¿Te preguntas cómo de importante es una buena selección de palabras y hashtags en los filtros de contenido para optimizar resultados?
Tras comprobar que es habitual considerar menos de 3 palabras para filtrar contenido de las publicaciones en redes sociales, hemos llevado a cabo una investigación para descubrir cómo afecta a los resultados del filtro. ¿En qué nivel podemos considerar que el filtro es fiable?¿Permite sacar buenas conclusiones?¿Ofrece la mejor información para la toma de decisiones?
En este artículo exploramos cómo se puede mejorar la detección automática de publicaciones. Para ejemplificar de manera más sencilla el proceso y los resultados obtenidos, hemos seleccionado el sector moda y la problemática de encontrar publicaciones concretas sobre las colecciones en particular en Instagram.
Para ello, implementamos y evaluamos 3 filtros consecutivos, cada uno más preciso que el anterior, con el objetivo de reducir el porcentaje de error progresivamente. El resultado de estos filtros lo compararemos con el resultado obtenido con la clasificación manual de una analista.
¿Quieres saber qué conclusiones hemos sacado? ¡Sigue leyendo!
Contenido del artículo
- Ejemplo: la problemática de usar la palabra collection como filtro único
- Control de colecciones: la referencia para determinar el éxito de cada filtro
- Definir la temática de interés
- Optimización de filtros de contenido: la importancia de la calidad de las palabras clave seleccionadas
- Filtro básico: enfoque general para el seguimiento de contenidos
- Filtro avanzado de Welov: aumentando la precisión en la detección de temáticas
- Filtro optimizado: resultados definitivos
- Cómo decidir cuánto tiempo dedicar a seleccionar términos clave
Ejemplo: la problemática de usar la palabra collection como filtro único
Para detectar publicaciones relacionadas con “nuevas colecciones” podríamos utilizar un filtro con una única palabra: collection. Tiene sentido concluir que si las marcas hacen referencia a colecciones, del tipo que sea, la palabra collection aparecerá en todas ellas. Pero, ¿es así?
Veamos los resultados que nos ofrece este filtro en el gráfico a continuación (línea amarilla) y su comparativa con la clasificación de la analista (línea azul, “control de colecciones”).
Este filtro impide detectar picos, valles y tendencias del sector. Además, obtenemos un error del 26%, es decir, uno de cada cuatro posts analizados obtiene resultados distintos a los del control de colecciones.
Si quieres saber más sobre el proceso que has de seguir para reducir este 26% de error, consulta este otro artículo en nuestro blog.
Aunque pueda parecer sencilla, se trata de una temática compleja, definida por una variedad de términos que no tienen una relación directa, pero pertenecen a una temática principal común. Colecciones de otoño-invierno, de niño o especiales de Navidad son campañas independientes realizadas a lo largo del año, pero todas son nuevas colecciones.
Control de colecciones: la referencia para determinar el éxito de cada filtro
Verás 3 conceptos clave que se repiten a lo largo de todo el artículo: filtro de contenido, control de colecciones y porcentaje de error. Pero, ¿a qué nos referimos con cada uno de ellos?
Filtro de contenido
Desarrollados por Welov.io, los filtros de contenido permiten separar unas publicaciones de otras leyendo el texto de sus copys en base a los términos que la herramienta ha de buscar en el texto de las publicaciones. Descubre cómo funcionan con más detalle aquí.
En este análisis hay 3 niveles de filtrado (básico, avanzado y óptimo) en función de cómo de específicas son las palabras y hashtags utilizados.
Control de colecciones
Se refiere al número de publicaciones que, manualmente, se han clasificado como pertenecientes a la temática de interés. Está representado en los gráficos de cada filtro con la línea “control colecciones” (en color violeta). Así se verá más fácilmente el gap entre los resultados del filtro y el resultado de control.
Porcentaje de error
Número de publicaciones cuyo resultado con el filtro difiere del resultado de control, respecto al total de publicaciones analizadas.
Para estimar el porcentaje de error hemos revisado manualmente los posts, determinando si se trata o no de una publicación sobre nuevas colecciones. De esta forma, la referencia será la clasificación que haría el analista si no tuviera a su disposición los filtros de contenido de Welov.
Cuanto menor sea el porcentaje de error, más fiable será el filtro.
Definir la temática de interés
Cuanto más específica sea la definición de la temática de interés, mejor será la selección de palabras clave y, por tanto, más efectivo el filtro que configuremos.
En este análisis la temática es nuevas colecciones, que incluye:
- Las habituales primavera/verano y otoño/invierno; mujer, hombre y niño.
- Ediciones limitadas, colecciones de estudio y colecciones cápsula.
- Fechas especiales como Halloween, navidades y fiesta.
- Colecciones especiales y en colaboración con otros diseñadores, marcas o personajes relevantes.
- Fragancias, hogar y otras categorías distintas a moda que comercializa la marca.
Optimización de filtros de contenido: la importancia de la calidad de las palabras clave seleccionadas
El proceso de optimización se compone de una serie de 3 filtros escalonados, donde cada uno proporciona un ajuste más preciso que el anterior.
