YouTube 感情分析: 実施方法に関する詳細なロードマップ

公開: 2022-10-11

YouTube がマーケターのミューズとしての地位を主張するのは、これが最初でも最後でもありません。 Go-globe のレポートによると、マーケティング担当者の 78.8% が YouTube を最も効果的なビデオマーケティングプラットフォームと考えています。

そして、その力をまだ利用していない人にとっては、動画コンテンツを含む Web サイトは上位にランクされ、SERP での視認性が向上すると専門家は考えているため、特に Google の 2022 年 5 月のブロードコアアルゴリズムの後は、そうする時が来ました。

ただし、他のすべてのソーシャルメディアプラットフォームと同様に、これは双方向です。視聴者が動画コンテンツを消費する一方で、コメント欄でも多くの会話が行われます (それ自体がエンターテイメントの宝庫です!)。彼らはあなたのブランドについて積極的に語る実在の人物です。

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しかし、これらの YouTube のコメントを構成する言葉は、完全なストーリーを伝えるものではなく、オンラインのムード、または彼らが言うように、その背後にある感情もあります。

また、YouTube 動画のユーザー生成コンテンツにソーシャルリスニングを採用した場合にのみ、ユーザーの感情を理解し、それを活用して YouTube マーケティングジャーニーを具体的な方向に進めることができます。

そんな時、YouTube 感情分析が役に立ちます。

プロセスをより簡単にナビゲートするために、Mediatoolkit などのツールは機械学習 (ML) と人工知能 (AI) アルゴリズムを使用して、マーケティング担当者が YouTube コメントから顧客の感情を解読し、視聴者の好みをよりよく理解できるようにします。

ここで、YouTube のセンチメント分析の概念をもう少しよく理解しましょう。

感情分析とは？

感情分析 (またはオピニオンマイニング) は、ソーシャルメディアのリスニングツールがテキストで表現された感情を分析して理解する方法です。

通常、テキストは、さまざまなソーシャルチャネルでのブランドの言及、投稿、コメント、およびブランドのレビューを指します。しかし、この記事では、特に YouTube のコメントについて掘り下げます。

読む: ソーシャルリスニングがビデオマーケティング戦略の開発にどのように役立つか.

感情分析の仕組み

機械学習 (ML) と自然言語処理 (NLP) は、高度な感情分析ツールに人間の脳のコンテキストインテリジェンスを提供します。

モデルに必要な精度のレベルと分析する必要があるデータの量に応じて、3 つの異なる感情分析アルゴリズムがあります。

1.ルールベースのセンチメント分析

このアルゴリズムは、センチメントを定義するための事前定義されたルールに依存しています。ルールは、単語と表現のリストを構成する手動で作成された辞書に他なりません。

ルールをさらに改良し、品詞や構文などの言語的側面に基づいてルールを構築できます。

仕組みは次のとおりです。

最初のタスクは、肯定的および否定的な感情を表現する辞書を作成することです。たとえば、素晴らしい、超簡単、手頃な価格、高価、悪いなどです。
トークン化 - テキストを機械が理解できる小さなチャンクに分割するプロセス。
次に、モデルは質問の下のテキストに含まれる肯定的な単語と否定的な単語の数をカウントします。
最後のステップは、テキストの全体的なセンチメント強度スコアを -100 から +100 のスケールでカウントすることです。0 はニュートラルなセンチメントです。

2. 機械学習ベースのセンチメント分析

この自動化されたアプローチでは、監視下で訓練された ML アルゴリズムを使用してセンチメントが分類されます。分析するデータの量は、ルールベースのアプローチよりもはるかに多くなります。

仕組みは次のとおりです。

特徴抽出ステップでは、テキストを準備して、コンピューターが判読できるようにします。
トレーニングと予測のフェーズでは、モデルがトレーニングデータセットに導入され、感情がラベル付けされます。次にモデルは、入力データを対応する正と負のラベルに関連付けることを学習します。
アルゴリズムは、未知のテキストの感情を評価するのに十分な独立性が得られるまで学習を続けます。
予測ステップでは、目に見えないテキストをフィードすると、モデルはトレーニングデータからの学習を使用してラベルまたはセンチメントクラスの予測を開始します。
Naive Bayes、線形回帰、ロジスティック回帰、サポートベクターマシン、ディープラーニングなどのさまざまな分類アルゴリズムにより、大規模な感情分析に優れた結果が得られます。

顧客体験を改善するために感情分析を行う方法をお読みください。

3. ハイブリッド感情分析

これは、ML アプローチの精度とルールベースアプローチの安定性を利用して、それらを 1 つのシステムに組み合わせたものです。

感情分析のプロセスとは?

