I marketer di ogni settore, per poter sviluppare in modo più efficace le loro strategie, vorrebbero conoscere in modo approfondito il “profilo demografico” delle persone che postano e commentano contenuti su brand, prodotti, servizi.

Ma ovviamente questa esigenza si scontra con il diritto alla privacy e, per tutelare i loro utenti, i principali social media rimuovono queste informazioni dagli stream forniti tramite le loro API (i servizi di accesso programmatico e massivo ai dati utilizzati dagli strumenti di listening).

Utilizzando l’intelligenza artificiale è però possibile ottenere queste informazioni senza venir meno al rispetto della privacy. Grazie ad algoritmi estremamente sofisticati, incrociando una serie di parametri pubblici è possibile “ricostruire” le informazioni mancanti, con una accuratezza molto elevata.

La nostra soluzione di web e social media data intelligence, Extreme WebLive, dispone di questa capacità: utilizzando il deep learning, determina automaticamente paese, genere e coorte anagrafica del proprietario di un account social pubblico, con una accuratezza del 98%. Le informazioni raccolte sono trattate esclusivamente in forma aggregata quindi nel pieno rispetto della privacy. Infatti, i dati rilevati non vengono associati direttamente all’account social che li ha generati, ma archiviati in forma anonima.

La disponibilità di info demografiche amplia e potenzia in modo significativo l’efficacia dell’analisi dei dati generati dal web e social listening. Permette ad esempio di comprendere come genere, età e paese di origine di una persona, influenzano la sua percezione di un marchio o di un prodotto o l’attenzione rispetto a determinati temi.

Ecco un esempio concreto. I dati si riferiscono a conversazioni social relative a marchi di arredo design del primo semestre 2022. I due grafici ci svelano l’incidenza del genere degli autori dei post in base al paese e la distribuzione per coorti anagrafiche, sempre per paese. Così scopriamo che in Giappone la community più ampia interessata a brand di arredo design è quella tra i 25 e i 34 anni con una prevalenza di genere maschile pari all’80%.

In molte aziende il listening è una pratica ormai diffusa, la capacità di stratificare e correlare informazioni un po’ meno. Servono strumenti più evoluti di analisi ed una adeguata formazione per chi li usa. In questo modo è possibile scoprire, conoscere e anticipare trend, fatti e opinioni ai quali i nostri competitor arriveranno, dopo!

Chi si occupa di marketing, digital pr e data intelligence conosce e sa a cosa servono i moltissimi strumenti in commercio di web e social listening.
Di questi tool sono pochissimi quelli che riescono a portare l’analisi dati ad un livello superiore, per creare insight nuovi, unici e preziosi per le aziende.
Questo “empowerment” è abilitato dall’intelligenza artificiale che permette di “dedurre”, con elevata precisione, dati inesistenti negli stream forniti dalle diverse piattaforme social. Questo è quello che caratterizza la nostra soluzione di web e social media data intelligence, Extreme WebLive.
Un semplice esempio di questo approccio lo trovate le nostro ultimo report “Instagrammable italia 2022” che potete scaricare gratuitamente al link sotto indicato.

L’analisi descritta nel report riguarda 300 mila post Instagram raccolti e analizzati tra giugno e agosto 2022 e relativi all’esperienza di viaggio in Italia.
Con Extreme WebLive abbiamo ricostruito la distribuzione del popolo di Instagram nel Bel Paese in questa calda estate e con l’ausilio dell’A.I. abbiamo capito cosa ha maggiormente “ispirato” i turisti in viaggio lungo lo Stivale.
L’A.I. ha “guardato” per noi 300 mila foto interpretandone il contenuto e il contesto, informazioni non disponibili in forma strutturata nel flusso Instagram. Incrociando questi “nuovi dati” con altri disponibili abbiamo scoperto, ad esempio, quali sono gli elementi ritratti nei post che generano un tasso di engagement superiore alla media. Oppure abbiamo potuto stilare una classifica dei contesti più frequentemente scelti negli scatti postati tra mare, montagna, campagna, città, arte e cultura.
L’A.I. integrata nei processi di social listening crea nuove opportunità per marketers, creator, data scientist e nuovo valore per le aziende soprattutto nell’ambito della consumer data intelligence. Nuove potenzialità di indagine da utilizzare sempre nel pieno rispetto della privacy delle persone, utilizzando adeguati processi integrati di anonimizzazione dei dati e il trattamento delle informazioni in forma aggregata. #ai #socialmedia #data #intelligenzaartificiale #privacy #intelligence #engagement #datascientist #media

