導入メリット（3）有料ツールでしかできない分析手法が多く、得られる示唆が増える
有料ツールではAIによる多種多様な分析ができるため、無料ツールと比べて、得られる示唆が格段に増えます。次に挙げるのは、有料ツールでしかできない分析手法の代表例です。
1．比較分析
複数の分析対象を並べて比較できます。
【キーワードによる比較】
たとえば、自社製品と競合の製品を並べて比較できます。UGCの量や盛り上がりのタイミングなどを比較することで、自社製品の強みや弱みを把握し、マーケティング戦略に活用できます。
「絹ごし」と「木綿」のツイート数の比較 分析期間：2021年11月1日〜2022年10月31日
※数字は10％サンプリング
▼得られた示唆
- 年間を通じて木綿豆腐のツイートの方が多い
- どちらも突出してツイートが多い時期はなく、一年を通じてあまり変動がない
【期間による比較】
分析の期間を設定し、比較できます。自社製品に対するUGC量の前年比や、広告展開前と後の効果検証などに活用できます。
期間A（2021年11月〜2022年10月）と期間B（2020年11月〜2021年10月）における「オートミール」を含むツイート数の比較
※数字は10%サンプリング
▼得られた示唆
- 期間Aの方がツイート数が多く、「オートミール」の知名度が上がってきている可能性がある
- 2021年1月ごろからツイート数が増え始めており、この時期に「オートミール」に関する何かしらの動きがあった可能性がある
2．テキストマイニングによる分析
自社製品と一緒によく使われるキーワードを、AIによって特定できます。自社アカウントの投稿内容を検討する際などに便利です。このようなAIの活用は無料ツールの分析ではできないことが多く、有料ツールならではのアドバンテージです。
「絹ごし」「木綿」のそれぞれと一緒にツイートされるキーワードをテキストマイニングでリスト化したもの。左上が最も頻出するキーワード。右下に向かうに従って少なくなる
▼得られた示唆
- 頻出キーワード「ダイエット」は、木綿豆腐の方が上位に表示されており、ダイエット関連情報とともにツイートされる可能性がある
3．分類による分析
キーワードを絞り込んだ「ルール」を任意に作成し、UGCを振り分けます。たとえば、キーワードに「おすすめ」が含まれる場合、UGCの分類にあたって「推奨」などのルールを作ることができます。これにより、自社製品の興味関心の度合いを計ったり、製品の利用シーンのUGCを分析したりすることができます。
とあるコスメブランド名を含むツイートを、同社が展開する商材ごとに分類した場合のグラフ
▼得られた示唆
- このブランドは「パフューム」の商材での認知が最も多いことがわかる
4．分析手法を組み合わせる
ここまで紹介してきた多様な分析手法を組み合わせることで、より高度にUGC分析を行うことができます。たとえば、「期間による比較」と「分類」を組み合わせた分析がこちらです。
フィンランド発祥のスポーツ「モルック」を含む過去3年間のツイートを、興味関心に関連するキーワードで分類した場合のグラフ。
分析期間：左から2021年11月～2022年10月、2020年11月～2021年10月、2019年11月～2020年10月
※数字は10％サンプリング
▼ファクト
- 2020年ごろからUGC数自体が増えており、世間的に認知されてきている
- 2021年と2022年のUGC数の変化はあまりない
- 直近では「興味関心」の割合が減り、「推奨」の割合が増えてきている
▼得られた示唆
- 「推奨」の割合が増えつつあるため、好感度は高まってきている
- 現状のTwitter上では、モルックに関するUGC数が頭打ちになりつつあるため、話題化を促進するには何かしらの施策が必要（さらに別角度が要る）
