YouTube-Stimmungsanalyse: Eine detaillierte Roadmap zur Durchführung

Dies ist weder das erste noch das letzte Mal, dass YouTube im Bereich der digitalen Immobilien seinen Anspruch als Muse des Vermarkters geltend macht. Ein Go-Globe-Bericht weist darauf hin, dass 78,8 % der Vermarkter YouTube als die effektivste Video-Marketing-Plattform betrachten.

Und für diejenigen, die seine Macht noch nutzen müssen, ist es höchste Zeit, dies zu tun, denn Experten glauben, dass Websites mit Videoinhalten einen hohen Rang einnehmen und eine bessere SERP-Sichtbarkeit haben werden – insbesondere nach Googles Broad Core Algorithm vom Mai 22.

Wie alle anderen Social-Media-Plattformen ist es jedoch keine Einbahnstraße. Während die Zuschauer die Videoinhalte konsumieren, gibt es auch viele Gespräche im Kommentarbereich (eine wahre Fundgrube für Unterhaltung!). Sie sind die echten Menschen, die aktiv über Ihre Marke sprechen, also wollen Sie sie natürlich nicht durchsehen.

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Aber die Worte, aus denen diese YouTube-Kommentare bestehen, erzählen nicht die ganze Geschichte, und es steckt auch eine Online-Stimmung oder, wie man sagt, ein Gefühl dahinter.

Und nur wenn Sie Social Listening für die benutzergenerierten Inhalte in YouTube-Videos einsetzen, können Sie ihre Emotionen verstehen und sie nutzen, um Ihre YouTube-Marketingreise in eine konkrete Richtung zu lenken.

Da kommt die YouTube Sentiment Analysis ins Spiel.

Um den Prozess einfacher zu navigieren, verwenden Tools wie Mediatoolkit Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI), um Vermarktern dabei zu helfen, die Meinung der Kunden aus YouTube-Kommentaren zu entschlüsseln, um die Vorlieben ihrer Zielgruppe besser zu verstehen.

Lassen Sie uns nun das Konzept der YouTube-Stimmungsanalyse etwas besser verstehen.

Was ist Sentimentanalyse?

Stimmungsanalyse (oder Opinion Mining) ist die Art und Weise, wie Social-Media-Listening-Tools die in einem Text ausgedrückten Emotionen analysieren und verstehen.

Im Allgemeinen bezieht sich der Text auf Markenerwähnungen, Beiträge, Kommentare und Bewertungen Ihrer Marke auf verschiedenen sozialen Kanälen. Aber in diesem Artikel werden wir uns speziell mit YouTube-Kommentaren befassen.

Lesen Sie: Wie Social Listening bei der Entwicklung Ihrer Videomarketingstrategie helfen kann.

Wie funktioniert die Stimmungsanalyse?

Maschinelles Lernen (ML) und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) verleihen fortschrittlichen Stimmungsanalyse-Tools die kontextbezogene Intelligenz des menschlichen Gehirns.

Abhängig von der Genauigkeit, die Sie für Ihr Modell wünschen, und der Datenmenge, die Sie analysieren müssen, stehen Ihnen drei verschiedene Stimmungsanalysealgorithmen zur Verfügung:

1. Regelbasierte Stimmungsanalyse

Dieser Algorithmus stützt sich auf vordefinierte Regeln zum Definieren der Stimmungen. Die Regeln sind nichts anderes als manuell erstellte Lexika, die eine Liste von Wörtern und Ausdrücken bilden.

Sie können Regeln weiter verfeinern und sie um linguistische Aspekte wie Wortarten und Syntax herum aufbauen.

So funktioniert das:

• Die erste Aufgabe besteht darin, ein Lexikon zu erstellen, das positive und negative Gefühle ausdrückt – zum Beispiel großartig, super einfach, erschwinglich, teuer, schlecht usw.
• Tokenisierung – ein Prozess, um den Text in kleine Stücke zu zerlegen, die Maschinen verstehen können.
• Als nächstes zählt das Modell die Anzahl der positiven und negativen Wörter im Text unter der Frage.
• Der letzte Schritt besteht darin, die allgemeine Stimmungsstärke des Textes auf einer Skala von -100 bis +100 zu zählen, wobei 0 die neutrale Stimmung ist.

2. Auf maschinellem Lernen basierende Stimmungsanalyse

Bei diesem automatisierten Ansatz werden Stimmungen mithilfe eines trainierten ML-Algorithmus unter Aufsicht klassifiziert. Die analysierte Datenmenge ist weitaus größer als beim regelbasierten Ansatz.

