PR測定:PRの有効性を証明する正しい方法は何ですか?

公開: 2021-04-08

広く議論されていますが、主に誤用されています– PR測定は、決して古くなることのないトピックの1つです。 騒ぎの原因は、せいぜいその有効性が疑わしいにもかかわらず、PR専門家の間で使用され続けているAVEメトリックです。

だからこそ、効果的なPR測定に関するシリーズを、あなたの努力の価値を証明する正しい方法でこの記事から始めるのです。 シリーズカバーの他の記事:

  • PRメトリクス:ブランドの成功を測定する6つの方法
  • PR自動化:あなたのために仕事をする最高のツール
  • あなたの仕事の価値を即座に証明するための5つのPRレポートテンプレートとハック
  • おそらく間違って使用している3つの一般的なPRメトリクス

詳細については、以下をお読みください。

簡単な歴史のレッスン:プレスクリッピングからメディアモニタリングまで

PR測定の歴史は1850年代に始まり、ますます多くの人々が自分の評判を常に把握することの重要性を認識し始めました。

ファーストプレスクリッピングエージェンシー

そのため、ポーランドの新聞記者ヘンリー・ロミケは、1852年にロンドンで世界初のプレスクリッピングエージェンシーを立ち上げました。 俳優、歌手、作家が彼の店にやって来て、彼らの仕事について語った最新の新聞を閲覧しました。

1879年にパリで、アルフレッドシェリーは、新聞全体ではなく切り抜き記事を同様の顧客に提供することで、ロマイケのプレスクリッピングモデルをアップグレードしました。これがプロセス全体の名前です。

これが独自のPR測定方法でした。 当時、メトリクスは記事のサイズやページ番号などの情報で構成されていました。

出典:National Film and Sound Archive

ラジオとテレビの監視

その後、1920年代にラジオテレビが新しいマスメディアとして登場した後、プレスクリッピングサービスがそれらの追跡にも拡張されました。

当初、このプロセスは完全に手動で行われていました。つまり、政府機関は関連情報を聞いたり、見たり、書き写したりしていました。 しかし、20世紀半ばには、オーディオおよびビデオレコーダーの開発のおかげで、はるかに自動化されました。

インターネット追跡

次の主要なマイルストーンは、1990年代のインターネットの出現でした。 新しいマスメディアのアウトレットによって引き起こされた革命は、プレスクリッピングも含んでいました。 すぐに起こったのは、プレスクリッピングがメディアモニタリングになり、今日私たちが知っていて使用しているものに非常に似ているバージョンです。

21世紀になると、メディアの監視はさらに高度になりました。 機械学習と高度なアルゴリズムのおかげで、メディアモニタリングは、感情分析、数百万のオンラインおよびオフラインソースのグローバルカバレッジ、任意の言語でのリアルタイム追跡などの機能を誇っています。

これらのすべての変更、改善、およびその後の新しい、より正確なメトリックを通じて、1つは今日まで存在し続けています。 切り抜かれた記事が最初にサイズや位置などによってどのように評価されたか覚えていますか? さて、それは私たちを悪名高い広報指標であるAVEに導きます。

同等の広告価値(AVE)

AVEの討論で説明したように、同等の広告価値は、その記事が広告であった場合に、特定の記事が占めるスペースを購入するコストです。

AVEがどのように機能するかを示すために、次の例を見てみましょう。

あなたはあなたのクライアントの話を売り込みました、そしてそれは信頼できる新聞に四分の一ページの記事を首尾よく上陸させました。 次に、その出版物で同じ方法で広告を出版するのにどれくらいの費用がかかるかを調べました。

推定コストは、記事に帰属する値です。 AVEの観点からクライアントに成功を報告するには、たとえば、5000ドルの予算で50000ドルのROIを確保した方法を説明します。 念のために言っておきますが、実際にはそのROIを確保していません。 これは架空の金額であり、クライアントの銀行口座に振り込まれることはありません。

AVEの問題

確かに、それは素晴らしいですね。 それは、そのような恣意的な方法で結果を提示するので、それをあまり知らない人々にPRの価値を示すのに確かに効果的です

しかし、AVEは単に正確でも関連性もありません。 MuckRackはそれについていくつかの理由を述べています:

