Zuerst gilt es, zwischen Monitoring und Analytics zu unterscheiden. Analytics geben einem Einblicke in die Performance des untersuchten Accounts: Wer und wie oft sind die Fragen bezüglich Likes, Retweets, Markierungen, Vernetzungsgrad, Identifikation von Usern etc. Monitoring dagegen ist ein systematisches Listening, dessen Ergebnisse dann analysiert werden.
Analytics Tools gibt es haufenweise. Sie liefern aber i.d.R. keinen Überblick über Gesprächsaufkommen und Tonalität zu einem ausgewählten Thema (oder mehreren). Wer also wissen will, wie es um die Reputation seiner Marke bestellt ist, der benötigt ein Monitoring Tool. Auch davon gibt es viele, wer allerdings ein Monitoring zum Nulltarif sucht, stößt sehr schnell auf Grenzen. Kommerzielle Toolanbieter bieten ihre Software normalerweise nicht kostenlos an. Somit ist der Sparfuchs auf punktuelles Monitoring im Rahmen der teilweise gewährten 30-Tage-Tests angewiesen. Ein paar Möglichkeiten gibt es dennoch.
Social Bearing
Zuerst die Einschränkung: Social Bearing analysiert nur die letzten neun Tage. Wer sich also einen umfassenden Überblick erhofft, findet ihn hier nicht.
Für den dargestellten Zeitraum bietet Social Bearing allerdings eine ganze Menge: Neben Anzahl der Tweets weist die Statistik u.a. Reichweite, Impressions, Retweets oder Replies aus. Auch eine Hashtag Cloud sowie eine Word Cloud werden angeboten. Hinzu kommen verschiedene Filtermöglichkeiten: nach Tweet Type, Tonalität, Sprache. Es lassen sich über die Filter auch Top Influencer, Mentions oder Domains ausmachen. Interessant dürfte für manch einen auch die Quelle sein: Desktop, Android, iPhone und weitere lassen sich so identifizieren.
Wer nur einen kurzfristigen Überblick braucht, beispielsweise über aktuelle Themen, die im Zusammenhang mit Marke oder Person relevant sind, über ein punktuelles Stimmungsbild oder Statistiken zu den Aktivitäten der letzten Tage, findet in Social Bearing ein sehr brauchbares Tool. Gerade die Hashtag-Analyse kann Erhellendes zu frisch angelaufenen Kampagnen liefern. Es eignet sich auch gut für einen Blick über den eigenen Tellerrand, da die Suchbegriffe frei wählbar sind und nicht an einen Account geknüpft, wie bei reinen Analytics Tools.
Google Alerts
Google Alerts eignen sich für jede Art von Web-Monitoring. Durch den Zusatz „site:twitter.com“ lässt sich die Suche jedoch auf den Microblogging-Dienst einschränken. Dadurch entgeht man auch dem typischen Google-Fehler, so ziemlich alles als irgendwie relevant (fehl-)einzuschätzen, obwohl zwischen einzelnen Suchbegriffen keinerlei Zusammenhang besteht. Denn die stark begrenzte Zeichenzahl bei Twitter minimiert diese Fehlerquelle.
Alerts funktionieren prinzipiell wie eine Suchanfrage bei Google, mit dem Unterschied, dass man keine SERPs (Search Engine Result Pages) angezeigt, sondern Emails zugeschickt bekommt. Darin liegt schon eine Einschränkung, die es zu beachten gilt: Wenn das Gesprächsaufkommen hoch ist, bekommt man Alerts mit sehr vielen Ergebnissen, die es dann manuell zu begutachten gilt. Selbiges ist der Fall, wenn der Suchbegriff unglücklich gewählt bzw. vieldeutig ist, beispielsweise Personen mit verbreiteten Namen, Marken mit Namen (auch Abkürzungen), die noch weitere Bedeutungen haben. In einem solchen Fall eignen sich Google Alerts aufgrund der schlechten Ergebnisqualität nicht.
Außerdem erhält man nur die Links (incl. Snippet) zu den entsprechenden Tweets. Eine Auswertung gibt es nicht. Und wer mehrere Suchphrasen eingibt, erhält eine Vielzahl von Alert-Mails. Für eindeutige Suchbegriffe mit überschaubarem Gesprächsaufkommen sind Google Alerts dagegen durchaus eine Option.
Social Searcher
https://www.social-searcher.com
Der Social Searcher ist – wie auch Google Alerts – kein reines Twitter-Monitoringtool. Er zieht seine Ergebnisse auch aus anderen Quellen, z.B. Facebook, YouTube, Instagram, Vimeo, … Durch eine Filterung auf Twitter als einzige Quelle zeigt er dann aber ausschließlich Tweets zum eingegebenen Suchbegriff an.