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In occasione della recente edizione del #SalonedelMobile di #Milano abbiamo nuovamente acceso i riflettori sulle #traccedigitali lasciate dai partecipanti. Rispetto allo scorso anno i numeri #social non hanno subito delle variazioni significative. Tra le immagini pubblicate in oltre 46 mila #post e #articoli analizzati prevalgono i #selfie, mentre gli #oggetti di #design più fotografati si confermano essere #sedie, #poltrone e #divani con l’aggiunta dei #tavoli. Nel complesso ammontano a 2,6 milioni le interazioni social registrate e 370 mila risultano essere gli utenti social raggiunti. Per l’analisi del “mood” dei visitatori ci siamo spinti oltre i nostri confini effettuando una comparazione con altri due eventi internazionali di settore.

Una “istant analysis” evidenzia in quale modo la cultura dei diversi paesi del mondo influisce sulle scelte dei colori  per connotare le immagini del Natale. Dal primo al 27 dicembre con la nostra piattaforma Extreme WebLive abbiamo raccolto circa 400 mila post provenienti da tutto il mondo relativi alle festività natalizie. Utilizzando le nuove funzionalità di analisi delle immagini, disponibili nella versione 2022 del nostro servizio di data intelligence, per ogni post sono stati individuati i colori dominanti aggregati per nazione di provenienza. Lo studio delle immagini è ormai una funzione fondamentale per supportare in modo efficace e innovativo i processi di analisi dei contenuti web e social perché abilita nuove modalità di interpretazione e valorizzazione dei dati e fornisce insight strategici per creator e digital marketers.

il progetto instagrammable italy nasce con una prospettiva innovativa: l’uso dei dati social come «segnale digitale» per tracciare e analizzare i flussi turistici di un territorio, nel caso specifico l’italia.

quindi non la compilazione di una classifica basata sui kpi adatti a misurare la «grammatica» della rete, ma un’analisi aggregata delle tracce digitali lasciate da ognuno di noi nell’uso combinato di smartphone e social media, con l’obiettivo di svelare i movimenti e le mete preferite dai turisti nel bel paese, in questa estate 2021.

“Una immagine vale più di cento parole”. Se le origini di questa massima sono incerte, la sua veridicità è indiscutibile! 

In questi giorni di frenesia politica, abbiamo voluto allentare un po’ la tensione e giocare con i dati come nostra consuetudine. Questa volta ci siamo concentrati sull’analisi delle immagini e utilizzando la nostra tecnologia di “celebrity recognition” abbiamo redatto la classifica dei Top 10 personaggi maggiormente presenti nelle immagini degli articoli web e post social nazionali ed internazionali dal 2 a 4 febbraio 2021. Questo il risultato, due classifiche una dedicata all’Italia e l’altra all’estero dei volti che in questi giorni convulsi hanno occupato lo spazio mediatico nel flusso digitale. Utilizzando l’intelligenza artificiale, l’analisi delle “celebrity” permette di riconoscere la presenza di una specifica persona nelle immagini e nei video. La nostra tecnologia lavora su un “catalogo” di personaggi di vari settori e può essere facilmente personalizzata per riconoscere qualsiasi volto. La celebrity recognition è presente in tutte le versioni della nostra piattaforma WebLive per la web e social media data intelligence. #celebrityrecognition #imageanalysis #dataintelligence #artificialintelligence #socialmedia #webanalysis

