Was ist heute möglich und was macht wirklich Sinn?

Social Media Monitoring

Pünktlich um 8.30 Uhr kommt es – das tägliche Medienclipping, natürlich off- wie online. Mit den klassischen Medien und deren Onlineablegern ist das auch kein Problem. Doch heute stehen jedem Profi-Redakteur rund 250 Hobbyschreiber gegenüber – allein in Deutschland.

Im Mitmach-Web toben sie sich aus, und das frei von redaktioneller Professionalität und journalistischer Ethik. Sie beeinflussen Markenwahrnehmungen, Kaufentscheidungen und die Arbeitgeberwahl. Doch wie „überwacht“ man dieses Mitmach-Web?
Die Lösung verspricht das Zauberwort Social Media Monitoring. Hinter dem Heilsversprechen steckt zwar kein Hexenwerk, jedoch technisches Wissen, viel Handwerk und so manche Tücke. Damit sich die Verheißungen der Monitoring-Dienstleister besser hinterfragen und die bunten Auswertungsdiagramme der „Cockpits“ und „Dashboards“ etwas besser einordnen lassen, bietet dieser Beitrag einen Blick hinter die Kulissen und zeigt die konkreten Abläufe, Möglichkeiten und Grenzen der verlockenden Online-Überwachung.

Social Media Monitoring – mehr als „Erfolgskontrolle“

Im Marketing meint Monitoring oft das Nachverfolgen von Erfolgskennzahlen der eigenen Marketingaktivitäten – etwa auf dem eigenen Blog, Twitter-Account oder der Facebook-Fanpage. Im Fokus stehen dann Daten wie Page Impressions, Visits, Visitors, Leads, Fans und Follower: Wie viele Menschen haben unseren Beitrag gesehen, kommentiert oder geteilt?

In der Presse- und Öffentlichkeitsarbeit hingegen ist Monitoring die kontinuierliche Verfolgung von Reputation, d. h. öffentlicher, wertender Thematisierung von zum Beispiel einem Unternehmen, seiner Produkte und Stellvertreter: Wer redet über uns und wie? Bisher standen dabei vor allem die redaktionellen Massenmedien on- wie offline im Fokus und die Lösung liefert hier schlicht das „Clipping“, die stichwortbezogene Sammlung von Texten aus Print- und Online-Medien und Mitschnitte von Radio- und TV-Beiträgen. Dieses wird bei Bedarf nach Inhalt und Tonalität in der qualitativen Medienanalyse weiter ausgewertet.

Doch in Zeiten des Mitmach-Webs müssen auch Social Media wie klassische Medien behandelt werden und auch Äußerungen von Privatleuten und Hobbypublizisten gehören ins Clipping: In Deutschland nutzen rund 22 Mio. Menschen aktiv Social Media und schaffen damit selbst öffentlich zugängliche Inhalte. Sie veröffentlichen Produktkritiken mittels Blogs und auf Verbraucherplattformen wie ciao.de und dooyoo.de, ebenso wie Kritiken über ihren Arbeitgeber auf Webseiten wie kununu.de. Diese Publikationen erreichen teils mehrere tausend Menschen und beeinflussen deren Kaufentscheidungen ebenso wie die Wahl eines Arbeitgebers oder Geschäftspartners. Zudem nutzen auch Journalisten der klassischen redaktionellen Massenmedien Google, Wikipedia etc. Sie durchstreifen das Social Web und verarbeiten die dort gewonnenen Informationen und Eindrücke in ihren Beiträgen. Entsprechende Aufmerksamkeit erhalten Social Media inzwischen in der Unternehmenskommunikation.

In der alten Welt war allerdings vieles einfacher. Wurde auf der Fassade gegenüber der Konzernzentrale der Firma Mustermann des Nachts der Schriftzug gepinselt: „Ihr mistigen Mustermänner“, rief das Unternehmen die Lokalpolizei, den Hausanwalt und bestellte die Anstreicher. Im Social Web läuft das nicht immer ganz so.

