Меню

Пример классического контент анализа Часть первая

Пример классического контент-анализа. Часть первая

Здравствуйте, уважаемые читатели блога о контент-анализе! В этой статье мне бы хотелось привести пример использования метода контент-анализа. Для читателей не знакомых с базовыми принципами метода этот материал будет весьма полезен. Я решил описать алгоритм работы в рамках проведения простейшего классического качественного контент-анализа.

Безусловно, сегодня замер можно реализовать с использованием компьютера и специализированного или массового софта. Раньше же, несколько десятилетий назад, качественный контент-анализ проводился с использованием листов бумаги с отпечатанным текстом, ножниц и клея. Изначально надо было разбить (разрезать) тексты на приблизительно равные фрагменты, содержащие законченные мысли. После этого выстроить тематическую структуру, охватывающую разброс тем в рамках выбранного массива текстов. Далее требовалось закодировать (дать короткие имена) эти тексты, после чего собрать закодированные едиными терминами фрагменты текстов вместе. Разбиение на фрагменты может происходить и одновременно с кодированием.

Далее следовала качественная интерпретация материалов каждой из тематических групп — исследователь должен был выяснить причины, по которым тот или иной образ, предмет, явление, процесс и т.д. преподносятся именно в таком, а не ином свете, для чего они именно так преподносятся. По сути, качественный анализ также часто сводился и сводится просто к перечислению всех возможных эпитетов, метафор и более развёрнутых характеристик изучаемых предметов. Получение относительно полного перечня таких характеристик ставит точку над исследовательской работой. Я полагаю, что этот подход несколько неполон, и помимо перечисления характеристик, важно акцентировать внимание на поиске причин такого преподнесения информации, пытаться понять мотивы автора текста. Также часто исследователь акцентирует внимание на поиске уникальной составляющей, выделяющейся из общей совокупности деталей. Думаю, этот подход также должен быть ЧАСТЬЮ набора методик анализа, а не единственным его средством.

Очень важно понять, что в случае с количественным анализом исследователь главным образом отвечает на вопрос СКОЛЬКО? В случае же с качественным анализом он старается ответить на вопросы КАК? ЗАЧЕМ? ПОЧЕМУ? В СВЯЗИ С ЧЕМ? и аналогичные. При этом подчеркну — качественной стадии может предшествовать и количественная, так как исследователь может заинтересоваться и тем КАК? ЗАЧЕМ? ПОЧЕМУ? В СВЯЗИ С ЧЕМ? автор (авторы) высказываний НАИБОЛЕЕ ЧАСТО излагают свои мысли. В нашем примере, который последует ниже, как раз и используется синтез обоих подходов. Мне кажется, такая триангуляция (в данном случае совмещение количественного и качественного контент-анализа) оптимальна. Даже проводя качественный анализ (здесь приведён только лишь один подход к реализации качественного контент-анализа — в действительности их больше, и они могут иметь совсем разную форму реализации), не стоит забывать и об актуальности выборочных деталей в их генеральной совокупности.

Сразу предупреждаю: классический контент-анализ — довольно трудоёмкое занятие, требующее массу времени. И вместе с тем, даже будучи уже мало используемым, он остаётся актуальным как средство овладения более сложными методиками анализа текста. В этой связи, если Вы планируете освоить метод контент-анализа достаточно профессионально, рекомендую не игнорировать классические каноны контент-анализа, представленные в этой статье.

Итак, с чем же мы будем работать? В рамках данного показательного микрозамера вполне возможно обойтись совсем небольшой выборкой и опять же небольшим набором параметров. Причина такой минималистичности довольно проста — не хочется делать полноценное исследование только ради написания этого поста 🙂 Очень надеюсь на Ваше понимание. Метод очень простой, поэтому трудностей никаких опять же с Вашим пониманием (на сей раз самого метода) возникнуть не должно.

Сразу подчеркну — чтобы лучше понять суть метода (или даже чтобы просто его понять), пожалуйста, прочитайте какие-либо статьи или хотя бы статью о качественных методах исследований — мне довольно непросто передать их суть в рамках небольшого поста здесь на блоге, а дублировать ранее многократно описанное желания не возникает 🙂

Во-первых, нам необходимо решить задачу сбора самого текстового массива, который мы будем анализировать. В данном примере мы будем работать с результатами глубинных интервью на тему наркомании и наркоугрозы в России (при этом никакой конкретики не будет — тема и непосредственно содержание интервью здесь для нас не играют роли, и также это довольно проблематично наглядно преподнести в формате скриншотов). Также стоит отметить, что это могли быть и иные тексты — например, результаты фокус групп, публикации в СМИ и т.д.

Предположим, Вы составили гайд (или его ещё называют топик-гайд), содержащий набор тем и подтем, на которые будет опираться Ваше общение с респондентами. Далее Вы благополучно взяли интервью и набрали высказывания респондентов в текстовом формате. Поместили каждое из интервью в отдельном текстовом документе. Настоятельно рекомендую кодировать названия документов следующим образом (или аналогичным) — например, 1petrov25m. Расшифровывается так: цифра 1 в начале кода говорит о том, что это первое интервью, взятое интервьюером Петровым (petrov). Респонденту 25 лет и он мужчина (буква m в конце кода). Соответственно кодом 3sidorov45w будет назван документ, в котором содержится третье интервью (то есть Сидоров взял их несколько, и это ЕГО третье интервью), взятое Сидоровым у женщины 45 лет. Так нужно закодировать каждое интервью и разместить в отдельном документе.

