Critical Mention: Marka Anması ve İtibarı Ölçüm Teknolojisi

Critical Mention, bir markanın belirli  bir sürede hangi duygu ile hangi mecralarda hangi sözcüklerle bağdaştırılarak ve hangi medya edinim maliyetine eşdeğer ölçüde mention elde ettiğini ölçümleyen bir teknolojidir. İnterneti geniş ölçüde tarayabilen Critical Mention, her ay 45 yeni müşteri elde eden ve küresel hızda büyüyen bir Brand-entity Repututation Report teknolojisidir.

Bu makalede, Critical Mention üstünden Brand Mention kavramını, önemini, gerilla marketing ve viral marketing ile crowsourcing kavramlarını açıklayarak, Critical Mention ile SEO Projelerinde nasıl faydalanılabileceği Google patentleri ve E-A-T kavramları aracılığı ile aktarılacaktır.

Critical Mention, gerçekleştirdğim görüşme sonrası, Türkiye’deki potansiyel müşterileri için müşterilerine özgü şekilde indirim sağlayacağının güvencesini vermiştir.

İnceleme sırasında oldukça ilgi çekici biçimde, offline ve online kesişiminin nasıl takip edilebileceği, offline’ın online’a olan etkisi ve SpaceX, NASA, Russian Space Federal Agency, Diyetkolik, Supplementler, Huawei Turkey ve dahasının farklı türlerdeki mecralarda nasıl Media Monitoring altına alınarak takip edilebildiğini ve hangi alanlarda nasıl yarıştığını görebileceksiniz.

Critical Mention Nedir?

Critical Mention, 2002 yılında Sean Morgan tarafından kurulan bir Media Monitor ve Media Analysis aracıdır. Normal koşullarda, media monitor ve media analysis kavramları ve hizmetleri farklı olsa da Critical Mention her ikisini de bünyesinde barındırmaktadır. Critical Media Company’nin alt kuruluşu olan Critical Mention, merkezi New York, US’dedir. “Mention”, “Cision”, “Muck Rack, LLC”, “Factivia” gibi şirketlerin rakibi olan Critical Mention, sadece SEO ve Dijital Pazarlama sektöründe değil, politik kampanyalardan offline kampanyaların online’a olan yansımasına ve TV, Streaming, Sosyal Medya, Blog içeriklerine kadar tüm medya kuruluşlarını belirli sözcüklerin, kavramların hangi duygu ve bağlam içinde kullanıldığını filtreleyebilen bir teknoloji şirketidir.

Review’ü yazdığım süre içinde, çok kısa bir sürede ve gene kısa süreliğine, Hepsiburada ve Trendyol indirimleri için gerçekleştirdiğim bir “mention tracking” raporunun bağlantısı ektedir.

https://app.criticalmention.com/app/#report/5cbe1edf-d797-4f79-bb7c-0cfe9f2f64b5

Brand Mention ve Brand Monitoring SEO için Neden Önemlidir?

Brand Mention ve Brand Monitoring SEO için brand-awareness, brand-sentiment, brand reputation kavramları ile birlikte brand-entity authority kavramları ile önem taşımaktadır.

• Brand Sentiment, bir firmaya karşı tüketicileirn besledikleri duygu anlamına gelmektedir.
• Brand-awareness firmanın sloganı, renkleri, kimliği, sektörü, hizmeti ve kalitesi ile ilgili duyulan güven ve farkındalık anlamına gelmektedir.
• Brand reputation, ilgili firmanın ilgili olduğu hedef kavramlarda, tanımlayıcı veya düzenleyici otorite olması anlamına gelmektedir.
• Brand Entity Authority ise bir brand’e ait tüm entity dikeylerinin bileşiminin ilgili sektöründe Holistic biçimde ilgili Relevancy, Confidence, Quality score’larının rakiplerinin önünde olması anlamına gelmektedir.

Google, Brand Entity Repututation kapsamında bir dizi araştırmaya ve patente sahiptir. Holistic SEO kapsamında bu patentler Google’ın “Linklerin, Düşüncelerin, Yorumların ve Web’deki tüm data noktalarının birbirine bağlanma biçimlerini” daha iyi yorumlamaya çalıştığını göstermektedir. Bu bağlamda, aşağıda Holistic SEO vizyonuyla incelenen bir dizi Google Patenti ve Search Engine Theories kavramıı pratiğe olan yansımalarıyla göreceksiniz.

“This is the power of brand advertising, and I think it’s one of the big reasons why you’ve seen case studies from folks like Seer Interactive, talking about how a radio ad campaign or a billboard ad campaign seemed to have a positive lift in their SEO work as well. This phenomenon is going to mean that you’re benefiting from every searcher who looks for something, even if you rank further down, if you’re the better known brand.”

Rand Fishkin, Founder CEO of Sparktoro, 29th March, 2015

Named Entity Marketing Strategy

Named Entity Marketing Strategy, bir Google Patent Kavramı olan Named Entity (ayrıca bir Natural Language Processing Kavramı) kavramının, marketing stratejileri kapsamında pratiğe dökülmesidir. Offline Media ve Marketing kavramları olan “Blogging, Call to Action, First Moment of Truth” gibi kavramları zamanla Online Mecralarda görmeye alışmış durumdayız. Named Entity, bunlardan birisi. Named Entity veya ismi olan varlık, markadır. Sıradan bir sözcüğün kendisine ait kavramlarla ve alt özelliklerle bütünleşerek tüketici algısında bir kimlikli varlık haline gelmesidir. 

Named Entity Recognition ve Named Entity Marketing Strategy kavramları bu bağlamda birbirine bağlanır. Named Entity Recognition belirli bir entity’nin bir yazı, görsel, video, ses veya farklı bir format türündeki içerikten çekilmesi, tanımlanması ve ilgili context içinde, belirli bir sentiment, relevance ve confidence score’ları ile yorumlanmasıdır.

Named Entity Disambiguation Nedir?

Named Entity Disambiguation, text, video, voice, image content içinde yer alan Brand-Entity’nin veya herhangi bir diğer “type”daki entity’nin attributelerini, relationlarını ve alternative name’lerini inceleyerek, ilgili entity’inin hangisi olduğunu daha kesin şekilde anlamaya çalışmaktır. Named Entity Disambiguation, Named Entity Recognition ile birlikte, Search Engine tarafından yürütülmektedir. Bir yazıdaki entity’ler ve onların attribute’leri bir içeriğin anlamını, amacını, karşılayabileceği search intentleri daha temiz bir şekilde yansıtmaktadır. Aşağıda bir Named Entity Disambiguation örneği göreceksiniz.

Don Cherry’nin köpeğinin görselinin olması gerektiği noktada, Don Cherry’nin kendisinin fotoğrafını görmekteyiz ancak bu noktada, Don Cherry’nin “Dog” şeklinde bir attribute’ü ve aynı zamanda köpeği Blue’nun da doğru biçimde kaydedildiğini görmekteyiz. Disambiguation ve Entity Determination, her search verticalinde farklı algoritma dikeylerinde her içerik türünde çalışmaktadır.

Aşağıda, Reddit’te Google Spokesperson Garry Illyes’in bir açıklamasını göreceksiniz.

İlgili screenshot,  yıllar öncesinden olmasına rağmen, Google’ın NLP Kuralları ile Entity Determination’ı kullandıklarını görmekteyiz, buradaki Entity Determination, Entity Disambiguation ve Named Entity Recognition’ın bileşimidir.

Aşağıda ise Entity’lere göre sahip olunabilecek farklı search intentler için farklı tarih dilimlerinin önemini göreceksiniz.

Diğer bir deyiş ile Entity’ler hem farklı dönemlere göre farklı search demandleri karşılayabilir hem de attributionlarına ve contextual relevancy’lerine göre de birbirine bağlanabilir. 

Named Entity Marketing Strategy Neden Önemlidir?

Named Entity Marketing Strategy’sinin önemi özellikle Search Engine’lerin search query istatistiklerinden gelmektedir. Örneğin, Micorosft’a ait “Search Intents with Taxomony of Named Entities” adlı araştırmaya göre, sorguların %49’unda mutlaka bir Named Entity bulunmaktadır.

According to an internal study of Microsoft, at least 20-30% of queries submitted to Bing search are simply name entities, and it is reported 71% of queries contain name entities.

Microsoft Bing

Entity’lerin bir web sayfasında geçtiği noktaya odaklanarak dahi bir Search Engine, sayfanın amacını ve sayfa içindeki farklı segmentlerin amacnı anlayabilmektedir.

Aynı zamanda, Entity Recognition bir query’nin amacının anlaşılmasını da sağlamaktadır. Diğer bir deyiş ile bir Entity’inin tanımlanması, o Entity’nin adının yanlış yazılan hallerinin veya o entity ile birlikte sıkılıkla belirli dönemlerde aranan entity’lerin ve benzer entity’lerin de sınıflandırılmasını sağlayarak Search Engine’e yardım etmektedir. Diğer bir deyiş ile Query Revision ve Query Rewriting sürecinin ve Canonical Query belirlenmesinin bir parçasıdır.

