Des outils de plus en plus intelligents permettent les sociétés de trouver leur voix/voie sur le web et la masse de contenu qui y est publiée. Attributor récemment a annoncé une solution en français pour identifier les copies de contenu. Aujourd’hui Attentio, une société belge en place depuis quelques années, annonce le lancement d’un nouvel outil qui sera disponible en Novembre et qui permettra aux hommes de marketing de savoir à quel sauce leurs marques sont consommées sur le web.
Eh oui! Que vous le vouliez ou non, vos consommateurs ou non parlent de vos produits ou vos marques sur le web. C’est d’ailleurs certainement la meilleure raison pour laquelle il est nécessaire de s’intéresser à la blogosphère, aux réseaux sociaux, et, j’insiste sur ce point, Twitter et autres outils de micro blogging. Attentio va vous faciliter la tache en vous proposant des tableaux de bords qui vous permettent de mieux comprendre comment et par qui votre marque est considérée sur le web. Cet outil devrait aussi être apprécié des bureaux de relation presse. Cet outil disponible en français mais aussi en 25 autres langues, suit en temps réel l’activité des blogs, des forums, des plateformes de vidéos et vous aident à dresser une carte de la situation (voir ci dessous un exemple avec quelques marques) l’idée étant d’améliorer votre compréhension de la perception et de l’activité autour de votre marque. Ceci dit je n’ai pas trouvé dans attention un outil qui permet de savoir si le buzz est plutôt positif ou négatif.
L’outil est différent de Buzzmetrics de Nielsen qui mesure l’activité au global sans vous donner de vision précise sur les plateformes ou leaders d’opinions qui sont derrières ce buzz. Attentio dispose de nombreuses caractéristiques intéressantes
* Un ranking d’influence des bloggeurs (selon quelle formule? difficile à savoir)
* Une plateforme facile à mettre en place
* Ajout permanent de nouvelles sources, dont Twitter
* Possibilité d’effectuer des recherches en direct à la volée
* Classification géographique
Bref un outil qui me semble indispensable. Je sais que beaucoup utilisent déjà Wikio (note aux lecteurs: dont je suis actionnaire) et d’autres services pour leur veille, mais Attentio dispose d’une offre plus complète et professionnelle. Je n’ai pas d’idée de la tarification mais le service n’est bien entendu pas gratuit.
Attentio dispose aussi d’un excellent moteur de recherche de tendance (en anglais) sur les blogs: Trendpedia. Ci dessous un exemple avec le buzz comparé entre l’iPhone et Blackberry. Pas vraiment de surprise, mais une bonne manière de réaliser l’écart
Si elle est bien concue, c’est ce que j’appelle une application utile pour laquelle certains seront prets a payer.
Une remarque concernant la dernière phrase de cet article : “Attentio dispose d’un excellent moteur de recherche de tendance (en anglais) sur les blogs”. Je suis donc allé voir en me disant que j’allais trouver quelque chose d’excellent donc soit quelque chose de véritablement nouveau, soit quelque chose apportant une saut qualitatif par rapport à l’existant.
Au final on se retrouve face à un sous blogpulse (qui existe depuis des années !) avec des courbes quasi identiques, moins de sources traitées (donc moins exhaustif) mais un filtre possible sur les langues non présent sur blogpulse, une métrique non traitée (nombre de billets bruts donc soumis aux variations du week end) alors qu’il n’est tout de même pas compliqué de proposer un simple pourcentage sur le nombre total de publication du jour, une ergo qui a encore besoin d’être améliorée (passez plusieurs requêtes, changez la langue et les onglets de requête changent sans vous prévenir ce qui est plutôt désorientant), aucune possibilité de tri sur les résultats (date ou pertinence) et surtout des résultats vraiment très peu pertinents sur les requêtes …
A quoi sert ce type d’outil aujourd’hui lorsque l’on sait pertinemment que la course à l’exhaustivité est d’ores et déjà gagnée par google et les géants du web. Attentio a le mérite d’annoncer que son trendpedia est en beta, souhaitons leur de proposer véritablement quelque chose de nouveau par rapport à ce qui existe déjà pour qu’on puisse alors vraiment parler d’un outil “excellent”.
Au final je me demande où se situe le travail critique de techcrunch sur ce type d’article …
Je suis d accord avec tes commentaires. mais repete qu il s agit d un bon moteur. tu as le droit de ne pas etre d accord.
Ouriel : vu le lien de signature de Guilhem, il a aussi les compétences pour ne pas être d’accord.
bon ok, aussi des motivations pour ne pas être d’accord
cela dit pour trendpedia… ca n’est pas tres convaincant, c’est vrai.
mauvaise gestion des encodages, aucun filtrage sur les résultats (bcp de spam donc de bruit)
Dans un autre genre, il y a également SPY, le méta-moteur de recherche sur les sites sociaux: http://spy.appspot.com
Aucun doute qu’automatiser la veille sur Internet est un besoin croissant de la part des marques.