Теперь Вам надо открыть Excel либо аналог и приступить к достаточно кропотливой и долгой работе разбиения текста на отдельные фрагменты, коды и непосредственно текст которых помещается в таблицу. Ниже показан образец таблицы для размещения всех фрагментов каждого из интервью.

coding

Работать с такой системой кодов текстовых фрагментов удобно, и это станет понятно уже в процессе анализа материала. Как Вы видит, созданная таблица содержит ряд столбцов «параметр 1», «параметр 2» и т.д.. Дело в том, что для реализации нашего замера нам потребуется ввести ещё одну систему кодов. Под словом параметр в данном случае подразумевается та или иная микротема, микросюжет, фигурирующий в рамках информационного пространства анализируемого материала. Этот набор параметров должен охватывать наиболее важные составляющие тематического поля материала, то есть их совокупность должна полно передавать набор тем и микротем, затрагиваемых респондентами в рамках интервью. Для того, чтобы ввести такие параметры, прежде всего достаточно будет просто попытаться представить себе их, в частности, опираясь на гайд, и записать в соответствующие ячейки таблицы. Далее имеет смысл открыть тексты интервью и, бегло прочитывая их, дополнить набор параметров. Это можно сделать также опираясь на нюансы конкретного ТЗ. Таким образом, это должны быть наиболее весомые параметры. Ориентировочно у Вас должно получиться 20-35 параметров. Их число зависит от объёма текстового массива, от самого потенциала вариативности темы, глубины гайда и качества интервьюирования. Всё — закончили наполнять таблицу и получили следующее:

parametrs

Наверное, нетрудно догадаться, что теперь самое время приступить непосредственно к кодированию материала. Строится оно следующим образом: в том случае если в текстовом фрагменте присутствует упоминание параметра Вы ставите 1, если отсутствует — ставите 0. Шкала может быть и порядковой, например, 1 — нейтрально выраженный параметр, 2 — несколько эмоционально выраженный параметр, 3 — ярко эмоционально выраженный параметр. В данном примере рассмотрим простейшую количественную шкалу, просто чтобы не усложнять себе задачу. На основе такой шкалы нам необходимо обработать весь текстовый массив — применить каждый из параметров к каждому из текстовых фрагментов. Задача, мягко говоря, непростая и кропотливая. Вот что мы должны получить на выходе:

1001010

Полученная таблица также носит название матрицы контент анализа. Она поможет Вам произвести анализ текстового массива и также даст возможность совершить простейшую квантификацию представленности микротем в изучаемом информационном пространстве, то есть узнать насколько активно заявляется та или иная микротема, насколько она популярна. Однако об этом мы с Вами поговорим во второй — аналитической части этой статьи. Это будет уже следующий пост на блоге. ВТОРАЯ ЧАСТЬ ТУТ.

Источник

Что такое контент-анализ? Примеры

Контент-анализ — метод количественно-качественного изучения содержания для измерения или выявления определенных тенденций и фактов, которые отражены в предлагаемых к изучению текстах. Принципиальное отличие данного вида аналитического обзора от остальных методов в том, что источники исследуются с учетом социального контекста. Давайте подробнее рассмотрим тонкости данного вида исследования.

История появления контент-анализа

Первые примеры контент-анализа в социологии начали появляться в социальных дисциплинах начиная с 30-х гг. прошлого века в США. Изначально контент-анализ использовался в изучении литературы и журналистике. Значительный вклад в развитие этого метода сделали ученые X. Лассуэлл и Б. Берелсон.

Г. Лассуэлл применял контент-анализ в конце 1930-х годов для изучения политики и пропаганды. Он привнес различные новшества в этот вид исследования, появились новые процедуры и категории, а также такое понятие, как квантификация данных.

С масштабным развитием массовых коммуникаций увеличилось количество контент-аналитических исследований в области медиа. Государственные учреждения США и Англии применяли контент-анализ во время Второй мировой войны для того, чтобы изучить эффективность пропагандистской деятельности, а также в разведывательных целях.

За двадцать лет активного изучения и применения накопилось достаточно материала для написания Б. Берелсоном книги «Контент-анализ в коммуникационных исследованиях».

Смысловые единицы контент-анализа

В различных методах контент-анализа примерами смысловых единиц являются:

  • понятия, определенные термины;
  • темы, выраженные в различных смысловых частях, радиопередачах;
  • фамилии и имена людей;
  • различные события и факты;
  • значение обращений.

Составляющие этого вида анализа определяются в зависимости от целей и задач конкретного вида исследований.

Единицы счета

Единицы счета могут как совпасть, так и не совпасть с единицами анализа. В первом случае подсчитывается частота упоминаний конкретной смысловой единицы, а во втором единицы счета выдвигаются на основе анализируемого материала. Это может быть:

  • фактическая длина текста;
  • количество текста, заполненное смысловыми единицами;
  • число элементов текста;
  • общая продолжительность объекта контент-анализа;
  • метраж пленки с аудио- и видеоматериалами,
  • рисунки, схемы и графики.

Подсчет

Результаты подсчетов в контент-анализе схожи с обыкновенной классификацией по заданным параметрам. Составляются специальные таблицы, применяются определенные компьютерные программы, а также различные формулы подсчетов, к примеру формула расчета общего количества смысловых категорий во всем тексте, статистические данные аттрактивности и понятности объекта контент-анализа.