Marke schützen und Chancen heben

In der Konsequenz ist Social Media Monitoring heute zunehmend zur Pflichtübung geworden. Doch nicht nur zum Schutz der Marke und für das Issues Management ist das Monitoring von Social Media geeignet: Auch für die Ermittlung des eigenen Images oder für das Aufspüren von Trends und Anregungen für die Produktentwicklung liefert das Social Web wertvolle Hinweise.

Gerade für die Marketingkommunikation lassen sich aus der Online-Beobachtung Aspekte wie der wahrgenommene Nutzen, Zielgruppensegmente und Medianutzung ebenso herausschälen wie positive Fürsprecher, die gegebenenfalls als Multiplikatoren Teil eigener Kommunikationskampagnen werden könnten.

Gleichzeitig läuft im Social Web einiges anders als man es von der klassischen Medienanalyse gewohnt ist.

Schwierige Suche: Social Web hält sich nicht an Markennamen

Noch weniger als die eigenen Mitarbeiter oder hauptberufliche Redakteure fühlen sich die privaten Publizisten an vom Unternehmen vorgegebene Schreibweisen von Marken, Produkten und Personen gebunden: Falschschreibungen, Abkürzungen und Wortneuschöpfungen sind die Regel.
Unsere Firma Mustermann wird sich also in Schreibweisen wie Mußterman, Mustamann, Mussta-Mann, als die Mustermänners, die Mustermännchen, die Musters etc. im Social Web wiederfinden.

Will die Firma Mustermann also mitbekommen, was im Social Web über sie geschrieben wird, muss sie die Monitoring-Suchmaschine mit all den Wörtern und Wendungen füttern, die die Zielgruppe verwendet. Denn Suchroboter können nur finden, wonach sie explizit suchen sollen. Denken können sie (noch) nicht.

Wer viel sucht, findet auch viel Falsches

Wird ein Suchroboter mit vielen Suchbegriffen gefüttert, findet er in der Regel auch viele Einträge. Allerdings sind nicht alle davon „richtig“ bzw. passend. Nehmen wir an, unsere Firma Mustermann stellt Haarspray her und zudem gibt es eine andere Firma Mustermann, die Hausschuhe produziert. Daneben gibt es noch die Familie Mustermann, die einen Blog betreibt etc. Unser Suchroboter würde zunächst Einträge zu allen Themenfeldern finden.

Vor allem bei Abkürzungen bzw. Akronymen sind die Ergebnisse unscharf: Eine Suche nach DB bringt sowohl Ergebnisse zur Deutschen Bank, zur Deutschen Bahn, zur Deutschen Burschenschaft, zu Durchführungsbestimmungen etc. Wer nach Post sucht, findet neben der Deutschen Post auch Ergebnisse der Österreichischen und Schweizerischen Post sowie die englische Wendung „to post“.

Mehr Schärfe – Suchergebnisse eingrenzen

In der Praxis grenzt man die Suchergebnisse ein, indem man nicht nur nach einzelnen Begriffen, sondern nach Begriffskombinationen sucht und gleichzeitig bestimmte Begriffe aus der Suche ausschließt. Im Suchauftrag, der bis heute meist mit den Boolesche Operatoren AND, OR, AND NOT formuliert wird, sieht das dann in etwa so aus:

(„Mustermann“ OR „Mußterman“ OR …) AND (“Haarspray” OR “Haarlack” OR …) AND NOT (“Hausschuhe” OR “Pantoffel” OR …)

 
Es sollen also Einträge gefunden werden, die entweder den Begriff Mustermann oder Mußterman oder … und zugleich entweder Haarspray oder Haarlack oder …, jedoch keinen der Begriffe Hausschuhe, Pantoffel oder … enthalten.

Eine weitere Eingrenzung erlaubt die Vorgabe der Webseiten, die durchsucht oder eben von der Suche ausgeschlossen werden sollen:

AND (site:“spiegel.de“ …) AND NOT (site:“mustermann-familienblog.net“ …)

 
So kann auch ein fester Katalog von Social-Media-Sites (Blogs, Foren, Twitter, offene Facebook-Profile etc.) definiert werden. Die Suchergebnisse werden entsprechend eingegrenzt, jedoch gleichzeitig alle nicht enthaltenen Seiten aus dem Monitoring ausgeschlossen und damit „blinde Flecken“ erzeugt.