Brand Entity ve Mention Sentiment Analizinin Named Entity Marketing’e Etkisi

Yaklaşık 3 veya 4 yıl önce bir firma, bir skandala imza attığında, sıralamalarda düşmezdi. Neden mi? Çünkü sıralamalarda düşmek yerine yükselmesini sağlayan linklere sahip olurdu. Diğer bir deyiş ile bir skandala imza atan firmanın adı tüm haber sitelerinde bir link ile bulunduğu için, Google Algoritması bunu olumlu bir durum ve “referans” olarak değerlendirerek firmaya daha fazla görünürlük verirken crawl frequency’sini arttırmaktaydı.

Brand Entity ve Mention Sentiment ise bu noktada devreye giren önemli kavramlar.

Anchor Text ve Annonation Text Nedir?

Anchor Text, bir kullanıcının bir web sayfasından diğer web sayfasına geçişini sağlamak için kullanılan linklerin içindeki yazılardır.

Annonation Text ise ilgili anchor text’in içinde bulunduğu cümle, paragraf, çevresindeki görseller ve “Heading Vector” çizgisinin taşıdığı context’tir. Annonation text, Anchor text’i tamamlayarak, linkin karakterini, aktaracağı duygu, context, referans değerini ve hali ile PageRank’i de etkilemektedir.

Örneğin, “Birazdan bağlantısını bırakacak olduğum firma, berbattır.” diyerek bir link çıktığınızda, “berbat” sözcüğünün taşıdığı sentiment analysis, linkin değerini ters yönde etkileyecektir. İlgili firma hakkında ise gösterilen mention, “Negative Sentiment” taşıyacaktır.

Named Entity Linking Nedir? 

Named Entity Linking, Named Entity Recognition sonrası tanımlanan entity’nin belirli bir knowledge base’deki ilgili sayfasına olan bağlantısıdır. Buradaki bağlantı sayesinde, Entity Determination sonrası, ilgili entity’nin attirbute’leri, related entity’leri arasındaki bilgi ile içerikte yer alan bilginin uyumluluğu ölçülür. Eğer, web üstündeki bilgi ile knowledge base arasındaki bilgi uyuşmaz ise Google, ve diğer Search Engine’ler bu durumda iki farklı yöntemden birisini benimser.

• Knowledge Base’deki bilgiyi güncellemek.
• Web’deki bilgiyi güvenilir olmayan bilgi olarak addetmek

Buradaki iki keskin ihtimalden birisi veya her ikisi farklı oranlarda, farklı “computional device’larda” hesaplanarak listelenebilir ve belirli sinyallerin artmasına ya da azalmasına göre de bir bilginin ve o bilgiyi içeren yazının doğruluk, uzmanlık düzeyi belirlenebilir. Eğer, Knowledge Base’i güncelletebilecek kadar bir konuda otoriterseniz, Google pek çok konuda, ilgili Knowledge Domain’de ilgili Source’u otorite olarak görerek, takip edecek, ilgili konularda da sıralamalarda yükselme şansı tanıyacaktır.

Bu nedenle, Featured Snippetler, People Also Asked soruları, Knowledge Panel’ler, Answer Box’lar ve daha pek çok farklı SERP Özelliğinde kaynak olarak gösterilmek, Source Rank’i arttıracaktır.

Bu makale, büyük ölçüde Critical Mention hakkında olacaktır ancak bir SEO neden Critical Mention’a ihtiyaç duyar sorusunu yanıtlamam için giriş bölümünde Teorik SEO Bilgilerini vermem gerekmekteydi. 

Ayrıca, Türkiye pazarında hiç bilinmeyen bu bilgileri, veren nadir kaynakları oluşturmaktan mutluluk duyduğumu da belirtmeliyim, sayının artması dileğiyle…

Branding, Brand Mentions ve Brand Entity Attributes SEO Projesinde Nasıl Kullanılır?

Google’ın 2020 Ekim ayında yayınladığı “How Search Works” filminde en çok kullanılan kavramlardan birisi “Machine Learning” diğeri ise “Natural Language Processing” idi. Natural Language Processing makinelerin, bir metni işleyerek anlamlandırabilmesi yani makinenin insan dilini anlamasıdır.

Bir firmanın Google tarafında çeşitli attribute’leri bulunmaktadır. Bunlardan bir kısmını aşağıda dizimlemekteyim.

• Logo
• Review
• Slogan
• Alternatif İsim
• Alternatif Category
• Description
• Detailed Description
• Identifier
• Image
• Same As with (Diğer Platformlar)
• URL
• Founder
• Sponsor
• Superior Organization

Bir markanın yukarıdaki ögeleri web yüzeyine farklı duygular ve farklı ögeler ile dağılmış durumdadır. Google veya diğer Search Engine’lerin bütün bu entity’leri ayırt etmesi, tanımlaması, entity’lerin kullanıcıları daha çok hangi noktada ne için tatmin edebildiklerini, kime ve hangi diğer organizasyona ait olduklarını görebilmeleri için bütün bu attribute’ler ve onların web’deki varlığı faydalı olmaktadır.

Barry Schwartz’ın Mike Blumenthal ile yaptığı söyleşiden bir kesit yukarıdadır. Internal linkler kadar, external linkler kadar önemli olan bir diğer öge ise “Mention”lardır. Google’ın “Query Revision” ve “Query Rewriting” metdolojisini Google Patentler aracılığı ile inceler iseniz aynı zamanda N-Gram analizini göreceksiniz.

N-Gram Analizinin ne olduğu bambaşka bir konudur ancak aşağıya Natural Language Processing’in en önemli isimlerinden birisinin bir sözünü bırakmaktayım.

“You shall know a word by the company it keeps”

 (Firth, J. R. 1957:11)

Aşağıda ise İçerik Bulutu Akademi için yazdığım Google Spam Sistemleri ve Spam Score Hesaplama Refleksleri konulu makalemden bir görsel kesiti göreceksiniz.

Buradaki örnekte, Sk8 47 Skating & Fun Center adlı işletmenin “eski sahibi” çocuk pornosu suçuna karışmaktadır. Ancak, Google şirketin sahibinin değiştiğini “fark etmediği” veya bir önceki örnekte olduğu gibi “webdeki şirket sahibi değişikliği bilgisini” yeterince otoriter görmediği için firmanın resimlerine ilgili suçlunun profil fotoğrafını eklemiştir.

Aşağıda ilgili kişinin işlediği suçu, sadece görselini Google Images’e atarak görebilirsiniz.

Google ilgili kişinin adını, görüntüsünü, ilgili işletme ile olan bağını sosyal medya platformları aracılığı ile tanıdığı gibi işletmenin lokasyonu aracılığı ile işletme hakkındaki local haberleri, local search datasına kendi algoritmaları ile yansıtmaktadır. Böylece, bir Brand’in sahip olabileceği çeşitli Brand Attribute’lerinin SEO Çalışmalarındaki hayati önemini bir ölçüde görmektesiniz.

Değindiğim Query Revision ve N-Gram Analizi ile Firth’in ilgili quote’u ise birlikte sıklıkla kullanılan sözcüklerin, birbirleri ile ilgili olduğunu NLP Ögeleri ile göstermektir. Eğer markanız sıklıkla olumsuz sözcük ve duygular ile anılıyor ise Google Autocomplete Datasında dahi çok hoşunuza gitmeyecek noktalar göreceksiniz. Bunlardan birisi aşağıdadır.

Kızlarsoruyor ve Selin Kidil bağdaştırması ise Google üstündeki aramalardan gelmemektedir. Selin Kidil bir influencer ve youtuber olarak Kızlarsoruyor’daki soruları alarak yorumlamaktadır, bu şekildeki bir playlist’i, kızlarsoruyor sorgusunda sonuçlarda yer aldığı için Google iki farklı entity’i “related entities” olarak görerek önermektedir.

Autocomplete datasında, ilgili sonuçlardaki sayfaların Meta Title’larındaki ortak sözcükler, ilgili sayfalara gelen kullanıcıların kullandıkları tüm phraseler dahi birleştirilerek kullanılabilir. Kızlarsoruyor’un cinsellik odaklı kimliği ise uzun süre içinde firmanın, pornografik bir forum statüsünde görünmesine, Search Engine’in Machine Learning ilkeleri ile neden olmuştur.

İlgili entity’lerde, Onedio’nun yer alması ise aynı biçimdeki “cinsellik” içerikli Kızlarsoruyor içeriklerinin Onedio’da mizah konusu olmasıdır. Diğer bir deyiş ile Google, bir entity’nin ilgili farklı yanlarının keşfedilmesini sağlayan diğer entity’leri, aynı sorgularda yer almasalar dahi farklı search demandleri ve brand mention datasını kullanarak birleştirebilmektedir.

Peki, skandalları, cümlelerin farklı yönlerini, sözcüklerdeki duyguları birleştirebilen Search Engine Algoritmaları bütününe, nasıl bir teknik ve ölçüm yöntemi izleyerek istenilen sonuçlar verdirilebilir?

Bu noktada, SEO Teorilerini, Critical Mention’ın teknolojisi ve kullanımı ile desteklemek gerekmektedir.

Critical Mention ile Neler Ölçülebilir?