Читайте также:  Конкурентоспособность Конкурентные преимущества

Методы контент-анализа активно используются как средство помощи в психологии, социологии и многих других областях, когда необходим анализ анкет, наблюдений, результатов тестирования в проектных методиках, а также результатов исследований в фокус-группах.

Областью применения данных методов являются массовые коммуникации, а также всевозможные маркетинговые исследования.

Примеры качественного контент-анализа могут использоваться для изучения всевозможных документальных источников, но наиболее эффективен этот вид анализа при большом количестве однопорядковых данных.

Для каких документов используется контент-анализ?

Контент-анализ применим не ко всем документам. Содержание оцениваемых источников должно позволять применение однозначного правила для точной фиксации необходимых характеристик (принцип формализации) и отличаться достаточным наличием исследуемого материала (принцип статистической значимости). Примером контент-анализа в документах может выступать обзор сообщений печати, эфиров радио, телетрансляций, протоколов собраний, писем, приказов, распоряжений, а также разбор данных интервью, находящихся в свободном доступе, и результатов социологических исследований.

Где и как применяется контент-анализ?

К основным объектам применения данного способа исследования можно отнести выявление и изучение первоисточника, существовавшего до текста, и оценку непосредственного отражения его сути. Иными словами, примером контент-анализа является обзор материала, высвечивающего определенные стороны исследуемого объекта. Его образцом может стать окружающая действительность, а также адресат или автор изучаемого труда.

Контент-обзор определяет составляющие, существующие лишь в определенном тексте. Это могут быть такие его компоненты, как язык, структура, жанр; а в аудиозаписи, подвергающейся рассмотрению, объектами изучения могут являться тон и ритм речи.

Контент-анализ выявляет предметы и явления, существование которых будет возможно после использования текста и восприятия его адресатом. Это определяется как оценка всевозможных эффектов воздействия.

Стадии контент-анализа

В практическом использовании и разработке контент-оценки существует несколько этапов.

Изначально стоит сформулировать гипотезы и задачи исследования. Затем необходимо определить категории анализа — это самые общие, ключевые понятия, которые соответствуют задачам разбора материала. Система категорий выполняет функцию анкетирования и помогает найти ответы на поставленные в тексте вопросы.

Отечественную систему аналитического исследования отличают присущие исключительно ей понятия: знаки, ценности и цели, герой, автор, тема, жанр и т. д. Все чаще встречаются примеры контент-анализа сообщений СМИ, которые основываются на парадигматическом подходе, изучающем отличительные признаки текстов как единую систему. К этим признакам относятся: содержание и суть задачи, причины, из-за которых она возникла, объект, образовавший проблему, а также уровень напряженности и пути решения возникших в ходе обзора материала вопросов.

Категории контент-анализа

Контент-анализ статьи должен быть, в первую очередь, исчерпывающим, то есть охватывающим все содержание анализируемого объекта и определяющим первоочередные задачи исследования. Все виды исследования должны быть взаимоисключающими, то есть одинаковые компоненты не являются частями разных категорий. Они должны быть надежными, исключать разногласия по поводу принадлежности определенной составляющей содержания к той или иной категории, и, разумеется, уместными, то есть соответствующими поставленной задаче и содержанию аналитического обзора.

Анализируя примеры контент-анализа статей, можно сделать вывод, что некоторые крайности в этой сфере неблагоприятны для конечного результата, например выбор излишне дробных и многочисленных включений, детально повторяющих текст. Нежелательно использование избыточно обширных категорий, приводящих к примитивному и неполному анализу. Необходимо принять к сведению отсутствующие элементы материала, имеющие важное значение для контент-анализа.

Дальнейшие действия

После формулировки категорий необходимо выбрать подходящую единицу анализа, например, часть содержания или лингвистический компонент речи, которая является индикатором интересующего явления. Во многих примерах исследования контент-анализа чаще всего исследуемые явления представлены словом, простым предложением, суждением, темой, автором, героем, ситуацией в социуме, сообщением в целом и др.

Сложные виды аналитического исследования используют не одну, а несколько единиц. Изолированные элементы рассмотрения могут быть истолкованы неправильно, поэтому они разбираются в составе развернутых лингвистических структур, определяющих характер разделения текста, в пределах которого идентифицируются единицы контекста. Для отдельно взятого слова предложение является составляющей отрывка, объединенного общим смыслом.

Теперь нужно установить единицу счета. Чаще всего употребляются такие временно-пространственные категории, как количество строк, площадь, время вещания, частота появления признаков в материале.

Необходимым условием является разработка сводной таблицы изучаемого содержания: основного документа исследования, внешний вид которого зависит от типа разбора. К примеру, контент-анализ в психологии использует таблицу, которая является системой скоординированных и субординированных аналитических категорий. Это своеобразная анкета, где каждый вопрос предполагает ряд ответов, определяющих суть текста.

С помощью кодировальной матрицы производится регистрация результатов анализа. Если объем выборки превышает 100 единиц, то используются тетради матричных листов. При количестве исследуемых менее 100 достаточно проведения двумерного или многомерного анализа. Для каждого текста нужно применять свою кодировальную матрицу, что требует кропотливой и трудоемкой работы. Если объем выборки превышает допустимую норму, то сопоставление ключевых признаков анализа осуществляется на компьютере.