  • 獲得した広報報道の価値は、AVEがまったく影響を与えたり制御したりしない広告スペースのコストに基づいています。
  • AVEは、メディアプレースメントのコンテンツを考慮に入れていません。メディアプレースメントのコンテンツは、希望するほどポジティブではないことがよくあります。
  • 対象外のメディアでの編集報道は、発行部数が多いにもかかわらず、あなたの目標や目的を促進するものではありません。
  • ソーシャルメディアのインプレッションは、AVEでは金銭的に追跡または測定できません。

その結果、主にAVEを使用して自分の仕事を報告するPR専門家は、しばしばそれについて間違った印象を与えます。 そして、あなたはまだ多くの人がそうしていることに驚くでしょう。

最新のICOWorldPR Reportによると、2020年は、回答者の大多数がAVEを使用したことがないと言ったのは初めてのことです。 まだ行っているもののうち、 75%はクライアントの要求に従ってそれを行っています

では、AVEでない場合、効果的なPR測定への正しいアプローチは何でしょうか。

バルセロナの原則

この質問への回答として、国際コミュニケーション測定評価協会(AMEC)は、2010年のバルセロナサミットで、測定と評価に関する業界全体のコンセンサスを発表しました。これは、バルセロナの原則として知られています。

それらは次のとおりです。

1.目標の設定は、コミュニケーションの計画、測定、および評価の絶対的な前提条件です。
2.測定と評価では、成果、結果、および潜在的な影響を特定する必要があります。
3.利害関係者、社会、および組織の結果と影響を特定する必要があります。
4.コミュニケーションの測定と評価には、定性的分析と定量的分析の両方を含める必要があります。
5.AVEはコミュニケーションの価値ではありません。
6.全体的なコミュニケーションの測定と評価には、関連するすべてのオンラインチャネルとオフラインチャネルが含まれます。
7.コミュニケーションの測定と評価は、学習と洞察を促進するための完全性と透明性に根ざしています。
バルセロナの原則3.0

ご覧のとおり、バルセロナの原則では、AVEをメトリックとして使用するべきではないと明確に述べています。 むしろ、AMEC自体が述べているように:

「コミュニケーションの測定と評価では、コミュニケーションの影響を理解するために、より豊かで、よりニュアンスのある、多面的なアプローチを採用することが重要です。」

AMEC

さらに、AMECは、バルセロナの原則を実行に移し、自分の仕事の価値を証明する方法を示す統合評価フレームワークを提案しました。

統合評価フレームワーク

Integrated Evaluated Framework(IEF)は、あらゆる規模の組織で機能する、一貫性のある信頼できるアプローチを提供します。 同時に、非常に具体的なユーザーのケースや目的に合わせて調整することもできます。

出典:AMEC

これは、上の画像からわかるように、効果的なPR測定の最も重要な側面をカバーする小さなセクションに分割される3つのフェーズで構成されるクライアント中心のアプローチです。

したがって、まず最初に、明確な組織目標から準備フェーズを開始し、それらを反映および反映するコミュニケーション目標を定義します。 次に、入力を定義します:ターゲットオーディエンス、戦略的計画、状況分析、リソース、予算など。

実装フェーズでは、実行するアクティビティ、テストや調査、コンテンツ制作などを定義します。さらに、ここでは、後で説明するPESOモデルを使用します。

最後に、測定と洞察のフェーズでは、次のことを詳しく調べます。

  1. 出力– PESO内のコアメトリック(リーチ、Webトラフィック、言及数、イベント訪問者数、メディア報道など)をカバーする定性的および定量的データの組み合わせ
  2. アウトテイク–アクティビティに対するターゲットオーディエンスの反応と反応(感情分析、エンゲージメント率、サブスクリプション率など)
  3. 結果–ターゲットオーディエンスに対するコミュニケーションの効果の測定(例:態度の変化、信頼の向上、トピックの理解の向上、保持)
  4. 影響–ビジネスの成果を示し、それらを組織の目標にリンクします(たとえば、ブランドの評判の向上、確立された関係、売上の増加など)。

PESOモデル

組織がさまざまな形式のメディアを使用してIEFの実装フェーズ内で目標を達成する方法を計画するための便利なツールは、PESOモデルです。 PESOは、有料、獲得、共有、所有の4つのメディアタイプ統合を表します。

出典:スピンサックス

PESOの優れている点は、使用するメディアに関係なく、PRの専門家が見込み客の最初のタッチから適切にコミュニケーションできることです。 その理由は、従来の有料アプローチだけに焦点を当てるのではなく、各メディアタイプの長所と短所を考慮に入れているためです。

出典:Wadds Inc.