Mittels komplexer, seitenlanger Algorithmen lässt sich ein Monitoring-Ergebnis sehr viel genauer, aber eben nicht ganz genau gestalten. Einige wenige Prozent Unschärfe bleiben, d. h. in den Suchergebnissen finden sich immer auch ein paar Treffer, die da nicht hingehören, und einige denkbare Treffer fehlen.

Nicht alles lässt sich überwachen

So komplex das Briefing für den Suchroboter auch ausfällt, es gibt Grenzen im Social Web, die er (noch) nicht überschreiten kann. Wenn Maike S. ein Video mit dem Titel „Frisch gestylt“ auf YouTube veröffentlicht und sich darin heftig über das Haarspray der Firma Mustermann beschwert, dann würde der Suchroboter dieses Video dennoch nicht für die Liste des Social Media Monitorings der Firma Mustermann finden: Das Video lag ja nicht als durchsuchbarer Text vor. Solange also Suchwörter nicht im Titel oder den Kommentaren zu Videos oder Audiofiles auftauchen, sind diese blinde Flecken für das automatische Monitoring.

Technisch ist es zwar denkbar, Tonspuren in Text umzuwandeln, die dann durchsucht werden können. In der Praxis sind solche Systeme jedoch nicht etabliert und mit vielfältigen Herausforderungen verbunden, wie jeder, der eine automatisierte Diktiersoftware auf seinem Computer einsetzt, leicht nachvollziehen kann.

Ebenfalls bleibt dem Monitoring verborgen, was in geschlossenen Gruppen und Foren diskutiert wird. Im Auftrag ihrer Kunden versuchen gute Monitoring-Dienstleister allerdings, zu den relevanten Foren – ganz offiziell und mit Klarnamen – einen Zugang für das Monitoring zu bekommen. Oft gelingt das, manchmal jedoch auch nicht.

Automatische Meta-Analyse und mehr

Moderne Social-Monitoring-Tools erlauben, die Liste der Suchtreffer aus dem Monitoring nach diversen Kriterien automatisch auszuwerten: „In welchem Zeitraum und auf welchen Plattformen wurden wie viele Kommentare veröffentlicht?“, „Welche Autoren schreiben am meisten?“ etc.
Und natürlich lässt sich die Ergebnisliste mit weiteren Filtern eingrenzen.
Auch die Wichtigkeit (Relevanz, Impact, Influence) eines Beitrags oder Kommentars lässt sich mittels im System hinterlegter Reichweitenkennzahlen automatisch berechnen. Dasselbe gilt für die Multiplikatorwirkung, die für jede Quelle mit Gewichtsfaktoren festgelegt werden kann – z. B. wird spiegel.de häufiger zitiert als rp-online.de.

Tonalitätsbewertung – Mensch gegen Maschine

Hinsichtlich der Tonalität, d. h. der Frage, ob ein Beitrag positiv, neutral oder negativ ausfällt, verspricht die Sentiment-Analyse (engl. sentiment - Gefühl, Stimmung) Vereinfachung: In der einfachsten technischen Lösung wird schlicht die Anzahl positiv („gut“, „sehr zufrieden“, „klasse Produkt“ etc.) und negativ („nicht empfehlen“, „schlecht“, „Desaster“ etc.) konnotierter Wendungen in einem Beitrag gezählt und die Tonalität durch Summenbildung bestimmt: Überwiegen die positiven Wörter und Wendungen, gilt der Beitrag als positiv, überwiegen die negativen, gilt er als negativ, bei Gleichstand ist er neutral.

Doch die Methode ist sehr unscharf. Zum einen versagt sie bei Sarkasmus („Klasse: Dieselpreis heute wieder gestiegen, danke!“) und ist zum anderen nicht in der Lage, Kontexte zu erfassen und zu berücksichtigen: „echt krasser Sound“ ist für einen Stereolautsprecher positiv, für den Lüfter eines Laptops jedoch nicht.

