偏见的情况下实现前者，并通过将其与更强大的测量相结合来更好地理解后者，例如：

与您的其他营销工具隔离运行的公关日子已经一去不复返了。为了充分利用媒体监控，您需要能够同时查看 PR 数据和其他营销指标。

将公关数据纳入其报告的整合营销团队可为您提供最全面的投资回报率，帮助您了解来自传统媒体来源的领先指标以及它们可能如何影响其他营销工作，并允许您通过跨孤岛统一数据快速采取行动。

想象一下，能够创建即时响应新闻报道变化的定制内容，或者通过社交聆听和媒体监控同时跟踪竞争对手的表现，或者在检测到市场风险时对启动活动进行最后调整。在旧的公关范式中，这种立即行动是不可能的。

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