Die optimale Query (Teil 3): Spezial-Operatoren

Searching Social Media Query Spezial-OperatorenZentraler Erfolgsfaktor für gutes und sinnvolles Social Media Monitoring bleibt die optimale Query zur Suche von Beiträgen im Social Web. Die Keywords und die Basis-Operatoren haben wir uns bereits angeschaut. Zum Abschluss unserer dreiteiligen Artikelreihe “Die optimale Query” werfen wir nun einen Blick auf die Spezial-Operatoren. Diese sind nicht bei allen Anbietern gleich oder in vergleichbarer Form verfügbar, zeigen aber gut, was aktuell technisch möglich ist.

Generell gilt für die meisten Spezial-Operatoren: Sie helfen bei der Filterung und im Zweifelsfall auch Reduzierung der Suchtreffer (“Mentions”). Oft genug werden ohnehin nur bestimmte Segmente gebraucht, z.B. Treffer einer Sprache oder von einer bestimmten Plattform. So wird die Streuung verringert und die Relevanz erhöht. Und man sollte nicht vergessen: Eine geringere Zahl an Treffern bringt oft auch eine nicht zu unterschätzende Ersparnis in Sachen Treffern (abrechnungsrelevant bei vielen Anbietern) und Analyse-Leistung.

Sprache

Sehr weit verbreitet ist mittlerweile die Möglichkeit, die Suche auf bestimmte Sprachen zu beschränken oder einzelne Sprachen auszuschließen. Dabei hat die Spracherkennung toolübergreifend eine recht hohe Qualität erreicht, nicht nur bei den fast immer abgedeckten europäischen Sprachen, sondern auch bei Russisch und Chinesisch.

Syntax:
“Auto lang:de” (findet alle Treffer zu Auto in Deutsch; Talkwalker)
“Auto language = de” (findet alle Treffer zu Auto in Deutsch; uberMetrics)
Sprache bei Query-Setup einstellbar (Brandwatch)

Quellensammlung: Webseite / Segment / URL

Oft kann es auch erforderlich sein, entweder nur Treffer einer bestimmten Quelle / Website zu suchen oder nur innerhalb eines einzelnen Medientyps (Twitter, Blog, Facebook, etc.) oder einer einzelnen Plattform.

Syntax:
“Auto AND domainurl:spiegel.de” (zeigt alle Treffer zu Auto auf Spiegel.de; Talkwalker)
“Auto AND url:”msn.com/news” (Findet alle Treffer zu Auto auf der News-Seite von MSN; Brandwatch)
“Auto AND site:twitter.com” (Findet alle Treffer auf Twitter.com zu Auto; Brandwatch)
“Auto:segment=blogs” (Findet alle Treffer zu Auto im Segment Blogs, uberMetrics)
“Auto AND sourcetype:”BLOG” (Findet alle Treffer zu Auto im Segment Blogs, Talkwalker)
“links:domain.de” (findet alle Tweets, die diesen Link enthalten, siehe auch unten Twitter Spezial; Brandwatch)

Autoren-Operator

Was hat ein bestimmter Autor geschrieben? Gerade bei Analysen – auch mit inhaltlichem Fokus – rund um das Thema Influencer kann der Autoren-Operator sehr hilfreich sein, wobei Autor hier auch für eine Marke stehen kann, die sich im Social Web äußert. Ähnlich hilfreich kann dieser Operator aber auch bei der Beobachtung von Mitbewerbern sein.

Syntax:
“author:hirnrinde” (findet alle Treffer des Autors “hirnrinde”; Brandwatch / Talkwalker)

NEAR-Operator

Der NEAR-Operator hilft vor allem bei der Suche mit Wortkombinationen. Denn so kann ein “Maximalabstand” zwischen mehreren Suchbegriffen angegeben werden, d.h. wieviele Wörter dürfen zwischen den gesuchten Begriffen stehen. Dadurch wird die Gefahr deutlich reduziert, dass die Suchbegriffe in völlig verschiedenen Teilen einer Seite (oder eines Textes) stehen bzw. gefunden werden, die dann inhaltlich oft nicht mehr zusammengehören. Der zu definierende Wortabstand sollte sich – zumindest als Startwert – an durchschnittlichen Satzlängen bemessen, die tendenziell zwischen 5 und 15 Wörtern liegen. Wie bei fast allen Operatoren gilt es aber auch hier systematisch auszutesten, wie die optimalen Werte aussehen.

Syntax (Auszug):
‘”Auto Werkstatt”~5’ (findet alle Treffer mit “Auto Werkstatt” sowie alle, bei denen die beiden Begriffe maximal 5 Worte auseinander stehen; Brandwatch bzw. Talkwalker)
“Auto NEAR/5 Werkstatt” (findet alle Treffer, bei denen Auto und Werkstatt maximal 5 Wörter auseinander stehen; Brandwatch, Talkwalker, uberMetrics)
“Auto SENTENCE Werkstatt” (findet alle Treffer, bei denen Auto und Werkstatt im gleichen Satz stehen; Talkwalker)
“Auto NEAR/5f Werkstatt” (findet alle Treffer, bei denen Auto und Werkstatt maximal 5 Wörter auseinander stehen und Auto vor Werkstatt steht; Brandwatch)
“Auto ONEAR/5 Werkstatt” (findet alle Treffer, bei denen Auto und Werkstatt maximal 5 Wörter auseinander stehen und Auto vor Werkstatt steht; Talkwalker)
“Auto OSENTENCE Werkstatt” (findet alle Treffer, bei denen Auto und Werkstatt im gleichen Satz stehen und Auto vor Werkstatt steht; Talkwalker)
“Auto NEAR/p Werkstatt” (findet alle Treffer, bei denen Auto und Werkstatt im gleichen Satz stehen und Auto vor Werkstatt steht; Talkwalker)