So funktioniert das:

• Der Merkmalsextraktionsschritt bereitet den Text vor, um ihn für den Computer lesbar zu machen.
• In der Trainings- und Vorhersagephase wird das Modell mit Stimmungen in den Trainingsdatensatz eingeführt. Das Modell lernt dann, die Eingabedaten den entsprechenden positiven und negativen Labels zuzuordnen.
• Der Algorithmus lernt weiter, bis er unabhängig genug ist, um die Stimmungen von unbekanntem Text einzuschätzen.
• Im Vorhersageschritt beginnt das Modell, wenn es sich auf einen unsichtbaren Text stützt, mit der Vorhersage seines Labels oder seiner Stimmungsklasse, indem es aus den Trainingsdaten lernt.
• Verschiedene Klassifizierungsalgorithmen wie Naive Bayes, lineare Regression, logistische Regression, Support Vector Machines und Deep Learning liefern hervorragende Ergebnisse für groß angelegte Stimmungsanalysen.

Lesen Sie, wie man Stimmungsanalysen durchführt, um das Kundenerlebnis zu verbessern?

3. Hybride Stimmungsanalyse

Dieser nutzt die Genauigkeit des ML-Ansatzes und die Stabilität des regelbasierten Ansatzes und kombiniert sie in einem einzigen System.

Was ist der Prozess der Stimmungsanalyse?

Nachdem wir Sie nun mit den Grundlagen aufgewärmt haben, wollen wir den Stimmungsanalyseprozess für mehr Klarheit aufschlüsseln.

1. Datenerhebung

Es ist sinnvoll, bei diesem Schritt äußerst vorsichtig zu sein, da alles, was danach passiert, von der Qualität der gesammelten und annotierten Daten abhängt. Sie können dies auf folgende Weise tun:

• API

Sammeln und laden Sie alle öffentlich verfügbaren Daten je nach Plattform hoch, z. B. Live-API, Nachrichten-API und Facebook-API. Open-Source-Repositorys wie Amazon-Rezensionen, Yelp oder Kaggle können ebenfalls hilfreich sein.

• Handbuch

Sie können die Daten aus einem CRM-Tool auf der Stimmungsanalyse-API als .csv-Datei hochladen.

2. Datenverarbeitung

Die Art der Datenverarbeitung hängt davon ab, ob es sich um Text, Bild, Audio oder Video handelt. So findet die Videodatenverarbeitung statt:

• Speech-to-Text-Software transkribiert den im Video vorhandenen Ton.
• Die Plattform extrahiert und analysiert die im Video erscheinenden Untertitel mit dem Ziel, dass dabei keine potenziell signifikante Entität übersehen wird.
• Der nächste Schritt erkennt und erfasst Bilder und Textdaten durch optische Zeichenerkennung.
• Dann führt ein intelligenter Scanner einen Tiefenscan durch, um alle Logos zu erkennen, die im Video erscheinen.
• Am Ende erkennt und extrahiert die Plattform den gesamten Text.

3. Datenanalyse

Diese Phase hat viele Unteraufgaben wie folgt:

• Ausbildung

Die Vorbereitung eines vorverarbeiteten, manuell gekennzeichneten und klassifizierten Datensatzes ist ein entscheidender Schritt, um das Modell für die Durchführung einer Stimmungsanalyse zu trainieren. Es ermöglicht dem Modell auch, die klassifizierten Trainingsdaten mit den falsch klassifizierten zu vergleichen.

• Benutzerdefinierte Tags

Das Modell benötigt benutzerdefinierte Tags für Daten wie Markenerwähnungen oder Produktnamen. Sobald die Tags fertig sind, wird das Modell darauf trainiert, den Text mit diesen Tags automatisch zu sieben.

• Themenklassifizierung

Als nächstes folgt die Klassifizierung und Kennzeichnung von Text mit bestimmten Themen oder Themen zu Ihrem Produkt.

Zum Beispiel: „Die Lasagne schmeckt hier fantastisch“ wird als Thema „Essen“ getaggt.

• Stimmungsanalyse

In dieser Phase isoliert, analysiert und bewertet das Tool jeden Aspekt und jedes Thema auf einer Skala von -100 bis +100. Dann berechnet es die Gesamtpunktzahl verschiedener Aspekte, um die Stimmung des Publikums gegenüber der Marke zu entschlüsseln.

