ソーシャルデータは、ソーシャルメディアユーザーが一般に共有する情報であり、ユーザーの場所、話されている言語、伝記データ、共有リンクなどのメタデータが含まれます。 ソーシャルデータは、売り上げを増やすか、政治キャンペーンの場合は投票を獲得する可能性のある顧客インサイトを探しているマーケティング担当者にとって価値があります。 Twitterからのツイート、Facebookでの投稿、pin on、Tumblrでの投稿、FoursquareおよびYelpでのチェックインなど、多くの種類のソーシャルデータがあります。 Facebook for BusinessとTwitter Adsは、広告主がソーシャルデータを使用して、広告に興味を持ちそうなターゲットユーザーに売り込むための2つのプログラムです。
ソーシャルデータの分類
ユーザーは自発的にソーシャルデータの多くを公開し、企業が無料で簡単にアクセスできるようにします。 スポーツイベントのチケットを販売している会社が、ユーザーが複数のスポーツチームをフォローしていることがわかった場合、その会社はそのユーザーに広告をターゲティングして、お気に入りのチームのプレーを見るためにチケットを購入するように誘うことができます。 企業がソーシャルデータを使用できるもう1つの方法は、最近の投稿に基づいてタイムリーな広告を提供することです。たとえば、家で買い物をしていることを共有している人のアプライアンス広告などです。
正確に集計および分析された高品質のソーシャルデータにより、企業は製品やサービスを購入する可能性が最も高いユーザーを広告のターゲットにできます。 ソーシャルデータは、企業が最も効果的な広告の場所を決定するのにも役立ちます。 企業は、性別、話される言語、使用される電子機器、年齢、興味、場所、およびその他の要因によってターゲットオーディエンスを絞り込むことにより、広告をさらに絞り込むことができます。 ソーシャルデータは、企業が新しい顧客を獲得するのに役立つだけでなく、既存の顧客との関わりを深めるのにも役立ちます。
ソーシャルデータの分析
通常、ソーシャルデータを分析するには2つのステップがあります。 1つ目は、ネットワーキングサイトでユーザーが生成したデータを収集し、そのデータを分析することです。 通常、分析プロセスはリアルタイムで行われます。その後、このプロセスを使用して、影響力、リーチ、関連性、およびその他の考慮事項を判断します。 このタイプのデータ分析を使用する企業は、ソーシャルデータとセンチメントを区別する方法、時間の関連性（今日の関連性は明日ではないかもしれません）、品質（特定のメッセージやコメントが特定の人によってどの程度影響するかなど）を念頭に置く必要があります）、およびウイルス活動がどのように始まり、広がるか。
ソーシャルデータの制限
ソーシャルデータはいくつかの理由で不完全です。 ユーザーが自分自身について共有することにした情報に限定されます。 たとえば、一部のユーザーは自分の場所や性別を共有していないため、広告主に不完全なプロファイルを提供します。 もう1つの問題は、ソーシャルメディアの多くのユーザーが実際のユーザーではなく、偽のロボット（ボット）アカウントであることです。 実際のユーザーであっても、彼らのコメントの多くに基づいてブランドや政治候補に対する感情を評価しようとすること（「感情分析」と呼ばれる）は常に可能とは限りません。負であり、逆も同様です。 さらに、利用可能な肯定的および否定的なコメントの多くは極端であり、消費者が製品、サービス、ブランド、または政治候補について全体的にどのように感じるかを正確に評価することは困難です。