Deutlich besser schneidet hier der Ansatz mittels sogenannter Machine-Learning-Algorithmen ab: Anhand einer Auswahl bereits in der Tonalität bewerteter Texte wird die Maschine trainiert. Sie lernt also aus Beispielen und erreicht somit weit genauere Urteile bei der Tonalitätsbewertung.

Eine weitere Alternative bietet die automatisierte Grammatik-Analyse. Bei ihr wird eine Aussage wie “der Bäcker macht super Brötchen” anhand des hinterlegten Syntax-Musters in seine Bestandteile zerlegt (”macht”, “super Brötchen”, “der Bäcker”), die Polarität des Objekts bestimmt (”super Brötchen” = positiv) und daraus die Polarität des Subjekts geschlossen (”Bäcker” = positiv).

Ist die automatisierte Tonalitätsbewertung für eine spezifische Anwendung trainiert, erreicht sie Leistungen, deren Qualitätsunterschiede zur Bewertung durch einen Menschen zunehmend überschaubar werden – bei gleichzeitig deutlich höherer Geschwindigkeit.

Bei vielen Monitoring-Lösungen, v. a. den reinen Online-Self-Services fehlt jedoch das spezifische Training. Entsprechende Vorsicht ist bei den dort gelieferten Sentiment-Angaben geboten.

Die Alternative zur automatischen Bewertung ist die Tonalitätsanalyse von Menschenhand. Auch hier gibt es Grenzen: Dieselben Texte werden von verschiedenen Menschen unterschiedlich bewertetet – aller Code-Bücher zum Trotze. Dennoch lässt sich, ebenfalls durch Training, der zufällige Fehler minimieren und noch schlägt die Qualität der manuellen Suche die automatischen Verfahren. Allerdings hat diese Lösung auch einen Nachteil, der mit steigender Anzahl von Suchtreffern immer deutlicher wird: Sie ist langsam und aufwändig, d. h. teuer. Ob im Einzelfall ein paar wenige Prozentpunkte mehr Qualität den Aufwand rechtfertigen, muss jedes Unternehmen für sich entscheiden.

Gute Dienstleister kombinieren ohnehin: Die Ergebnisse eines gut trainierten Sentiment-Algorithmus werden durch einen Berater aus Fleisch und Blut kursorisch überprüft und ggf. modelliert. Auf diese Weise lernt das System kontinuierlich, immer bessere Ergebnisse zu liefern, und der Kunde hat von Beginn an eine zuverlässige Aussage zur Online-Tonalität.

Die rechtlichen Anforderungen an das Social Media Monitoring

Neben den technischen Hürden muss das Social Media Monitoring auch den rechtlichen Erfordernissen Rechnung tragen. Will unsere Firma Mustermann etwa die Kommentare auf Profilen von Social Networks wie zum Beispiel Facebook auswerten, darf sie nur auf öffentlich gemachte Profile zugreifen. Für sie zugängliche, nicht öffentliche Profile – etwa die von Fans der eigenen „Mustermann-Facebook-Fanpage“ – darf sie nur nach Zustimmung des jeweiligen Profilbesitzers auswerten, und das auch nur dann, wenn es den Nutzungsbedingungen des jeweiligen Social Networks nicht widerspricht.

Etwas entspannter ist die Situation bei öffentlichen Profilen in Social Networks, öffentlichen Tweets, Beiträgen und Kommentaren auf Blogs und öffentlichen Foren: Hier darf grundsätzlich nach Herzenslust ausgewertet werden. Doch Achtung: Bei der Ausgestaltung des Monitorings ist zu beachten, dass die vollständigen Fundstellen nicht ohne Erlaubnis der Verfasser für die spätere Auswertung gespeichert werden dürfen, da sonst ein, wenngleich schwer nachweisbarer, Urheberrechtsverstoß vorliegen kann.

Zudem muss ausgeschlossen werden, dass durch das Social Media Monitoring die (privaten) Aktivitäten von Mitarbeitern „überwacht“ werden, selbst wenn das nur beiläufig geschieht. Dies ist nur in Ausnahmefällen zulässig, etwa bei der Überprüfung von Hinweisen auf arbeitsrechtliche Verstöße, der beruflichen Selbstdarstellung von Arbeitnehmern sowie im Rahmen der Leistungskontrolle von Social-Media-Teams des eigenen Unternehmens. Für letzteren Punkt kann, soweit vorhanden, die Zustimmung des Betriebsrats erforderlich sein. Eine Blacklist (AND NOT „…“) könnte hier ein Ansatz sein, vermehrt jedoch auch die blinden Flecken des Monitorings.