A ce sujet, on peut découvrir le témoignage de Tag Heuer qui utilise une solution semi-automatisée permettant de collecter, qualifier et analyser les messages relatifs à Meridiist, le téléphone mobile haut de gamme de la marque horlogère : http://blog.ic-agency.com/fr/2008/10/tag-heuer-et-ic.html
Je réagirais simplement sur 2 points, d’une part car je n’ai pas testé l’outil même si je connais bien Attentio pour avoir été approché par eux avant qu’ils ne s’implantent en France, et aussi parce que mon point de vue est forcément subjectif, comme celui de Guilhem, étant co-fondateur de Scanblog.
1/ Ouriel dit : “Ceci dit je n’ai pas trouvé dans attentio un outil qui permet de savoir si le buzz est plutôt positif ou négatif.” >> nous pensons qu’il n’est pas raisonnable d’attendre d’un outil, si performant soit-il, une analyse fine et fiable de l’opinion émise (ou buzz) en matière de qualification +/-, et encore moins une approche sémantique, pourtant mise en avant par ce type d’outils. A ce jour, personne d’autre qu’un humain ne peut saisir les nuances de la pensée humaine (ironie vs diffamation par exemple). L’intelligence artificielle arrivera tôt ou tard, mais elle en n’est pas encore là…
2/ Florent Bondoux dit >> “Aucun doute qu’automatiser la veille sur Internet est un besoin croissant de la part des marques.” Là encore, la réalité de notre marché est légèrement plus nuancée, sur l’automatisme du moins. Nombre de nos clients ont d’abord voulu “internaliser” les process de veille, avec des outils très réputés et très performants, mais 100% automatisés. D’une part, la pertinence des résultats n’était pas toujours au RDV, mais surtout par manque de ressources internes, en nombre mais aussi en qualification (spécialisation en intelligence économique par exemple) c’est entreprises ont préféré renoncer et “outsourcer” cette tâche quotidienne à des entreprises comme la notre par exemple, qui misent sur des chargés de veille, spécialisés, pour remplir cette fonction de filtre entre ce qui est publié sur le web et le client.
Que l’on ne se méprenne pas sur la motivation de ce commentaire. Il ne s’agit pas pour moi de critiquer Attentio et encore moins de faire la pub de Scanblog, mais plus d’apporter un autre éclairage sur les attentes des grands comptes en matière de veille d’opinion et de réputation sur le web qui ne peut toujours (voire rarement) se contenter de solutions 100% automatisées…
Microsoft is working on something just like this only better, much better!~
Je réagis rapidement au point 1) de Cyrille et en profite pour préciser que je suis aussi juge et parti étant co-fondateur de la société rtgi (concurrent en partie de Attentio) comme ma signature le laissait entendre.
Concernant l’analyse de tonalité, je suis effectivement d’accord que les techniques issues du Traitement Automatisé du Langage sont aujourd’hui insuffisantes pour travailler sur un espace d’expression hétérogène tel que le web (c’est moins le cas sur des corpus spécifiques proposant des contenus plus homogènes). Cependant disqualifier entièrement l’analyse algorithmique relève d’un positionnement dogmatique. La tension constante qui oppose les technobéats et les technosceptiques, les tenants du tout automatique et ceux du tout à la main ne laisse pas de place à une voie du milieu. Cette voie médiane est celle des systèmes monitorées, elle consiste à considérer que l’humain et l’algorithmie doivent intervenir de manière complémentaire et sur leurs domaines d’excellence. A la machine la capacité de traiter des masses immenses d’information et à trier sommairement, à l’humain la capacité de jugement, de mise en contexte et de synthèse. Cela donne pour l’analyse de la tonalité des approches consistant à utiliser un dispositif technique pour trier, repérer les messages influents, ceux lus, vus, entendus, à les situer dans un environnement hypertextuel pour évaluer leur potentiel viral et de diffusion (travail impossible à réaliser avec des moteurs de recherche traditionnels et nécessitant des outils de social media monitoring avancés) ; outils relayés par des analystes et chargés d’étude qui auront été aiguillés par l’outil vers les zones chaudes à traiter et qui pourront y déployer leur attirail analytique.
Cette voie médiane est celle que nous essayons de construire chez rtgi avec notre institut d’étude linkfluence et sur laquelle nous continuerons à travailler.
Effectivement, c’est la course à celui qui sortira le meilleur outil pour “écouter le web”.
Mêle si un meta moteur bien paramétré fait ça assez bien quand même.
Je suis effectivement d’accord sur le fait qu’un être humain ne pourra jamais être remplacé pour arriver à établir l’aspect positif, négatif ou neutre du bruit…
Mais surtout, puisque c’est quand même l’objectif ultime, c’est bien un être humain qui viendra “converser” avec les internautes…Donc faut il passer par la case “outil” ou rester en direct entre internautes ?
D’abord les présentations pour savoir « d’où je parle ». Alain Garnier, co-fondateur d’Arisem (logiciels d’analyse sémantiques pour la veille, le KM revendu à Thales en 2003 –je n’y suis plus) et également fondateur d’Evalimage, un service en ligne d’analyse du Buzz des marques sur le Web (Un attention lancé en 2003 ; revendu à TheCrmCompany début 2008. Aujourd’hui, CEO du site Jamespot.com.
