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Références
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Analyse du contenu: page Internet typique
Document après analyse par le logiciel
Analyse du contenu: exemple sur un forum
Contenu analysé, structuré automatiquement
1 - De qui parle t-on ?Quelles personnes, quels candidats… ?Quelles marques , quels médicaments ?  Quelles sociétés ? Quel...
Pharma: de quels médicaments parle-t-on?
Elections: De qui parle t-on ? Où en parle t-on ?   Twitter              Presse nationale en ligne
Evolution de la visibilité (ici sur Twitter)
Qui est associé à qui ?                            Personnalités citées en                          réponse à « impôts » e...
2 - De quels sujets parle t-on ?      Quelles thématiques ?        Quelles offres ?        Quelle actualité ?
Quelles thématiques associées à une marque ou produit ?
Quels thématiques associées à un sujet donné ?
Quelles personnes associées à un sujet ?
3 – Où en parle t-on ?   Quels médias ?,Quels réseaux sociaux ?     Quels sites ?     Quels blogs ?  Quels forums ? etc.
Où en parle t-on ?
Où en parle-t-on ?
4 – Qui parle ?Quel bloggeur ?Quel internaute ?Quel journaliste ?
Qui parle des médicaments sous surveillance ?
Qui parle à la fois du Rivotril et du Lyrica ?
Où parlent ceux qui parlent du Stilnox ?
4 – Quelles opinions ?        Quels avis ?Quelles recommandations ?    Quelles tonalités ?
Quelles tonalités sur quels produits ?
Quels avis liés au Subutex ?
Quels conseils sur la méthadone ?
Synthèse des tonalités observées sur les forums
10 points forts de LINGWAY e-Reputation V2.0Indexation temps réélRecherche avec expansion sémantique multilingueExtraction...
MERCI…
Thibault SUIREthibault.suire@lingway.com      06 72 32 04 25
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LINGWAY forum e-marketing/ e-réputation

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Lors du forum E-marketing 2012 qui avait lieu le 24/25 Janvier 2012, Thibault Suire a animé une conférence sur le thème de "L’apport de la sémantique dans votre stratégie de veille et d’analyse de votre e-réputation"

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LINGWAY forum e-marketing/ e-réputation

  1. 1. LINGWAY e-ReputationAnalyser les thématiques et les tonalités qui circulent dans la conversation Internet 24 01 2012 Thibault SUIRE thibault.suire@lingway.com 06 72 32 04 25www.lingway.com
  2. 2. > Qui sommes nous ?Une société spécialisée sur l’analyse des données textuelles Transformer une information non structurée en des données utilisables par des logiciels En se basant sur les technologies d’analyse du langageDans différents domaines Les brevets, l’information scientifique et technique Le recrutement ( CV, offres d’emploi ) La veille et la e-ReputationUne centaine de clients Toyota, Ministère de la Culture, Agences Marketing, Etudes, Communication. AXA, Accor, Bull, La Poste, etc.
  3. 3. Références
  4. 4. Une idée simpleIl « suffit » d’ observer ce qui se dit sur Internetpour avoir une perception de l’opinion desconsommateurs, électeurs, influenceurs,…Cette information est gratuite et spontanéeDonc on pourrait passer progressivement d’unmodèle d’études basé sur les sondages à unmodèle basé sur l’observation d’Internet et desréseaux sociaux
  5. 5. Mais une réalisation (très) complexeQue faut-il surveiller ? Qu’est-ce qu’un échantillon représentatif sur Internet ??Comment analyser les contenus ? Informations hétérogènes, non structurées, difficiles à identifier, récupérer, trier, analyserFaire « à la main » n’est plus possible Ou alors on est obligé de réduire à quelques centaines ou milliers de messages, non significatifsDonc il faut analyser de très grands volumesd’information et se faire aider par des logiciels Notamment pour identifier des « signaux faibles »
  6. 6. Ce qui est possible avec Lingway eReputationDe qui parle t-on ? Quelles marques, produits, personnes, sociétés ?De quels sujets ? Quelles thématiques ? Quelle actualité ? Quelles offres ?Où en parle t-on ? Dans quels médias ? Quels réseaux sociaux ? Quel sites ? Quels blogs ? Quels forums ?Qui parle ? Quel internaute ? Quel bloggeur ? Quel journaliste ?Quels jugements ? Quels avis ? Quelles recommandations ? Quelles tonalités ?
  7. 7. Pages et messages non structurés Transformation en données structurées personnes, lieux, marques, thèmes, tonalités, avis, etc.Analyseurs sémantiques =Logiciels + dictionnaires Base de données de textes enrichis et structurés
  8. 8. Deux démonstrations rapidesL’actualité politique Presse en ligne, Twitter, Facebook, etc.Les médicaments mis sous surveillance parl’AFSSAPS Suivi des discussions sur les forums
  9. 9. Analyse du contenu: page Internet typique
  10. 10. Document après analyse par le logiciel
  11. 11. Analyse du contenu: exemple sur un forum
  12. 12. Contenu analysé, structuré automatiquement
  13. 13. 1 - De qui parle t-on ?Quelles personnes, quels candidats… ?Quelles marques , quels médicaments ? Quelles sociétés ? Quels partis ? etc…
  14. 14. Pharma: de quels médicaments parle-t-on?
  15. 15. Elections: De qui parle t-on ? Où en parle t-on ? Twitter Presse nationale en ligne
  16. 16. Evolution de la visibilité (ici sur Twitter)
  17. 17. Qui est associé à qui ? Personnalités citées en réponse à « impôts » entre le 26/10 et le 31/10
  18. 18. 2 - De quels sujets parle t-on ? Quelles thématiques ? Quelles offres ? Quelle actualité ?
  19. 19. Quelles thématiques associées à une marque ou produit ?
  20. 20. Quels thématiques associées à un sujet donné ?
  21. 21. Quelles personnes associées à un sujet ?
  22. 22. 3 – Où en parle t-on ? Quels médias ?,Quels réseaux sociaux ? Quels sites ? Quels blogs ? Quels forums ? etc.
  23. 23. Où en parle t-on ?
  24. 24. Où en parle-t-on ?
  25. 25. 4 – Qui parle ?Quel bloggeur ?Quel internaute ?Quel journaliste ?
  26. 26. Qui parle des médicaments sous surveillance ?
  27. 27. Qui parle à la fois du Rivotril et du Lyrica ?
  28. 28. Où parlent ceux qui parlent du Stilnox ?
  29. 29. 4 – Quelles opinions ? Quels avis ?Quelles recommandations ? Quelles tonalités ?
  30. 30. Quelles tonalités sur quels produits ?
  31. 31. Quels avis liés au Subutex ?
  32. 32. Quels conseils sur la méthadone ?
  33. 33. Synthèse des tonalités observées sur les forums
  34. 34. 10 points forts de LINGWAY e-Reputation V2.0Indexation temps réélRecherche avec expansion sémantique multilingueExtraction de métadonnées, entités nommées, thèmesAnalyse linguistique des tonalités et avisOutils de classement automatique ou assistéAide à la lectureAlertes, Annotations, taggingCartographieExports multi-formats, listes de diffusionGestion des dictionnaires
  35. 35. MERCI…
  36. 36. Thibault SUIREthibault.suire@lingway.com 06 72 32 04 25

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