Critical Mention’ın standart bir raporu içinde bulunan öğeleri aşağıda size gerçek bir dünya raporu ile iletmekteyim. Rapor, SpaceX, NASA, Russian Federal Space Agency, Air Force Space Travel firmalarının ve kurumlarının birbirleri ile olan Public Relation, Branding, Brand Positioning ve Güncellik yarışını konu edinmektedir.

Audience by Section

İlgili markanın ve rakiplerinin kaç farklı kişiye ulaşılabilecek şekilde kaç kişi tarafından mention edildiğini vermektedir.

Mentions by Country

İlgili markaların tüm mentionlarının hangi ülkede gerçekleştirildiğini vermektedir.

Kategorize edilememiş mentionları ise “not specified” şeklinde ayrı  bir noktada toplamaktadır.

Mentions by Media Type

Bu kısımda ise ilgili rakip markaların mentionlarının hangi medya ve medya aracında yer aldığını belirtmektedir, örneğin Social Media ve Twitter gibi.

Total National TV Audience

İlgili rakip firmaların mention grubunun belirlenen tarihler içinde TV aracılığı ile kaç kişiye ulaştığını ölçümlemektedir.

Total National TV Publicity

Raporlama için seçilen rakip firmaların TV erişiminin, normalde reklam hizmetleri ile sağlanmak istenseydi, ne kadar maliyet ile yapılabileceğini ölçümlemektedir.

Total Local TV Audience

Rakip firmaların mentionları aracılığı ile erişilen kitlenin ne kadarının local TV Kanallarında yer aldığını göstermektedir. United States merkezli bir şirket için bu metrik daha da kritik bir noktadadır, bizde ise bazı sektörlerde, kritikleşmektedir.

Total Local TV Publicity

Birbirine rakip olan ve Critical Mention ile Brand/Media Monitor altına alınan local TV yayınlarında, normalde aynı erişimin reklamlar aracılığı ile yaratılması gerekseydi harcanması gereken parasal maliyet çıkarılmaktadır.

Total Online + Print Audience

Rakip firmaların mention edilirken Online ve Dijital mecralarda toplamda erişilen kitle miktarını göstermektedir.

Total Online + Print Publicity

Rakip markaların mention analizinde, Online ve Dijital Mecralarda toplamda erişilen kitle miktarına, reklamlar ile erişildiği takdirde harcanması gereken parasal maliyeti göstermektedir.

Total Social Followers

Rakip firmaların mention edilirken mention gerçekleştiren kitlenin toplamda sahip olduğu takipçi, beğenen veya arkadaş sayısını farklı sosyal medya platformları aracılığı ile toplayarak göstermektedir.

Total Social Publicity

Rakiplerin mention edilme sürecindeki aynı influencer ağı ile normalde çalışılmak istendiği takdirde, ne kadar para harcanması gerektiğini göstermektedir.

Critical Mention ile Herhangi Bir Sözcüğün, Kavramın ve Markanın Offline ve Online Analytics Takibi Nasıl Yapılır?

Critical Mention, anlık olarak farklı medya mecralarını taradığı için, bulunması çok zor gibi görünen pek çok bilgiyi hızlı bir şekilde sunulabilmektedir. Diğer bir deyiş ile anlık olarak taranmakta olan veriyi, gerçekleştirilen sorgu türlerine göre hızlıca birleştirmektedir. Örneğin, uzun süredir PR Çalışmalarına ağırlık verdiğini bildiğim Encazip.com için bir aramayı hızlıca gerçekleştirdiğimde, aşağıdaki veriyi görebilmekteyim.

Siyasi kampanyalar için de kullanılan Critical Mention ile yakın zamanda istifa eden Berat Albayrak hakkındaki mentionları ve bu mentionların hangi mecralarda, ne yoğunlukta ve ne histe yapıldığını görebiliriz.

İstifa tarihinde, merkez akım medyada, Berat Albayrak için sadece geçen hafta (10-17 Kasım 2020) 22550’den fazla mention görünmektedir. Bu mentionların içeriği, kategorisi, türü, mecrası ve sentiment’ı listelenmektedir.

Critical Mention ile Örnek bir Mention Tracking Nasıl Yapılır?

Critical Mention ile Donald Trump hakkındaki son duyguları ve birlikte en çok kullanılan sözcükleri görmek için bir rapor oluşturalım. 

Aramak istenilen sözcüklerin ilgili alana girilmesi gerekmektedir. Exact match, “all of the words”, “one of the words”, “none of the words” gibi farklı seçenekler bulunmaktadır. Böylece, özellikle bir Entity’nin belirli bir mecradaki touch-point profiline bakmanız mümkün.

Dil bölümündeki 21 Dilden birisini seçebilirsiniz. İçlerinde, “Türkçe” mevcuttur.

Ben, Donald Trump’ın tüm dünyada nasıl anıldığını görmek istediğim için tüm dilleri işaretledim. Ardından, mentionların karakterini görmek için aşağıdaki yapıyı kullanmanız gerekmektedir.

Critical Mention Medya Türleri: Televizyon Programları Takibi ve Filtreleme Sistemi

Media Type bölümü Critical Mention içinde, teknolojinin kendi doğası gereği oldukça ayrıntılıdır.

Örneğin, yukarıda Donald Trump için hangi TV Programlarının taranmasını isteyeceğinizi veya hangi TV Programlarının dahil edilmemesi gerektiğini belirtebilirsiniz. TV Kanallarını, ülkeleri, kıtaları veya marketleri, bağlantıları da filtrelemeniz mümkün. 

Market bölümünde özellikle, o bölgedeki marketing kanalları ve reklamları yer almaktadır.

Network bölümünde ise ilgili TV Mecrasının türü yer almaktadır.

Örneğin yukarıda, sadece United States’teki Ulusal Kablolu Kanalları görmektesiniz. Kısacası, bir araç hangi konuda ne kadar fazla “granularity” sunuyorsa, vizyonu o kadar o noktada gelişmiştir. Critical Mention, TV Türleri, Yayın Türleri, Ülkeler, Program Türleri ve dahası için fazlasıyla verimli bir filtreleme ve takip sistemi sunmaktadır.

Program filtreleme için aynı zamanda, klavyenin tuşlarına basmanız yeterlidir.

Critical Mention Radyo Programlarını Nasıl Filtrelemektedir?

Radyo Programları da Critical Mention’da benzer şekilde filtrelenmektedir. Program isimleri, Kanal İsimleri, Kanal Bağlantı Türleri, Marketing Kanal ve Programları ile Bağlantı türleri filtreleri mevcuttur.

Aşağıda, Radyo Kanalları için bir Parent Network filtrelemesi göreceksiniz.

Aşağıda ise Market türlerine göre dağılım verilmiştir.

Critical Mention ile Online Source’lar Nasıl Filtrelenir?

İlginç bir şekilde, Critical Mention “Lisanslı Makale” ve “Kopya Makale” şeklinde iki ayrı filtreye sahiptir.

Google, hangi kaynağın orjinal olduğunu anlamak için hangi makaleye ilk kez link çıkıldığı veya ne zaman ilk kez hit aldığı gibi noktalara baksa dahi, Critical Mention daha çok “source”ları filtreleyerek duplicate contentleri ayıklamaktadır.

Programlar yerine ise bu noktada “Sources” bölümüne sahibiz.

Bir diğer önemli nokta ise Source sadece domain olmak zorunda değil, aynı zamanda Author da bir source. SEO için önemli  bir bakış açısı farkı yaratabilir, keza Google patentlerinde “SourceRank” ve “Layperson”, “Apprentice” gibi kavramlar gördüğümü hatırlıyorum.

Source Kategorileri ise aşağıdaki gibidir.

Source Kategorilerinde, Forumlar, Q&A Alanları, Microblog, Blog gibi farklı alanlar da bulunmaktadır. Peki Microblog nedir? Blog ve Microblog farkını Critical Mention nasıl anlamaktadır? Tabii ki az önce bahsettiğim, SourceRank benzeri bir ölçüm ile, blogun boyutu, etkinlik düzeyi ve blogun “mention” oranı. Keza, her ne kadar Critical Mention tüm medyayı taradığını iddia etse de bunun mümkün olmadığını biliyoruz. Nasıl Google, PageRank ve Backlink kavramları ile “kaynaklarımı en çok hangi web alanına odaklamalıyım?” sorusunu soruyor ise Critical Mention için de “MentionRank” kavramının varlığı “varsayımsal semantic” bir açı ile söylenebilir.

Yukarıdaki gibi sadece bölge bazlı filtreleme gerçekleştirmek de aynı şekilde mümkündür.

Critical Mention ile Podcastler Nasıl Filtrelenir?

Critical Mention çeşitli Podcast kanallarını takip ederek, sesli dosyalardaki mentionları da ayıklayabilmektedir. Bunun için text to speech teknolojilerini kullanan Critical Mention ayrıca her dil ve ülkeden en çok takip edilen podcastleri kendi veritabanında bulundurmaktadır.

Critical Mention ile Social Media Kanalları Nasıl Filtrelenir?

Youtube Kanallarını filtrelemek ve Twitter ile Facebook gibi mecralardaki mentionları takip etmek Critical Mention ile mümkündür. Ancak, Instagram için daha çok aracı platformlar kullanılırken, Facebook Mentionları için ise Facebook hesabına yetki vermek gerekmektedir.