La question de l’analyse textuelle et de sa capacité est un débat qui existe depuis les origines du TAL (Traitement Automatique du Langage) . Mais dire « A ce jour, personne d’autre qu’un humain ne peut saisir les nuances de la pensée humaine (ironie vs diffamation par exemple) » n’est pas exact. De nombreux analyseurs peuvent repérer ce type d’éléments. En revanche, le cout, au sens du paramétrage pour déceler ce type de propos peut (et est souvent) disproportionné avec l’objectif.
Dans le cas de l’analyse marketing, on a souvent affaire à des besoins rapides et variant dans le temps. Aussi, il est difficile de mettre en place des dictionnaires, des patterns d’extractions et autres éléments qui permettent de repérer des formes complexes du langage.
L’industrie sait mettre en place ce type de systèmes de text-mining comme la société Témis éditeur du domaine qui opère pour l’industrie pharmaceutique. Mais le cout de mise de place se chiffre en centaines de K€ et il faut dédier des consultants qui vont enrichir les dictionnaires d’extraction.
Or, aujourd’hui, une étude ou un suivi a une valeur perçue de l’ordre de la dizaine de K€ au maximum. Quand ce n’est pas moins avec les outils gratuits. C’est une des raisons pour laquelle « l’analyse textuelle profonde » ne s’applique pas.
En revanche, l’automatisation s’impose non pas pour des raisons qualitatives d’analyse, mais quantitatives. En effet, il est tout simplement impossible de traiter manuellement des milliers voir des centaines de milliers de posts (blog, sites conso, forum…). A ce stade, celui qui mène l’analyse n’a pas trop de choix. Soit il « oublie » le net et revient à des études classiques (sondage, enquête, focus groupe), soit il utilise 1% des données –avec un énorme risque de biais - , soit il utilise des systèmes « automatiques » aux indicateurs discutables certes mais au moins opérationnels pour scanner l’ensemble du monde numérique.
On pourrait faire le parallèle avec les sondages qui ont mis du temps à s’imposer « tant par nature très discutables… et toujours discutés.
Pour finir, sur le débat homme/machine. Je serai plus direct. Au final, quel que soit la méthode employée dans la collecte et le traitement (humaine, automatique, hybride…), l’analyse et la recommandation reste une tâche humaine. C’est ce dernier prisme qui compte le plus. On fera dire aux chiffres ce qu’on veut bien en sortir. Le traitement du langage naturel étant un bien bel alibi devant cet arbitraire.
Je suis Fabien Grenier, le co-fondateur de TrendyBuzz, une jeune société spécialiste de la gestion de la réputation numérique et du tracking d’information stratégique en temps réel sur Internet.
Je partage le point de vu de Alain Garnier qui affirme que “l’automatisation s’impose non pas pour des raisons qualitatives d’analyse, mais quantitatives. En effet, il est tout simplement impossible de traiter manuellement des milliers voir des centaines de milliers de posts (blog, sites conso, forum…).” J’ajouterais ici les réseaux sociaux, comme l’a souligné Ouriel ainsi que les think tanks et groupes de réflexion et d’influence.
Suivant les problématiques de nos clients, nous collectons l’information stratégique en nous appuyant sur nos propres robots. Ils scrutent plus de 200 000 sources d’information actives et influentes en temps réel, à la vitesse de 30 000 publications par heure. Des algorithmes nous assistent dans l’analyse des thèmes les plus fréquemment associés aux marques et évaluent l’impact des publications sur les consommateurs.
Je propose à Ouriel de développer ultérieurement les spécificités des principaux acteurs Européens sur cette question cruciale du pilotage de la réputation des marques sur le web.
Je suis Fabien Grenier, le co-fondateur de TrendyBuzz, une jeune société spécialiste de la gestion de la réputation numérique et du tracking d’information stratégique en temps réel sur Internet.
Je partage le point de vu de Alain Garnier qui affirme que “l’automatisation s’impose non pas pour des raisons qualitatives d’analyse, mais quantitatives. En effet, il est tout simplement impossible de traiter manuellement des milliers voir des centaines de milliers de posts (blog, sites conso, forum…).” J’ajouterais ici les réseaux sociaux, comme l’a souligné Ouriel ainsi que les think tanks et groupes de réflexion et d’influence.
Suivant les problématiques de nos clients, nous collectons l’information stratégique en nous appuyant sur nos propres robots. Ils scrutent plus de 200 000 sources d’information actives et influentes en temps réel, à la vitesse de 30 000 publications par heure. Des algorithmes nous assistent dans l’analyse des thèmes les plus fréquemment associés aux marques et évaluent l’impact des publications sur les consommateurs.
Je propose à Ouriel de développer ultérieurement les spécificités des principaux acteurs Européens sur cette question cruciale du pilotage de la réputation des marques sur le web.