Tools und Services für das Monitoring

Die Lösungen für das Social Media Monitoring lassen sich im Wesentlichen zwei Klassen zuordnen: Entweder handelt es sich um Self-Service-Lösungen oder um unterschiedlich umfassende Leistungspakete von Dienstleistern.
Die Self-Service-Lösungen lassen sich weiter in kostenlose Tools und kostenpflichtige Monitoring-Suiten gliedern.

Die wohl einfachste und bequemste Self-Service-Lösung besteht im Abonnement von kostenfreien Google Alerts (google.de/alerts): Zu einem hinterlegten Suchwort informiert Google per E-Mail wahlweise sofort, täglich oder wöchentlich über neu in den Index aufgenommene Internetseiten, Blogbeiträge etc. in denen dieses auftaucht.

Daneben gibt es zahlreiche, auf bestimmte Erscheinungsformen des Social Webs ausgerichtete Search-Tools. Ein Beispiel sind die zahlreichen Blogsuchmaschinen (u.a. blogsearch.google.com, technorati.com, bloglines.com, pubsub.com, blog-sucher.de), die eine sehr unterschiedliche Aktualität und einen unterschiedlichen Umfang ihrer Datenbestände aufweisen und teilweise nur solche Blogs enthalten, die von ihren Bloggern dort selbst eingetragen wurden. Entsprechend unterschiedlich fallen je nach Plattform die Ergebnisse zu ein und demselben Suchwort aus.

Ein weiteres Beispiel sind diverse Twitter-Tools (z. B. backtweets.com, monitter.com, hashtags.org, twitscoop.com und die Twitter-eigene Suche search.twitter.com). Sie bieten lediglich Listen von Tweets zu einem Suchwort. Twittercrawl.de verspricht dabei wenigstens eine Eingrenzung auf Tweets nur aus Deutschland.

Solcherlei Search-Tools liefern jedoch lediglich Ergebnislisten mit unterschiedlicher Qualität aus unbestimmter Quellenbasis. Weitere relevante Auswertungen oder Hilfe liefern sie nicht. Daher sind sie für ein systematisches und professionelles Monitoring schlicht ungeeignet.

Mehr Komfort versprechen aufwändigere Monitoring-Suiten wie radian6, Alterian SD/SM2, Sysomos Heartbeat oder das Social-Media-Monitoring-Tool von Newsaktuell: Sie bieten eine Reihe von Auswertungen (Reichweite, Relevanz, Sentiment, Themenanalysen etc.) und sind für Analysen der deutschen Sprache und des deutschen Webs ausgerichtet. Doch der Nutzer muss sich hier selbst Gedanken zum Suchprofil machen und kann, wenn überhaupt, nur mit einfacheren Algorithmen arbeiten. Zudem sind die automatischen Analysen, etwa die der Tonalität, nicht speziell auf das Thema und den Kontext trainiert und entsprechend unscharf.

Komfortabler ist das Monitoring durch Monitoring-Dienstleister. Zum einen finden sich hier Social-Media-Monitoring-Angebote der klassischen Clipping-Dienstleister, wie etwa Ausschnitt oder Landau Media. Sie erstellen anhand der vom Kunden vorgegebenen Suchbegriffe ein individuelles Suchprofil, lassen einen fest definierten Katalog von Social-Media-Seiten durchsuchen und werten die Suchtreffer je nach vereinbartem Umfang per Hand aus. Die fest definierten Kataloge sind jedoch – wie schon zuvor beschrieben – tückisch: Alle nicht enthaltenen Seiten, Foren und Beiträge können nicht gefunden werden und es gibt niemanden, der aktiv nach neuen Orten im Social Web sucht, an denen die Menschen über Marken und Produkte diskutieren.

