Análisis de sentimiento de YouTube: una hoja de ruta detallada sobre cómo realizarlo

Esta no es la primera ni la última vez en bienes raíces digitales que YouTube está apostando como la musa del vendedor. Un informe de Go-globe señala que el 78,8% de los especialistas en marketing consideran que YouTube es la plataforma de marketing de video más efectiva.

Y para aquellos que aún no han aprovechado su poder, ya es hora de hacerlo porque los expertos creen que los sitios web que tienen contenido de video obtendrán una clasificación alta y tendrán una mejor visibilidad SERP, especialmente después del algoritmo Broad Core de mayo de 22 de Google.

Sin embargo, como todas las demás plataformas de redes sociales, es una calle de doble sentido. Mientras los espectadores consumen el contenido del video, también hay mucha conversación en la sección de comentarios (¡un tesoro de entretenimiento en sí mismo!). Son las personas reales que hablan activamente sobre su marca, por lo que obviamente no desea mirar a través de ellos.

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Pero las palabras que componen estos comentarios de YouTube no cuentan la historia completa, y también hay un estado de ánimo en línea o, como dicen, un sentimiento detrás de él.

Y solo cuando emplee la escucha social para el contenido generado por el usuario en los videos de YouTube, podrá comprender sus emociones y aprovecharlas para llevar su viaje de marketing de YouTube en una dirección tangible.

Ahí es cuando el análisis de sentimiento de YouTube resulta útil.

Para navegar el proceso más fácilmente, herramientas como Mediatoolkit utilizan algoritmos de aprendizaje automático (ML) e inteligencia artificial (IA) para ayudar a los especialistas en marketing a descifrar los sentimientos de los clientes a partir de los comentarios de YouTube para comprender mejor las preferencias de su audiencia.

Ahora, comprendamos un poco mejor el concepto de análisis de sentimientos de YouTube.

¿Qué es el análisis de sentimiento?

El análisis de sentimientos (o minería de opiniones) es cómo las herramientas de escucha de las redes sociales analizan y comprenden las emociones expresadas en un texto.

Generalmente, el texto se refiere a menciones de marca, publicaciones, comentarios y reseñas de su marca en varios canales sociales. Pero en este artículo, profundizaremos específicamente en los comentarios de YouTube.

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¿Cómo funciona el análisis de sentimiento?

El aprendizaje automático (ML) y el procesamiento del lenguaje natural (NLP) confieren herramientas avanzadas de análisis de sentimientos con la inteligencia contextual del cerebro humano.

Según el nivel de precisión que desea para su modelo y la cantidad de datos que necesita analizar, tiene tres algoritmos de análisis de sentimiento diferentes:

1. Análisis de sentimiento basado en reglas

Este algoritmo se basa en reglas predefinidas para definir los sentimientos. Las reglas no son más que léxicos elaborados manualmente que constituyen una lista de palabras y expresiones.

Puede refinar aún más las reglas y construirlas en torno a aspectos lingüísticos, como las partes del discurso y la sintaxis.

Así es como funciona:

• La primera tarea es crear un léxico que exprese sentimientos positivos y negativos, por ejemplo, increíble, súper fácil, asequible, caro, malo, etc.
• Tokenización: un proceso para dividir el texto en pequeños fragmentos que las máquinas puedan entender.
• Luego, el modelo cuenta el número de palabras positivas y negativas en el texto bajo la pregunta.
• El paso final es contar la puntuación general de la fuerza del sentimiento del texto en una escala de -100 a +100, siendo 0 el sentimiento neutral.

2. Análisis de sentimiento basado en aprendizaje automático

En este enfoque automatizado, los sentimientos se clasifican utilizando un algoritmo ML entrenado bajo supervisión. La cantidad de datos que analiza es mucho mayor que el enfoque basado en reglas.

Así es como funciona:

• El paso de extracción de características prepara el texto para que sea legible por la computadora.
• En la fase de entrenamiento y predicción, el modelo se introduce en el conjunto de datos de entrenamiento con sentimientos etiquetados. Luego, el modelo aprende a asociar los datos de entrada con las etiquetas positivas y negativas correspondientes.
• El algoritmo continúa aprendiendo hasta que es lo suficientemente independiente como para evaluar los sentimientos del texto desconocido.
• En el paso de predicción, al alimentarse de un texto no visto, el modelo comienza a predecir su etiqueta o clase de sentimiento utilizando su aprendizaje de los datos de entrenamiento.
• Diferentes algoritmos de clasificación, como Naive Bayes, regresión lineal, regresión logística, máquinas de vectores de soporte y aprendizaje profundo, brindan excelentes resultados para el análisis de sentimientos a gran escala.

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3. Análisis de sentimiento híbrido

Este aprovecha la precisión del enfoque ML y la estabilidad del enfoque basado en reglas y los combina en un solo sistema.

¿Qué es el Proceso de Análisis de Sentimiento?

Ahora que lo hemos calentado con los conceptos básicos, analicemos el proceso de análisis de sentimiento para mayor claridad.

1. Recopilación de datos

Tiene sentido ser extremadamente cauteloso con este paso, ya que todo lo que sucede después depende de la calidad de los datos recopilados y anotados. Puedes hacer esto de las siguientes maneras:

• API

Reúna y cargue todos los datos disponibles públicamente según la plataforma, como la API en vivo, la API de noticias y la API de Facebook. Los repositorios de código abierto como las reseñas de Amazon, Yelp o Kaggle también pueden ser útiles.

• Manual

Puede cargar los datos de una herramienta de CRM en la API de análisis de opiniones como un archivo .csv.