Пример контент-анализа

Ученый-социолог решил провести исследование на предмет гомофобии в печатных СМИ и сравнить два журнала. С этой целью он выделяет смысловые единицы, отражающие негативные настроения авторов статей, публикуемых в этих изданиях. Социолог вычитывает журналы, выделяя фразы вроде «нетрадиционные браки недопустимы». В результате он получит два числа, отражающих частоту, с которой встречаются подобные выражения в одном и другом издании. В конечном счете он сможет сравнить их между собой и сделать заключение о проявлении гомофобии.

Инструкция для кодировщика

Важнейшим этапом проведения контент-анализа можно назвать разработку и внедрение инструкции кодировщика. Это система правил и пояснений для человека, занимающегося сбором эмпирической информации путем регистрации заданных единиц анализа. В инструкции детально изложен порядок действий кодировщика, дано точное определение категорий и единиц анализа, общие правила их кодировки, приведены примеры контент-анализа текстов, которые являются объектом для изучения, оговаривается решение спорных ситуаций и т.д.

Процесс расчета при количественном контент-анализе очень схож со стандартными техниками сортировки по определенным параметрам разделения и измерения ассоциации.

Источник



Гайд: как делать отчеты по контенту в соцсетях и анализировать их

Составление отчета – это про эффективность, а не про объем работы. И если с анализом таргетированной рекламы все понятно: вот клики, показы и бюджет, то с контентом немного сложнее. Здесь нас интересуют лайки, вовлеченность и то, как на все это влияет текст и креативы.

Выясняем, какие метрики помогают отследить качество контента и как их превратить в отчет.

На что смотреть при анализе контента в соцсетях

Вначале важно определиться с целями. Цели у проектов могут быть разные: кому-то важно, чтобы подписчики переходили по ссылкам – это актуально для новостных и медиа-ресурсов, которые публикую анонсы. Для других же – количество репостов и лайков для роста аудитории и последующей продажи рекламных постов в сообществе. Так часто делают развлекательные соцсети, которые постят мемы.

В общем, для начала мы определяем, для чего нужен контент в соцсетях, а потом уже анализируем его. Правда, в отличии от таргетированной рекламы, где SMM-щик часто смотрит на клики, переходы или просмотры видео, в анализе контента учитывается реакция аудитории на посты. И эту реакцию легко определить с помощью охватов, количества подписчиков, вовлеченности и действий.

Охват постов. Охват показывает сколько людей увидело вашу публикацию. Благодаря умной ленте ВКонтакте (и блоку Рекомендации в Instagram) число охватов часто показывает, смог ли ваш контент покинуть пределы текущей аудитории в группе и оказаться в ленте новых пользователей. Это называют виральным охватом.

Количество и качество подписчиков. Если охваты растут, то растут и подписчики: они находят ваши записи в ленте, переходят в группы (или на страницу) и подписываются. Отслеживается метрика просто: после выхода поста вы увидели, что повысилось уникальная посещаемость страницы или выросло количество подписчиков. Значит, контент оказался эффективным и принес вам новую аудиторию.
Сюда же можно добавить активное ядро – та часть аудитории, которая вас регулярно лайкает, читает и комментирует. Ядро часто в разы меньше общего количества подписчиков, но именно эти люди самые преданные поклонники сообщества.

Действия пользователей. Это целевые действия пользователей: переходы на сайт или другие ссылки, которые вы размещаете у себя в соцсети. Это конверсионная метрика и считается обычно процентным соотношением числа подписчиков к количеству всех (или частных) переходов за месяц.

Как считать конверсию? Допустим, за месяц у нас вышло 15 постов с общим охватом 10 000. Всего было совершено 130 переходов на сайт. Значит, конверсия составила 1,3 % (130х100/10000). Теперь мы можем посчитать данные за прошлые месяц и проверить, насколько часто аудитория переходит по ссылкам и как вообще реагирует на них: активно или нет.

Вовлеченность. Эта метрика завязана на активности вашей аудиторий, а не на количестве переходов на другие ресурсы. Вовлеченность (ER) считается так: берем все лайки, репосты и комментарии за день, делим на количество подписчиков и умножаем на 100 %.

Как считать вовлеченность? Пример: в сообществе 800 подписчиков, за день на все посты было 40 лайков, два репоста и один комментарий. ER за сутки будет равен 5,37 % (43/800х100). На другой день ER может оказаться 9,3 % – значит контент оказался интереснее и что-то из него можно смело запускать в рекламу. Вообще лучше считать по месяцам и сравнивать средние показатели между собой. Так станет понятно, насколько аудитории интересен ваш контент и как меняются их настроения.

При анализе контента важно отслеживать все доступные данные и метрики. И не только на своем аккаунте, но и проверяя открытые данные у конкурентов.

Как проводить анализ контента в социальных сетях

Чтобы проанализировать свой контент в соцсетях требуется сначала разработать стратегию. У нас в блоге есть статья, в которой подробно рассказано, как это сделать. Если вкратце, то сначала нужно проанализировать целевую аудиторию, аккаунты конкурентов и потом составить контент-план.

Шаг 1. Определяем цели контента

Дано: аккаунт локального барбершопа в Instagram.
Цель: создать портфолио работ мастеров, донести ценности компании, проинформировать о ценах и услугах.
Метрики: лайки, вовлеченность, комментарии. Они должны быть на уровне конкурентов или выше.