Filtro básico: enfoque general para el seguimiento de contenidos
Objetivo
Detectar publicaciones relacionadas con la temática de interés que permita identificar palabras específicas para conseguir un listado de términos más ajustado.
Términos
En este primer nivel de filtro se utilizan términos generales relacionados con el territorio de contenido de interés.
En nuestro análisis hemos usado 11 palabras en el filtro: collection, limited edition, Spring/Summer, Autumn/Winter, Fall/Winter y capsule, entre otros.
Resultados
Este filtro es un buen punto de partida para detectar qué palabras y hashtags están utilizando las marcas, pero si lo usáramos para un análisis llegaríamos a conclusiones incorrectas.
El filtro básico dificulta el descubrimiento de tendencias en las publicaciones del sector, ya que hay picos y valles que no detecta.
¿Significa esto que cuantos más términos, mejor? No necesariamente, depende de la temática. En este análisis abordamos una temática compleja, que cada marca comunica de manera distinta y que, además, tiene subtemáticas.
Sin embargo, cuando el contenido es fácilmente identificable con unas pocas palabras o hashtags, no es necesario incrementar el número de términos en tu filtro para obtener buenos resultados.
Filtro avanzado de Welov: aumentando la precisión en la detección de temáticas
Objetivo
Aumentar la precisión de los resultados utilizando términos adicionales ajustados a la temática definida e identificados con el filtro básico.
Términos
En este análisis el filtro avanzando está compuesto por más de 50 palabras que hacen referencia principalmente a:
- Colecciones clásicas: collection, Spring/Summer, Autumn/Winter, #aw23, #ss23, #fw23, etc.
- Ediciones limitadas, colecciones de estudio y similares: limited edition, special edition, curated selection, etc.
- Navidad y otras fechas similares: party looks, festive season, special occasions, partywear selection, etc.
Pero no añadimos palabras o hashtags “de marca”.
Cuando incluimos una palabra general como collection, que es utilizada en muchas publicaciones, no es necesario incluir combinaciones como women’s collection, capsule collection o beachwear collection. El filtro las detectará automáticamente.
Pero si solamente nos interesan, por ejemplo, las publicaciones sobre ediciones limitadas y similares, sí tendremos que acompañar collection con otros términos asociados (exclusive collection, studio collection o capsule collection).
Resultados
El filtro avanzado permite detectar tendencias generales a pesar de haber diferencias respecto al control.
Su porcentaje de error es 8% , lo que significa que, con este filtro, 92 de cada 100 publicaciones obtienen el mismo resultado que el control.
En nuestro análisis, este resultado está influenciado por varias de las marcas analizadas, que utilizan muchos términos o hashtags propios para referirse a sus campañas.
Filtro optimizado: resultados definitivos
Objetivo
Afinar los resultados del filtro de contenido ajustándose no solo a la temática de interés, sino también a las marcas incluidas en el estudio.
Términos
El tercer nivel de filtrado, además de las anteriores, añade palabras o hashtags que las marcas utilizan para referirse a sus colecciones (en este estudio casi 40 términos en total).
- Hashtags/palabras de marca: #HMStudio, #zaranewin, #bimbaylolaLOVES, #NewInDutti, “xMANGO”, etc.
- Hashtags/palabras de colecciones especiales: #rabanneHM, #zarasrpls, #SIMONMILLERxMANGO, #BIMBAYPALOMO, etc.
Resultados
Con este filtro, el 97% de las publicaciones coinciden con el resultado del control, y sólo un pequeño porcentaje (3%) difiere.
Cómo decidir cuánto tiempo dedicar a seleccionar términos clave
Afinar el filtro puede aumentar mucho la precisión de los resultados, pero la definición de la temática y el objetivo del estudio te darán la respuesta. En este artículo explicamos cómo identificar el tipo de filtro que necesitas para tu análisis y los pasos que has de seguir para configurarlo en Welov.
En función del objetivo global del análisis, has de valorar cuánta mejora supone el extra de tiempo que vas a invertir. Además, cuanto más genérico y más alcance tiene el análisis, más necesario es mejorar la precisión y especificidad de los filtros para asegurar resultados relevantes.
Algunos filtros en los que recomendamos hacer una buena investigación de términos son:
- Filtros de contenido que se aplicarán de manera sostenida a lo largo del tiempo.
- Filtros de contenido que han de ajustarse a la temática y a la marca.
- Filtros de contenido que consideran marcas que se expresan de forma muy distinta sobre una misma temática.
Si quieres echarle un vistazo a los términos relacionados con colecciones que hemos utilizado para hacer este análisis, puedes descargarte el PDF en este enlace. Y si lo que necesitas es conocer más sobre nuestro servicio de análisis, regístrate aquí para programar una reunión con nuestro equipo. Y ya de paso te llevas 7 días de prueba gratis de Welov.io si aún no la utilizas para tus análisis de redes sociales.
