2022年の5つの最高の感情分析ツール

私たちは皆、ソーシャルメディアの投稿にテキストメッセージやコメントが届き、コメントしている人が冗談を言っているかどうかわからない状況にあります。 特に句読点が含まれていない場合。 したがって、顧客からのフィードバックが本当にポジティブなのかネガティブなのかを企業が見分けるのがいかに難しいかを想像することができます。 これは、感情分析ツールが介入する場所です。

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消費者の感情を監視することは、あらゆるビジネスの成功に不可欠です。 結局のところ、そうすることで、何が顧客を動機付け、何が顧客を先延ばしにし、何が顧客の購買行動に正確に影響するかを理解するのに役立ちます。 したがって、これはあなたのマーケティング戦略であなたを助けるために正しい感情分析ツールを使用する必要性を説明します。

このブログでは、現在利用可能な最高の感情分析ツールのいくつかと、それらの最も顕著な機能のいくつかについて説明します。

感情分析とは何ですか？

感情分析は、消費者が何を考え、何を言っているかを理解するのに役立つプロセスであり、線の間に何かがあるかどうかも理解するのに役立ちます。 簡単に言えば、それはあなたに何かの背後にあるトーンを得ることによってあなたに消費者の考えと心を与えます。 これは、否定的、肯定的、または中立的であるかどうかにかかわらず、ブランドの言及、レビュー、フィードバック、ソーシャルメディアの投稿などを指します。

そのような情報で武装して、あなたはあなたのマーケティングキャンペーンのために何がうまくいくか、そして何がうまくいかないかを知るでしょう。 さらに、感情の変化は、マーケティングキャンペーンまたは製品発売の成功または失敗の効果的なシグナルとして機能する可能性があります。

次に、マーケティング活動に必要な調整を加えて、ブランドの認知度を高め、顧客満足度を向上させることができます。 マーケティングキャンペーンを成功させるには、顧客の話を聞き、問題の解決を支援する必要があります。

感情分析ツールとは何ですか？

技術の進歩により、誰にとっても物事が簡単になりました。 たとえば、Google Voiceは、テキストメッセージ、ボイスメール、電話の送受信を容易にするWebベースのコミュニケーションツールであり、すべての人の距離を短くします。 同じことが市場センチメントの分析に役立つツールにも当てはまります。

感情分析ツールは、機械学習、自然言語処理（NLP）、およびテキスト分析を利用して、関連情報を識別および抽出します。 次に、非構造化データを定量化し、そのような情報を理解します。 その後、彼らはすべてをスコアに変換し、マーケターがポジティブまたはネガティブな反応を引き起こすものを知るのに役立ちます。

この貴重な顧客インサイトにより、時間の経過に伴う傾向を特定し、顧客の変化する購入行動と問題点を特定できます。

カスタマーエクスペリエンスを向上させるために感情分析を行う方法をお読みください。

2022年の5つの最高の感情分析ツール

感情分析ツールは消費者をよりよく理解するのに役立ちますが、コンテキスト全体を考慮に入れる必要があります。 感情分析ツールは、純粋にコードを操作するツールです。

彼らが違いを見分けることができないかもしれない特定の状況があります。 たとえば、厄介なコメントとジョークの間。 それにもかかわらず、感情分析ツールは、顧客をよりよく知るための最良の方法です。

検討できる5つの最良の感情分析ツールは次のとおりです。

1.Lexalytics

Lexalyticsは、2004年にJeffCatlinとMikeMarshallによって設立され、世界中で毎日何十億もの非構造化ドキュメントを処理していると主張しています。 マイクロソフトのような大きな銃はそれらを使用します。 彼らのツールは、クラウドとオンプレミスのNLPおよび機械学習テクノロジーに基づいています。 最後に、彼らの最終的な目標は、データを有益で実用的な洞察に変換することです。

Lexalyticsが好感を持てる理由は何ですか？

Lexalyticsには、Salienceを使用したオンプレミスソリューション、またはSaaSSemantriaソリューションを使用したクラウド/ハイブリッドクラウドインフラストラクチャがあります。

Salienceを既存のインフラストラクチャに統合したり、データ分析製品でホワイトラベルを付けたりすることもできます。 Salienceは高速で、200ツイート/秒を処​​理し、高いスケーラビリティとカスタマイズ機能を備えています。

ただし、グラフィカルな構成および管理ツールを使用して、Semantria API（Representational State Transfer（RESTful）API）を調べることができます。 オンプレミス、パブリック/プライベートクラウド、さらにはハイブリッドクラウドインフラストラクチャ内でも使用できるため、汎用性はさまざまです。 また、スケールアップまたはスケールダウンおよびカスタマイズする機能により、適応性が高くなります。