Читайте также:  Кто возглавлял правительство России в 90 е великолепная шестерка и несменяемый вратарь

Предварительные анализ постов конкурентов показал:

  • среднее число лайков на пост – 30;
  • вовлеченность за день около 5,7 %;
  • комментарии в неделю на все посты – 0,4 (3 комментария делим на 7 постов)

Эти данные возьмем как базовые показатели.

Шаг 2: Определяем язык постов

Теперь мы знаем, кому и что продаем. Теперь, чтобы написать посты, нам нужно составить правила общения с аудиторией (тон бренда). Шаг необязательный, но полезный:

  • тон создает общий узнаваемый стиль ведения аккаунта,
  • посты писать проще, когда знаешь, в каком ключе их подавать,
  • если вы передадите проект, то новому SMM-щику не придется все придумывать с нуля 🙂

Учитывая, что барбершоп – бизнес для мужчин и делают его мужчины, то я выделил три основных принципа: доверие, краткость и диалог.

Доверие. Раз возраст клиентов и персонала совпадает (от 25 до 35 лет), то мы будем обращаться на «ты». Желательно как можно реже использовать слово «клиент» – оно создает барьер и выстраивает иерархию при покупки услуги. Определение «гость» более дружественно.

Краткость. Гости барбершопа ценят время и в постах мы будем краткими и лаконичными. Никаких лонгридов и длинных постов, пишем строго по делу. Периодичность публикаций: редкая, одного в день для начала будет достаточно.

Живой диалог. Хорошо, если посты будут написаны так, как мы говорим в жизни. Никаких сложных конструкций, используем простые формы слов и прямой, как автострада, посыл: вот барбершоп, вот наши преимущества, почему еще не записался на стрижку?

Важно: тон бренда не константа – вы можете его менять. Например, со временем вы поймете, что основная аудитория в сообществе изменилась на мужчин в возрасте от 35 лет и старше. Тут потребуется более уважительное обращение на «вы», но это все лирика. Часто в соцсетях просто игнорируют комментарии клиентов. Например, как здесь:

Комментарий остался без ответа, а можно было иронично сказать: «Пока отращиваем, парни. Кстати, за маской все равно ничего не видно, так что если всегда хотели носить усы, но стеснялись – сейчас самое время :-)»

А вот тут аудитория общается сама с собой (и получается весьма неплохо). Посмотрев на ответы можно выстроить тон бренда барбершопа: использовать сленг («вискарь»), прямые обращения («Эй, мужики») и эмодзи. Поэтому важно отвечать на комментарии: это не просто влияет на общую вовлеченность и завязывает диалог, но и позволяет лучше понять клиентов и их особенности.

Шаг 3. Отслеживаем статистику контента

Далее пишем посты, публикуем и отслеживаем данные, внося показатели в таблицу. В результате у вас должна появится сводка по контенту.

Статистику реакции аудитории можно собирать с помощью сервисов (о них поговорим ниже) или вручную, проверяя данные раз и неделю и подсчитывая количество лайков, комментариев, сохранений и действий.

Можно делать срез по всем постам или считать отдельно для каждого. Вот пример собранных данных по трем постам из контент-плана выше.

Если посчитать данные по этим трем постам, то мы увидим, что поставленные цели выполняются по нижней задаче:

  • среднее количество лайков – 28,5 (надо 30);
  • средняя вовлеченность за день – 4,2 % (надо 5,7 %);
  • количество комментариев в неделю – 0,33 (надо 0,4 %).

Также можно увидеть, что публикация в Stories не дает особого эффекта: основная аудитория приходится на ленту Instagram, где охваты выше в три раза. Но покидает сторис не более 10 % смотревших, а значит контент востребован. Нужно его доработать. Как? Проверить, какой отклик получают рекламные видео или тесты, игры, интерактив. Для анализа Stories можно создать отдельную таблицу с метриками – пошаговый план мы освящали в материале «Как составить контент-план для Историй в Инстаграм».

Шаг 4. Анализируем контент

Посмотрев статистику за три дня, мы видим, что чутка не дотягиваем до средних показтелей конкурентов. Чтобы понять эффективность текста, давайте посмотрим вовлеченность каждого поста. Считать будем не от общего числа подписчиков, а от количества охватов к количеству действий:

  • Первый пост с ER 5,61 %: «Доброе утро, парни. Начинаем трудовые будни в Snow Sword: стрижка, кофе, а вечером можно пропустить с нами пару стопок виски. Ждем в гости на Фрунзе, 49».
  • Второй пост с ER 3,43 %: «Для нас важно, чтобы каждый клиент чувствовал себя максимально комфортно».
  • Третий пост с ER 3,54 %: «Салют, мужики. Запускаем рубрику История. Каждую среду будем публиковать материалы по старинным цирюльням и рассказывать про культуру барбрединга… (далее идет большой текст про старейший русский барбершоп)».

Выводы по тексту: в первом продающем посте есть приветствие и призыв к действию, отсюда 40 лайков и 5 действий. Второй вообще ничего не содержит, кроме рекламы. Поэтому лайков меньше, но есть комментарий и 4 действия. Третий пост призван развлечь и разбавить ленту увлекательным контентом, но действий нет, а охваты низкие. Значит, тратить время на написание развлекательного контента в ближайшей перспективе не стоит – хорошо работаю продающие посты с призывом к действию, а не полезный контент.

