Social Media Listening und Sentiment-Analysen – Was lässt sich erfassen?

Soziale Medien fungieren weiterhin als Plattformen für Austausch und Kommunikation. Marken werden immer mehr dazu gefordert, kundenbasierten Content zu erstellen, um genau erfassen zu können, was die Zielgruppe sich wünscht oder äußert. Social Listening und das dazugehörige Erhebungsverfahren der Sentiment-Analyse werden im Jahr 2024 aufblühen. Es wird immer wichtiger für die Content Creation zu wissen, was die Kund:innen sich wünscht, was ihre Erwartungen/Probleme/Kritikpunkte sind.

Was versteht man unter Social Listening und der Sentiment-Analyse konkret? Welche Tools können Unternehmen bei der Umsetzung und einer umfassenden Sentiment-Analyse am besten unterstützen? SMART PR zeigt es Ihnen.

Was versteht man unter Social Media Listening?

Social Media Listening, auch als Social Listening bekannt, bezieht sich auf die systematische Überwachung und Analyse von Online-Gesprächen auf verschiedenen sozialen Plattformen. Dieser Trend hat sich in den letzten Jahren rasant weiterentwickelt, von der einfachen Verfolgung von Marken-Mentions hin zu fortschrittlichen Analysemethoden, die tiefere Einblicke in die Bedürfnisse und Meinungen der Nutzer:innen ermöglichen.

Warum gewinnt Social Media Listening so stark an Bedeutung? Die Antwort liegt in der wachsenden Erkenntnis, dass soziale Medien weit mehr sind als bloße Veröffentlichungsplattformen. Sie sind kollektive, digitale Diskussionsräume, in denen Meinungen geäußert, Trends gebildet und Kaufentscheidungen beeinflusst werden. Durch den gezielten Einsatz von Social Media Listening können Unternehmen nicht nur auf direkte Kundenfeedbacks reagieren, sondern auch Trends frühzeitig erkennen und ihre Marketingstrategien entsprechend anpassen. Die Fähigkeit, den Puls der Zielgruppe zu fühlen, wird zu einem entscheidenden Wettbewerbsvorteil.

Darüber hinaus ist ein ausgeklügeltes Social Listening ein erheblicher Wettbewerbsvorteil. Mittels entsprechender Analysen kann die jeweilige Social-Media-Präsenz der Konkurrenz analysiert, eruiert und übertroffen werden.

 3 Arten von Social Media Listening:

1. Automatisiertes Social Listening: Damit ist die automatisierte Überwachung der sozialen Medien nach Schlagwörtern oder Markennennungen gemeint. Rund um die Uhr durchsucht ein Tool das Internet nach Mentions und stellt sie grafisch dar.
2. Gezieltes Social Listening: Das automatisierte Tool konzentriert sich dabei auf gezielte Plattformen oder Zielgruppen, um spezifische Informationen erhalten zu können. Dies ist besonders notwendig bei der Nachbereitung von Kampagnen oder Produktinnovationen.
3. Kombiniertes Social Listening: In Kombination der zwei vorangegangenen Arten dient Social Listening als Analysetool für gezielte Konversationen. Dabei betrachtet man nicht nur alle Plattformen oder spezifische Zielgruppen, sondern erschließt individuelle Interkationen zwischen Nutzer:innen.

Ganz wichtig: Social Listening funktioniert niemals manuell. Der Aufwand für das jeweilige Ergebnis wäre deutlich zu niedrig. Deshalb kommen sogenannte „Sentiment-Analysen“ als besonders nützlich daher.

 Sentiment-Analysen – leicht erklärt

Die Sentiment-Analyse ist eine Technik des maschinellen Lernens, die darauf abzielt, die Meinungen, Emotionen und Einstellungen in Texten zu identifizieren, zu extrahieren und zu bewerten. Ob es sich um Kundenbewertungen, Social-Media-Posts, Artikel oder Kommentare handelt, die Sentiment-Analyse hilft Unternehmen dabei, zu verstehen, wie ihre Zielgruppe fühlt und reagiert.

Die Sentiment-Analyse nutzt fortgeschrittene Technologien wie maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und Natural Language Processing (NLP). Durch die Analyse von Schlüsselwörtern, Satzstrukturen und Kontexten kann ein Algorithmus den emotionalen Ton eines Textes bestimmen und ihn als positiv, negativ oder neutral kategorisieren.

Mit dem Fortschritt von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz wird die Sentiment-Analyse immer präziser. Die Integration von Kontextverständnis und fortschrittlichen NLP-Technologien wird dazu beitragen, die Genauigkeit weiter zu verbessern.

Herausforderungen und Verbesserungen in der Sentiment-Analyse

1. Nuancen in der Sprache: Die menschliche Sprache ist oft nuanciert, ironisch oder kontextabhängig. Dies stellt eine Herausforderung für die Sentiment-Analyse dar, da Algorithmen Schwierigkeiten haben könnten, die wahre Bedeutung hinter komplexen Aussagen zu erfassen.
2. Mehrsprachigkeit: Die Analyse von Sentiments in verschiedenen Sprachen kann komplex sein, da kulturelle Unterschiede und regionale Ausdrucksweisen berücksichtigt werden müssen.
3. Ironie und Sarkasmus: Menschen drücken ihre Meinungen oft durch Ironie oder Sarkasmus aus, was für Algorithmen schwer zu erkennen ist. Fortschritte in der NLP-Technologie versuchen jedoch, solche Nuancen besser zu verstehen.

Unser Fazit

Social Media Listening wird im Jahr 2024 nicht nur ein Tool, sondern eine strategische Notwendigkeit für Unternehmen und Marken sein. Die Fähigkeit, zuzuhören, zu verstehen und zu reagieren, wird den Unterschied zwischen Erfolg und Irrelevanz ausmachen.  Durch den Einsatz fortschrittlicher Technologien und die Beachtung ethischer Grundsätze wird Social Media Listening weiterhin eine treibende Kraft für Innovationen und Effektivität in der digitalen Ära sein. Unternehmen, die diesen Trend frühzeitig erkennen und umsetzen, werden die Chancen der sozialen Medien in ihrer vollen Breite nutzen können.

Die Sentiment-Analyse ist nicht nur ein Werkzeug für Unternehmen, um die Stimmung ihrer Kund:innen zu messen, sondern auch ein Schlüssel zur besseren Entscheidungsfindung. Unternehmen, die die Kraft der Emotionen in Texten verstehen und nutzen, sind besser positioniert, um die Bedürfnisse ihrer Zielgruppen zu erfüllen und sich in einer zunehmend digitalen Welt zu differenzieren.