Präzise bitte: Der Raw-Operator

Oft steigern Monitoring-Tools die Geschwindigkeit der Suche durch Vereinfachung. So wird Groß- und Kleinschreibung nicht unterschieden und alle Nicht-Buchstaben (Satzzeichen, Sonderzeichen, etc.) werden ignoriert. Wenn es aber um eine ganz bestimmte Schreibweise geht, muss es auch möglich sein, nach exakten Schreibweisen zu suchen – z.B. nach dem Einzelhändler “real,-” oder nach Schreibweisen, die einen Bindestrich enthalten.

Syntax:
‘+”real,-” ‘ (findet alle Treffer mit der Schreibweise “real,-” ohne Unterscheidung von Groß- und Kleinschreibung; Talkwalker)
‘++”real,-” ‘ (findet alle Treffer mit der Schreibweise “real,-” mit Unterscheidung von Groß- und Kleinschreibung; Talkwalker)
“raw:real,-” (findet alle Treffer zu “real,-“, aber nicht zu “real “; Brandwatch)

Länder, Regionen und Städte: Die Geo-Operatoren

Einer der auch heute noch kritischen Bereiche im Bereich Social Media Monitoring ist die Geokodierung. Denn es ist alles andere als trivial, eine Fundstelle im Social Web präzise und wortwörtlich zu “verorten”. Denn auch wenn Plattformen wie Twitter theoretisch Geodaten zu jedem Tweet übermitteln können, ist dies gerade im datenschutz-kritischen Deutschland kaum aktiviert. Ausreichend Daten kommen daher oft nur bei größeren Themen bzw. Anlässen zusammen (siehe auch bei Cortex digital: “Social Media Monitoring und Geolokalisierung“). Bei anderen Quellen (Facebook, Blogs, etc.) ist die geographische Zuordnung oft schon technisch kaum präzise auszumachen.

Lohnend ist eine Analyse aber oft trotzdem, abhängig auch vom Kunden. Denn so kann es für eine Firma in der Schweiz oder in Österreich sehr wohl wichtig sein, keine Treffer aus Deutschland zu erhalten, sofern die Firma dort nicht aktiv ist.

Syntax:
“Apple country:de OR city:bedo ” (findet alle Treffer zu Apple in Deutschland oder in der Stadt Berlin, weitere Parameter: state / Bundesland bzw. Bundesstaat, county / Landkreis; Brandwatch)
“Apple country:de” (findet alle Treffer zu Auto in Deutschland; Talkwalker)
“Apple sourcegeo:50.3,5.7;49.4,6.5 AND sourcegeo_resolution:coordinates (findet alle Treffer zu Apple, die in dem definierten Bereich liegen, wobei die rechteckige Fläche durch die linke obere und rechte untere Ecke definiert wird und im Beispiel Luxemburg entspricht; Talkwalker)

Twitter Spezial

Schon 2014 hat Brandwatch zwei speziell auf Twitter ausgerichtete Operatoren vorgestellt: So können einerseits Hashtags besonders einfach und auch unabhängig von Groß- und Kleinschreibung gesucht werden (Beispiel: “hashtags:WM2006” findet alle Tweets mit den Hashtags #wm2006, #Wm2006, #wM2006, ignoriert aber Tweets, in denen nur wm2006 im Text oder im Autor vorkommt.

Mit einem zweiten Operator können seitdem Erwähnungen von Twitter-Accounts gefunden werden, ohne das ähnliche Schreibweisen im Namen die Treffer verfälschen. Die Suche nach “@gucci” (“at_mentions:gucci”) würde so eben nur die Erwähnungen des spezifizierten Accounts und nicht “@gucci_sales_shop” und ähnliche, oft spamartig auftauchende Accounts berücksichtigen.

Ein dritter Operator ist im letzten Sommer hinzugekommen. So kann nach allen Link-Erwähnungen in Tweets gesucht werden – auch nach Links, die verkürzt wurden (z.B. über Twitter selbst, erkennbar an “https://t.co..”. Gerade wenn dokumentiert werden soll, wie oft ein Link erwähnt wurde, kann das sehr hilfreich sein – und zudem kann die Lücke, die durch den Wegfall der Sharecount-Api entstanden ist, gut geschlossen werden.

Syntax:
“hashtags:auto” (findet alle Tweets mit dem Hashtag #Auto, #auto, etc.; Brandwatch)
“at_mentions:auto” (findet alle Mentions und Replies an den Twitteraccount “auto”; Brandwatch
“links:auto.de” (findet alle Erwähungen des Links “auto.de”; Brandwatch

Syntax / Query-Übersichten verschiedener Anbieter

Im Zweifelsfall lohnt ein ausführlicher Blick in die Online-Dokumentation des eingesetzten bzw. anvisierten Tools – leider sind nicht alle derartigen Übersichten frei verfügbar. Die nachfolgende Liste öffentlicher Übersichten ist aber schon mal ein Anfang – und wir erweitern sie gerne, einfach Bescheid sagen (z.B. per Kommentar).

Artikelreihe “Die optimale Query”

Photo credit (Titelbild): ePublicist via photopin cc

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