Но! Это правило работает только для Instagram и конкретно для этого сообщества и его аудитории. Если проанализировать конкурентов, то окажется, что в ВКонтакте такой контент заходит. В сообществе другого барбершопа, с таким же ГЕО, познавательный пост собрал 13 лайков, два комментария и репоста. По сравнению с другими постами охват у конкурента вырос с 200 до 519 человек. При этом, ER к охвату примерно такой же, как и у нас – 3,27 %. Видно повышение вовлеченности, а значит есть смысл выпускать большие посты для ВКонтакте.

Итак, мы выяснили:

  • Продающие посты с призывом к действию в Instagram наиболее вовлекающие;
  • Нужно экспериментировать со stories, чтобы найти оптимальный контент для аудитории и увеличить охваты;
  • Развлекательные посты лучше публиковать ВКонтакте.

Теперь на основе этих данных пишем новые посты и точно также после выхода анализируем эффективности. Из такой еженедельной работы и состоит контент анализ.

Кстати, контент-анализ направлен не только на рекламу. Он может быть полезен для научной и исследовательской деятельности. Вот исследование активности студентов КемГУ в соцсетях, которое показывает, что почти 45 % постов выбранной аудитории – это фотографии вкусной еды, красивые снимки путешествий и кадры с айфонами. На втором месте с долей 20 % – посты о любви, а на третьем (13 %) – о личных достижениях. Или вот анализ отношения пользователей соцсетей к российской медицине, который приходит к интересному выводу: в соцсетях чаще обсуждают эмоции от визита к врачам, чем услуги, адреса и подробности лечения.

Онлайн-сервисы для сбора статистики по контенту в соцсетях

Для сбора статистики эффективности контента в соцсетях удобно использовать сервисы: зачастую достаточно подключить рабочие аккаунты и выгрузить необходимые данные. Часто они позволяют отслеживать показатели в реальном времени и сохранять данные в формате таблиц, для последующей верстки в отчеты. Разберем несколько самых популярных.

Datafan
Сервис работает как связка-коннектор для Google Data Studio , MS Power BI и MS Excel, который проводит анализ рекламных кабинетов и аккаунтов в Facebook, Instagram, Одноклассники и ВКонтакте. Отчеты динамические, в формате дашборда (все данные на одной странице), а цена за месяц начинается от 200 рублей (одна из самых низких за подобные сервисы).

Хорош Datafan большим количеством шаблонов и гибкими настройками: этот сервис заточен под отчеты, поэтому работать с ним просто и удобно. Например, есть шаблон отчета по контенту, который наглядно показывает динамику охватов, показов и вовлеченность за любую выбранную дату. Вы же можете самостоятельно настроить все нужные вам столбцы, графики и диаграммы.

Popsters
Сервис по аналитике постов и страниц конкурентов в соцсетях (включая TikTok, YouTube, Pinterest и другие). Он умеет оценивать популярность записи: вы сможете узнать, какие посты привлекают аудиторию, а какие – нет. Данные можно отсортировать по времени публикации, форматам, хештегам, объему текста, чтобы сравнить между своими показателями или показателями конкурентов.

Выгрузить данные можно в форматах XLSX, PDF, PNG, JPG, CSV или в PPTX для редактирование визуала. Пробный период длится 7 дней и после этого цена составит 399 рублей в месяц.

LiveDune
Сервис позволяет оценить качество постов спустя несколько часов после их выпуска. Вы можете узнать скорость набора лайка относительно других постов, сравнить охваты, количество комментариев и вовлеченность к количеству постов или подписчиков. Livedune также умеет анализировать длину постов, упоминания в других аккаунтах (в Facebook), аудиторию и эффективность рекламных кампаний.

Сервис хорошо заточен под работу с Instagram: тут, наверное, самая полная аналитика по Stories. Отчеты можно выгружать в Excel, PDF, Power Point. Можно сравнивать аккаунты конкурентов. Цена за месяц стартует с отметки 300 рублей.

JagaJam
Сервис предоставляет большое количество услуг для аналитики брендов. Одна из них – SMM-отчет по странице любого бренда во ВКонтакте, Facebook, Instagram, Twitter, Одноклассники и YouTube. В этом отчете вы найдете метрики по контенту: количество постов, вовлеченность, активность в комментариях.

Выгрузка доступна в формате PPT, PDF и Excel для создания собственных таблиц.

Особенность сервиса: у вас нет прямого доступа к личному кабинету, отчет составляется по заказу (от 2 часов после оплаты) и отправляется на почту. Ценник начинается от 990 рублей за месячный отчет. Чем объемнее аналитика по периоду – тем выше цена.

Пример отчета по контенту

В качестве примера подготовим отчет в Datafan для аналитики постов в сообществе ВКонтакте. Заходим на сайт, выбираем «Создать отчет бесплатно» и оказываемся в рабочем окне Google Data Studio. Выбираем социальную сеть и шаблон данных, которых вы хотите использовать для создания динамического отчета. Я выберу ВКонтакте.

Что касается анализа контента в соцсетях, то нас интересует два формата дашбордов: статистика постов с показателями лучших записей за месяц и без него. Выберем обычный и потом настроим его под себя.

