SNS上の声を集めて分析し、商品改善や広報、リスク対応に生かすための基礎知識と判断力を、20問の4択問題で確認できます。
ソーシャルリスニングの目的設定、表記ゆれや除外語を考慮したキーワード設計、投稿者層の偏りやボット投稿などデータの偏り、感情分析の限界、言及数と比率の読み方、炎上の兆候検知と初動、投稿者のプライバシーと個人情報保護法、収集データの管理と各SNSの利用規約、ステルスマーケティング規制、好意的投稿を広告に使う際の注意などを出題します。マーケティング・広報・SNS運用担当者の研修後の理解度確認や社内検定に活用できます。
本問では、SNS上の投稿を幅広く集めて分析し、消費者の意見の傾向やその背景を把握して事業上の判断に生かす活動を「ソーシャルリスニング」と呼ぶ。この定義に最も当てはまる取り組みはどれか。
ソーシャルリスニングの目的と、それに合った分析の組み合わせとして最も適切なものはどれか。
自社の新商品（以下「商品A」）に関する投稿を収集する際の検索キーワード設計として、最も適切なものはどれか。
自社ブランド（以下「ブランドB」）は、名称が日常的に使われる一般名詞と同じ語である。ブランドBの名称で投稿を収集したところ、ブランドと無関係な投稿が大量に含まれていた。対応として最も適切なものはどれか。
ソーシャルリスニングで収集した投稿に、ボットや宣伝目的と思われる投稿が混じっている。データの扱いとして適切でないものはどれか。
SNS上の投稿を分析する際の、投稿者層の偏りについての理解として最も適切なものはどれか。
ある商品への不満投稿が前月の3倍に増えた。詳しく見ると、少数のアカウントが繰り返し投稿していた。この状況の読み方として最も適切なものはどれか。
分析ツールによる投稿の自動感情分析（ポジティブ／ネガティブ判定）についての理解として、最も適切なものはどれか。
本問では「ネガティブ比率＝ネガティブと判定された投稿数÷自社ブランドへの言及数」とする。9月は言及数1,200件・ネガティブ240件、10月は言及数2,000件・ネガティブ300件だった。9月から10月への変化として正しいものはどれか。
自社ブランドへの言及数が、ある日だけ平常時の5倍に増えた。最初に行う対応として最も適切なものはどれか。
ラクテス編集部
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