基本について説明したので、センチメント分析プロセスをより明確にするために分解してみましょう。

1. データ収集

その後に発生するすべてのことは、収集および注釈付けされたデータの品質に依存するため、このステップについては非常に慎重になることは理にかなっています。これは、次の方法で行うことができます。

ライブ API、ニュース API、Facebook API など、プラットフォームに応じて公開されているすべてのデータを収集してアップロードします。 Amazon レビュー、Yelp、Kaggle などのオープンソースレポジトリも役立つ場合があります。

マニュアル

感情分析 API の CRM ツールからデータを .csv ファイルとしてアップロードできます。

2. データ処理

データ処理の方法は、テキスト、画像、オーディオ、ビデオのいずれであるかによって異なります。ビデオデータの処理方法は次のとおりです。

音声テキスト変換ソフトウェアは、ビデオに含まれる音声を書き起こします。
プラットフォームは、プロセスで潜在的に重要なエンティティが見落とされないように、ビデオに表示されるキャプションを抽出して分析します。
次のステップでは、光学式文字認識によって画像とテキストデータを認識してキャプチャします。
次に、インテリジェントスキャナーが詳細なスキャンを実行して、ビデオに表示されるロゴを認識します。
最終的に、プラットフォームはすべてのテキストを認識して抽出します。

3. データ分析

このステージには、次のような多くのサブタスクがあります。

トレーニング

前処理され、手動でラベル付けされ、分類されたデータセットを準備することは、モデルをトレーニングして感情分析を実行するための重要なステップです。また、モデルは、分類されたトレーニングデータと正しく分類されていないトレーニングデータを比較できます。

カスタムタグ

モデルには、ブランドの言及や製品名などのデータ用のカスタムタグが必要です。タグの準備ができると、モデルはこれらのタグを持つテキストを自動的に選別するようにトレーニングされます。

トピック分類

次は、製品に関する特定のテーマやトピックを含むテキストの分類とタグ付けです。

たとえば、「ここのラザニアは最高においしい」は、トピック「食べ物」としてタグ付けされています。

感情分析

この段階で、ツールはすべての側面とトピックを -100 から +100 のスケールで分離、分析、およびスコア付けします。次に、さまざまな側面の合計スコアを計算して、ブランドに対する視聴者の感情を解読します。

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4. データの視覚化

次に、分析の洞察を、視覚的に魅力的なグラフやチャートとして実用的なレポートに変換します。これらのアスペクトごとのレポートは、ごくわずかな詳細でも簡単に理解できるようにします。

最も高度な感情分析ツールには、無数の可視化機能を備えた直感的なダッシュボードが付属しています。成長戦略を設計する際に、結果を最大限に活用するのに役立ちます。

ここで、YouTube のコメントに対するセンチメント分析の実行について絞り込み、詳細を学びましょう。

YouTube 感情分析を実行するためのステップバイステップガイド

コメントの破棄

まず、YouTube のコメントを収集する必要があります。手動で行う場合は、それらを CSV ファイルにエクスポートして、ML API と互換性を持たせます。

ただし、自動化により、データ収集が非常に簡単になります。 Web スクレイピングツールは、それを行うのに役立ちます。 Dexi.io、Import.io、ParseHub などのすばらしいビジュアルスクレイピングツールを使用すると、コーディングの知識がなくてもデータを収集できます。コーディングに慣れている場合は、オープンソースの Web スクレイピングフレームワークも役立ちます。

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データのクリーニングと分割

手動のステップです。まず、収集されたデータは、反復テキスト、無関係な記号、URL などのノイズを除去するために何らかのクレンジングが必要です。そうしないと、分析の品質が低下する可能性があります。さらに、コメントを分離せずに複数のステートメント (場合によっては対照的な意見も含む) を分析すると、データが歪む可能性があります。これを回避するには、データを個々の単位に分割します。

感情の分析

次のタスクは、肯定的、否定的、中立的なタグで各意見を分類してタグ付けし、モデルをトレーニングすることです。いくつかの意見にタグを付けると、モデルは最終的に予測を開始します。それでも、モデルをトレーニングすればするほど、パフォーマンスが向上します。

トレーニングの後にモデルをテストし、設定された基準でモデルがどの程度うまく機能しているかをテストします。いくつかのテストの後、モデルのパフォーマンスが低下しているように見える場合は、トレーニングステップに戻ることができます。

モデルをトレーニングしたら、それを実行に移します。感情分析ツールに応じて、分析対象のデータを CSV ファイル、Gmail、Zendesk などの統合アプリ、またはプラグインを介してアップロードできます。

この時点で、アスペクトベースの YouTube 感情分析は、前述のようにトピックごとにコメントを分類することで、分析を微調整するのに非常に役立ちます。

もう 1 つのオプションは、Mediatoolkit などのメディア監視ツールを使用し、ツールを通じて YouTube の感情を直接監視することです。

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結果の視覚化

ここでは、グラフと円グラフが、さまざまな側面に対応する感情の詳細なビューを案内します。また、明確なパターンと傾向を探して、十分な情報に基づいた意思決定を行うこともできます。

メディア監視ツールでの経時的な感情 — Mediatoolkit からのセンチメントグラフ

YouTube コメントの分析を自分で始める

YouTube のコメントに対する感情は、データの宝庫です。これを考慮すると、YouTube のセンチメント分析を実施すると、それをよりよく理解し、それに応じてマーケティング戦略を調整するのに役立ちます。

適切な種類のツールを自由に使えば、この一見難しそうなテクニックを確実に成功させることができるでしょう。

Paul Fraser は、Commerce Mentors のフリーランスコンテンツライターです。 彼は、e コマース、テクノロジー、およびマーケティングについて 2 年間の執筆経験があります。 ポールは、小説を読むのが好きなナンバー・ガイでもあります。 仕事をしていないときは、新しいカフェに行ったり、友達と時間を過ごしたりするのが大好きです。