Читайте также:  Топ 10 сочетаний цветов сайдинга

Далее нам нужно настроить выгрузку данных из аккаунта. Для этого создаем новый шаблон данных, подключаем профиль ВКонтакте, выбираем свой профиль, нужное сообщество и ждем, пока данные прогрузятся. Это может занять от нескольких секунд до минуты.

Как только данные прогрузятся, появится кнопка «Открыть отчет в Google Data Studio». В новом окне появился всплывающий баннер с просьбой подписаться на рассылки (можете не подписываться) и далее нам нужно будет связать наши данные с инструментами Data Studio. Для этого нажимаем на кнопку «Связать».

В итоге у вас появится выгрузка всех параметров с названиями метрик и их описанием. Можете переписать их так, как вам удобно для отчета, главное потом не запутайтесь в терминах.

Для того, чтобы перейти к редактированию дашборда нажимаем «Создать отчет». В браузере откроется новая вкладка с окном редактирования.

Перед нами окно работы Google Data Studio. Подробнее о функциях этого сервиса мы рассказывали в отдельной статье про автоматизацию отчетов для SMM-щика, а сейчас разберем возможности шаблона Datafan.

У нас есть три рабочих области: интерфейс управления функциями редактора (вверху), основное окно работы с дашбордом (по центру) и настройка элементов (полоска справа). В данном отчете предоставлены данные по охватам за год: лайки, репосты, комментарии и так далее. Лично мне не хватает еще данных по количеству подписчиков.

Чтобы добавить, копирую окно Клики по ссылке, нажимаю на дубль, ищу в левом окне (в поиске) подписчики и перетягиваю из Доступные поля в Показатель. Теперь у меня появилось окно с количеством подписчиков.

А теперь давайте сделаем отчет по контенту. Для этого нам потребуется следующие окна: лайки, репосты, комментарии для отображения действий пользователя. Также нужно индекс вовлеченность по отношению к охватам и количество подписчиков.

Далее в таблице ниже нужно добавить лайки, комментарии, репосты и другие показатели, которые детально отражают статистику конкретных постов за период. Как только настроите таблицу под себя – нажимайте просмотр и тестируйте.

В итоге у вас должен появится дашборд, который показывает данные за любой период, вовлеченность, действия аудитории и охваты. И все это работает без долгого ручного сбора данных! Теперь можете поделиться ссылкой с клиентом и отправить ему отчет на почту со своими комментариями и анализом полученных данных, настроив права доступа (редактирование или только просмотр).

Научитесь автоматизировать подготовку отчета по смм на бесплатном курсе Google Data Studio для SMM-щиков и аналитиков от SMM.school.

В заключение

Анализ контента – это постоянная работа и исследование метрик. Если вовремя обнаружить, какой тип постов чаще получает охваты и репосты, то можно скорректировать контент-стратегию и быстрее развивать свое сообществе. И пока Datafan (или другие сервисы) сами пишут отчеты и подбивают статистику, можно доверить постинг в соцсетях отдельным сервисам. Например, SMMplanner.

Источник

Контент-анализ

Контент-анализ

Контент-анализ (от англ. «содержание» и греч. «разложение, расчленение») — формализованный количественный метод анализа документов. Перевод в количественные показатели массовой текстовой или фонетической информации с последующей статистической ее обработкой. Характеризуется большой строгостью, систематичностью. Объектом контент-анализа может быть содержание различных печатных изданий, радио- и телепередач, кинофильмов, рекламных сообщений, документов, публичных выступлений, материалов анкет.

Включает в себя:

— выделение системы опорных понятий (категорий анализа);
— отыскание их индикаторов — слов, словосочетаний, суждений и т. п. — (единиц анализа);
— статистическую обработку данных.

Данный метод зародился в 20-е годы в американской журналистике как средство количественно-качественного изучения содержания прессы. В настоящее время активно применяется в социальной психологии, социологии, психодиагностике, политологии, психологии рекламы и пропаганды.

К числу его несомненных достоинств относятся возможность точной регистрации внешне неразличимых показателей в объемных массивах эмпирических данных, способность к выявлению скрытых тенденций и закономерностей, допустимость осуществления отсроченного по времени анализа событий и ситуаций, относительная объективность процедур и надёжность результатов, отсутствие проявлений эффекта воздействия исследователя на поведение испытуемых.

По сути, контент-анализ предполагает перевод качественно представленной информации на язык счета. Для этого необходимо, во-первых, иметь достаточно объемный и содержательно богатый текст, а во-вторых, обладать определенным уровнем исследовательской подготовленности, позволяющим эффективно реализовать потенциал данного метода.

Наряду с этим следует помнить, что контент-анализу присущи и некоторые ограничения. Так, известно, что характер информации во многом определяется замыслами ее автора и спецификой форм предъявления. Поэтому вполне возможно принятие исследователем вымысла за документальность или упущение каких-либо существенных данных вследствие недостаточной выраженности их в обрабатываемом материале. Искажения информации могут возникать и по вине исследователя, неспособного, к примеру, адекватно выделить категории анализа или учесть все имеющиеся варианты их словесного выражения. Кроме того, далеко не всякий материал поддается необходимой формализации. Предельно трудно было бы применить данный метод, скажем, к описанию поведения лирического героя поэтического произведения.

