Social Media Monitoring (1): Wie Social-Media-Manager automatisieren können

Um Social-Media-Beauftragter eines Unternehmens zu werden, muss man schon viel Sendungsbewusstsein haben oder gerne als Einzelkämpfer antreten. 80 Prozent der rund 1,7 Millionen in Social Media aktiven Unternehmen in Deutschland stellen gerade einmal ein oder zwei Mitarbeiter ab, die sich mit Facebook, Twitter & Co. auseinandersetzen. Das ist das Ergebnis einer Repräsentativuntersuchung des Bitkom   unter Deutschlands Betrieben aller Größen.

Selbst Großunternehmen schneiden kaum besser ab. 70 Prozent betreiben Social Media als One-Man-Show, nur jeder fünfte Konzern beauftragt vier oder mehr Mitarbeiter. Besonders schlecht ist die Personalausstattung in der Industrie, noch vergleichsweise gut bei Dienstleistern. Zwei Drittel der Befragten haben zudem keine festen Ziele definiert, was erreicht werden soll. Social Media Monitoring (SMM) betreiben 48 Prozent der großen, aber nur zehn Prozent der mittelständischen Unternehmen.

Im krassen Widerspruch zum Mitteleinsatz steht die Erwartungshaltung: Fast 90 Prozent der Großunternehmen gehen von einer steigenden Bedeutung der sozialen Medien aus. Dass die Unternehmen so extrem ihren eigenen Ansprüchen hinterherhinken, hat verschiedene Gründe. Einer ist sicherlich, dass die meisten den Wald vor lauter Bäumen nicht sehen. Die simple Frage, wo man was mit Social Media erreichen will, wirft unzählige andere Fragen und Aufgaben auf:

• Definition von KPIs (Was?)
  
• Definition von Quellen (Wo?)
  
• Auswahl von Analysetools/-verfahren (Wer?)
  
• Einbindung der Ergebnisse in die Unternehmensstrategie (Und dann?)

Als Alleinunterhalter steht man dabei schnell auf verlorenem Posten. Vor allem, wenn es darum geht, zu sammeln und zu sondieren, wo und was im Social Web über mein Unternehmen und/oder mein Produkt gesprochen wird und/oder welche relevanten Themen dazu sonst noch kursieren. Monitoring ist der unsichtbare Teil des Social-Media-Eisbergs und damit die Herkules-Aufgabe im Social Web, die man sinnvollerweise fortlaufend durchführt, um

• Ziele zu bestimmen
  
• Basiswerte zu erfassen
  
• Passende Tracking-Tools zu finden und einzusetzen
  
• Ergebnisse zu vergleichen
  
• Prozesse und Maßnahmen zu optimieren.

Die Zahl der Anbieter und Ansätze dazu steigt exponentiell. Ihre Anwendungsfelder sind beispielsweise:

• Reputationsmanagement
  
• Event Detection, Issues- und Krisenmanagement
  
• Risikomanagement
  
• Wettbewerbsbeobachtung
  
• Trend- und Marktanalyse
  
• Meinungsführeridentifikation (Influencer Detection)
  
• CRM, Service und Vertrieb
  
• Produkt- und Innovationsmanagement

(Quelle: Fraunhofer IAO)

SMM-Lösungen bieten entsprechend der verschiedenen Anforderungen verschiedene Funktionen, was Unternehmen vor erhebliche Auswahlschwierigkeiten stellt, sehr ressourcenintensiv ist und damit für einen Einzelnen nicht zu stemmen ist. Welche Dimensionen SMM annehmen würde, hatte sich vor fünf Jahren sicher noch niemand träumen lassen. Aber möglicherweise trieb zumindest eine gewisse Ahnung die frühen SMM-Anbieter an, alles automatisieren zu wollen.

Sentiment-Analyse hebelt "Einer-für-alles-Strategie" aus

Doch spätestens bei der Sentiment-Analyse, Dreh- und Angelpunkt jedes Social Media Monitorings, stößt jede Software an ihre Grenzen. Schließlich ist es das Wesen des Social Web, Meinungen zu verbreiten, subjektiv und häufig emotionsbasiert. Nutzer wollen Dampf ablassen, Meinungen einholen, tratschen, loben und lästern, ob nun sachbezogen, polemisch, berechtigt oder destruktiv. Aber schon allein, um Sentiments grob in die drei Kategorien 'positiv', 'negativ' und 'neutral' in Bezug auf die Haltung gegenüber einem Thema, Unternehmen oder Produkt zuordnen zu können, muss man Menschenverstand einsetzen.

Viele Sentiment-Analyse-Anwendungen und -Dienste haben sich an einfachen lexikonbasierten Verfahren orientiert, die lediglich nach bestimmten positiv oder negativ gefärbten Schlüsselbegriffen suchen und auf diese Weise versuchen, Dokumente in Bezug auf vorkommende Sentiments zu klassifizieren. Allerdings erzeugt unsere Sprache viele Ungenauigkeiten, an denen solche Systeme scheitern. "Das hat die Telekom ja wieder toll gemacht", wird dann als Positivposting identifiziert. Die Ironie in der Aussage erkennt das Verfahren nicht. Zudem ist die Anzahl einfach zu analysierender Aussagen wie: "Ich finde Produkt x gut" oder "Der Service der Firma y ist empfehlenswert" im Social Web deutlich in der Unterzahl.

