تحليل المشاعر في YouTube: خارطة طريق تفصيلية حول كيفية إجرائها

هذه ليست المرة الأولى ولا الأخيرة في العقارات الرقمية التي يدعي فيها YouTube مطالبته باعتباره مصدر إلهام المسوقين. يشير تقرير Go-global إلى أن 78.8٪ من المسوقين يعتبرون YouTube أكثر منصات تسويق الفيديو فاعلية.

وبالنسبة لأولئك الذين لم يستغلوا قوتهم بعد ، فقد حان الوقت للقيام بذلك لأن الخبراء يعتقدون أن مواقع الويب التي تحتوي على محتوى فيديو ستحتل مرتبة عالية ولديها رؤية SERP أفضل - خاصة بعد خوارزمية Google Broad Core في مايو 22.

ومع ذلك ، مثل جميع منصات الوسائط الاجتماعية الأخرى ، فهو طريق ذو اتجاهين. بينما يستهلك المشاهدون محتوى الفيديو ، هناك أيضًا الكثير من المحادثات في قسم التعليقات (كنز دفين من الترفيه في حد ذاته!). إنهم الأشخاص الحقيقيون الذين يتحدثون بنشاط عن علامتك التجارية ، لذلك من الواضح أنك لا تريد النظر إليهم.

قراءة مراقبة وسائل الإعلام: الدليل النهائي

لكن الكلمات التي تتكون منها تعليقات YouTube هذه لا تروي القصة كاملة ، وهناك أيضًا حالة مزاجية على الإنترنت أو ، كما يقولون ، شعور وراءها.

وفقط عندما تستخدم الاستماع الاجتماعي للمحتوى الذي ينشئه المستخدم على مقاطع فيديو YouTube ، ستتمكن من فهم مشاعرهم والاستفادة منها لأخذ رحلة التسويق الخاصة بك على YouTube في اتجاه ملموس.

هذا عندما يكون تحليل المشاعر في YouTube مفيدًا.

للتنقل في العملية بسهولة أكبر ، تستخدم أدوات مثل Mediatoolkit خوارزميات التعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي (AI) لمساعدة المسوقين على فك تشفير مشاعر العملاء من تعليقات YouTube لفهم تفضيلات جمهورهم بشكل أفضل.

الآن ، دعونا نفهم مفهوم تحليل المشاعر على YouTube بشكل أفضل قليلاً.

ما هو تحليل المشاعر؟

تحليل المشاعر (أو التنقيب عن الرأي) هو كيفية تحليل أدوات الاستماع عبر وسائل التواصل الاجتماعي وفهم المشاعر المعبر عنها في النص.

بشكل عام ، يشير النص إلى إشارات العلامة التجارية والمشاركات والتعليقات ومراجعات علامتك التجارية على قنوات اجتماعية مختلفة. لكن في هذه المقالة ، سنتعمق في تعليقات YouTube تحديدًا.

اقرأ: كيف يمكن أن يساعد الاستماع الاجتماعي في تطوير إستراتيجية تسويق الفيديو الخاصة بك.

كيف يعمل تحليل المشاعر؟

يمنح التعلم الآلي (ML) ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) أدوات تحليل المشاعر المتقدمة مع الذكاء السياقي للدماغ البشري.

اعتمادًا على مستوى الدقة الذي تريده لنموذجك وكمية البيانات التي تحتاج إلى تحليلها ، لديك ثلاث خوارزميات مختلفة لتحليل المشاعر:

1. تحليل المشاعر المستندة إلى القواعد

تعتمد هذه الخوارزمية على قواعد محددة مسبقًا لتحديد المشاعر. القواعد ليست سوى معاجم وضعت يدويا تشكل قائمة من الكلمات والتعبيرات.

يمكنك تحسين القواعد بشكل أكبر وبناءها حول الجوانب اللغوية مثل أجزاء الكلام وبناء الجملة.

وإليك كيف يعمل:

• المهمة الأولى هي إنشاء معجم يعبر عن المشاعر الإيجابية والسلبية - على سبيل المثال ، رائع ، سهل للغاية ، ميسور التكلفة ، باهظ الثمن ، سيء ، إلخ.
• الترميز - عملية لتقسيم النص إلى أجزاء صغيرة يمكن للآلات فهمها.
• بعد ذلك ، يحسب النموذج عدد الكلمات الإيجابية والسلبية في النص تحت السؤال.
• تتمثل الخطوة الأخيرة في حساب درجة قوة المعنويات الإجمالية للنص على مقياس من -100 إلى +100 ، مع كون الصفر هو الشعور المحايد.

2. تحليل المشاعر القائم على التعلم الآلي

في هذا النهج الآلي ، يتم تصنيف المشاعر باستخدام خوارزمية تعلم الآلة المدربة تحت الإشراف. كمية البيانات التي يحللها أكبر بكثير من النهج القائم على القواعد.

