6 Métricas Comuns de Mensuração de Mídia

Implementação de um programa de medição de mídia pode ser uma tarefa intimidadora para muitos profissionais de RP. Afinal de contas, muitas pessoas em nosso setor adotaram a carreira de RP devido à paixão por contar histórias ou por serem hábeis no gerenciamento de crises, e não porque estivessem ansiosas para examinar conjuntos de dados ou aprender sobre uma série de métricas aparentemente esotéricas. 

No entanto, descobrimos que se o pessoal de RP conseguir superar esse fator de intimidação, eles verão que as métricas de avaliação de mídia mais comuns são realmente fáceis de entender, mesmo para os avessos à matemática. A maior lição que queremos transmitir é que cada tipo individual de métrica de medição de mídia representa uma maneira sistemática de responder a uma pergunta sobre a cobertura de mídia de uma organização. E, quando você entende a pergunta subjacente que está sendo respondida pela métrica, já está mais do que na metade do caminho para entender a própria métrica. 

Com isso em mente, aqui está uma breve cartilha sobre seis métricas de mensuração de mídia amplamente usadas e a principal pergunta que elas tentam responder: 

1. Volume de atenção

Essa métrica responde à pergunta básica de quantas menções apareceram discutindo o que quer que seja que você esteja acompanhando, seja uma empresa ou organização, uma marca, um produto ou serviço, uma campanha ou iniciativa. Agora, estamos usando o termo “menções” para significar a unidade de conteúdo para o tipo de mídia em questão. Portanto, para o X (antigo Twitter), seria o número de tweets, enquanto na mídia impressa, seria o número de artigos. 

As ferramentas de monitoramento e análise, como o LexisNexis Newsdesk® ou o LexisNexis® Social Analytics, são as mais adequadas para rastrear essa métrica. Embora em determinadas circunstâncias, como quando há um alto grau de nuance na cobertura que o software não consegue captar, é necessário um nível de intervenção humana além de uma plataforma de monitoramento para determinar o volume geral. No entanto, com o aprendizado de máquina sendo integrado às plataformas de monitoramento, no futuro, a intervenção humana poderá ser mais uma etapa no início de um projeto do que um aspecto contínuo dele. 

2. Alcance do público

O alcance do público responde à pergunta de quantas pessoas tiveram a oportunidade de consumir (ou seja, ler, ver e/ou ouvir) a cobertura que discute o que quer que seja que você esteja rastreando. Essa métrica se baseia na circulação conhecida, na visualização, no tamanho do público e nos seguidores dos veículos de mídia ou dos usuários de mídia social que publicam o conteúdo em questão. Para cada história/hit, o tamanho do público da publicação/usuário de mídia social que fornece o conteúdo é identificado e, em seguida, esse número é somado ao tamanho do público de todos os outros veículos que publicam o conteúdo, o que resulta no alcance total do público. Por exemplo, se o Jornal X, com uma circulação impressa de 20.000, publicou uma história sobre você e o Tweeter Y, com 10.000 seguidores, tweetou sobre você, o alcance do seu público seria de 30.000. 

No entanto, há alguns aspectos a serem considerados em relação ao alcance do público. O primeiro diz respeito aos números de visualizações do conteúdo tradicional de notícias on-line. Alguns membros do setor de medição usam os Visitantes Únicos por Mês de um site para calcular o alcance do público, enquanto outros usam os números de visitantes diários de um site. Não há um consenso definitivo no setor de medição sobre qual abordagem é a correta, mas nós da LexisNexis acreditamos que é mais correto usar um número de visualizações diárias, pois é mais provável que isso represente o tamanho do público que realmente teve a oportunidade de consumir o conteúdo. 

A segunda coisa a ter em mente é que algumas empresas de RP ou de medição de mídia podem usar multiplicadores ao calcular o alcance do público para levar em conta quando as edições impressas de jornais, revistas ou periódicos são compartilhadas ou visualizadas em comum, como quando uma revista é exibida em um consultório médico e dezenas de pessoas leem aquele exemplar. Dada a morte lenta da mídia impressa, a questão dos multiplicadores está se tornando cada vez menos relevante. Mas, mesmo assim, é importante saber se eles estão sendo usados ao determinar o alcance do seu público. 

