用語集

ニュースジャッキングは、速報ニュース記事に自分の意見を追加して注目を集める手法です。

トレンドのニューストピックに便乗することでビジネスへの注目を高め、SEOを向上させることができます。
成功するには最新情報とトレンドを把握し、適切なタイミングで参加することが重要です。ニュースジャッキングを始める際には、トレンド用語やハッシュタグを把握し、ソーシャルメディアやツールを活用して情報を追跡します。
成功の鍵は競合他社よりも早く記事にアクセスし、関連性のある記事を素早く正確に書くことです。

ただし、慎重に行動し、視聴者を不快にさせないように気をつける必要があります。ニュースジャッキングのメリットは、自社のブランドを大きな業界や社会に広く知らせることができる点です。

NPS（ネットプロモータースコア）は、顧客が新しい人を紹介する意欲を測定する指標であり、友人や家族の勧めに基づいてブランドをフォローする傾向があります。

アンケートで0から10までの数値で友人に勧めるか尋ね、そのスコアに基づいて顧客を「批判者」「消極的」「推進者」に分類します。

高いNPSを獲得するには、プロモーターが批判者よりも多いことが重要であり、潜在的な問題領域を特定するために顧客とコミュニケーションをとることが強調されています。
NPSは顧客エクスペリエンスと顧客ロイヤルティの測定に役立ち、改善のための情報を提供します。

自然言語処理（NLP）は、デジタルアシスタント（例：SiriやAlexa）、GPSシステム、スマートフォンの予測テキストなど、日常のアプリケーションを向上させるAIの分野です。

これは、ルールベースの計算言語学、統計的手法、機械学習を使用して、ソーシャルメッセージやレビューなどのデータを理解し、インサイトを収集しています。

NLPはトークン化、ステミング、見出し語化、ストップワードの削除、品詞タグ付けなどのサブタスクを実行し、会話を促進するために自然言語理解（NLU）と自然言語生成（NLG）も取り入れています。

主なNLPテクニックには、テキストによる要約、音声認識、機械翻訳、質問応答システム、固有表現認識、セマンティック検索、感情分析、アスペクトベースの感情などがあります。これらの手法は連携して、ソーシャルデータから適切なデータ分析を提供します。

固有表現認識（NER）は、人工知能（AI）の分野で、自然言語処理（NLP）技術の一環です。

データ内の名前付きエンティティを識別し、タグ付け、分類することで、トピックのクラスタリングが可能です。NERを使用すると、機械学習モデルは異なる書き方やスペルミスのある単語を正確に識別でき、たとえばソーシャルリスニングソフトウェアが正確に特定されるようになります。

また、NERは感情分析においても重要であり、センチメント分析アルゴリズムが識別されたエンティティにセンチメント値を割り当て、ブランドの改善や効果的な広告作成に役立ちます。

最後に、EC/eコマースにおける「購入後体験（ポストパーチェス）」は、顧客が商品を購入した後の一連の活動やコミュニケーションを指し、注文確認から配達完了までのプロセスを包括します。これらのステップは顧客満足度向上やロイヤリティ構築に寄与します。

マーケティング提案の重要な要素がいくつか挙げられています。
提案はクライアントのビジネス目標に合わせられ、ソーシャルメディアマーケティングなどの特定のマーケティング戦略に焦点を当てることができます。

課題のリサーチ、業務範囲のリスト化、成果物の推定期間、コストと条件の明示、そして結果の測定などが提案に含まれるべきです。

最後に、信頼を築くために自己紹介や専門性の強調、提供できる価値の明確な伝達が重要です。

「ミッドロール」がオンライン広告で使用される概念であり、YouTubeやFacebookなどで表示される長編ビデオを広告主が途中で短い広告で収益化する手法です。

ミッドロールはプレロールと異なり、動画の休憩として再生され、ユーザーがスキップできる場合もあります。
広告主はミッドロールの再生をカスタマイズし、広告の長さはプラットフォームによって異なります。ミッドロールのメリットはユーザーの注意を引き続け、異なる視聴者に届くことです。

ミームとソーシャルメディアがオンラインで人々をつなぎ、ユーモアや感情を表現する重要な手段です。

ミームはリチャード・ドーキンスによって提唱された文化的概念であり、現代ではインターネットを通じて広まり、企業もブランド戦略やエンゲージメント向上に活用しています。

ソーシャルメディアでミームを使用する際には、視聴者のユーモアを理解し、強制的でなく自然な形で展開することが重要です。

機械学習（ML）が人工知能（AI）の一部であり、データサイエンスの重要な側面であることが説明されています。教師あり学習、教師なし学習、強化学習などのMLのアプローチがビジネスインテリジェンスや市場調査などで活用され、データマイニングプロジェクトやAI技術のタスクに応用されています。また、ディープラーニング（DL）や人工ニューラルネットワーク（ANN）による高度なMLモデルのトレーニングと、それがビッグデータから得られる洞察の提供にも触れられています。

多言語感情分析についてのAIプロセスが説明されています。各言語に対応する機械学習モデルが使用され、品詞タガー、見出し語化、文法構造、極性などのプロセスがデータから感情を抽出します。また、英語の機械学習モデルを他の言語に適用すると正確な結果が得られない可能性があり、それがソーシャルマーケティングやデジタルマーケティングキャンペーンに影響を与える可能性があると述べられています。

また、オムニチャネルコマースや購入後体験に関する情報も含まれており、顧客が商品を購入した後の一連の活動やコミュニケーションが重要であることが強調されています。

リードジェネレーションについての重要性が説明されています。リードジェネレーションは、将来の売上を増やすためにターゲット顧客から関心を引き出すプロセスであり、デジタルトランスフォーメーションによってその手法が進化しています。企業はリードの生成と育成を通じて貴重な関係を構築し、ソーシャルメディアやインバウンドマーケティング、広告などの手法を使用して見込み顧客を引きつけます。見込み顧客の発掘を成功させるためには、マーケティングと営業が連携することが重要です。

主要業績評価指標（KPI）の重要性とその測定手順について説明されています。

ビジネス目標の設定、マーケティング戦略の決定、適切なKPIの選択、データの整理とセグメント化、そしてKPIの目標設定について説明しています。
これらのステップを通じて、デジタルマーケティングの成功を評価し、サイトのパフォーマンスやコンバージョン率の向上に向けて改善策を検討する手助けがされています。

Instagramはビジュアル性の高いブランドにとって有益なソーシャルメディアマーケティングツールであり、アルゴリズムを理解することが重要です。

Instagramポッドはエンゲージメントを高め、Exploreページに表示される可能性を高めることができますが、Facebookによって容認されていないため、問題もあります。

ポッドは長期的な成長には役立たず、怠惰なコメントや不審なアクティビティを引き起こす可能性があります。

真のエンゲージメントを得るためには、ポッドに頼らずに投稿との対話を求めることが重要です。