وإليك كيف يعمل:

• تقوم خطوة استخراج الميزة بإعداد النص لجعله مقروءًا بواسطة الكمبيوتر.
• في مرحلة التدريب والتنبؤ ، يتم تقديم النموذج إلى مجموعة بيانات التدريب مع تصنيف المشاعر لهم. يتعلم النموذج بعد ذلك ربط بيانات الإدخال بالتسميات الإيجابية والسلبية المقابلة.
• تستمر الخوارزمية في التعلم حتى تصبح مستقلة بدرجة كافية لتقييم مشاعر النص غير المعروف.
• في خطوة التنبؤ ، عند التغذية على نص غير مرئي ، يبدأ النموذج في التنبؤ بعلامته أو فئة المشاعر الخاصة به باستخدام التعلم من بيانات التدريب.
• توفر خوارزميات التصنيف المختلفة مثل Naive Bayes والانحدار الخطي والانحدار اللوجستي وآلات متجه الدعم والتعلم العميق نتائج ممتازة لتحليل المشاعر على نطاق واسع.

اقرأ كيفية إجراء تحليل المشاعر لتحسين تجربة العملاء؟

3. تحليل المشاعر الهجينة

يستفيد هذا من دقة نهج ML واستقرار النهج القائم على القواعد ويجمعها في نظام واحد.

ما هي عملية تحليل المشاعر؟

الآن بعد أن قمنا بتزويدك بالأساسيات ، فلنقم بتفصيل عملية تحليل المشاعر لمزيد من الوضوح.

1. جمع البيانات

من المنطقي توخي الحذر الشديد بشأن هذه الخطوة حيث أن كل ما يحدث بعد ذلك يعتمد على جودة البيانات المجمعة والموضحة. يمكنك القيام بذلك بالطرق التالية:

• API

جمع وتحميل جميع البيانات المتاحة للجمهور اعتمادًا على النظام الأساسي ، مثل واجهة برمجة التطبيقات الحية وواجهة برمجة التطبيقات للأخبار وواجهة برمجة تطبيقات Facebook. قد تكون المستودعات مفتوحة المصدر مثل مراجعات Amazon أو Yelp أو Kaggle مفيدة أيضًا.

• يدوي

يمكنك تحميل البيانات من أداة CRM على واجهة برمجة تطبيقات تحليل المشاعر كملف .csv.

2. معالجة البيانات

تعتمد الطريقة التي تتم بها معالجة البيانات على ما إذا كان نصًا أو صورة أو صوتًا أو فيديو. إليك كيفية إجراء معالجة بيانات الفيديو:

• يقوم برنامج تحويل الكلام إلى نص بنسخ الصوت الموجود في الفيديو.
• تستخرج المنصة وتحلل التسميات التوضيحية التي تظهر في الفيديو بهدف عدم إغفال أي كيان يحتمل أن يكون ذا أهمية في العملية.
• تتعرف الخطوة التالية على الصور والبيانات النصية وتلتقطها من خلال التعرف الضوئي على الأحرف.
• ثم يقوم ماسح ضوئي ذكي بإجراء مسح متعمق للتعرف على أي شعارات تظهر في الفيديو.
• في النهاية ، تتعرف المنصة على النص وتستخرجه بالكامل.

3. تحليل البيانات

تحتوي هذه المرحلة على العديد من المهام الفرعية على النحو التالي:

• تمرين

يعد إعداد مجموعة بيانات مُعالجة مسبقًا ومُصنفة يدويًا ومصنفة خطوة حاسمة لتدريب النموذج على إجراء تحليل المشاعر. كما أنه يمكّن النموذج من مقارنة بيانات التدريب المصنفة بالبيانات المصنفة بشكل غير صحيح.

• العلامات المخصصة

يحتاج النموذج إلى علامات مخصصة للبيانات مثل إشارات العلامات التجارية أو أسماء المنتجات. بمجرد أن تصبح العلامات جاهزة ، يتم تدريب النموذج على غربلة النص الذي يحتوي على هذه العلامات تلقائيًا.

• تصنيف الموضوع

التالي هو تصنيف النص ووضع علامات عليه بمواضيع أو مواضيع محددة في منتجك.

على سبيل المثال- يتم وضع علامة "طعم اللازانيا رائعًا هنا" على أنه موضوع "طعام".

• تحليل المشاعر

في هذه المرحلة ، تعزل الأداة وتحلل وتحسب كل جانب وموضوع على مقياس من -100 إلى +100. ثم يقوم بحساب النتيجة الإجمالية للجوانب المختلفة لفك تشفير مشاعر الجمهور تجاه العلامة التجارية.

قراءة تتبع المشاعر: كيف تدخل عقول عملائك؟

4. تصور البيانات

حان الوقت الآن لتحويل رؤى التحليل إلى تقارير قابلة للتنفيذ مثل الرسوم البيانية والمخططات الجذابة بصريًا. هذه التقارير ذات الجوانب الحكيمة تجعل فهم أدق التفاصيل أمرًا بسيطًا.

