De la programmation de posts, au reporting en passant par la gestion des interactions sur les réseaux sociaux, comment l'IA vous aide à mieux comprendre et engager vos audiences.
Si vous commencez seulement à utiliser Brandwatch Analytics, l’écriture de requêtes booléennes vous fait peut-être peur. Tous ces caractères sont intimidants !
Je sais. Vous êtes tenté par le Query Wizard. Si c’est votre cas, je vous invite à lire le reste de l’article.
J’ai une mission secrète chez Brandwatch : faire de vous des ceintures noires de l’écriture de requêtes booléennes. Je ne tolèrerai pas que vous vous laissiez intimider par ces opérateurs. En réalité, ce sont nos meilleurs amis. Je vais tous vous les présenter, l’un après l’autre.
Dès que vous aurez appris les bases de l’écriture de requêtes booléennes, vous aurez l’impression de pouvoir posséder chaque Tweet, chaque hashtag sur Instagram et chaque article publié sur un blog.
Aujourd’hui, je vais vous apprendre les quelques bizarreries que vous devrez comprendre pour utiliser des expressions booléennes dans Brandwatch Analytics. Je vais passer en revue trois types de requêtes basiques :
Je pars du principe que vous connaissez plus ou moins les différents opérateurs booléens proposés par Brandwatch, et que vous savez à quoi ils servent. Si ce n’est pas le cas, je vous invite à lire l’article sur les opérateurs booléens et à passer en revue nos opérateurs, dans la liste de caractéristiques.
C’est probablement la requête la plus importante à apprendre ; si vous n’en connaissez qu’une, il faut que ce soit celle-là.
Son objectif est de repérer toutes les mentions de votre marque (ou de celle de vos concurrents), dans toutes les sources.
Pour pouvoir créer une requête générale sur les marques, vous devez connaître les opérateurs suivants (si vous n’avez pas lu l’article à ce sujet, cliquez ici) :
Dans cet exemple, nous allons chercher la marque Starbucks.
Puisque les internautes pourraient faire référence à la marque en utilisant d’autres termes, nous devons tout d’abord écrire des variantes du nom « Starbucks », qui comprennent entre autres les mauvaises orthographes courantes.
Le caractère de troncature permet de chercher toutes les fins d’un mot. En cherchant « starbuck* », vous trouverez donc « starbucks », « starbucksing » et même « starbuckssssss!! ».
L’expression booléenne ci-dessus permet de chercher les mentions dans tous les textes, quelle que soit la source, sauf si elles font partie du titre d’un article.
Pour trouver aussi les mentions où « Starbucks » est seulement mentionné dans le titre d’un article (souvent dans les nouvelles, les blogs ou les forums), mais pas dans le corps du texte, il faudra ajouter une copie de nos variantes du nom de la marque avec l’opérateur « title: ».
Juste une petite précision : puisque nos données proviennent de réseaux sociaux classiques comme Twitter, Facebook et Instagram, nous utilisons le nom d’utilisateur (auteur) comme title.
En pratique, cela signifie que l’expression booléenne ci-dessus permettra de trouver tous les messages postés par Starbucks sur les réseaux sociaux, même s’ils ne contiennent pas le mot « starbucks ».
Nous voulons que cette requête nous permette de trouver uniquement les mentions earned, et non nos propres posts. Nous devons donc retirer les sites Twitter, Facebook et Instagram de la partie « title: », de la requête, et UNIQUEMENT de cette partie :
Nous obtenons alors une belle requête, qui permettra de trouver la plupart des mentions en ligne liées à Starbucks. Mais nous pouvons encore faire quelques ajustements pour obtenir plus de mentions.
L’opérateur « hashtags: » peut trouver, segmenter ou filtrer les hashtags sur Twitter. Il faut l’ajouter, car il permet aussi d’obtenir la meilleure couverture possible des posts sur Instagram.
Ceci dit, l’opérateur « hashtags: » ne supporte pas l’opérateur astérisque, il faudra donc saisir toutes les variantes des hashtags :
Nous voulons également ajouter les mentions@ des comptes Twitter liés à Starbucks, qui ne peuvent être trouvés par notre requête actuelle.