Deshalb liegt die Trefferquote solcher Systeme meist zwischen 40 und 60 Prozent, winkt Stefanie Aßmann ab. Sie ist bei der Hamburger Agentur Elbkind   dafür zuständig, das Thema Monitoring weiterzuentwickeln und aktuell zu halten, um den Kunden der Agentur ein zeitgemäßes und auf die Bedürfnisse zugeschnittenes Monitoring anzubieten. Darüber hinaus ist sie Autorin des SMM-Blog  . Selbst wenn man Software kundenspezifisch trainiere, komme man über eine Trefferquote von 80 Prozent nicht hinaus. "Auch mittelfristig wird es keine Technik geben, die eine ähnlich hohe Auswertungsgenauigkeit bietet wie der Mensch", ist Torsten Franz , Head of Sales & Account Management des Monitoring-Dienstleisters Infospeed  , überzeugt. Auf eine Trefferquote von 100 Prozent kommt man eigentlich nie. Dafür ist auch der Mensch eine zu unsichere Variable. "Setzt man zwei Leute an eine Auswertung, kommen unterschiedliche Dinge dabei heraus", hat Stefanie Aßmann beobachtet. Doch je mehr Handarbeit man investiere, desto qualitativ hochwertiger ist das Ergebnis, sind sich die Experten einig.

Der Mensch - die bessere Maschine

Das nächste Problem einer Analyse-Software: Sie denkt nicht in Zusammenhängen. Eine Diskussion in einem Forum beispielsweise läuft meist nach folgendem Muster ab: Es gibt einen Eröffnungsbeitrag, auf den Nutzer reagieren. Das tun sie in sehr unterschiedlicher Weise, in Bezug auf Inhalt, Sprache, Rechtschreibung, Stil:

Zieht eine Software nun einen Beitrag aus einer solchen Diskussion heraus, entsteht oft ein anderer oder gar kein Sinn, weil der Gesamtzusammenhang fehlt. "Ein Mensch stellt diesen Zusammenhang her, eine Maschine sieht nur diesen einen Beitrag", gibt Torsten Franz zu bedenken. Bei Beiträgen wie "Yep, volle Zustimmung" oder "geh doch einfach nach hause", gibt es für eine Maschine nur sehr wenige Anknüpfungspunkte für eine korrekte Auswertung. Hinzu kommt: Jeder SM-Kanal hat seine Eigenheiten. Während in Foren eher abgehackt gesprochen, wenig auf Rechtschreibung und Interpunktion geachtet wird, pflegen Blogbetreiber eine Art "Amateurjournalismus" auf einem gewissen sprachlichen Niveau. Hier ist dann auch eine Maschine erfolgreicher mit ihrer Auswertung.

Folglich teilt sich der Markt für professionelles SMM in:

1. Automatisches Monitoring: Inhalte werden mit Hilfe einer Software identifiziert und semantisch analysiert. Diese Vorgehensweise ist zwar die kostengünstigste, allerdings sind auch die Ergebnisse meist unbrauchbar. Ein automatisiertes Monitoring kann lediglich eine quantitative Auswertung der Inhalte liefern.
   
2. Halbautomatisches Monitoring: Die unterschiedlichen Quellen werden mit Hilfe einer Software automatisiert zur Verfügung gestellt. Mit Hilfe von Rechercheuren und Dokumentaren werden Suchanfragen gestellt, um relevante Ergebnisse zu erhalten. Diese werden von Experten mit entsprechendem Hintergrundwissen ausgewertet.
   
3. Manuelles Monitoring: Quellen werden von Web-Spezialisten identifiziert und von Experten ausgewertet. Das ist zwar die teuerste, aber effektivste Lösung, um möglichst umfassend und qualitativ hochwertiges Monitoring zu betreiben.

Genau genommen unterscheidet man noch nach Screening und Monitoring, erklärt Stefanie Aßmann: "Beim Social Media Monitoring werden mit Hilfe von Crawlern verschiedene Quellen durchsucht und die Ergebnisse über ein Online-Dashboard ausgeliefert. Was und wonach gesucht wird, bestimmt dabei der Benutzer: Während beim Screening das gesamte öffentliche Netz durchsucht wird, greifen die Crawler beim Monitoring auf eine festgelegte Quellenbasis (Foren, Blogs, Twitter, Facebook etc.) zurück, die sie kontinuierlich durchforsten. Im Web-Interface sind die gefundenen Treffer in Form von Grafiken und Ergebnislisten aufgearbeitet; mittels diverser Sortierfunktionen lassen sich beispielsweise Beiträge zum Produkt auf Twitter oder Facebook filtern und anzeigen."