Darüber hinaus gibt es Spezialanbieter wie Vico Research & Consulting, B.I.G., Ethority etc. Sie bieten einen Full-Service für komplexes Online-Monitoring und zahlreiche automatisierte Analysen, um auch vielfältigen Online-Dialog zeitnah und kostenoptimal bewältigen zu können.
Durch gezieltes Training der Analysealgorithmen auf das Thema und den Kontext eines jeden Kunden werden auch in der maschinellen Analyse, z. B. bei Tonalitätsanalysen, qualitativ gute Ergebnisse realisiert. Durch eigene Forschungsprojekte entwickeln diese Dienstleister ihre Technik kontinuierlich weiter und antizipieren neue technische Entwicklungen im Social Web zeitnah.

Sowohl Monitoring-Suiten, Clipping-Dienste als auch die Spezialanbieter verfügen in der Regel über sogenannte Dashboards (engl. Armaturenbrett, Instrumententafel): Über das Internet kann der Kunde die Daten und Analysen des Monitorings jederzeit selbst abrufen, filtern, ggf. weitere Auswertungen und Berechnungen durchführen sowie die Informationen für die weitere Verwendung in internen Reportings exportieren.

Die Kosten von Social Media Monitoring

Zwar erheben Self-Service-Tools wie Google Alerts sowie einfache Such-Tools keine Nutzungskosten, doch dadurch ist der erforderliche Arbeitszeitaufwand entsprechen groß – mit äußerst dürftigen Ergebnissen. Für die erste Selbsteinschätzung mag es jedoch im Einzelfall hilfreich sein.

Umfassendere Monitoring-Suiten erheben Nutzungsbeiträge von etwa 500 bis etwa 12.000 Euro pro Monat. Und auch hier ist der eigene Arbeitsaufwand nicht zu unterschätzen. Selbst wenn der Anbieter – etwa via Telefon und E-Mail – einen Support-Service anbietet, muss sich der Nutzer intensiv in Funktionen, Umfang und Grenzen des Monitorings selbst einarbeiten, was neben viel Zeit auch technischen Sachverstand erfordert, wenn man die Möglichkeiten ausreizen und die Daten des Monitorings für das eigene Kommunikationsmanagement nutzen will.

Bei klassischen Clipping-Diensten ist ein gutes Social Media Monitoring grob in einem Preisbereich von ca. 700 („Social Media Clipping“) bis ca. 2.500 Euro („Social Media Analyse“) zu haben. Komplexere Anforderungen der Suche und Analyse kosten entsprechend mehr.

Die leistungsstarken Spezialanbieter gehen in der Regel zweistufig vor: Sie erarbeiten ein komplexeres Suchprofil und trainieren die Suchroboter und Analysesysteme für ein optimales Suchergebnis und leistungsstarke automatisierte Auswertungen. Die hierfür anfallenden Kosten variieren typischerweise zwischen etwa 2.000 und 10.000 Euro. Das darauf folgende kontinuierliche Monitoring inklusive der Anpassung der Quellenliste sowie Weiterentwicklung der Such- und Analysealgorithmen liegt je nach Umfang der Suche und je nach Anbieter bei monatlich etwa 500 bis 5.000 Euro.

Fazit: Was tun mit Social Media?

Social Media Monitoring ist für Unternehmen, über die im Social Web gesprochen wird, Pflicht. Dabei ist Social Media Monitoring kein Hexenwerk – aber auch keine Trivialität. Daher ist bei allen kostenlosen Tools eher Vorsicht geboten. Zudem sollte Unternehmen, die solche Lösungen favorisieren, klar sein, dass sie selbst eine erhebliche Expertise aufbauen und pflegen müssen, um diese Tools richtig nutzen zu können.

Unternehmen, über die im Social Web wenig oder nur mäßig gesprochen wird und deren Business-Modell nicht vorwiegend auf E-Commerce ausgerichtet ist, fahren mit den Social-Media-Monitoring-Angeboten klassischer Clipping-Dienstleister durchaus gut, und sie sollten sich dort von Zeit zu Zeit die ein oder andere Detailauswertung gönnen, um in den Bereichen Trends, Kundenservice und Produktentwicklung optimal von dem online verfügbaren Informationsschatz zu profitieren.