Elle contient déjà « starbucks », il est donc inutile d’ajouter @starbucks avec l’expression « at mentions:starbucks » — si on le faisait, la requête serait toujours valable, mais cela n’ajouterait aucune mention supplémentaire.
Nous devons ajouter les mentions@ de comptes liés à Starbucks, que nous considérons comme étant des mentions de Starbucks, mais que nous ne trouvons pas avec notre requête actuelle.
Finalement, nous pourrions également ajouter les Tweets qui contiennent des liens vers le site Starbucks, sans forcément mentionner la marque. C’est souvent le cas des Tweets avec des URL raccourcies.
Durant l’analyse de vos résultats dans le Query Editor, vous trouverez probablement des éléments que vous désirez exclure, peu importe pourquoi. Il pourrait s’agir de Tweetos spammeurs, de sites que vous ne voulez pas prendre en compte ou de sujets que vous jugez non pertinents. Une telle exclusion dans notre requête générale pourrait par exemple être :
Voici à quoi ressemble notre requête finale, lorsque nous avons suivi toutes les étapes ci-dessus :
Même si la requête générale permet aussi de trouver des mentions sur Instagram, principalement grâce à l’opérateur hashtags, il faut faire attention aux paramètres de langue.
Si vous définissez une ou plusieurs langues pour votre requête, cela réduira le nombre de mentions trouvées sur Instagram. En général, c’est ce que vous voulez, mais parfois l’important est de rassembler toutes les mentions d’un hashtag sur Instagram, quelle que soit la langue (vous pouvez toujours filtrer par langue plus tard, grâce aux éléments du Dashboard).
Le problème vient du fait que, parfois, les posts sur Instagram ne contiennent pas assez de texte ; Brandwatch n’est donc pas en mesure de déterminer précisément la langue dans laquelle ils sont rédigés. Il arrive même que les posts ne contiennent que quelques émoticônes et un hashtag, c’est-à-dire aucune langue parlée. Pour trouver ces mentions, nous devons créer une requête qui ne tient pas compte de la langue.
Disons que nous désirons évaluer les résultats d’une de nos dernières campagnes. Pour cet exemple, je vais choisir un hashtag lié au domaine du football : #TotalCAFCL, c’est-à-dire Total qui sponsorise la Ligue des Champions de la CAF.
Voici à quoi ressemblerait une requête Instagram classique :
Elle permettra de trouver tous les posts qui correspondent au hashtag, dans toutes les langues.
Parfois, nous ne voulons pas savoir ce que les gens disent concernant une marque, une campagne ou un sujet, mais nous voulons simplement comprendre la conversation générale d’un public particulier ou d’un groupe spécifique de personnes.
Brandwatch vous permet de le faire, grâce aux requêtes sur les auteurs. Vous allez voir, c’est très simple et extrêmement utile.
Pour pouvoir suivre leurs conversations, vous avez peut-être listé les noms utilisés par vos plus gros clients sur les réseaux sociaux ou identifié un certain public à Paris qui s’intéresse au cyclisme.
L’écriture de la requête est très facile. Le plus compliqué, c’est de trouver les noms utilisés sur les réseaux sociaux par les individus que vous désirez surveiller.
Différentes options s’offrent à vous :
Dans l’exemple ci-dessous, j’analyse les sujets des conversations en ligne d’audiophiles. Grâce à Brandwatch Audiences, j’ai rassemblé 1 000 Tweetos influents (votre requête ne doit pas forcément contenir des noms d’utilisateurs Twitter, il peut s’agir de noms d’auteurs de n’importe quel site, même si en général ce sont ceux de Twitter, d’Instagram et de forums populaires comme Reddit qui fonctionnent le mieux).
Utilisez simplement l’opérateur « author: », suivi des noms d’utilisateurs séparés par l’opérateur « OR », mettez le tout entre parenthèses et décidez si vous voulez que la requête tienne ou non compte des langues.
Puisqu’une requête ne peut contenir que 4 095 caractères, j’ai séparé les 1 000 Tweetos en 4 requêtes sur les auteurs, que j’ai ensuite placées dans un groupe appelé « Audiophiles ».
J’utiliserai ensuite ce Query Group dans mes tableaux de bord pour comprendre tout ce dont ce public parle, sans me limiter à un sujet ou à une marque.
Et voilà — le guide par étapes pour apprendre à écrire des requêtes booléennes.
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