Описывая особенности применения контент-анализа, принято указывать меру устойчивости полученных сведений при замене кодировщиков (лиц, регистрирующих параметры и признаки) и давать характеристики, степени согласованности результатов этого метода с иными, собранными другими способами. Рассмотрим содержание основных этапов контент-анализа.

1. Подготовительный этап (разработка программы анализа материала)

Он включает постановку цели исследования, предварительную проверку адекватности избранного метода особенностям предстоящей работы, составление классификатора (опорной схемы для контент-анализа), подготовку инструкций для лиц, участвующих в реализации метода, пилотажное исследование, последующую коррекцию программы.

Особое внимание следует здесь обратить на составление классификатора, представляющего собой перечень категорий анализа, соответствующих им индикаторов, принятых единиц счета. Это основа алгоритма последующих действий, от качества которой зависит эффективность работы в целом.

Категории анализа — это ключевые элементы исследовательской концепции, смысловые единицы, выраженность которых подлежит регистрации в соответствии с поставленной целью. В качестве категорий анализа исследователь заранее выдвигает определенные проблемы, идеи или темы. Например, анализируя характер человека по итогам интервью или анкетирования, мы можем выделить следующие категории: отношение его к самому себе, другим людям, деятельности, вещам (предметам), природе. Изучая, допустим, тревожность как свойство личности, мы предварительно выделяем совокупность составляющих её «тем»: беспокойство по поводу здоровья, семьи, карьеры, финансового положения и др.

Главное, чтобы список категорий был предельно исчерпывающим, а также давал возможность однозначного соотнесения той или иной части текста с конкретной категорией.

Единицы анализа или индикаторы, признаки выраженности смысловых единиц, представляют собой части текста, характеризующиеся принадлежностью к определенной категории. Это могут быть символы, слова, термины, сочетания слов различной протяженности, ситуации, суждения, реплики, интонации и т. д. Это тот материал, который позволяет судить о значении в тексте каждой категории.

Следует помнить, что одна и та же категория бывает выражена в тексте по-разному: от отдельных символов или слов до законченных суждений или абзацев. Поэтому выделение единиц анализа является непростым делом и требует от исследователя вдумчивости и проницательности.

Помимо того, необходимо учитывать, что категория может быть представлена в тексте различными по знаку единицами анализа. Например, в отрицательной (критической), нейтральной или же положительной форме. Разумеется, количество вариантов такого рода отношений бывает и более разнообразным.

Единицы счета — это количественные характеристики отношений категорий друг к другу или единиц анализа к категориям. В практике исследований обычно используют два их варианта:

— частоту проявлений в тексте категории или ее признака;
— пропорцию представленности категории (её признака) или, иначе, объём внимания, уделяемый ей автором текста.

Так, это может быть: сравнительное количество печатных знаков, площадь соответствующих частей текстов (в квадратных единицах или процентах), необходимое время произнесения и т.д.

Разработка классификатора завершается составлением инструкций кодировщику и подготовкой кодировочной матрицы.

Инструкции содержат предельно четкие указания на то, каковы все выделенные категории, какой набор признаков в тексте соответствует каждой из них, какого типа единицы счета при этом используются. Объективность результатов контент-анализа будет более полной, если исследователь письменно сформулирует инструкции даже в том случае, когда он сам является кодировщиком.

Кодировочная матрица представляет собой таблицу, удобную для регистрации первичных результатов исследования. Обычно по вертикали в ней даны категории анализа, а по горизонтали — перечень источников информации (отдельные документы, сообщения, персоналии испытуемых и т.п.). Тогда середина таблицы заполняется цифрами, свидетельствующими о частотах присутствия данной категории в том или ином материале.

Пилотажное исследование, завершающее подготовительный этап контент-анализа, способствует выявлению недостающих категорий, упущенных из виду единиц анализа, неточностей инструкций.

2. Исполнительный этап

Кодировщики могут допускать здесь такие ошибки как:

— неверное соотнесение единиц анализа с категориями;
— пропуск тех или иных единиц анализа;
— фиксация того, чего нет на самом деле.

Все это нарушает устойчивость результатов контент-анализа. Причины низких показателей устойчивости следует искать в качестве инструкций, недостаточной умелости кодировщиков, в неподходящей обстановке их работы, наконец, в отсутствии внимательности, терпения или добросовестности.

3. Этап обработки данных

Содержание его определяется целью исследования. В зависимости от этого при обработке результатов (одной или нескольких кодировочных матриц) могут быть использованы частотные или процентные распределения, коэффициенты корреляции, сопоставительные таблицы и т.д.

В тех случаях, когда анализируется большой массив данных, иногда используются специальные математико-статистические способы, разработанные для нужд контент-анализа.

Факторный анализ применяется, когда возникает необходимость определить совокупность вероятных причинно-следственных связей между переменными, установить наличие феноменов, объясняющих существование взаимосвязи.

В последние десятилетия все чаще при обработке данных контент-анализа или корреляционного анализа используется особый метод математической статистики, позволяющий выявить скрытые от непосредственного восприятия дензнаки (факторы), а также уточнить степень их влияния на те или иные рассматриваемые характеристики.

Приведем пример — расчёт коэффициента Яниса, при помощи которого может быть установлено соотношение положительных и отрицательных оценок относительно определенных категорий. Данный коэффициент исчисляется по формуле:

Расчёт коэффициента Яниса, для случая, когда f>n ,

Расчёт коэффициента Яниса, для случая, когда f

Источник