2. Tratamiento de datos

La forma en que ocurre el procesamiento de datos depende de si se trata de texto, imagen, audio o video. Así es como se lleva a cabo el procesamiento de datos de video:

• El software de voz a texto transcribe el audio presente en el video.
• La plataforma extrae y analiza los subtítulos que aparecen en el video con el objetivo de que no se pase por alto ninguna entidad potencialmente significativa en el proceso.
• El siguiente paso reconoce y captura imágenes y datos de texto a través del reconocimiento óptico de caracteres.
• Luego, un escáner inteligente realiza un escaneo en profundidad para reconocer los logotipos que aparecen en el video.
• Al final, la plataforma reconoce y extrae todo el texto.

3. Análisis de datos

Esta etapa tiene muchas subtareas de la siguiente manera:

• Capacitación

La preparación de un conjunto de datos preprocesados, etiquetados manualmente y clasificados es un paso crucial para entrenar el modelo para realizar análisis de sentimiento. También permite que el modelo compare los datos de entrenamiento clasificados con los clasificados incorrectamente.

• Etiquetas personalizadas

El modelo necesita etiquetas personalizadas para datos como menciones de marcas o nombres de productos. Una vez que las etiquetas están listas, el modelo se entrena para tamizar el texto que tiene estas etiquetas automáticamente.

• Clasificación de temas

Lo siguiente es la clasificación y el etiquetado de texto con temas o temas específicos sobre su producto.

Por ejemplo, "La lasaña sabe increíble aquí" se etiqueta como el tema "Comida".

• Análisis de los sentimientos

En esta etapa, la herramienta aísla, analiza y califica cada aspecto y tema en una escala de -100 a +100. Luego calcula el puntaje agregado de diferentes aspectos para decodificar el sentimiento de la audiencia hacia la marca.

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4. Visualización de datos

Ahora es el momento de convertir los conocimientos del análisis en informes procesables como gráficos y tablas visualmente atractivos. Estos informes por aspectos hacen que la comprensión de los detalles más pequeños sea pan comido.

Las herramientas de análisis de sentimientos más avanzadas vienen con paneles intuitivos con innumerables funciones de visibilidad. Le ayuda a aprovechar al máximo los resultados mientras diseña una estrategia de crecimiento.

Reduzcamos ahora y aprendamos más sobre cómo realizar un análisis de sentimiento en los comentarios de YouTube.

Una guía paso a paso para realizar un análisis de sentimiento de YouTube

Eliminación de comentarios

Primero debe recopilar los comentarios de YouTube; si lo está haciendo manualmente, expórtelos a un archivo CSV para que sea compatible con la API de ML.

Sin embargo, la automatización puede ofrecerle una gran facilidad con la recopilación de datos. Las herramientas de raspado web pueden ayudarlo a hacer eso. Algunas increíbles herramientas de raspado visual como Dexi.io, Import.io y ParseHub lo ayudan a recopilar los datos sin el conocimiento de la codificación. Si usted es un experto en codificación, los marcos de raspado web de código abierto también son útiles.

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Limpiar y dividir datos

Es un paso manual. En primer lugar, los datos recopilados necesitan una limpieza para eliminar el ruido, como textos repetitivos, símbolos irrelevantes, URL, etc., que de lo contrario pueden degradar la calidad del análisis. Además, analizar comentarios con múltiples afirmaciones (a veces incluso con opiniones contrastantes) sin separarlas puede dar lugar a datos sesgados. Para evitar esto, divida los datos en unidades individuales.

Analizando sentimientos

La siguiente tarea es clasificar y etiquetar cada una de las opiniones en etiquetas Positivas, Negativas y Neutrales y entrenar tu modelo. El modelo eventualmente comienza a hacer predicciones después de etiquetar algunas opiniones. Sin embargo, cuanto más entrenas al modelo, mejor se desempeña.

A la capacitación le sigue la prueba del modelo, para comprobar qué tan bien está funcionando el modelo con los criterios establecidos. Si el modelo parece retrasarse en el rendimiento después de algunas pruebas, puede volver al paso de entrenamiento.

Una vez que entrenes al modelo, es hora de ponerlo en juego. Según su herramienta de análisis de opiniones, puede cargar los datos para analizarlos a través de un archivo CSV, aplicaciones integradas como Gmail, Zendesk o complementos.

En este punto, el análisis de sentimientos de YouTube basado en aspectos puede ayudar significativamente a afinar el análisis al clasificar los comentarios por temas, como se mencionó anteriormente.

Otra opción es usar una herramienta de monitoreo de medios como Mediatoolkit y monitorear el sentimiento de YouTube a través de la herramienta directamente.

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Visualización de resultados

Aquí, los gráficos y los gráficos circulares lo guían a través de la vista granular de las emociones correspondientes a diferentes aspectos. También puede buscar patrones y tendencias definitivos para tomar decisiones informadas.

Comience a analizar los comentarios de YouTube usted mismo

Los sentimientos de sus comentarios de YouTube no son menos que una mina de oro de datos. Teniendo esto en cuenta, realizar un análisis de sentimiento de YouTube puede ayudarlo a comprenderlo mejor y ajustar su estrategia de marketing en consecuencia.

Con el tipo correcto de herramientas a su disposición, no hay duda de que podrá dominar esta técnica aparentemente difícil.

Paul Fraser es escritor de contenido independiente en Commerce Mentors. Tiene dos años de experiencia escribiendo sobre comercio electrónico, tecnología y marketing. Paul también es un chico de números que disfruta leyendo novelas. Cuando no está trabajando, le encanta visitar nuevos cafés y pasar tiempo con sus amigos.