Как оценить эффективность работы с блогерами
Результат сотрудничества с блогером обычно оценивают в лидах и росте продаж, которые традиционно считают главными метриками успеха. Но в ситуации, когда важны не только количественные показатели, но и качественная оценка, цифр в финансовом отчёте недостаточно.
Как пользователи восприняли интеграцию? Что вызвало позитивную реакцию, а что — негативную? На эти вопросы позволяет ответить аналитика соцмедиа. Она помогает быстро провести количественный и качественный анализ результатов интеграции: узнать, как широко обсуждалась интеграция, что обсуждали в комментариях и не было ли каких-то негативных моментов, которые могли отрицательно отразиться на репутации бренда.
Ниже — алгоритм, как при помощи системы Brand Analytics оценить эффективность блогерской интеграции. В качестве примера рассмотрим рекламу Яндекс.Станции-2 в видео-обзоре Wylsacom.
Шаг 1: оцените охват и количество вовлечений
Для этого:
1. Заведите тему мониторинга с упоминанием бренда в социальных медиа за нужный период.
2. Найдите в теме пост с видео Wylsacom на YouTube. Аудитория поста составила более 10 млн человек; вовлечённость (сумма всех комментариев, лайков и репостов за выбранный период) — 86 540.
3. При помощи поиска внутри темы найдите републикации и сообщения, частично цитирующие публикацию блогера. Это можно сделать, например, по фразе «распаковка революционной» в названии видео. Так вы сможете найти ещё больше упоминаний: аудитория видео вырастет на 600 тыс., а вовлечённость — на 164.
Шаг 2: оцените тональность и тематики целевых комментариев
Для этого:
1. Создайте новую тему типа «Избранные авторы», в которой:
- в поле «Аккаунт» укажите ссылку на страницу Wylsacom на YouTube;
- в поисковом запросе продублируйте брендовый запрос;
- поставьте галочку напротив «Загружать все комментарии к сообщениям».
2. Выделите целевые комментарии и их тональность при помощи поиска внутри темы. Перечислите поисковые фразы с упоминаниями Станции (в том числе косвенными) и её характеристик, чтобы отфильтровать нужные сообщения.
Под постом система обнаружила 33 736 комментариев, из которых 19 245 содержат упоминания Станции и её характеристик.
3. Структурируйте целевые комментарии под постом. Для этого в системе назначьте сообщениям теги, формируя основные тематики обсуждений.
Шаг 3: оцените мнения пользователей об интеграции у блогера
Пользователи могут делиться своим мнением об интеграции вне комментариев и репостов. Чтобы оценить, не повлияла ли реклама на бренд в негативном ключе, важно проверить, что в Сети писали о блогере.
1. В поиске внутри темы бренда перечислите все варианты упоминания блогера, в том числе — сленговые варианты и слова с ошибками.
2. Проанализируйте тематики обсуждений. Всего блогера Wylsacom упомянули 50 раз: из них 34 сообщения были об интеграции; 9 — о проблемах работы бота для розыгрыша Станции; в 5-ти содержались мнения на качество видеообзора; в 2-ух — недовольство тем, что блогер «продался» ради интеграции. Тональность всех упоминаний была нейтральная.
Подводим итог
Хоть интеграция и не стала вирусной, результат в 34 републикации оказался выше средних значений. При этом цитирования публикации от пользователей не принесли большого охвата и роста вовлеченности, поскольку исходили от малоаудиторных авторов.
Число позитивных комментариев превысило негативные более чем в 2 раза. Больше половины комментариев под постом были с упоминанием Яндекс.Станции. Негативных сообщений в адрес блогера, которые могли бы повлиять на репутацию бренда, не было.
Если в рамках запуска нового продукта вышло сразу несколько интеграций, при помощи Brand Analytics можно сравнить их между собой по основным метрикам соцмедиа. Сопоставить аудиторные показатели и вовлечённость у каждого из блогеров, а также провести качественную оценку — проанализировать комментарии и реакцию аудитории под рекламными постами.
Система Brand Analytics позволяет эффективно сравнивать интеграций между собой: учитывать и количественные, и качественные показатели, формируя понимание, с какими блогерами стоит работать.