Critical Mention ile Mention Tracking için Tarih Belirleme

Critical Mention ile quick date seçebileceğiniz gibi custom olarak da seçim yapabilirsiniz.

Buradaki önemli noktalardan birisi ise hangi Entity ile hangi Kavramın, hangi tarihten sonra ne kadar daha fazla kullanıldığının görünmesidir. Özellikle de seçimden önce Donald Trump için kullanılan sözcükler ile sonradan kullananlar fark gösterecektir. Önce, tüm Ekim Ayı için bir tarama gerçekleştirelim.

Critical Mention Tarama Sonuçları ve Yorumlanma Biçimi

Critical Mention ile gerçekleştirdiğimiz tarama sonucunda, 1,014,969 Mention edindik.

Örneğin, sadece 29 Ekim günü gerçekleştirilen Mentionların profili ve dağılımı aşağıdaki gibidir:

Twitter için aşağıdaki uyarıyı görmezden gelmemenizi tavsiye ederim.

Critical Mention, ilgili mention’ın contentin hangi noktasında ve hangi duygu ile yapıldığının verisini aşağıdaki gibi vermektedir.

Yukarıdaki iki Facebook Yorumunun hangi sayfada yapıldığı, mention cümlesi, içerdikleri duygu verilmektedir. Her iki cümleyi de okuduğunuz takdirde Critical Mention’ın Natural Language Processing kullanarak commentlerin sentiment’ini anladığını görebilirsiniz. Özellikle bu noktada, commentin “surround content”i ve “annonation text” için Part of Speech Tag ve Lemmetization, Tokenization işlemlerinin gerçekleştirildiği görünmektedir. Dependency Tree ile ilgili cümlenin olumluluk ve olumsuzluk profili çıkarılabilmektedir.

Asıl ilginç olan ise Critical Mention’ın, mention sırasında kullanılan “kişi”, “kurum”, “ülke” veya “hayvan” adlarını tanıyor olması ve buna göre ilgili cümledeki ilgili entity’ler arasındaki bağlantıları çözümlüyor olmasıdır. Aşağıda, Critical Mention’a değil ancak aynı sektörde benzer biçimde hizmet veren bir yapay zeka şirketi olan Veritone’un bir patentini ve giriş cümlesini iletmekteyim.

“Brand Affinity Engine Using Positive and Negative Mentions and Indexing” kısmı bu noktada asıl odaklanılması gereken kavramdır. Çok fazla teorik noktaya girmeden, bir SEO ve Marketing aracı incelenir iken “Vizyon”, “Teknoloji” ve “Metodoloji” birlikte incelenmelidir. Böylece, sadece bir araç kullanmayı değil, o aracı oluşturan anlayışın da faydalı yanlarını kullanmayı öğrenmiş olursunuz.

Donald Trump’tan olumlu bahseden bir haber yazısı ise Critical Mention tarafından aşağıdaki gibi yorumlanmaktadır.

Haberin hangi bölgede ve hangi markette olduğu, Source’u ve tarih, saat ile duygu analizi verildiği gibi haberin local veya ulusal olup olmadığı da verilmektedir. Bu bilgiler özellikle Critical Mention’ın, Audience Coverage ve Audience Publicity ölçümleri için gereklidir. Bazı durumlarda ise Program Adı çekilememektedir.

Örneğin, burada bir radyo programında Donald Trump’tan olumsuz şekilde bahsedilmektedir. Bu noktada ise Donald Trump, Barack Obama ile karşılaştırılmaktadır. Böylece, Entity’lerin birbirine Critical Mention ile daha yakından bağlandığını görebilmekteyiz. Eğer bir paragrafta “politik 5” sözcük geçiyor ve her birisinin type’ı “person” ise ortada bir kıyas olduğunu düşünmek olasıdır. Bir diğer nokta ise Critical Mention, text to speech teknolojisi kullandığı için sesli materyallerden aldığı mentionlar, okundukları gibi yazılmaktadır, Türk SEO’lar için bir kolaylık daha…

Critical Mention ile Bir Search Sonucu Nasıl Kaydedilir?

Critical Mention ile incelemenin başında gösterdiğim benzer bir sonuç grafiği oluşturmak için veya alert kurmak için mutlaka tarama sonucunun kaydedilmesi gerekmektedir. Tarama sonucunu kaydetmek için eğer Twitter’ı arama sonuçlarına dahil ettiyseniz, “boolean” search özelliklerini kullanmanız gerekmektedir. Aşağıda, Boolean Search Özelliklerini ve Critical Mention’ın sözcük filtreleme / arama ayrıntılandırma sürecine olan yaklaşımına daha iyi göz atabilirsiniz.

• Boolean şartlar isteğe bağlıdır: “arabalar audi 1997”, araması, arabalar, audi ve 1997 sorgularına ayrı ayrı odaklanır. Diğer bir deyiş ile “or” ile eşittir.
• Boolean Şartları eklemek için + kullanılmalıdır: + arabalar + audi +1997 ise “arabalar” ve “audi” ve “1997” sorgularına ayrı ayrı odaklanmaktadır.
• Boolean şartlarını hariç tutmak için – kullanılmalıdır: – arabalar + audi -1997, sadece “audi” için  bulma, diğerlerini ise hariçleme komutu verecektir.
• Birlikte geçen kelimeleri bulmak için “” kullanılmalıdır: “Donald Trump Scandals” gibi.
• Kelimeler arasındaki isteğe bağlı mesafe için ~ ekleyin: “Crazy Donald” ~ 10, örneğinde, Crazy ve Donald sözcükleri arasında 10 kelime veya daha azı olmalıdır, böylece mentionları karakterize etmek mümkündür.
• Terimleri gruplamak için () kullanılır: + (trump election) – (looser), örneğin daha “positive” sonuçlar için kullanılabilecek bir filtrelemedir.
• Kelimeleri farklı kökler ve ekler ile aramak için *sözcük yani *çamaşırcı biçiminde kullanılır, böylece çamaşır, çamaşırlar, çamaşırcılık gibi tüm örnekler dahil olur.
• Farklı yazım biçimleri için ise ? kullanılır. Diğer bir deyiş ile fetullah dendiğinde, muhtemelen fetö, feto, fetoş gibi örnekler görebilirsiniz. Böylece, Critical Mention’ın Ulusal Güvenliğin medyaya yansıyan bölümü için de önemli bir offline ve online medya takip aracı olabileceğinin notunu düşmemiz gerekmektedir.

Critical Mention ile Alert Sistemi Nasıl Kullanılır?

Critical Mention aracılığı ile Google Alerts benzeri şekilde sistemler kurmak mümkün. Ancak Alerts Sistemini kullanmak için gerçekleştirdiğiniz Mention Search için çeşitli alarmlar kurmanız gerekmektedir. 

Gerçekleştirilen arama işlemini, bir isim vererek kaydetmeniz mümkün. Örneğin, Türk Hava Yolları için geçen ay gerçekleştirilen tüm mentionları sadece 30 saniye içinde tüm diller, ülkeler ve kanallar için arayarak filtreledim, ardından kaydettim.

Aşağıdaki biçimde, alert sistemini kurabilirsiniz.

Bu noktada, Google Alert ile benzer bir terminolojiye sahip olduğunu, kullananlar görebilir. Google Alert için “digest” ilgili haberleri belirli aralıklarla toplayarak gönder demektir. Aynı Alert Sistemini, Google Alert ile de kurarak Critical Mention ile kıyaslama yapmak için bir uyarı sistemi kurarken gerçekleştirdiğim işlemden bir ekran görüntüsüdür.

Aşağıda ise biraz daha ayrıntılı olarak Critical Mention’ın digest sistemi bulunmaktadır.

Bu noktada, Critical Mention Podcast Analytics bölümünü yazarken dahi, yukarıdaki Alert sistemini kurar kurmaz ne kadar çok mailin ve mentionın dakik biçimde gönderildiğini aşağıdaki screenshot ile gösterebilirim.

İlgili maillere girdiğinizde, hangi firma için alert kurduğunuza bağlı olarak, ve medya türüne göre değişerek aşağıdaki veriler iletilmektedir.

Clip uzunluğu, olası reklam değeri, kaç kişiye ulaşıldığı, türü, mention’ın gerçekleştirildiği video cümleleri, korna, ağaç, kuş seslerinin dahi yazıya dökülmesi ile verilmektedir. Aşağıda ise farklı bir medya türüne göre mention örneği göreceksiniz.

Review’ü yazdığım sırada, Donald Trump ve Joe Biden için bir alarm kurmayı düşünmekteydim ancak gönderilecek olan mail miktarını hayal edince vazgeçtim, aşağıda maillerin hangi sıklıkla aktığını görebilirsiniz. 

Bu noktada şunu da eklemeliyim, Critical Mention bir firma veya entity için ya da bir konu için bir Search kaydedip datayı canlı izlemek istediğinizde, medyayı analiz ve takip ederek, gün geçtikçe tutarlılık oranını ve ilgili öge ile veri çekme başarısını arttırmaktadır.

Bu sırada, Google Alert’ten tek mail dahi almadığımı belirtebilirim.