人々の声、市場調査、ニュースモニタリング、ソーシャルリスニングなど、あらゆる形式のデータを処理します。 Lexalyticsは、応答テキストを抽出して解釈し、コンテキストが豊富なパターンと貴重な洞察を明らかにします。

たとえば、その感情アナライザーは、関連するソーシャルメディアプラットフォームをリッスンし、フィードバック、会話、および危機を分析および測定して、ソーシャルメディアのテキスト分析を実行します。

2.レピュタスト

カナダのトロントを拠点とするReputasteは、機械の自動化に関する複雑な問題を単純化することを信じていたMartinOstrovskyによって2010年に設立されました。 したがって、Repustate、別名State ofyourReputationの誕生。 彼らの顧客は、ヘルスケア、銀行、教育、自動車、ガバナンスなど、さまざまです。

Reputasteが好感を持てる理由は何ですか？

Reputasteは、あらゆる形や規模のビジネスに適した感情分析、テキスト分析、エンタープライズ検索ソリューションをモデル化できるAIを活用したセマンティックテクノロジーソリューションで輝いています。 また、Reputasteは、600万のエンティティと300の分類によってサポートされている、多数のソースにわたるデータを正確に分析します。

さらに、23を超える言語でネイティブにデータを読み取って分析できます。 翻訳の必要はありません。 したがって、より高速で正確です。 ワンクリックインストーラーを使用してソリューションを簡単に展開できます。

Reputasteは、NLP、AI、機械学習を組み合わせて、テキストとビデオを企業にとって意味のあるビジネスインテリジェンスに変換します。 これは、ReputasteがTikTokの感情を読む際の強みを説明しています。

TikTokは非常に人気があります。 このプラットフォームで消費者の感情を監視することは理にかなっています。 ターゲットオーディエンスがTikTokを使用している場合は、トレンドを把握し、最新の状態を保ち、関連性を高めたいと考えています。 したがって、TikTokのビデオの背後にある理由を発見して、ビジネスの是正措置を講じることができます。 これらは、各顧客のニーズに合わせてカスタマイズ可能な機械学習NLPモデルを提供します。 さらに、それらのソリューションはオンプレミスまたはクラウドに展開できます。

また、Repustateでは、TikTok＆Douyin、YouTube、Twitch、Twitter、Instagramなどの他のサードパーティ製品との統合が可能です。 これは、ソーシャルメディアのリスニング作業を合理化するのに役立ちます。 また、選択できる多くのグラフィカルデータ表示オプションがあります。

3.Mediatoolkit

独立したデジタル制作およびマーケティングエージェンシーであるDegordianによって2014年に立ち上げられたMediatoolkitは、2016年に独立したエンティティとして多様化しました。現在の執筆時点で、世界105か国から45,000人以上のユーザーを獲得しており、主にPRとマーケティングエージェンシーのオーナーとスペシャリスト。

Mediatoolkitが好感を持てる理由は何ですか？

Mediatoolkitは、1億を超えるオンラインソースにわたってリアルタイムの追跡を実行します。 これは優れたグローバルカバレッジの数字です！ Webサイト、フォーラム、ソーシャルメディア、ブログ、コメントなどで、あらゆる言語の言及を追跡します。 このようにして、オンラインで何が起こっているかを制御し、トレンドを先取りすることができます。

Mediatoolkitはリアルタイムで言及を監視し、感情（ポジティブ、ニュートラル、ネガティブ）を計算します。 このコンテキストでは、キーワードがオンラインのどこかで言及されたときに、リアルタイムのアラートと通知を設定できます。 このようにして、より緊急の言及を処理して、ビジネスへの悪影響を軽減できます。

もう1つの優れた機能は、ツールのPRレポートを通じて競合分析を行うオプションです。 これにより、競合他社のキャンペーンやブランド全般に関する感情を確認し、将来のキャンペーンで避けるべきことを学ぶことができます。

90日間の履歴データを追跡することが可能であり、さらに必要な場合は、リクエストに応じて利用できます。 また、検索とフィルタリングのオプション（場所、感情、言語、作成者による）が豊富で、柔軟性が高いことを説明しています。 レポートの基礎となる2000を超える事前定義されたデータポイントがあり、ビジネスへの洞察をより明確に可視化できます。

