모든 게시물, 점수화
수집된 각 게시물은 맥락 속에서 읽히고 긍정, 부정, 중립으로 표시됩니다. 분류 결과가 텍스트 옆에 함께 표시되므로 무엇에 반응한 것인지 확인할 수 있습니다.
X에서는 게시물 하나가 500개를 능가할 수 있습니다. AllyHub는 수집한 게시물의 분위기를 점수화한 다음, 각 게시물이 얼마나 멀리 퍼졌는지에 따라 가중치를 부여합니다.
감성 비율은 게시물 수를 세지만, X는 게시물이 똑같은 비중을 갖는 곳이 아닙니다. AllyHub는 각 게시물을 점수화하고, 도달 범위로 집계 가중치를 매기고, 반복되는 문장을 짚어내고, 경쟁 브랜드를 같은 척도에 올리고, 요청한 범위를 그대로 지키고, 바로 전달할 수 있는 형태로 돌려줍니다.
수집된 각 게시물은 맥락 속에서 읽히고 긍정, 부정, 중립으로 표시됩니다. 분류 결과가 텍스트 옆에 함께 표시되므로 무엇에 반응한 것인지 확인할 수 있습니다.
집계는 두 가지 방식으로 제공됩니다. 게시물 하나당 한 표, 그리고 각 게시물이 얻은 공개 좋아요, 리포스트, 답글 수로 가중치를 매긴 방식입니다. 이 둘이 엇갈릴 때, 그 차이가 바로 핵심입니다.
반복되는 주장이 추출되어 각 주장이 얼마나 멀리 퍼졌는지에 따라 순위가 매겨집니다. 즉, 단순한 단어 구름이 아니라 사람들이 실제로 퍼 나르는 문장을 볼 수 있습니다.
여러 브랜드, 계정, 키워드를 같은 작업에서 실행하면 모두 동일한 방식으로 측정되어 돌아오므로, 서로 다른 날에 찍은 두 장의 스크린샷을 비교하는 일이 아닙니다.
기간, 언어, 리포스트 포함 여부, 제외할 계정을 지정하세요. 좁히는 작업은 정리 단계가 아니라 게시물을 수집하는 시점에 이루어집니다.
결과는 동료가 바로 열어볼 수 있는 형태로 끝납니다. 비율, 가중 비율, 순위가 매겨진 문장, 그리고 각각의 근거가 된 게시물을 문서, 스프레드시트, 또는 자체 도구용 CSV와 JSON으로 제공합니다.
무엇을 들을지 지정하고, 기간을 설정하면 대화에 대한 가중치 적용 분석을 얻을 수 있습니다.
AllyHub에 브랜드, 계정, 해시태그 또는 문구를 알려주세요. 기간과 제외할 항목도 함께요. 여러 대상을 동시에 지정해도 됩니다.
해당 기간의 공개 게시물을 수집하고, 각 게시물의 극성을 표시하며, 좋아요, 리포스트, 답글과 작성자의 공개 팔로워 수를 기록하고, 반복되는 주장을 그룹화합니다.
분석 결과를 열고, 어떤 수치든 자세히 살펴보고, 내보낼 수 있습니다. 설정을 플레이북으로 저장하면 다음 주 실행에서도 동일한 기준을 사용합니다.
대부분의 도구는 비율만 출력합니다. X에서 그 비율은 전적으로 무엇을 세었는지에 달려 있습니다.
게시물을 세는 방식은 리포스트 4만 개가 달린 스레드도 하나로 취급하고, 아무도 보지 않은 답글도 하나로 취급합니다. 같은 집합에 각 게시물이 얻은 반응으로 가중치를 매기면 그림이 종종 뒤집힙니다. 이것이 “사람들이 짜증났다”와 “한 사람이 크게 짜증냈다”의 차이입니다.

X에서 볼륨은 만들어내기 쉽습니다. AllyHub는 급증 뒤에 몇 개의 서로 다른 계정이 있는지, 그중 얼마나가 하나의 게시물이 인용된 것인지 보고합니다. 따라서 계정 40개의 집단 공격은 4만 명이 생각을 바꾼 것과 같게 읽히지 않습니다.

부정 62%는 분모 없이는 의미가 없습니다. AllyHub는 쿼리, 기간, 점수화한 게시물 수를 명시하며, X가 공개적으로 보여주는 것만 읽습니다. 보호된 계정과 로그인 뒤에 있는 것은 그 수치에 포함되지 않으며, 포함된 척하지 않습니다.

