テキスト分析

ビジネスのためのマーケティング分析

Sarah DeAtley

Principal Data Scientist

テキスト分析の基本

テキストアナリティクス：非構造化テキストを定量的な示唆に変える

  • 多くの広告にテキストが含まれる：
    • リスティング広告はテキストベース
    • SNSのコメントはユーザー生成テキスト
    • ラジオ・TVのメッセージもテキストとして扱える
  • テキスト分析はチャネル内、キャンペーン内、または全マーケ施策横断で実施可能

 

「hotels in nyc」のキーワードに対するGoogleのリスティング広告

ビジネスのためのマーケティング分析

リスティング広告のキーワード

コカ・コーラのロゴ。上に「ブランド指名キーワード」、下に「new Coke flavors」

キーワード：検索エンジンに入力する用語

  • マーケターはキーワードごとに入札し、検索結果に広告を表示
  • キーワードは指名（ブランド名あり）と汎用（ブランド名なし）に分類

 

  • 汎用キーワードは需要が高く高単価になりがち
  • 有名ブランドは指名キーワードの検索量が多い

ソーダ売り場の写真。上に「非指名キーワード」、下に「12-pack of soda」

ビジネスのためのマーケティング分析

リスティング広告の分析

 

2020年と2021年のLATAMとEMEAのクリック単価を比較する縦棒グラフ

  • リスティング担当者はクリック単価で目標設定
    • クリック単価（CPC）＝ キーワード総費用 / 総クリック数

  • アナリストは多次元でキーワードの成果を比較

  • メタデータ別に目標コストを評価

  • コスト変動の発生箇所を時系列で特定
ビジネスのためのマーケティング分析

クロスチャネルのテキスト分析

  • マーケターは全チャネルでテキストを分類したい
    • 小規模データは手作業でグループ化可
    • 大規模データは自然言語処理（NLP）を使用

NLP：話し言葉・書き言葉をコンピュータで理解させる技術

  • NLPはキーワードや他のテキストに横展開できる
  • NLPは誤字や多言語にも対応

 

「Natural Language Processing with Python」という本を持つ人

1 flickr の Brewbooks
ビジネスのためのマーケティング分析

練習しましょう！

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