Y esta opinión no es gratuita. Existen varios motivos por los que no podemos confiar en ese tipo de visualización de datos si queremos ser rigurosos con el análisis de nuestros clientes en las redes sociales.
Las nubes de términos son imprecisas
Las nubes de términos muestran diferentes tamaños para representar la cantidad de menciones de las palabras más citadas en el buzz analizado. Pero hagamos una prueba: pide a cualquier equipo de analistas que listen, por orden, las 10 palabras más citadas en una nube de términos. La gran mayoría no podrá distinguir a partir de la cuarta o quinta palabra más citada. Y la culpa no la tienen los analistas, sino en la vaguedad que este tipo de visualización de datos ofrece. Muchas veces ocurre que las nubes de términos no indican los ni los valores absolutos ni el porcentaje de aparición de cada palabra.
Las nubes de términos no reflejan los usuarios únicos
En ocasiones, los términos más destacados son generados por unos pocos o incluso un único usuario, por ejemplo cuando hay muchos retweets de un mensaje. Entonces la conclusión de que esa palabra es muy importante y relevante no es real ya que es sólo la réplica de un único mensaje. Es mucho más riguroso y refleja mejor la realidad mostrar los términos por usuario único. De esta forma se garantiza que los Top Terms reflejan el buzz de la marca y no sólo lo que unos poco usuarios han gritado en repetidas ocasiones.
Las nubes de términos muestran como asunto más hablado el término que usamos en la búsqueda
Si no se realiza un buen proceso de filtrado, las palabras que se más muestren en la nube de términos (Top Terms, como les llamamos nosotros) serán las que estamos usando como términos de búsqueda. Con Buzzmonitor se consigue filtrar y dejar de lado algunas palabras que no son relevantes utilizando el la opción Edit Report, como se indica en el ejemplo de abajo:
En el menú Edit Report, dentro del campo Search se pueden negativizar (-) términos indeseados
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