감성 수치는 지난 수치와 비교할 때만 의미가 있으므로 방법이 일정하게 유지되어야 합니다. 실행을 플레이북으로 저장하면 기간, 필터, 기준이 동일하게 되돌아옵니다. 또한 AllyHub는 이미 알고 있는 데이터 세트를 토대로 쌓아가므로 매번 더 빨라집니다.

커뮤니케이션 팀, 제품 마케터, 지원 리드, 연구자 — X가 어떻게 반응했는지 말하고 그것이 정확해야 하는 모든 사람.
임원이 이게 실제로 크게 터진 건지 묻는데, 여러분의 근거는 우연히 스크롤하다 본 게시물 20개뿐입니다. 비율, 가중 비율, 그리고 퍼지고 있는 세 개의 문장을 가지고 돌아오면, 답은 감이 아니라 숫자가 밑에 받쳐주는 한 문장이 됩니다.
출시 당일 타임라인은 시끄럽고, 가장 요란한 의견이 반드시 다수의 의견은 아닙니다. 발표 시점부터 기간을 읽어서, 모두가 인용하는 반론이 한 계정에서 나온 것인지 시장에서 나온 것인지 확인하세요.
티켓 큐는 한 가지를 말하고 타임라인은 다른 것을 말하며, 여러분은 실제인 쪽에 인력을 배치해야 합니다. 큐 검토와 같은 일정으로 공개 대화를 점수화하면, 퍼지고 있는 불만이 사람들이 링크하는 스레드가 되기 전에 아직 답글일 때 답변을 받습니다.
“우리는 트윗 몇 개를 살펴봤다”는 방법론 섹션이나 심의 위원회를 통과하지 못합니다. 쿼리, 기간, 점수화 기준을 플레이북에 고정하고, 점수화한 개수를 보고하고, 모든 수치의 근거가 된 게시물을 넘겨주면 다른 사람이 다시 실행할 수 있습니다.
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그 수치를 인용할 수 있을지를 좌우하는 질문들: 얼마나 많이 보았는지, 얼마나 신뢰할 수 있는지, 원본 게시물은 어디에 있는지.
X에서 무언가를 언급하는 모든 게시물을 가져와서 분위기가 뜨거운지, 차가운지, 무관심한지를 판단하는 작업입니다. 즉, 긍정, 부정, 중립의 비율입니다. AllyHub는 X에서 중요한 부분을 추가합니다. 결과는 각 게시물이 얼마나 멀리 퍼졌는지에 따라 가중치가 적용되고, 반복되는 주장은 순위가 매겨지며, 수치의 근거가 되는 개수가 함께 표시됩니다.
네 — 짧은 기간 동안 키워드나 계정 하나는 무료 플랜에서 실행됩니다. 한 작업에서 여러 대상, 더 긴 기간, 예약된 재분석, 자체 도구로의 내보내기는 유료 플랜에서 다룹니다.
쿼리와 기간에 대해 검색이 반환하는 만큼이며, 그 수치는 결과와 함께 표시됩니다. 왜냐하면 그것 없는 비율은 장식일 뿐이기 때문입니다. AllyHub는 X가 공개적으로 보여주는 것만 읽으므로, 보호된 계정, 삭제된 게시물, 로그인 뒤에 있는 것은 개수에서 제외됩니다.
모든 점수화 도구와 마찬가지로 완벽하지는 않습니다. 아이러니, 집단 내 은어, 그리고 자신이 무엇에 관한 것인지 전혀 언급하지 않는 게시물은 정말로 어렵습니다. 그렇지 않다고 주장하는 도구는 과장하는 것입니다. AllyHub는 중요한 판단을 확인할 수 있도록 모든 분류 옆에 게시물 텍스트를 유지하며, 책임질 수 없는 정확도 수치는 공개하지 않습니다.
그렇다면 트위터 스크래퍼를 사용하세요. 트윗, 프로필, 공개 팔로워 목록을 구조화된 행으로 반환하고 해석은 여러분에게 맡깁니다. 이 페이지는 나머지 절반입니다. 그 대화를 가져와 어떻게 읽히는지 알려줍니다. 한 세션에서 둘 다 할 수 있습니다.
대시보드는 차트 위의 숫자와 갱신되는 구독료를 안겨줍니다. AllyHub는 숫자, 그 뒤의 방법, 그리고 그 아래의 게시물을 함께 제공하며, 전체를 플레이북으로 유지하므로 분석이 매 작업마다 쌓여가고 또 한 달치 스크린샷으로 리셋되지 않습니다.