Unternehmen, über deren Marken sehr viel im Social Web gesprochen wird, die international tätig sind und einen nicht unerheblichen Teil ihrer Wertschöpfung direkt oder indirekt über das Internet realisieren, sollten eher auf die leistungsstarken Individuallösungen der Spezialanbieter setzen.

Und was kann komm.passion für Sie tun?

Den richtigen Dienstleister für das Social Media Monitoring zu finden und diesen mit den richtigen Informationen zu füttern ist eine anspruchsvolle Aufgabe, bei der Sie die komm.passion GmbH gern begleitet. Wir finden durch eine strategisch wie technisch versierte Beratung gemeinsam mit einem kompetenten Monitoring-Dienstleister den „Königsweg“, gerade wenn das Know-how in Ihrem Hause noch nicht vollständig vorhanden ist oder gerade aufgebaut werden soll. Hier gilt es der größten Versuchung nicht zu erliegen: viel zu viele Daten zu sammeln und dann nichts damit anfangen zu können. Und auch der selbstkritische Blickwinkel zählt, denn oft macht man auf diese Weise interessante Entdeckungen – beispielsweise dass 80 Prozent der Follower des Twitter-Accounts Wettbewerber sind.

Glossar ausgewählter Schlagwörter

Algorithmus - konkrete Verfahrensanweisung zur Lösung von Aufgaben. Such- und Filteraufgaben basieren bis heute in der Regel zunächst auf den einfachen Booleschen Operatoren AND, OR, AND NOT.

Blog - Weblogbuch; Internet-Tagebuch.

Facebook-Fanpage - Profil von z. B. einem Unternehmen in dem Social Network Facebook.

Facebook-Fans - Anzahl Personen (genauer Profile), die nach Klicken eines „Gefällt mir”-Buttons mit einer Facebook-Fanpage verbunden sind.

Influencer - (reichweitenstarke) Opinion Leader im Social Web.

Issues Management - systematische Erfassung, Bewertung und ggf. Reaktion eines Unternehmens auf Anliegen seiner Anspruchsgruppen sowie politischen, wirtschaftlichen, rechtlichen und technischen Rahmenbedingungen der Gesellschaft.

Leads - Anzahl der erfolgreichen Kontaktanbahnungen zu einem potenziellen Interessenten (hier: mittels Internet).

Online-Reputation - Stand der öffentlichen wertenden Thematisierung, z. B. eines Unternehmens, eines Produkts oder einer Person im Internet insgesamt, bzw. bei der Social-Web-Reputation nur bezogen auf das Social Web.

Page Impressions - Anzahl, wie oft eine einzelne Webseite in einem bestimmten Zeitraum insgesamt aufgerufen/angesehen wurde.

Sentiment-Analyse - Bestimmung der Tonalität (positiv, neutral, negativ) eines Textes bzw. Beitrags bezogen auf ein Thema/einen Sachverhalt. Für die Bewältigung einer Vielzahl von Beiträgen werden automatische Verfahren zur Tonalitätsbestimmung entwickelt und in der Qualität kontinuierlich verbessert.

Social Media Monitoring - Systematische und kontinuierliche Erfassung von Beiträgen zu einem bestimmten Sachverhalt im Social Web.

Social Web - „Mitmach-Web”; Summe der Plattformen und Angebote des Internets, auf denen Nutzer selbst Inhalte schaffen oder bereits geschaffene Inhalte hochladen und teilen können.

Twitter - Microblog; Bloganbieter, bei dem jeder Blogbeitrag auf 140 Zeichen begrenzt ist. Durch das Konzept der Twitter-Follower und die Möglichkeiten des One-to-One-Dialoges auch als rudimentäres Social Network anzusehen.

Twitter-Follower - Anzahl der Twitter-Nutzer (genauer Profile), die die Posts (Veröffentlichungen) eines bestimmten Nutzers (genauer Profils) abonnieren.

Visitors - Anzahl der eindeutigen Besucher einer Webseite in einem bestimmten Zeitraum.

Visits - Anzahl der eindeutigen Besuche einer Webseite in einem bestimmten Zeitraum.

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