Örneğin, Search gerçekleştirdiğinizde geçen ay için sadece X miktar data Critical Mention tarafından verilirken, bir Search kaydı sonrası, bunun 2X Data halinde dikkatle takip edilerek anlık biçimde raporlandığını görebilirsiniz.

Critical Mention ile Data Export Nasıl Yapılır?

Critical Mention aracı ile istediğiniz datayı kaydetmeniz ve PDF, PNG ya da HTML halinde formatını almanız mümkün. Bunun yanında, Streaming Data kısmını daha sonra paylaşıyor olacağım ki daha da ilgi çekici bir özelliktir. 

Export seçeneğine tıklayarak, hangi datanın ve hangi zaman aralığında, hangi boyutta gösterileceğini belirleyerek çıktı almanız mümkündür. Örneğin aşağıda, McDonalds için çeşitli kaynaklardan edinilen mention verisini, PDF formatından alınan bir ekran görüntüsü ile görebilirsiniz.

Critical Mention ve Mention & Branding Analytics Aracı Nedir?

Critical Mention ile bir “Search”e belirli bir “Search Title” vererek kaydettiğinizde beş şey yapabilirsiniz.

• İlgili Search içinde yer alan tüm mentionları ve medya kesitlerini “Clips” halinde kaydetmek.
• Kaydedilen her Media Clips’in CSV, PDF, PNG olarak analiz ve veri çıktısını almak.
• Kaydedilen Search için Analytics gerçekleştirmek.
• Kaydedilen Search için Alert sistemi kurmak.
• Kaydedilen Search için bir Dashboard oluşturmak.

Bunların bir kısmı, inceleme sırasında, şu ana kadar gösterildi. Bu noktada ise Analytics sistemi aktarılacaktır. Analytics sistemi, Search’ün kaydedilmesi sonrası, o andan itibaren kaydettiğiniz Search Configuration özelliklerine göre, canlı olarak tüm mentionların takip edilmesini sağlamaktadır.

Analytics kısmında, daha önceden kaydedilen Search’leri ve Title kısımlarını görmek mümkün.

Analytics içindeki, Market, Publicity, Audience, Sentiment, Country ve özellikle Word Cloud, belirlenen zaman filtreleri ve quick zaman filtreleri ile her firmanın merak ettiği Firma Algısını ve Brand Mention bilgisini sunmaktadır.

Belirlenen dimensionlar ile Search kaydediltikten sonra gerçekleşen tüm mention’lar, Analytics bölümüne düşmektedir. Diğer bir deyiş ile Search kaydedilmediğinde yaşanan herhangi bir mention, Analytics’e düşmemektedir, bunları ancak “Clips” olarak kaydetmek ve gözlemlemek ileride gösterileceği gibi mümkündür.

Analytics bölümünde, New Butonu, ilgili tüm dimensionları ve metricleri 0’layarak dashboard’ın yeniden oluşturulması içindir. Save As ve Load ise Analytics Configuration’ının yeniden düzenlenmesine gerek olmadan kaydedilip yüklenilebilmesi içindir.

SEO veya Dijital Pazarlama uzmanı iseniz, Google Search Console veya Google Analytics kurmadan, ilgili web sitesi için herhangi bir data toplayamayacağınızı, sizinle ancak ilgili araçların kurulumu yapıldıktan sonra data paylaşılmaya başlayacağını biliyorsunuz. Critical Mention’ın Analytics aracı da ancak bir Search kaydedildikten sonra, ilgili taramayı gerçekleştirerek kendisi için gerekli resource’lardan kazanç sağlamaktadır.

Seçtiğiniz dimensionlara göre Analytics datası güncellenmektedir. Sunulan verilerin rakiplerle kıyaslamalı bir şekilde, nasıl bir SEO ve Digital Marketing Insight yaratabileceğini birlikte inceleyebiliriz.

Eğer Search gerçekleştirme ve belirli bir title vererek kaydetme kısmında, ilgili Media Type’lar seçilmiş ise Analytics kısmında, ilgili dimension seçildiğinde, rapora data eklendiğini kullanıcı görecektir. Ancak seçilmemiş ise ilgili data herhangi  bir şekilde yer almayacktır. Örneğin, McDonalds için, Social Media’yı işaretlemediğim için, bu raporda yer almıyor.

Critical Mention: Televizyonda Brand Heartbeat Takibi

Aşağıdaki, raporda, televizyonda 16-17-18 Kasım günlerinde, McDonalds’ın nasıl ve kaç kere mention edildiğini göreceksiniz.

Yukarıda en soldaki ve ortadaki kutucuk, zaman içinde gerçekleştirilen mention miktarını göstermektedir. En sağdaki kutucukta ise son 2 günde, TV’de 81 kez mention gerçekleştirildiğini, bunların 36’sının Positive, 39’unun Neutral ve 6’sının Negative olduğunu göstermektedir.

Peki, birden fazla firmayı aynı anda görmek veya kıyaslamak istersek ne yapmalıyız? Search Alanına giderek rakip firma için bir arama gerçekleştirerek kaydetmeli, Analytics bölümünden, dashboard içinde görünmesini istediğiniz firmaları işaretlemlisiniz. Rakip olmasa dahi, elimde birikmiş bir data olduğu için THY’i işaretlediğimde, aşağıdaki görüntü oluşacaktır.

THY, McDonalds ile kıyaslanamayacak kadar lokal olduğu için, ilgili grafiklerde, daha çok tablo legend kısmında görünmekteler. Ancak, review’ü yazdığım süre ilerledikçe, elimdeki data artacağı için, review bitmeden daha fazla insight kazandıracak grafikler ekleyebilmeyi ummaktayım.

Critical Mention ve Mention Cloud

Critical Mention gerçekleştirilen tüm mentionları ve onların “annonation text”lerini alarak, sentiment renklerini de kullanarak bir WordCloud oluşturmaktadır. WordCloud’lar dijital pazarlama sektöründe, sunum gerçekleştirmek ve aggregate edilen datanın toplanıp sunulması için etkili bir yöntemdir. Python ile WordCloud oluşturarak kendim de benzer çalışmaları farklı dataları aggregate etmek için kullandım. Critical Mention’ın 2 günde, McDonalds için biriken mention datası ile oluşturduğu word cloud örneği aşağıdadır.

Bu noktada, yeşil, kırmızı ve gri renklerin anlamlarını sentimentleri ile yorumlayabilirsiniz. Aynı zamanda, sosyal medyayı dahil etmediğimiz halde, Facebook’un çokça McDonalds ile anıldığını görmekteyiz, bir diğeri ise “Ross Clark Circle” sözcüğüdür. ABD’de Ross Clark adlı yerleşim yeri bir daire şeklindedir ve dairenin her eşit uzaklıktaki 3 noktasında bir McDonalds vardır.

Bütün bu McDonalds mağazalarının ise fazlası ile popüler olduğunu görmektesiniz. İlgili yerleşim yerinin Google Maps görüntüsü aşağıdadır.

Ayrıca, Google’dan haberleri çektiğimizde, ilgili yerleşim yeri ile birlikte farklı sözcüklerin de bu haberlerden alınarak Word Cloud’a eklendiğini görmekteyiz.

McDonalds bu noktada, yiyecek sunumunu daha otomatik ve kolay bir hale getirmiş olması ile anılıyor, Critical Mention ilgili haberleri toplarken, McDonalds ile ilgili yerleşim yeri bir entity olarak çekildiği için, word cloud’da onu gösteriyor. Bu noktada, Big Mac So Sorry sorgusu, word cloud’da negative olarak işaretlnmiş iken aslında negative olmadığını ancak NLU (Natural Language Processing) kapsamında, negative bir sözcük olarak algılandığı için negative sentiment’e yerleştirildiğini aktarmalıyım.

Bu bir reklam kampanyasıdır ve Big Mac büyüklüğü nedeni ile McDonald’s yemek kutularının kapaklarının dahi kapatılamadığını söyleyerek reklam gerçekleştirmektedir. Diğer bir deyiş ile “hatasız algoritma olmaz”.

Her zaman için algoritmaları incelemeyi ve sonuçlar çıkarmayı sevdiğim için, WordCloud’lar ile ilgili yeterince bilgi verdiğimi düşünmekteyim ancak review’ü mümkün olduğunca okunabilir tutmak için ilerleyen noktalarda daha sade ilerlemeye çalışacağım.

Critical Mention ve Coğrafya Bazlı Brand Mention Analizi

Critical Mention, çoğu pazarlamacının az bildiği bir kavramı içinde barındırıyor. Designated Market Area (DMA). DMA, bir ülkedeki bir bölgenin sahip olduğu nüfusa göre farklı biçimlerde önceliklendirilmesidir. Nüfusun özellikleri ve talepleri de farklı endüstrilere göre DMA Scorelarını değiştirmektedir.

ABD için yukarıdaki örnekte, DMA Rankingleri, ilgili yerde kaç ayrı evin kayıtlı olduğunu ve kaç mentionın yaşandığını görebilirsiniz, diğer kutucukta ise her ülke için ayrı ayrı mentionlar toplanmaktadır.

Mention Meter Nedir?