تأتي معظم أدوات تحليل المشاعر المتقدمة مع لوحات معلومات سهلة الاستخدام مع ميزات رؤية لا حصر لها. يساعدك على وضع النتائج بأفضل استخدام أثناء تصميم استراتيجية النمو.

دعونا الآن نحصر الأمر ونتعرف على المزيد حول إجراء تحليل المشاعر على تعليقات YouTube.

دليل خطوة بخطوة لأداء تحليل المشاعر على YouTube

إلغاء التعليقات

تحتاج أولاً إلى جمع تعليقات YouTube ؛ إذا كنت تقوم بذلك يدويًا ، فقم بتصديرها إلى ملف CSV لجعلها متوافقة مع واجهة برمجة تطبيقات ML.

ومع ذلك ، يمكن أن توفر لك الأتمتة قدرًا كبيرًا من السهولة في جمع البيانات. يمكن أن تساعدك أدوات تجريف الويب في القيام بذلك. تساعدك بعض أدوات الكشط المرئية المذهلة مثل Dexi.io و Import.io و ParseHub في جمع البيانات دون معرفة الترميز. إذا كنت تعمل في مجال البرمجة القديمة ، فإن أطر تجريف الويب مفتوحة المصدر مفيدة أيضًا.

قراءة المراجعات عبر الإنترنت: الدليل النهائي حول كيفية تتبعها والتعامل معها

تنظيف البيانات وتقسيمها

إنها خطوة يدوية. أولاً ، تحتاج البيانات التي تم جمعها إلى بعض التطهير للقضاء على الضوضاء ، مثل النصوص المتكررة ، والرموز غير ذات الصلة ، وعناوين URL ، وما إلى ذلك ، والتي يمكن أن تؤدي إلى تدهور جودة التحليل. علاوة على ذلك ، قد يؤدي تحليل التعليقات ببيانات متعددة (أحيانًا مع وجود آراء متناقضة) دون فصلها إلى بيانات منحرفة. لتجنب ذلك ، قسّم البيانات إلى وحدات فردية.

تحليل المشاعر

تتمثل المهمة التالية في تصنيف كل رأي من الآراء ووضع علامة عليه في العلامات الإيجابية والسلبية والحيادية وتدريب نموذجك. يبدأ النموذج في النهاية في عمل تنبؤات بعد وضع علامة على بعض الآراء. ومع ذلك ، كلما دربت النموذج ، كان أداؤه أفضل.

يتبع التدريب اختبار النموذج - لاختبار مدى نجاح النموذج في العمل على المعايير المحددة. إذا بدا أن النموذج يتأخر في الأداء بعد عدة اختبارات ، فيمكنك العودة إلى خطوة التدريب.

بمجرد تدريب النموذج ، حان الوقت لتشغيله. اعتمادًا على أداة تحليل المشاعر الخاصة بك ، يمكنك تحميل البيانات لتحليلها من خلال ملف CSV أو تطبيقات متكاملة مثل Gmail أو Zendesk أو المكونات الإضافية.

في هذه المرحلة ، يمكن أن يساعد تحليل المشاعر المستند إلى الجانب في YouTube بشكل كبير في ضبط التحليل عن طريق تصنيف التعليقات حسب الموضوعات ، كما تمت مناقشته سابقًا.

خيار آخر هو استخدام أداة مراقبة الوسائط مثل Mediatoolkit ، ومراقبة مشاعر YouTube من خلال الأداة مباشرة.

اقرأ أفضل 5 أدوات لتحليل المشاعر في عام 2022

تصور النتائج

هنا ، ترشدك الرسوم البيانية والمخططات الدائرية من خلال العرض الدقيق للعواطف المقابلة لجوانب مختلفة. يمكنك أيضًا البحث عن أنماط واتجاهات محددة لاتخاذ قرارات مستنيرة.

ابدأ بتحليل تعليقات YouTube بنفسك

إن المشاعر المتعلقة بتعليقاتك على YouTube ليست أقل من منجم ذهب للبيانات. بالنظر إلى ذلك ، يمكن أن يساعدك إجراء تحليل للمشاعر على YouTube على فهمها بشكل أفضل وتعديل إستراتيجيتك التسويقية وفقًا لذلك.

مع وجود النوع المناسب من الأدوات تحت تصرفك ، ليس هناك شك في أنك ستتمكن من تثبيت هذه التقنية التي تبدو صعبة.

بول فريزر كاتب محتوى مستقل في كوميرس مينتورز. يتمتع بخبرة عامين في الكتابة عن التجارة الإلكترونية والتكنولوجيا والتسويق. بول هو أيضًا رجل أرقام يستمتع بقراءة الروايات. عندما لا يعمل ، يحب زيارة المقاهي الجديدة وقضاء الوقت مع أصدقائه.