Agent für Social-Media-Monitoring

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Der Agent für Social-Media-Monitoring ist ein wachsames Marken-Intelligenz-Tool, das darauf ausgelegt ist, digitale Konversationen rund um die Uhr zu überwachen. Er automatisiert das Tracking von Markenerwähnungen, analysiert die öffentliche Stimmung und identifiziert aufkommende Trends, um sicherzustellen, dass Marketingteams proaktiv auf Chancen und potenzielle PR-Krisen reagieren können, ohne die Streams manuell überwachen zu müssen.

Fähigkeiten & Funktionen¶

Der Agent für Social-Media-Monitoring ist für die folgenden Überwachungsaufgaben optimiert:

• Echtzeit-Tracking von Erwähnungen: Scannt kontinuierlich soziale Plattformen (z. B. X/Twitter, LinkedIn, Reddit) nach direkten Tags, Keywords oder Hashtags, die mit der Marke verbunden sind.
• Stimmungsanalyse: Bewertet den Ton von Benutzerkommentaren (Positiv, Neutral, Negativ), um die allgemeine Markengesundheit zu messen.
• Krisenalarmierung: Erkennt Spitzen in negativer Stimmung oder spezifische „Risiko“-Keywords und löst sofort Benachrichtigungen an das Support- oder PR-Team aus.
• Trendidentifizierung: Aggregiert wiederkehrende Themen im Kundenfeedback, um Produktanfragen oder häufige Beschwerden hervorzuheben.

Integrationsleitfaden¶

Im Gegensatz zu Standard-API-integrierten Tools wird der Agent für Social-Media-Monitoring direkt über die Support- und Engineering-Teams von 4Geeks bereitgestellt und verwaltet.

1. Zugriff anfordern: Kontaktieren Sie Ihren zugewiesenen 4Geeks-Account-Manager, um den Agenten für Social-Media-Monitoring anzufordern.
2. Konfiguration: Ein 4Geeks-Mitarbeiter wird mit Ihnen zusammenarbeiten, um Ihre verfolgten Keywords, Schwellenwerte für negative Stimmung und Alarmempfänger zu definieren.
3. Bereitstellung: Der Agent wird von 4Geeks-Technikern mit Ihren Social Listening Streams oder Datenpipelines verbunden, um die aktive Überwachung zu beginnen.

Workflow-Szenarien & Token-Verbrauch¶

Die folgenden Szenarien veranschaulichen, wie der Agent mit Benutzern interagiert, und schätzen die damit verbundenen Kosten basierend auf dem 4Geeks-Token-Modell.

Szenario 1: Alarm bei negativer Stimmung (Krisenprävention)¶

Der Agent erkennt einen plötzlichen Zustrom negativer Kommentare zu einem bestimmten Serviceausfall. Er filtert das Rauschen und sendet eine prägnante Alarmzusammenfassung an den Community-Manager.

sequenceDiagram
  autonumber
  actor User as Social-Stream
  participant Agent as Monitoring-Agent
  participant Slack as Team-Alarm-Kanal

  User->>Agent: Zustrom von Erwähnungen (Datenstrom)
  Note right of User: Verarbeiteter Input: ~400 Wörter

  Agent->>Agent: Sentiment analysieren (Negativ)
  Agent->>Agent: Grundursache identifizieren (Service down)

  Agent-->>Slack: Alarm mit hoher Priorität + Zusammenfassung
  Note left of Agent: Output: ~100 Wörter

Kostenschätzung¶

• Eingabedaten: Ein Batch von ~20 Benutzerkommentaren/Tweets, die nach Kontext verarbeitet wurden (~400 Wörter).
• Ausgabedaten:
  • Alarm-Header (Schweregrad)
  • Zusammenfassung des Problems
  • Beispielzitate
  • Gesamtausgabe: ~100 Wörter.
• Gesamtvolumen: ~500 Wörter.
• Token-Berechnung: 500 Wörter ÷ 0,75 Wörter/Token = ~666 Token.
• Geschätzte Kosten: ~650 - 700 Token

Szenario 2: Wöchentlicher Bericht zur Markengesundheit¶

Ein Marketingdirektor fordert eine Zusammenfassung des Engagements der Woche für eine Kampagne zur Einführung eines neuen Produkts an, um zu verstehen, wie das Publikum es aufnimmt.

sequenceDiagram
  autonumber
  actor Director as Marketingdirektor
  participant Agent as Monitoring-Agent
  participant DB as Sentiment-Datenbank

  Director->>Agent: Fordert wöchentlichen Bericht zu "Kampagne X" an
  Note right of Director: Input: ~50 Wörter

  Agent->>DB: Beiträge mit hohem Engagement der Woche abrufen
  Agent->>Agent: Themen & Stimmung zusammenfassen

  Agent-->>Director: Liefert strukturierten Bericht zurück
  Note left of Agent: Output: ~600 Wörter

Kostenschätzung¶

• Eingabedaten: Benutzeraufforderung + abgerufene kontextuelle Daten (Top 10 Kommentare/Beiträge analysiert) (~300 Wörter).
• Ausgabedaten:
  • Zusammenfassung
  • Stimmungsaufschlüsselung (Prozent)
  • Top 3 positive/negative Themen
  • Gesamtausgabe: ~600 Wörter.
• Gesamtvolumen: ~900 Wörter.
• Token-Berechnung: 900 Wörter ÷ 0,75 Wörter/Token = ~1.200 Token.
• Geschätzte Kosten: ~1.150 - 1.250 Token

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