Critical Mention Analytics aracı, iki rakip firma kıyaslandığında Mention Meter adını verdiği bir araç ile hangi firmanın veya entity’nin daha çok mention edildiğine, nerede mention edildiğine ve nasıl mention edildiğine bakarak ilgili firmalar arasında bir mention gücü paylaşımı gerçekleştirmektedir. THY henüz, bir veriye sahip olmadığı için aşağıda, tamamı ile McDonalds’ın öne çıktığı bir örnek göreceksiniz.

TV Raporları bu şekildeydi, kaç Search Kaydederseniz, yukarıdaki verilerin büyük bölümünü ayrı ayrı olarak diğer firmalar için de görebilir ve bir SEO Çalışmasında KPI olarak ya da destekleyici bir side-project olarak kullanabilirsiniz.

Critical Mention: Radyo Analytics

Radyo Analytics bölümünde, televizyon bölümünü aratmayacak şekilde, yukarıdaki veriler, sesli radyo kanalları için sunulmaktadır. Öncelikle, Sentiment Analysis kıyaslaması için radyolardaki mention verisini aşağıdaki gibi görebilirsiniz.

Radyo mentionlar için de aynı şekilde, WordCloud’lar mevcut. WordCloud datasında ise bu sefer Quebeck, Clinton, Canada şeklinde entity’ler görmekteyiz. Bu noktada, Critical Mention’ın bir metnin veya cümlenin “contextual term weight’ini” hesaplayarak marketing çalışmaları kapsamında, değer ifade edebilecek mentionları topladığını belirtebilirim. 

Örneğin, mentionlarını aradığınız entity gerçekten olayın merkezinde değil ise metnin de merkezinde olmayacağı için ilgili mention, Critical Mention tarafından yok sayılabilir, tıpkı Quebeck için bir Search ve Mention Analytics gerçekleştirseydik, orada McDonalds’ı yeterince context sağlamadığı sürece görmeyeceğimiz gibi.

Büyük ihtimalle, TV Bazlı olarak Kanada’da gördüğümüz mentionlar aynı şekilde Radyoya da yansımış durumda, bunun nedeni omnichannel bir marketing çalışması veya bir olay olabilir.

Ancak haberlerin negative olması nedeni ile bakmak istedim, aşağıda ise ilgili haberleri gördüğünüzde anlayacağınızı düşünmekteyim.

Critical Mention Coğrafya Bazlı Radyo Analytics

TV bölümünde olduğu gibi radyoda gerçekleştirilen mentionların da coğrafya bazlı bir şekilde dağılımı söz konusudur. Bu noktada, THY’nin ABD radyolarında 2 kez mention edildiğini görmekteyiz.

Middle East, Syria, Asia sözcükleri ile anılan THY, ABD’nin batısındaki California’da iki ayrı şehirdeki iki ayrı eyalet tarafından anılmış görünmektedir.

THY için country-based şekilde bir mention gerçekleştirildiğinde ise Critical Mention’ın sadece ABD’yi yakaladığını görmekteyiz, bu noktada, Türkiye’de en azından 1 kere mention edildiğini varsayarak böyle söylemekteyim.

Aşağıda ise McDonalds’ın country-based radyo mentionları vardır.

McDonalds’ın sadece Kanada’da radyolarda mention edilmesi ile THY’nin sadece ABD’de mention edilmesi, THY’nin de Türkiye’de mention edilmemiş olması ihtimalinin bir nebze gerçekliğini göstermektedir.

Mention Meter, radyo için aşağıdaki gibidir.

Critical Mention Online Source Mentions Analytics

Online Source’s her firmanın her alanda daha çok mention edildiği bir noktadadır. Aşağıda, THY ve McDonalds için sentiment analysis kıyaslamasını online mentionlar için görmektesiniz.

THY’nin doğal olarak McDonalds’a göre çok daha az online source’larda mention edildiğini görmekteyiz, çoğunlukla ise McDonalds 160 civarı mention’ında, neutral şekilde anılmış durumda. Daha önce gösterdiğim örnekten de hatırlamanız gerektiği gibi bu bilginin 100% doğruluğu olmayıp bazen manuel incelemeniz gerekmektedir.

Yukarıda, ülkelere göre McDonalds’ın online kaynaklardaki mention verisi görünmektedir. 

Yukarıda, McDonalds için gerçekleştirilen mentionların sentimentlara göre yoğunluk dağılımını ve ilgili olduğu kavramları wordcloud içinde görmektesiniz.

THY için gerçekleştirilen mentionlar için ise şaşırtıcı olmayan bir örnek görünmektedir.

Mention Meter ise aşağıdaki gibidir.

THY için kullanılan mentionların tamamının ise tam anlamı ile mantık ifade ettiğini ne yazık ki belirtememekteyim.

Bunun nedeni entity odaklı olmaktan ziyade “string” odaklı olmaktan, aşağıda örneğini görebilirsiniz.

Thy, Eski ve Yeni Ahit çevirilerinde “senin” anlamında kullanılmaktadır.

Critical Mention PodCast Analytics

Yukarıdaki verileri, sesli bir diğer yayın ve medya tüketim merkezi olan Podcastler için de görebilirsiniz. Podcastlerin giderek büyüyen bir pazar halini alarak, 2021 Dijital Pazarlama trendleri arasında da yerini koruyacağını görebilirsiniz. Benim dahi, ilerleyen süreçte gerçekleştirmeyi düşündüğüm bir projem podcastler üzerine yer alırken, Podcast sözcüğünün trendi aşağıdadır.

Bu nedenle Critical Mention, Podcast datasını tarayabilen nadir araçlardan birisi olarak Holistic SEO ve Dijital Pazarlama alanında öne geçmektedir. Aşağıda, McDonalds için Podcastler kapsamında sadece 2 günlük mentionlar ile oluşturulan bir mention wordcloud’u mevcuttur.

Bu noktada, yeniden Jack McDonald’ın aslında, restorant olan McDonald’s olmadığını belirtmemize gerek bulunmamaktadır.

Ancak, bazı durumlarda, aynı sözcüğü sahiplenmeye çalışan farklı firmaların, aynı sözcük için daha çok anıldığını görmek adına yukarıdaki veriler kullanılabilir. Böylece, brand-positioning için kimin öne geçtiğini daha rahat görebilirsiniz.

Podcastler için McDonald’s adına yapılan mentionların sentiment analysis aşağıdadır.

Mention meter ise podcastler için aşağıdaki gibidir.

Country-based şekilde gerçekleştirilen mentionlar ise aşağıdaki gibidir.

Critical Mention Dashboard Oluşturma ve Yayınlama Sistemi

Critical Mention ile kaydedilen Search’ler için analytics ile inceleme gerçekleştirdikten sonra ilgili firma için bir mention ölçüm dashboard’ı oluşturarak isterseniz yayınlayabilirsiniz.  Dashboard’a girdikten sonra aşağıdaki gibi firmaları seçebilirsiniz.

Burger King için henüz data birikmediği için review sırasında gösterememekteyim. İlgili medya alanlarını, tarih aralığını seçtikten sonra aşağıdaki verileri görebilirsiniz.

Toplam yapılan mention ve mention duygu çözümlemesi:

Toplam mention sayısı 2 gün için 356 olarak görünmektedir.

Mention duygu analizi ise yukarıdaki gibidir.

Mention tarih dağılımı gösterilmektedir. Aynı zamanda aşağıda da görebileceğiniz gibi tüm mentionları ve onların başlıklarını, açıklamalarını, kaynaklarını, marketlerini, tarihlerini, medya türlerini ve publicity değerlerini göstermektedir.

Eğer daha fazlasını görmek isterseniz, “More Results” alanına basarak “Mentions” alanına geçerek, istediğiniz gibi mention ve brand echo filtrelemesi yapabileceğiniz bir arayüz alanına geçilebilmektedir.

Critical Mention, Brand-echo ve Mention Filtreleme Sistemi

Mention alanı, herhangi bir firma veya kavram için Dashboard veya Analytics alanlarına geçilmeden filtreleme gerçekleştirerek custom bir dashboard oluşturma alanıdır. İstenilen data birleştirilerek export alınabilmektedir.

Bu örnekte, 61 sayfa mention görünmektedir. Sayf abaşına düşen mention sayısını 500’e çıkararak dilerseniz clips alabilirsiniz.

Sol tarafta yer alan filtreleme alanında, dil, ülke, ABD Eyaletleri, duygular, market, sosyal medya platformlarına göre filtreleme gerçekleştirilebilmektedir. Diğer bir deyiş ile sadece “Olumsuz”, Podcast mentionlarını, sadece ABD’den olmak üzere görmek istiyorsanız, görebilirsiniz. Peki bu ne işe mi yarar?

• Doğru influencerları bulmanızı sağlar.
• Doğru iletişimi gerçekleştirerek algıyı değiştirmenizi sağlar.
• Firmanızın hangi mecralarda rakibinizin ardında olduğunuzu görmesini sağlar.
• Firmanızın hangi medya türlerinde ve hangi bölgelerde rakibin ardında olduğunu görmenizi sağlar.
• Hangi dilde veya ülkede rakibinizin yeni pazar arayarak popülerleştiğini görmenizi sağlar.
• Hangi radyo programları, TV Programları, İnfluencerlar ile iletişim kurmanız gerektiğini görmenizi sağlar.

Örneğin, McDonalds için ABD Eyaletlerinden, Montana’daki mentionları seçtiğimizi düşünelim.