3. Tópicos principais

Os principais tópicos respondem à pergunta sobre o que foi discutido com mais frequência na cobertura. Embora o volume geral de atenção determine quantas histórias apareceram no nível macro, isso por si só não informa o que foi discutido em um nível granular em toda a cobertura. O rastreamento de tópicos é o método para descobrir essas informações. Um tópico pode ser um assunto de grande porte, como desempenho financeiro ou estratégia corporativa, ou um item específico e restrito, como um produto ou evento individual, ou algo intermediário. Os tópicos podem ser rastreados de forma automatizada por meio de ferramentas de monitoramento, como pesquisas de palavras-chave. Ou, se você planeja trabalhar com uma empresa de medição que ofereça análise baseada em humanos ou planeja analisar a cobertura por conta própria, poderá rastrear os tópicos manualmente. 

Tanto a abordagem automatizada quanto a manual do rastreamento de tópicos têm vantagens e desvantagens. Com as abordagens automatizadas, os principais benefícios sempre serão a velocidade e a escalabilidade (o que geralmente significa custos mais baixos). No caso do rastreamento manual de tópicos, a principal vantagem é que os seres humanos entenderão o conteúdo e poderão categorizá-lo adequadamente, independentemente do texto (ou seja, você não precisa dizer a um ser humano que uma história que discute o pedido de falência de uma empresa é uma discussão sobre seu desempenho financeiro, mesmo que as palavras “desempenho financeiro” não apareçam na história). Dessa forma, a codificação manual normalmente é mais precisa para o rastreamento de tópicos, principalmente em assuntos mais complicados ou com nuances. No entanto, se você estiver procurando um determinado produto e o nome dele for distinto, as abordagens automatizadas serão mais precisas do que o rastreamento manual. 

Além disso, às vezes, as nuvens de palavras são usadas como um substituto para o rastreamento de tópicos. Embora as nuvens de palavras sejam eficazes para medir quais palavras ou frases específicas apareceram com mais frequência na cobertura, elas não atingem o nível de precisão que desejamos em termos de identificação do que realmente foi discutido, pois as nuvens de palavras não agrupam temas ou frases relacionadas que expressam a mesma ideia. No entanto, as nuvens de palavras são úteis porque não exigem que você identifique antecipadamente os tópicos que deseja rastrear. As nuvens de palavras mostram para você, sem nenhum esforço de sua parte, as palavras/frases mais comuns e, a partir daí, você pode deduzir ou, por meio da investigação dos resultados, descobrir quais tópicos foram discutidos com mais frequência. 

Um último conselho sobre o rastreamento de tópicos é que nós da LexisNexis achamos mais eficaz examinar o sentimento da cobertura de cada tópico principal. É vital saber não apenas o que foi discutido com mais frequência, mas também o quanto a cobertura foi positiva ou negativa sobre esses tópicos principais. 

4. Mensagens principais

O rastreamento de mensagens principais responde à pergunta sobre quais foram as formas mais comuns em que a entidade em questão foi elogiada ou criticada na cobertura compilada da mídia. Assim como acontece com os tópicos, as mensagens podem ser interpretadas de forma ampla para capturar um tema principal ou de forma restrita para capturar um pensamento específico sobre um produto ou serviço individual. 

Grande parte - se não a maioria - das mensagens transmitidas na mídia tradicional aparece de forma implícita, enquanto as mensagens implícitas ainda são bastante comuns nas mídias sociais. O que quero dizer com “aparecer implicitamente” é que o contexto da discussão na história transmite a mensagem, em vez de a mensagem ser declarada diretamente. Por exemplo, pense em uma matéria da agência de notícias sobre uma empresa que anuncia lucros recordes. A história em si provavelmente não conterá nenhuma frase que diga algo como “a empresa está tendo um bom desempenho financeiro”, mas os detalhes sobre sua lucratividade, mesmo que sejam apresentados da forma clássica, apenas com fatos, pela qual uma agência de notícias como a Associated Press é famosa, transmitem claramente que a empresa está tendo um bom desempenho financeiro. Ou, pense em uma publicação na mídia social em que uma pessoa reclama do atendimento ao cliente de sua empresa de cabo/internet. Ela pode escrever sobre como odeia ficar esperando na fila ou como eles estão duas horas atrasados para o compromisso. Esses tipos de reclamações transmitem mensagens negativas sobre o atendimento ao cliente da empresa, muitas vezes sem mencionar as palavras “atendimento ao cliente”. 