上の表からわかるように、メディアの種類ごとに、信頼性、規模、コスト、および予測可能性の点で異なる品質があります。

したがって、たとえば、規模を拡大することが目標である場合は、有料メディアを利用する必要があります。 ただし、信頼の構築に集中したい場合は、獲得した共有メディアが最善の策かもしれません。 メディアタイプを組み合わせると、それぞれの効果と価値が最大になります。

では、PR測定の正しい方法は何でしょうか。

幸いなことに、効果的なPR測定はAVEに基づいていないか、AVEを含んでいません。 悪いニュースは、正確に何を測定すべきかについてのコンセンサスがまだないということです

バルセロナの原則によって提案された指標については、すでに説明しました。

  • 売上の具体的な増分増加
  • 購入意向だけでなく、行動の変化
  • 前四半期と比較して、今四半期はより多くのブランド支持者がいます。

一方、広報研究所は、次の指標を提案しています。

  • 投資収益率
  • 循環、リーチ、およびインプレッション
  • 言及
  • 婚約。

ソーシャルメディア測定基準に関するコンクレーブによる3番目のメトリックセットには、次のものが含まれます。

  • エンゲージメントと会話
  • リーチと印象
  • 感情、意見、擁護
  • 影響力と関連性
  • 影響と価値。

これらのすべてまたはこれらのメトリックのいずれもあなたに関連していない可能性があります。 それはすべてあなたのビジネス、業界、または目標と目的が何であるかに依存します。 そのため、事実上すべての組織に適用できる究極のメトリックセットを確立することは困難です。

この質問に対する明確な答えはありませんが、この問題にうまく対処するソリューション、つまりメディア監視ツールがあります

この記事の冒頭で述べたメディア監視ツールを使用することの素晴らしい点は、組織にとって最も重要なすべてのメトリックを自動的に追跡することです。 たとえば、Mediatoolkitには、事前定義されたメトリックが豊富にあり、2000を超えるメトリックのカスタムの組み合わせを作成するオプションがあります。

MediatoolkitによるPR測定

ここで、Mediatoolkitで追跡できるメトリックをより具体的にするために、手元にあるすべての情報を調べてみましょう。

フィードの指標とタグ

まず、フィードについて言及することが重要です。 フィードは、最も重要なメトリックとともに、任意のソースから追​​跡されたメンションを確認できる中心的な場所です。

投稿と作成者自体のデータの他に、リーチ、インタラクション、エンゲージメント率、影響に関する情報を一番下に表示できます。 これらの指標は、特定の言及の潜在的な価値を測定するときに非常に役立ちます。

もう1つのクールなフィード機能はタグです。 これは、各メディアタイプに簡単にタグを付けて、それぞれについて非常に具体的な洞察と分析を取得できるため、PESOモデルに非常に便利です。 タグと感情をメンションに割り当てるプロセスは、自動アクションを使用して自動的に実行することもできます。

レポートとカスタマイズオプション

Mediatoolkitの[レポート]セクションには、クエリに関する十分な分析があります。 3つの事前定義されたダッシュボードには、この記事全体で言及したメトリックの大部分が含まれています。

Mediatoolkitの事前定義されたダッシュボードと対応するチャート
Mediatoolkitの事前定義されたダッシュボードと対応するチャート

さらに、既存の各ダッシュボードとチャートを完全にカスタマイズして、一意のデータセットを作成できます。 たとえば、タグに基づいてカスタムグラフを作成します。 もう一度PESOモデルに戻ると、特定のメディアタイプの感情を分析して、そのパフォーマンスを評価できます。

Mediatoolkitのすべてのダッシュボードとグラフの詳細な分析については、PRレポートテンプレートに関する記事を確認してください。この記事では、ツールを使用して作成できるカスタムダッシュボードの例もいくつか示しています。

PR測定をまとめると

指標と分析は、正しく使用された場合、情報に基づいた意思決定と効果的な戦略の最適化に不可欠です。 そのため、作業の価値を示すためにAVEなどのメトリックに依存するべきではありません。

むしろ、特定の目標とビジネス目標で達成した進捗状況を真に反映するメトリックを選択してください。 Mediatoolkitなどのメディア監視ツールは、これまでに必要となる可能性のある最も重要なPRメトリックをすべて追跡しているため、当て推量を排除します。

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