Ardından sadece Neutral mentionları seçelim.

Sadece İngilizce olanları seçelim.

Karşımıza çıkan 361 Mention’ı inceleyebiliriz. Örneğin içlerinden birisi şöyle söylüyor.

“Welcome to McDonald’s, what can i get you today? Hey, could I get the 10 piece Chicken McNuggets? -Wait, no, Big Mac- -So-sorry. No. McNuggets… Actually. Um. Hmmm… [Honk] -Sir? -I’m still here. Uhhhh. There’s a meal for every moment at McDonalds. Especially when you buy one of your faves and get another for just a dollar.”

KVAL News on Fox

“Columbia FallsAshley Evans, Welcome to McDonald’s, what can i get you today? Hey, could I get the 10 piece Chicken McNuggets? -Wait, no, Big Mac- -So-sorry. No. McNuggets… Actually. Um. Hmmm… [Honk] -Sir? -I’m still here. Uhhhh. There’s a meal for every moment at McDonalds. Especially when you buy one of your faves and get another for just a dollar.”

Wake up Montana

“on mid morning. mcdonalds has a new sandwich. It’s called mcplant and the hamburger restaurant plans to debut it in 2021. beyond meat – one of the pioneers of plant-based meat substitutes – says they are partially responsible for the new patty. the mcplant line could eventually include plant- based chicken and breakfast sandwiches, too. the company joins other fast food chains like burger king and dunkin’ in getting in on the plant-based trend. Last year, it began testing a burger in Canada made with patties from beyond meat. you may have read stories from mississippian wright thompson or heard him on espn. now, he’s written a book about a family”

Mit Morning with Aundrea

Mentionları okursanız, Critical Mention’ın hepsini tam anlamı ile doğru olacak biçimde çektiğini görebilirsiniz. Aynı zamanda, Türkiye’den bir mention örneği de aşağıdadır.

Critical Mention: Mention Tracking, Extraction ve Analysis için Sunduğu Kolaylıklar

Bir önceki başlıkta, sunduğum tüm mention örneklerini sadece okumakla yetinmek zorunda değilsiniz, ayrıca izleyedebiliyorsunuz…

İlgili reklam filminde kullanılan sözcükleri, mention’ın nerede geçirildiğini de görebilirsiniz. İlgili klipte toplamda 3 ayrı reklam bulunmaktadır, birisi tır şoförleri için bir hukuk firması reklamı, bir diğeri ise evlerdeki merdivensiz üst kata çıkmak için tasarlanan raylı koltuk sistemi reklamı, sonuncusu ise McDonald’s içindir.

Aynı zamanda dilerseniz ilgili raporları indirebilir, ilgili reklam filmlerini yükleyebilir, kullanılan sözcükleri indirebilir ya da mail ile gönderebilirsiniz. Clips olarak, raporunuza da eklemeniz mümkündür. Aşağıdaki yapıyı kullanarak seçtiğiniz tüm reklam filmlerini ve kullanılan sözcükleri indirerek kendi mail adresinize göndermeniz mümkündür.

Share Mention seçeneğinde ise mail adresleri aracılığı ile istediğiniz müşterileriniz veya pazarlamacılar ile ilgili reklam filmlerini paylaşmak mümkündür.

Aşağıdaki ekran ise THY için verilen mention datasıdır. Mentionların önemli bölümü, THY’nin merkezde olmadığı ancak hayatın bir parçası olarak mention edildiği örneklerdir.

Critical Mention Clips’ler ve Raporlara Eklenmesi

Clips’ler hangi media datasının seçilmesi ve hangi medya datasının raporlara aktarılması gerektiği ile ilgili bir özelliktir. Mention kısmını ise önceden anlatmış olmam bu nedenledir. Adım adım aktarmak gerekir ise ayrıntılı bir sözcük ayıklama ve kavram refine etme sonrası belirlediğiniz sentiment, bölge, pazar, medya tiplerine göre bir search gerçekleştirerek, bir ad ile ilgili Search’ü kaydettiğinizi düşünün. Clips’lerinizi dilerseniz Search bölümünden rapora ekleyebilirsiniz.

Eklediğiniz tüm Clips’leri herhangi bir raporu kaydetme ekranında oluşturarak, oluşturduğunuz rapora ve onun da tercih ettiğiniz bölümüne ekleyebilirsiniz. Aynı zamanda, clips’ler kopya ise aşağıdaki uyarıyı alacaksınız.

Clips’leri ekledikten sonra, raporu ziyaret edebileceğinizi söyleyen bir uyarı göreceksiniz. Aşağıda göreceğiniz örnek ise benim THY için oluşturduğum rapordur.

THY 547 Mention ile toplamda 407 milyon insana ulaşabilecek bir mecraya, 6 Milyon dolarlık bir erişim sağlamış durumda, TV Mecrasında ise 47 bin dolarlık bir mention değeri varken TV Audience miktarı ise 1,146,833 biçiminde. Local TV Audience ise 271,581 biçimindedir. İlgili raporu aşağıda bulabilirsiniz.

https://app.criticalmention.com/app/#/report/d1cc56d0-e6f3-4a3e-9f04-bc754f213f7b

Böylece, nasıl canlı raporlar hazırlanabileceğini ve Critical Mention’ın review sırasında gösterdiğim çeşitli data kirlenmesi örneklerinden nasıl sıyrılınabileceği de inceleme sırasında gösterilmiştir.

Eğer mümkün olursa, Joe Biden ve Donald Trump için ya da başka iki geniş kapsamlı entity için bir karşılaştırma gerçekleştireceğim ancak review’ü yazmak için harcadığım vakit sırasında dahi alert sistemi, Critical Mention’ın gücünü göstermeyi sürdürüyor.

Critical Mention Files Bölümü ve Kayıt Deposu

Bu bölüm, Critical Mention’ın baştan sona tüm kaydedilen raporlar, clipsler, searchler, analytics faaliyetlerinin kaydedildiği alandır. Diğer bir deyiş ile tüm faaliyetlerin ve medya kesitlerinin kaydeildiği noktadır. Böylece, kaybettiklerinizi bulmak için ya da geçen yıl gerçekleştirdiğiniz bir pazarlama kampanyasıiçin yeniden bir hesaplama, karşılaştırma ya planlama yapmanız için faydalı olabileceği gibi search configuration datasının kaydedilmesi de vakit kazandırıcıdır. Aşağıda, inceleme yazım sırasında oluşturduğum file’ları görebilirsiniz.

Buradaki tüm dosyaları tekrar indirebilir, paylaşabilir, başka raporlarla birleştirebilir veya mailleyebilirsiniz.

Critical Mention, Doğrudan SEO Dışında Hangi Amaçlarla Kullanılabilir?

Bütün bunların ışığında, Critical Mention’ın hangi amaçlarla kullanılabileceğini doğrudan SEO ile ilgili olan alanlar ve dolaylı olarak SEO ancak doğrudan Pazarlama ile ilgili olan alanlar şeklinde aşağıda gruplandırılmış biçimde bulabilirsiniz.

Critical Mention ile Röportajlara Hazırlanmak

Önemli bir kişi veya yönetmenle röportaj yapılmasını bekliyorsanız, potansiyel görüşmecinin yöntemlerine erişmek, geçmiş görüşmeleri arşivlemek ve röportaj gününe hazırlanmak için e-posta kliplerine erişmek için Critical Mention’u kullanabilirsiniz. Sorularınızı hazırlamadan önce ilgili kişinin daha önce hangi sorulara çelişkili yanıtlar verdiğini görebilmek veya ilgili kişiye daha önce sorulmamış soruları görebilmek güzel olabilir. 

Aynı şekilde, sadece ilgili kişi veya kurum adını geçiren forum siteleri toplanarak, hayran veya kullanıcı kitlesinin merak ettikleri derlenebilir.

Bununla birlikte, Critical Mention, bir kavram veya konu için en çok merak edilenleri ve her rakibin yaklaşım tarzlarını anlamak ve öğrenmek için de fayda sağlayarak, SEO Projelerinde kullanılabilmektedir.

Offline ve Online Medya Kesişimini Ölçümlemek

Critical Mention ile bir markanın online ve offline varlığını ayrı ayrı yorumlamak ve görmek mümkündür. Böylece, bir firmanın pazarlama faaliyetlerinin offline’dan online’a veya tam tersi biçimde nasıl değiştiğini görebilirsiniz. Sosyal medya mentionları ile mağaza ziyaretleri arasında bir bağlantı olabilir, mağazadan ürün alımı sonrası memnun olunmaması halinde de bu durum şikayet dolu mentionlara dönüşebilir, bütün bu offline ve online döngüsünü yönetebilmek için Mention Sentiment Analiz önemli bir noktadadır. Aynı şekilde, online ve offline reklamlarda izlenebilecek olan bütçe ve dönüşüm yönetimi de bu nedenle önemlidir.