Erster Überblick mit kostenfreien Tools

Und schon steckt man mitten im Monitoring-Prozess. Doch wo fängt man überhaupt an, wenn man noch kein Tool im Einsatz hat? Eine erste Übersicht können kostenlose Tools bieten, erläutern die Forscher von Fraunhofer IAO in ihrer Studie "Social Media Monitoring Tools"   . Meist handelt es sich um spezielle Suchmaschinen, die Fragen beantworten, wie: Wie viele Nennungen gibt es zu meiner Marke? Wie viele sind positiv? Auch empfiehlt es sich, Benchmarks heranzuziehen: Wo stehen die Wettbewerber? Wie wird ein Produkt wahrgenommen? Wie wird über relevante Themen gesprochen?. Allerdings sind solche kostenlosen Dienste meist auf eine Plattform beschränkt. "Durch eine geschickte Kombination einzelner Spezialdienste lassen sich zwar durchaus mächtige Lösungen erstellen, allerdings erfordert dies derzeit noch einen recht hohen Eigenaufwand und erreicht nicht Abdeckung und Komfort komplexer kommerzieller Lösungen", konstatieren die Forscher. Für eine Ad-hoc-Recherche im Social Web sind kostenlose Tools allemal nützlich:

• Social Mention   durchsucht die meisten Social Web Plattformen zum gegebenen Stichwort, bietet diverse Filter und erhebt verschiedene Messwerte. Ergebnisse können als EMail-Benachrichtigung und RSS abonniert werden.
  
• Google Insights for Search   kann Suchvolumenmuster zu bestimmten Stichworten über bestimmte Regionen, Kategorien, Zeiträume und Webdienste hinweg vergleichen.
  
• Google Alerts   liefert per EMail-Alert oder RSS-Feed aktuelle Ergebnisse vor allem auf Newsseiten, Blogs und Foren.
  
• Technorati   ist eine der wichtigsten Blogsuchmaschinen, weitere sind zum Beispiel Google Blogsearch   und Twingly  .
  
• Rivva   gibt einen Schlagzeilenüberblick über die deutschsprachige Blog- und Online-Medienlandschaft.
  
• Boardreader   ist eine Suchmaschine für Foren.
  
• Twazzup   durchsucht Twitter und zeigt z. B. Top Influencer und die beliebtesten Links an.
  
• Twitalyzer   erstellt Profile einzelner Twitterer.
  
• Open Facebook Search   durchsucht die öffentlichen Inhalte von Facebook.
  
• Facebook Insights   innerhalb des eigenen Facebook-Profils liefert Statistiken und sogar demografische Profildaten der Seitenbesucher.(Quelle: Fraunhofer IAO)

  Einen umfangreichen Überblick über kostenlose Tools bietet auch das Wiki von Ken Burbary   .
  Mit Netvibes   und iGoogle   kann man daraus personalisierte Dashboards zusammenstellen, mit Yahoo Pipes   lassen sich Webinhalte bündeln, filtern und personalisieren. Problem dieser kostenlosen Dienste: Viele internationale Anbieter sind meist reine Technikanbieter. Sie sind auf englische Inhalte spezialisiert und bieten auch in den erweiterten Einstellungen nur wenige Filtermöglichkeiten. "Die Analysen beschränken sich meist auf nicht viel mehr als Suchergebnislisten", haben die Studienautoren festgestellt. Sofern es die Option gibt, die Daten dieser Suchen als RSS-Feed zu abonnieren, kann man die Suchen über verschiedene Plattformen in einem RSS-Feed-Reader zusammenfassen. RSS-Feeds sind eine der einfachsten Methoden, in einem ersten Schritt viele Inhalte in einem Dashboard zusammenzufassen. Interessante Einblicke, wie man sie in Social Media einsetzt, bietet Community-Managerin Courtney Seiter auf Marketingland  .

  Deutsche Unternehmen werten darüber hinaus häufig die Daten qualitativ aus und geben anschließende Handlungsempfehlungen.
  "Etabliert hat sich inzwischen, neben dem regulären Monitoring, auch eine Situationsanalyse (Ist-Analyse) vor der Erarbeitung einer Social-Media-Strategie oder dem Start eines Produkts durchzuführen, um die aktuelle Stimmungslage der Nutzer zu ermitteln", weiß Stefanie Aßmann. Ob ein Monitoring von Social Media für ein Unternehmen im Einzelfall dann überhaupt lohne, lasse sich über einige Fragen herausfinden.

  Die Reihe 'Social Media Monitoring'
  Teil 1: Qualitative und quantitative Analyse	Wo fängt man an? Was sind die Besonderheiten verschiedener Social-Media-Kanäle? Was kann man automatisieren?
  Teil 2: Auswahl des passenden Monitoring-Tools	Wie gehe ich bei der Suche nach einem passenden Monitoring-Tool/-Dienstleister vor? Was können Tools leisten? Auf welche Probleme stößt man extern/intern beim SMM?