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Expertise
Lexique de la veille réseaux sociaux – Partie 2

Marie Guyomarc’h
PR & content manager

@MarieGuyomarch3

Devenir incollable sur le lexique de la veille réseaux sociaux ? Pari lancé par Visibrain, l’outil de veille des réseaux sociaux, qui dévoile sa mini-série sur les mots-clés les plus utilisés dans le secteur.

Après avoir décrypté dans un précédent article les mots tels que requête, opérateurs booléens, panel ou encore signal faible, Visibrain dévoile une nouvelle série de 10 expressions.

Le lexique de la veille réseaux sociaux partie 2 dévoilé par Visibrain

Le tableau de bord

Croiser, délivrer et partager des données de façon ingénieuse est possible grâce à un seul et même endroit : le tableau de bord. Outil très apprécié des directions de communication, il permet une visualisation de son reporting en temps réel.

Les équipes communication peuvent créer de toute pièce leur reporting, aussi bien sur le fond que sur la forme. Volumétrie de post, engagement par source, expressions les plus utilisées ou encore top users sont quelques exemples de KPIs disponibles pour construire son tableau de bord de A à Z.

Il s’adapte à chaque besoin : veille quotidienne, crise, lancement d’un produit…

API

API, trois lettres qui ne parlent pas forcément au grand public. Le terme API désigne en anglais Application Programming Interface ou Interface de Programmation d’Application en français.

Une API désigne une solution qui va permettre de connecter deux logiciels entre eux pour faciliter les échanges de données.

Exemple : un outil de veille des réseaux sociaux se connecte aux API des réseaux sociaux pour collecter leurs données et les avoir à disposition au sein des outils de veille.

Firehose Twitter

Le « Firehose » désigne le flux temps-réel de l’intégralité des posts publics sur X (anciennement Twitter), soit plus de 500 millions par jour ! L’accès au « Firehose » est payant et permet aux entreprises d’avoir accès de manière fiable et exhaustive au contenu de la plateforme.

La part de voix

La « part de voix » est un KPI très souvent utilisé par les marques pour comprendre et comparer leurs retombées à l’occasion de lancement de campagnes ou lors de veille concurrentielle.

Il permet de mesurer et comparer l’emballement autour d’un sujet : un produit récemment lancé plait-il aux internautes ? Ce nouveau parfum séduit-il les internautes plus qu’un autre ?

La mesure de la part de voix prend la forme d’un graphique circulaire, avec une répartition chiffrée.

L’engagement

Indicateur de performance également très utilisé, l’engagement permet aux marques de mesurer le nombre d’interactions générés sur une publication, une vidéo, un tweet

Ces interactions sont de différentes natures selon le réseau social :

  • Likes sur Instagram, TikTok et YouTube
  • Retweets sur Twitter
  • Réactions sur Facebook
  • Commentaires et partages sur les 5 réseaux sociaux

Un taux d’engagement important est le reflet de contenus qui plaisent à votre communauté et aux internautes. Généralement, un taux d’engagement supérieur à 1% est très bon signe !

L’analyse de sentiments

Méthode utilisée pour déceler les émotions, positions et avis des internautes sur un sujet, l’analyse de sentiment est entrée dans les fonctionnalités des outils de veille social media.

Elle permet d’approfondir les données et de comprendre le positionnement des internautes. Cela peut se révéler être très utile dans le cadre d’une sortie de nouveau produit, d’une analyse post événement…

Le champ lexical négatif et positif est utile pour mesurer les sentiments des internautes et se qualifie en trois rubriques : positive, négative et neutre.

Une lecture en un clin d’œil de la température côté internautes !

Une timeline

Une timeline est une représentation visuelle de la durée de vie d’un indicateur comme par exemple le volume de messages ou les impressions sur les réseaux sociaux.

Elle est utile pour détecter en un clin d’œil les pics d’activité (c’est-à-dire les années, mois, jours, heures ou minutes) où il y a eu le plus de messages publiés et de comprendre quand le phénomène a commencé.

La timeline est également utiles pour voir si le sujet est en croissance, constant, ou en décroissance, et de comprendre s’il est lié à une actualité en particulier.

Car mille mots ne valent pas une image, voici ci-dessous un exemple de timeline sur la finale entre l’équipe de France contre l’Argentine lors de notre analyse de la Coupe du Monde de Football 2022 :

timeline

Timeline de la finale de la Coupe du Monde de Rugby 2022

Un pic d’activité

Lors d’un buzz, il n’est pas rare de voir sur une timeline un ou plusieurs pics d’activité. Il s’agit des moments où les messages affluent et dont le volume est supérieur à l’habitude.

Exemple : sur la timeline ci-dessus, on note différents pics d’activité sur les moments forts de la finale de la Coupe du Monde. Les différents buts et le coup de sifflet final sont les moments les plus commentés, et donc correspondent à des pics d’activité.

La détection d’influenceurs

La « détection d’influenceurs » est un module imaginé par Visibrain. Cette nouvelle approche du marketing d’influence permet de trier les internautes qui s’expriment sur un sujet par engagement généré pour détecter en un clic les vrais influenceurs.

De quelle manière ? En veillant les mots-clés propres à votre industrie. Qu’il s’agisse du secteur de l’automobile, du voyage, de l’alimentaire comme du sport, tous les secteurs sont propices aux campagnes d’influence. De cette manière, vous concoctez des listes d’influenceurs sur-mesure !

Exemple : si je suis une marque de beauté, je peux veiller des mots-clés tels que beauté, skincare, ou cosmétique. Par ce biais, je vais ainsi avoir une liste de toutes les personnes qui s’expriment sur ces mots clés, et pouvoir les trier par influence, c’est-à-dire ceux qui génèrent le plus d’engagement (likes).

Les filtres

Terminons cette mini-série par les filtres, qui sont l’allié n°1 des communicants pour creuser dans la data. Ils permettent donc de trier efficacement une masse de données et d’informations, de naviguer ainsi facilement dans les données, et faire des analyses poussées.

Comprendre les messages autour d’un hashtag, exclure des mots-clés, avoir la répartition de posts entre les vidéos et les posts, comprendre la part des comptes certifiés qui se sont exprimés sur un sujet face aux comptes non certifiés…

Une multitude de possibilités offerte grâce au système de filtrage !

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