Media Coverage Analizi Gerçekleştirmek

Critical Mention ile Twitter, Facebook, Instagram, Televizyon kanalları, radyolar, podcastler veya Youtube, forumlar gibi tüm web yüzeylerini taramak mümkün. Böylelikle, politik kampanyalar, ödüller, marka kampanyaları, sloganlar veya marka şikayetleri ve dahası hakkında ayrıntılı bilgi alabilirsiniz. Bu noktada, sadece Google Trends datasına dayanmak yerine, çok daha geniş bir pencereden, Brand-entity ve Brand-coverage kontrol edilebilir. Aynı zamanda, medya aktivitesi ile Google Autocomplete datasının nasıl korelatif hareket ettiğini görmek eğlenceli olacaktır.

Review Miktarı ve Review Duygu Analizi Gerçekleştirmek

Bir firma hakkında, kaç review yazıldığını, ilgili reviewların hangi bilgileri içerdiğini, hangi noktalar hakkında daha fazla veri sunduklarını, hangi duygu ile yazıldıklarını mecraları ile kontrol ederek, rakiplerle birlikte karşılaştırmak mümkün.

Google’ın, özellikle Local Search için review datasından nasıl faydalandığını tek tek anlatmamıza gerek bulunmuyor, bu noktada, Web Search içinde bir firmaya yönelik sistematik ve tutarlılık içindeki yorumların, E-A-T kavramını etkileyeceğini hatırlamalısınız.

Medyada Her Şeyi Görebilmek

Tüm medyada ara – Critical Mention’ın arama aracı, her şeyi aramanıza izin verir. Başlıca paydaşların ilgilendiği satış noktalarına göz atmak veya programlanmamış ya da gözden kaçmış bir segmenti aramak için Critical Mention kullanılabilir. Diğer bir deyiş ile rakibinize de size de bağlantı vermemiş ancak her ikinizi de farklı biçimde mention etmiş önemli mecralar bulunabilir. Bu mecraların, hangi firmadan daha olumlu bahsettiği, hangi kavramlarla birlikte andığı önemli bir noktadır.

• Google Search operatorleri ile iki kavram arasındaki boşluğu ayarlayarak arama gerçekleştirebiliyorsunuz.
• Ciritical Mention ile de “word distance” ayarlayarak mention arayabiliyorsunuz.

Hali ile, rakibinizden daha farklı olarak hangi kavramlar ve duygular ile anıldığınız önem taşımaktadır.

İstediğiniz Medya Kesitlerini Kaydetmek

Critical Mention ile medya profilini kaydedebilirsiniz. Bir firmanın ya da bir kişinin hangi tarihler aralığında daha çok ne ile anıldığını, nerede anıldığını ve nasıl anıldığını görmek mümkündür. Kaydedilen medya kesitleri ile daha sonraki süreçte, elde edilecek kesitleri karşılaştırmak mümkündür.

Medya Kesitlerini Paylaşmak

Kaydedilen her medya kesiti aynı zamanda başkaları ile paylaşılabilmektedir. Örneğin, Black Friday için geçen yıl hangi firmanın kaç mention aldığını biliyor musunuz? Peki bu yıl? Hangi duygu ve konu ya da ürün ile? Hepsini hala her yıl için karşılaştırma ile elde etmek mümkün. Aynı zamanda, SERP görüntüsünü, o dönemdeki Auto Complete, Related Search, SERP Feature özelliklerini görebileceğimiz bir aracın olmasının faydalı olacağına inanmaktayım.

Her yıl her dönem için farklı bir Media Coverage ve Mention Sentiment raporu oluşturarak, harcanan reklam bütçesi, elde edilen gelirin rakiplere göre Branding çalışmalarında nasıl sonuç verdiğini veya daha fazla ne yapılması gerektiğini görmek için kullanabilirsiniz.

Medya Analiz ve Takip Alarmları Kurmak

Google Alerts’e benzer şekilde, Critical Mention ile alarm kurmak mümkün. Bu alarmları isterseniz “olumsuz review” için isterseniz “olumlu retweet” için ya da sadece “mention” için veya “marka adı + X ürünü” mentionları için kurabilirsiniz.

Branding, Brand Positioning ve Public Relations Kampanyalarını Güçlendirmek

Critical Mention ile bir firmanın Brand Positioning çalışmalarını yürütmeniz oldukça kolaydır. Bir firmanın daha çok hangi kavramlarla ne şekilde anıldığını görmek, pazarlama çalışmaları sırasında ilgili algıyı değiştirmek ve yaşanan değişimi ölçümlemek mümkündür.

Critical Mention Influencer Marketing Search Analizi

Critical Mention tüm medyayı kaydettiği için rakibinizin hangi influencarlar ile çalıştığını çok rahat bir şekilde görebilirsiniz. Böylece, hangi influencarlar ile çalışabileceğinizi görebilir ve buna göre kendinizi konumlandırabilirsiniz. Influencer marketing için ilgili mecraları bulabilmeniz, kitle erişim değerini ölçebilmeniz, engagement rate değerlerini görebilmeniz, rakibinizin konumlanma stratejisini ölçümlemeniz için değerli bir fırsattır.

Critical Mention ve Rakip/Pazar İzlemesi

Critical Mention ile tüm medya duygu analizini gerçekleştirerek hangi ülke, bölge veya dil, market, mecra için hangi firmanın hangi duygu ve konu ile anıldığını görebilir, tüm ilgili datayı hem podcastler, hem radyolar, TV’ler ya da sosyal medya için çekerek, kaydedebilir, paylaşabilirsiniz. Böylece, oluşacak olan hem Rapor Dashboard’ları hem Video, Metin, Ses materyal kaydı ile pazarlama departmanı için geniş bir hafıza oluşturarak tüm rakipleri ve pazarları izleyerek, ortak stratejiler, onboarding marketing ya da bartering model ile yeni iş fırsatları, mavi okyanusların keşfi için farklı mecraların izlenmesi gibi geniş bir dijital pazarlama projesinde kullanılabilir.

Critical Mention Zayıf Noktaları Nedir?

Critical Mention, zayıf yönlerini bildiği için geniş bir filtreleme sistemi kurmuş  bir şirkettir. Filtreleme ve Search Configuration ayarlarının detay seviyesi, aslında, firmanın sisteminden doğan bu zayıflıkları örtebilmesi içindir. Özellikle entity-type disambiguation, search ve mention intent, sentiment analizinde Critical Mention mükemmel değildir ancak search configuration kısmında bu hata çözümlenebilmektedir.

Critical Mention ayrıca Türkçeyi tanısa, anlasa ve Türk medya mecralarını kaydetse dahi pek çok küresel teknoloji gibi en iyi çalıştığı bölge ABD, Kanada ve Avrupa’dır. Hem dil hem coğrafya ekseninde gelişmiş dünya ülkelerine odaklanan bir teknoloji olarak lokal pazarlarda bazı eksikliklerinin olduğunu söylemek yerinde olacaktır ancak bu eksiklikler çok kolay bir şekilde canlı destek hattı ve contact list alanındaki görevliler ile konuşarak düzeltilebilmektedir.

Her zaman için canlı destek hattından yardım isteyebilecek olmanız bir artıdır.

Ancak canlı destek hattı, pek çok zaman aşağıdaki hatayı da vermektedir.

Bu nedenle, Critical Mention sorun ve talepler için bir Contact List alanına aşağıdaki gibi sahiptir.

Ana menüde yer alan Contacts alanından, Critical Mention çalışanları ile iletişim kurarak talep geçmeniz halinde, neredeyse hayal etmenin ötesinde medya takip, analiz, bilgi kayıt ve gönderim sistemine sahip olan Critical Mention, kendi eksikliklerini tamamlıyor denebilir.

Ayrıntılı search configuration ve search result filtering ile yanlış anlama ya da gereksiz datalar ayıklanabilirken, kayıt edilen search için Critical Mention kayıt sonrası daha fazla talebinize göre data çekmektedir. Aynı zamanda, contact list ile çalışanlarla doğruca call gerçekleştirerek taleplerinizi geçebiliyorsunuz.

Critical Mention ve Holistic SEO Hakkında Son Düşünceler

Critical Mention, SEO’nun giderek Organic Growth Hacking ve Brand Building olduğu, Data Science ve Algorithmic Marketing kavramları ile bütünleştiği bir dönemde, Holistic SEO kavramına sahip çıkan kişilerin kullanabileceği ve faydalanabileceği bir araçtır. Mağaza ziyaretlerinin ölçümlenmesi ya da offline-online media kesişiminin ve etkileşiminin ölçümlenmesi anlamında gerçekleştirilebilecek tüm ölçümlerin ve analizlerin ortasında yer alan bir araçtır.

Critical Mention’ı denemek için tıklayın

Holistic SEO vizyonunu yayabilmek adına, SEO teorileri, araştırmaları ve pratikleri ile aktardığım yeni Digital Marketing teknolojileri incelemeleri, Türkiye’ye özel sağlanmasına aracı olduğum indirimlerle sürecektir.

Sevgilerle,

Koray Tuğberk GÜBÜR

Koray Tuğberk Gübür

Koray Tuğberk GÜBÜR, Holistic SEO & Digital'ın kurucusudur. Kendi ekibiyle birlikte, Küresel SEO ve Dijital Pazarlama Sektörüne açılmaktadır. Temel uzmanlık alanı, Google Çekirdek Güncellemeleri, E-A-T Building, Technical SEO, Entity-based Search ve Dijital Marketing Yönetimidir. Tüm İçerikleri Görüntüle