Es handelt sich dabei um eine bloße Auflistung, sortiert nach Datum oder Popularität. Die Analysefunktion bietet eine Auswertung nach Zeitpunkt (Datum, Wochentag, Uhrzeit), listet die beteiligten User, unterteilt in „popular“ und „active“. Weiter kann man sich die relevanten Keywords und angegebene Links anzeigen lassen. Auch eine Auswertung der Tonalität ist verfügbar, doch die ist (wie alle automatisierten Sentimentsanalysen) nicht sonderlich zuverlässig.
Beim Social Searcher gilt, wie auch bei Social Bearing, dass man einen ordentlichen Überblick über die aktuellen Gespräche im Netz erhält. Allerdings gibt es bei der kostenfreien Version nur einen reduzierten Funktionsumfang. Für tatsächliches Monitoring und Email-Alerts ist (nach einer 14-tägigen Testphase) ein Upgrade zur kostenpflichtigen (aber günstigen) Vollversion nötig.
Brandwatch
Brandwatch ist ein kostenpflichtiges Monitoring Tool. Ich nehme es hier auf, da es Twitter sehr gut kann und es zudem einen kostenfreien 30-Tage-Test gibt .Schon beim Einrichten der Suche offenbaren sich große Unterschiede: reichte es bei den bisher genannten Tools, einfach einen Suchbegriff in ein Suchfeld einzugeben, verlangt Brandwatch nach einer sogenannten Query, einer richtigen, komplexen Suchphrase, die mit einer Vielzahl Boolescher Operatoren arbeitet. Weit mehr als Google, und daher auch deutlich zielgenauer arbeitet. Natürlich kann man aber auch hier einen einfachen Begriff nutzen. Um sich die Ergebnisse anzeigen zu lassen, gilt es dann, ein Dashboard zu erstellen. Dieses bietet die Möglichkeit, den einzelnen „Mentions“ individuell erstellte Kategorien (Themen) zuzuweisen, sie mit Tags und Tonalität zu versehen und weitere Funktionen. Es ist also kein „einfach-drauf-los-Tool“. Dafür bietet es sehr viel mehr als eine bloße Auflistung und rudimentäre Analyse.
So erhält man nicht nur einen kompletten Überblick über einen selbst definierten Zeitraum, sondern kann auch gleich eine Analyse unter verschiedensten Gesichtspunkten vornehmen. Darüber hinaus bietet Brandwatch noch weit mehr, aber das würde jetzt den Rahmen sprengen. Findet man dann Geschmack an einem Profitool, das all diese Möglichkeiten bietet, muss man sich allerdings darüber im Klaren sein, dass es sich dabei um einen Service handelt, der ins Geld geht. Derart leistungsstarke Software eignet sich somit nicht für den Kleinunternehmer oder die interessierte Privatperson. Es lohnt sich erst bei größerem Gesprächsaufkommen.
Fazit
Diese kleine Auflistung gibt einen sehr unvollständigen Überblick über die Vielzahl an auf dem Markt befindlichen Tools für ein Monitoring. Sie soll vielmehr zeigen, dass es für die meisten Bedürfnisse die entsprechende Lösung gibt. Wer ein Analytics Tool sucht, wird sicherlich ein kostenloses finden, das ihm die gewünschten Informationen über seinen Twitter Account verschafft. Wer hingegen eine Auswertung des Gesprächsaufkommens (nicht nur) auf Twitter wünscht, der wird kaum um darum herumkommen, Geld in diesen Service investieren zu müssen.
Auch kostenpflichtige Tools gibt es zuhauf. Die Unterschiede können durchaus signifikant sein: Usability, Quellenabdeckung, Ergebnisqualität … Hinzu kommt: Diese Profitools sind nichts für „nebenbei mal kurz reinschauen und schnell eine Analyse“. Für die Einrichtung einer Suche, die mehr als nur einigermaßen brauchbar ist, sind Zeit und Kenntnisse notwendig.
Damit ist es nicht getan: für eine Analyse müssen die Suchergebnisse gesichtet und eingeordnet werden, also tonalisiert, kategorisiert. Dabei sollte man allerdings nicht auf Automatisierung vertrauen, die Fehleranfälligkeit ist hoch. Das hat verschiedene Gründe: wenn der Markenname nicht wirklich einzigartig ist, wird man immer auch irrelevante Ergebnisse erhalten. Daran ändert auch eine Kontextualisierung nur graduell etwas. Außerdem kann es immer sein, dass etwas gefunden wurde, weil der Suchbegriff außerhalb des eigentlichen, also relevanten Textkörpers gefunden wurde. Dieses „Das-könnte-Sie-auch-interessieren-Problem“ haben die Anbieter leider nicht im Griff. Beim automatischen Zuweisen zu Themen durch Regeln sind die Fehlerquellen vergleichbar gelagert.
Man kann sich einer guten automatisierten Ergebnisqualität mit entsprechendem Aufwand zwar annähern, aber sie derzeit nicht erreichen. Auch die automatische Tonalisierung bereitet Probleme. Solange die Algorithmen nicht in der Lage sind, beispielsweise Ironie zu erkennen, Jargons zu verstehen etc. wird hier immer eine nicht zu unterschätzende Fehlerquelle vorliegen.
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