Podaci na društvenim mrežama su podaci koje korisnici društvenih medija javno dijele, što uključuje metapodatke poput lokacije korisnika, govornog jezika, biografskih podataka i / ili dijeljenih veza. Socijalni podaci korisni su trgovcima koji traže uvid u kupce koji bi mogli povećati prodaju ili, u slučaju političke kampanje, osvojiti glasove. Postoje mnoge vrste društvenih podataka, uključujući tweetove s Twittera, postove na Facebooku, privjeske, postove na Tumblr i prijave na Foursquare i Yelp. Facebook for Business i Twitter Ads dva su programa koja pomažu oglašivačima da koriste društvene podatke za tržište ciljanim korisnicima koji će vjerojatno biti zainteresirani za njihove oglase.
Razbijanje društvenih podataka
Korisnici dobrovoljno objavljuju velik dio svojih društvenih podataka, omogućujući tvrtkama besplatan i lak pristup istim podacima. Ako tvrtka koja prodaje karte za sportska događanja primijeti da korisnik prati nekoliko sportskih timova, ta tvrtka može ciljati oglase na tog korisnika kako bi je pokušala zavesti da kupi ulaznice kako bi igrala svoju omiljenu ekipu. Drugi način na koji tvrtka može koristiti društvene podatke jest pružanje pravovremenih oglasa na temelju nedavnih postova, poput oglasa s uređajima za nekoga tko je podijelio da kupuje dom.
Sa visokokvalitetnim socijalnim podacima koji se sakupljaju i ispravno analiziraju, tvrtke mogu ciljati oglase na ljude koji najvjerojatnije kupuju njihove proizvode ili usluge. Socijalni podaci također mogu pomoći tvrtkama u određivanju najučinkovitijih mjesta za oglašavanje. Tvrtke mogu dodatno poboljšati svoje oglašavanje sužavanjem ciljne publike s obzirom na spol, jezik koji se koristi, elektronički uređaj koji se koristi, starost, interese, lokaciju i druge čimbenike. Socijalni podaci ne samo da tvrtkama pomažu u stjecanju novih kupaca, već im pomažu i u daljnjem surađivanju s postojećim kupcima.
Analiza društvenih podataka
Postoje obično dva koraka za analizu društvenih podataka. Prvo je prikupljanje podataka koje generiraju korisnici na mrežnim stranicama, a zatim analiziranje tih podataka. Proces analize obično se odvija u stvarnom vremenu - i tada se koristi za utvrđivanje utjecaja, dosega, relevantnosti i drugih razmatranja. Tvrtke koje koriste ovu vrstu analize podataka moraju imati na umu nekoliko stvari, uključujući razliku između društvenih podataka i osjećaja, važnost vremena (što je danas relevantno, možda ne sutra), kvalitetu (koliko određene poruke i komentari imaju utjecaja na pojedine ljude) i kako se virusna aktivnost pokreće i širi.
Ograničenja društvenih podataka
Socijalni podaci su nesavršeni iz nekoliko razloga. Ograničeno je na podatke koje korisnici odluče dijeliti o sebi. Na primjer, neki korisnici možda ne dijele svoju lokaciju ili spol, što oglašivačima daje nepotpuni profil s kojim mogu raditi. Drugi je problem što mnogi korisnici društvenih medija nisu stvarni korisnici, već lažni računi robota ili bot. Čak i sa stvarnim korisnicima, pokušaj procjene njihovih osjećaja prema marki ili političkom kandidatu (zvanoj „analiza raspoloženja“) na temelju njihovih komentara nije uvijek moguć, jer su mnogi njihovi komentari neutralni i algoritmi mogu pogrešno klasificirati komentare kao pozitivne kad su negativni i obrnuto. Nadalje, mnogi pozitivni i negativni komentari koji su dostupni su krajnost, što otežava precizno procijeniti kako potrošači općenito osjećaju proizvod, uslugu, marku ili političkog kandidata.