Consequentemente, acredito que o software de análise automatizada não é o mais adequado para o rastreamento de mensagens. Em vez disso, essa é uma tarefa mais adequada para a análise humana, por meio da qual um analista treinado examina histórias individuais para determinar de que forma a entidade em questão foi elogiada ou criticada, considerando o contexto da história. 

5. Sentimento geral

À primeira vista, o sentimento parece simples, pois responde à questão de saber se uma história é positiva ou negativa em relação à entidade em questão. Mas acreditamos que se trata de uma questão extremamente complexa e cheia de nuances, e é algo difícil de medir com precisão. Acredito que o sentimento é o quanto uma história retratou positiva ou negativamente a entidade em questão, considerando o contexto da história. Essa é uma definição ampla que leva em conta tanto os aspectos de uma história que foram explicitamente favoráveis ou desfavoráveis quanto os elementos de uma matéria que foram implicitamente positivos e negativos. 

Como o software não pode conhecer ou entender o contexto de uma história, os sistemas automatizados de análise de sentimentos definem efetivamente o sentimento de forma ligeiramente diferente, embora a maioria não explique isso. Em minha opinião, a pergunta que os sistemas automatizados de sentimento respondem é “qual é a conotação comum das palavras no artigo e/ou nas proximidades da entidade em questão?”. Embora alguns sistemas possam usar dicionários diferentes para clientes ou setores diferentes (ou seja, uma palavra como “doente” pode ser um termo positivo no dicionário de uma ferramenta para clientes de videogames, enquanto é uma palavra negativa no dicionário padrão dessa ferramenta para, por exemplo, alimentos ou outros clientes/setores), os sistemas ainda dependem simplesmente das conotações das palavras para determinar o sentimento e não levam em conta o contexto. Sistemas mais avançados usarão o processamento de linguagem natural para determinar qual entidade na história as palavras com conotações positivas ou negativas estão descrevendo, mas eles ainda estão analisando apenas as palavras expressas na história sem entender o contexto ou qualquer subtexto. 

Diante disso, acreditamos que a melhor abordagem para medir com precisão o sentimento é complementar a análise automatizada com a análise humana. A análise automatizada tem seu lugar, principalmente quando você precisa de uma maneira rápida e econômica de obter uma compreensão decente de como a cobertura está se saindo, e de fazê-lo em grande escala. Também está claro que, com a crescente integração do aprendizado de máquina ao software de medição de mídia, a precisão do sentimento automatizado só melhorará com o tempo. 

6. Compromisso

As métricas de engajamento respondem à pergunta sobre o quanto as pessoas estão interagindo com o conteúdo. Normalmente, o envolvimento é medido para a mídia social, embora também possa ser medido para a atenção da mídia tradicional (mas é muito mais difícil de fazer do que para a mídia social). O engajamento geralmente é monitorado em termos de curtidas, compartilhamentos e comentários. Por fim, nas mídias sociais, o envolvimento geralmente é medido apenas para os canais e conteúdos próprios. Embora essas seis métricas respondam a perguntas importantes que qualquer pessoa de RP/comunicação gostaria de saber sobre sua marca, é importante entender que, individualmente, elas não respondem à pergunta definitiva sobre se a atenção da mídia tradicional e social de uma organização está mudando o rumo e afetando os resultados tangíveis e finais. Para isso, é necessária uma análise mais aprofundada... e é aí que as coisas começam a ficar um pouco menos simples. Mas deixaremos esse assunto para uma futura postagem no blog.