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4. Datenvisualisierung

Jetzt ist es an der Zeit, die Analyseerkenntnisse in umsetzbare Berichte als optisch ansprechende Grafiken und Diagramme umzuwandeln. Diese aspektbezogenen Berichte machen das Verständnis selbst der kleinsten Details zum Kinderspiel.

Die meisten fortschrittlichen Stimmungsanalyse-Tools verfügen über intuitive Dashboards mit unzähligen Sichtbarkeitsfunktionen. Es hilft Ihnen, die Ergebnisse optimal zu nutzen, während Sie eine Wachstumsstrategie entwickeln.

Lassen Sie uns nun eingrenzen und mehr über die Durchführung von Stimmungsanalysen in YouTube-Kommentaren erfahren.

Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Durchführung einer YouTube-Stimmungsanalyse

Kommentare verschrotten

Sie müssen zuerst YouTube-Kommentare sammeln; Wenn Sie es manuell tun, exportieren Sie sie in eine CSV-Datei, um sie mit der ML-API kompatibel zu machen.

Die Automatisierung kann Ihnen jedoch eine große Erleichterung bei der Datenerfassung bieten. Web-Scraping-Tools können Ihnen dabei helfen. Einige erstaunliche visuelle Scraping-Tools wie Dexi.io, Import.io und ParseHub helfen Ihnen, die Daten ohne Programmierkenntnisse zu sammeln. Wenn Sie ein alter Programmierer sind, sind auch Open-Source-Web-Scraping-Frameworks nützlich.

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Daten bereinigen und aufteilen

Es ist ein manueller Schritt. Erstens müssen die gesammelten Daten etwas bereinigt werden, um Rauschen wie sich wiederholende Texte, irrelevante Symbole, URLs usw. zu beseitigen, die sonst die Qualität der Analyse beeinträchtigen können. Darüber hinaus kann die Analyse von Kommentaren mit mehreren Aussagen (manchmal mit sogar gegensätzlichen Meinungen) ohne Trennung zu verzerrten Daten führen. Um dies zu vermeiden, teilen Sie die Daten in einzelne Einheiten auf.

Gefühle analysieren

Die nächste Aufgabe besteht darin, jede der Meinungen in positive, negative und neutrale Tags zu klassifizieren und zu markieren und Ihr Modell zu trainieren. Das Modell beginnt schließlich, Vorhersagen zu treffen, nachdem Sie einige Meinungen markiert haben. Je mehr Sie das Modell jedoch trainieren, desto besser ist die Leistung.

Auf das Training folgt das Testen des Modells, um zu testen, wie gut das Modell die festgelegten Kriterien erfüllt. Wenn das Modell nach einigen Tests hinter der Leistung zurückbleibt, können Sie zum Trainingsschritt zurückkehren.

Sobald Sie das Modell trainiert haben, ist es an der Zeit, es ins Spiel zu bringen. Abhängig von Ihrem Stimmungsanalyse-Tool können Sie die zu analysierenden Daten über eine CSV-Datei, integrierte Apps wie Gmail, Zendesk oder Plug-ins hochladen.

An dieser Stelle kann die aspektbasierte YouTube-Stimmungsanalyse erheblich dazu beitragen, die Analyse zu verfeinern, indem Kommentare nach Themen klassifiziert werden, wie bereits erwähnt.

Eine weitere Option ist die Verwendung eines Medienüberwachungstools wie Mediatoolkit und die direkte Überwachung der YouTube-Stimmung über das Tool.

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Ergebnisse visualisieren

Hier führen Sie Grafiken und Tortendiagramme durch die granulare Ansicht von Emotionen, die verschiedenen Aspekten entsprechen. Sie können auch nach definitiven Mustern und Trends suchen, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

Beginnen Sie damit, YouTube-Kommentare selbst zu analysieren

Die Stimmungen Ihrer YouTube-Kommentare sind nicht weniger als eine Datengoldmine. In Anbetracht dessen kann Ihnen die Durchführung einer YouTube-Stimmungsanalyse helfen, diese besser zu verstehen und Ihre Marketingstrategie entsprechend anzupassen.

Mit den richtigen Werkzeugen, die Ihnen zur Verfügung stehen, werden Sie diese scheinbar schwierige Technik zweifellos meistern können.

Paul Fraser ist ein freiberuflicher Content Writer bei Commerce Mentors. Er hat zwei Jahre Erfahrung im Schreiben über E-Commerce, Technologie und Marketing. Paul ist auch ein Zahlentyp, der gerne Romane liest. Wenn er nicht arbeitet, besucht er gerne neue Cafés und verbringt Zeit mit seinen Freunden.