Il 2021 sarà l’anno della rivincita e sviluppo dei micro-influencer. Lo dichiara Kali Ridley Product Marketing Manager a Google, spiegando che il mercato degli influencer inizia ad essere saturo e diventa sempre più difficile individuare le persone giuste per rappresentare il proprio prodotto, brand o marchio. I micro-influencer, con una audience tra le 1000 e 100 mila persone, anche se hanno seguiti più piccoli, hanno community più attente e fidelizzate e di conseguenza sono in grado di creare messaggi davvero in sintonia con i loro fan. [https://www.thinkwithgoogle.com/future-of-marketing/digital-transformation/2021-marketing-predictions/] I dati forniti dalla nostra piattaforma SocialIndex confermano questo trend. Ad esempio, nel settore TRAVEL, i micro influencer italiani costituiscono circa il 90.8% del totale e il loro engagement rate medio è del 3.64% contro il 3% registrato per le star e le megastar. Lo scenario è il medesimo nel settore FOOD, sempre relativamente agli influencer di casa nostra.  Per le aziende individuare il giusto micro-influencer può essere un percorso più complesso, rispetto alla scelta dei big, perché il processo di selezione necessita di più informazioni analitiche per poter valutare e misurare il potenziale dei diversi candidati e centrare la giusta scelta. La piattaforma SocialIndex di Extreme è nata proprio per fornire i dati necessari per poter valutare e selezionare in modo corretto il giusto influencer rispetto ai propri obiettivi. Specializzata sugli influencer italiani di diversi settori possiede un catalogo di profili che spazia dai micro ai mega, con uno storico di analisi che parte dal 2016 fino ad oggi. 

Che impatto ha avuto il COVID19 sulle attività social dei TRAVEL e FOOD influencer italiani e dei loro follower?

Da questa domanda parte la nuova ricerca di Extreme che analizza, mettendo a confronto i dati relativi alle attività social di 600 influencer italiani, i settori TRAVEL & FOOD, nel periodo Maggio/Agosto riguardanti gli anni 2019 e 2020.

E’ il titolo dell’articolo scientifico pubblicato da pochi giorni su “Risk Analysis” classificata tra le prime 10 riviste nelle ISI Journal Citation Reports nella categoria scienze sociali, metodi matematici che fornisce un punto focale per i nuovi sviluppi nel campo dell’analisi del rischio.

Il contenuto nasce come “by product” di un progetto che l’Istituto Zooprofilattico Sperimentale delle Venezie (IZSV) ha realizzato con il supporto di Extreme e della nostra piattaforma WebLive riguardante i temi della “sicurezza alimentare” e della “comunicazione del rischio” dal punto di vista del web e dei social media. 

Il caso FIPRONIL emerse durante l’attività di monitoraggio e analisi delle conversazioni web e social; non preventivamente contemplato venne intercettato attraverso il fattore dell’attinenza tematica. I dati rilevati sono stati oggetto del contenuto scientifico redatto dai ricercatori dell’Istituto Zooprofilattico Sperimentale delle Venezie. Ancora una volta le potenzialità innumerevoli che caratterizzano la web e social media intelligence sono state riconfermate, seppure nell’ambito di un contesto in cui l’analisi dei dati è soggetta al metodo scientifico.

Consapevoli da sempre del valore aggiunto insito nella web e social media intelligence rispetto all’attività di sentiment analysis e social listening in generale, da oltre dieci anni lavoriamo a livello tecnologico e metodologico perseguendo una strategia aziendale orientata all’innovazione e alla ricerca.

Un ringraziamento particolare agli autori dell’articolo per aver menzionato al suo interno il nostro team.

a questo link l’articolo:

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/risa.13533

Abstract

In the summer of 2017, several European Union Member States were involved in a food alert caused by the presence of fipronil pesticide residues in chicken eggs. The food alert became a major news and received wide coverage both in the mass media and on the Internet. This article describes a study that analyzed how the Italian online information sources represented the fipronil alert, using web monitoring techniques and both manual and automatic content analysis methods. The results indicate that the alert was amplified because general news media could represent the alert within the frame of a political scandal, and because different social actors exploited the case. However, online information sources correctly communicated that the risks for consumers were low, reporting mainly what was officially communicated by the Italian health authorities. The study provides empirical evidence on how the online information sources represent food risks and food alerts and offers useful indications for health authorities in charge of the public communication of food risks.