インターフェースは、理解しやすく使いやすいミニマリストの外観を備えています。 また、Webサイトまたは選択したツールに統合することで必要なカスタマイズを実現するために利用できるメディア監視APIがあります。 これらはストリーミングAPIとRESTAPIで利用できます。 それらを組み合わせて、より健全でフルスコープのメディアインテリジェンスソリューションを楽しむことができます。

4. MonkeyLearn

米国カリフォルニア州サンフランシスコを拠点とするMonkeyLearnは、高精度の感情分析を必要とするコーディングスキルのない平均的なジョーが簡単に利用できるオンラインプラットフォームです。 デルはMonkeyLearnを使用しており、調査分析ツールで従業員の時間を大幅に節約したと主張しています。

MonkeyLearnが好感を持てる理由は何ですか？

MonkeyLearnは、大量の顧客フィードバックを収集し、それらをカテゴリ別に分類します。 時間の経過とともに、トピックごとに顧客の感情を追跡できます。 その後、顧客満足度を向上させるために必要なものを特定して修正できます。 MonkeyLearnはリアルタイムでスピーディーです。

CSVまたはExcelファイルからバッチファイルをアップロードすることにより、事前にトレーニングされた感情分析モデルを介してデータのバッチを処理することもできます。 MonkeyLearnを使用すると、Googleスプレッドシート、Zapier、Rapidminer、またはZendeskとの統合が可能になり、作業がよりシームレスになります。 または、技術に精通している場合は、MonkeyLearnAPIを使用してソフトウェア内で作業できます。

冒険心がある場合は、カスタム感情分析モデルを作成して、業界に固有の表現を分類し、特定の基準に従うことができます。

5.重要な言及

同社は2002年に設立され、本社は米国ニューヨークにあります。 これは、リアルタイムのブロードキャスト、オンライン、およびソーシャルメディアの監視を提供するメディアインテリジェンスプラットフォームです。

クリティカルメンションが好感を持てる理由は何ですか？

Critical Mentionはポッドキャストの監視を行い、Twitter、Instagram、Facebook、YouTubeなどのプラットフォームを監視することでソーシャルメディアを常に把握できるようにします。 ただし、従来のメディア監視を実行する機能には優れています。 キーワード検索ごとに、世界中の2,500を超えるテレビ局やラジオ局でブランドの言及や獲得したメディアを追跡するのに役立ちます。

検索結果はリアルタイムであり、保存検索またはアドホック検索を使用して、メディア内の最も重要な特定のキーワードを追跡できます。 さらに、ヨーロッパと中東の国際的な報道にアクセスできます。 また、独自のビデオ編集ツールであるWordplayを使用すると、ブロードキャストクリップを編集し、テキストを強調表示して、それらのセクションの感情分析を取得できます。

クリティカルメンションは、オンライン新聞、雑誌、ブログ、フォーラムなど、世界中のオンライン出版物全体のニュース報道を追跡するのにも役立ちます。 あなたはあなたのオンラインメディア報道のリアルタイムビューを楽しむためにインスタントアラートを受け取ります。 ニュースソースは、中国語、フランス語、ドイツ語、スペイン語、ポルトガル語、ロシア語を含む90以上の言語をカバーしています。

Critical Mention APIを使用すると、既存のシステムと統合して、コンテンツ、メタデータ、および履歴アーカイブにアクセスできます。 彼らには、テクノロジー、金融、メディア、PR、データジャーナリズムから政府までの業界のパートナーがいます。 したがって、これはビッグデータの傾向を見つけるのに役立ちます。

結論

消費者の気持ちや考えの内外を深く理解することが不可欠です。 これは、マーケティングキャンペーン、製品の革新、消費者との関係などを改善するのに役立ちます。

過去には、人間は自分自身に基づいて感情分析を行っていました。 ただし、技術の進歩を考えると、上記の感情分析ツールを使用すると、タスクが簡単になり、ビジネスの成功に必要な貴重な洞察が得られます。

常に100％の精度を提供できる完璧な感情分析ツールは1つではありません。 そうは言っても、上記のツールは、より効果的なデータベースの意思決定を行うのに役立ちます。 結局、彼らはあなたにあなたの消費者の変化する感情についてのより多くの文脈を与え、最終的にあなたのビジネスを前進させるでしょう。

Jasonは、WebRevenue.netでアウトリーチマネージャーとして7年以上を過ごしました。 彼は新しい人々との関係を築くのが大好きで、それは彼が企業、ウェブサイトの所有者、フリーランサー、そして起業家の強力なネットワークを形成するのを助けました。 LinkedIn経由で彼とつながることができます。