Analyse du sentiment YouTube : une feuille de route détaillée sur la manière de la mener

Ce n'est ni la première ni la dernière fois dans l'immobilier numérique que YouTube s'affirme comme la muse du marketing. Un rapport de Go-globe souligne que 78,8 % des spécialistes du marketing considèrent YouTube comme la plate-forme de marketing vidéo la plus efficace.

Et pour ceux qui n'ont pas encore exploité sa puissance, il est grand temps de le faire car les experts estiment que les sites Web ayant du contenu vidéo seront bien classés et auront une meilleure visibilité SERP, en particulier après l'algorithme Broad Core de Google du 22 mai.

Cependant, comme toutes les autres plateformes de médias sociaux, c'est une rue à double sens. Alors que les téléspectateurs consomment le contenu vidéo, il y a aussi beaucoup de conversation dans la section des commentaires (un trésor de divertissement en soi !). Ce sont les vraies personnes qui parlent activement de votre marque, donc évidemment vous ne voulez pas les regarder.

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Mais les mots qui composent ces commentaires sur YouTube ne racontent pas toute l'histoire, et il y a aussi une ambiance en ligne ou, comme on dit, un sentiment derrière.

Et ce n'est que lorsque vous utilisez l'écoute sociale pour le contenu généré par les utilisateurs sur les vidéos YouTube que vous serez en mesure de comprendre leurs émotions et de les exploiter pour orienter votre parcours marketing sur YouTube dans une direction tangible.

C'est alors que l'analyse des sentiments de YouTube devient utile.

Pour naviguer plus facilement dans le processus, des outils comme Mediatoolkit utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique (ML) et d'intelligence artificielle (IA) pour aider les spécialistes du marketing à déchiffrer les sentiments des clients à partir des commentaires YouTube afin de mieux comprendre les préférences de leur public.

Maintenant, comprenons un peu mieux le concept d'analyse des sentiments YouTube.

Qu'est-ce que l'analyse des sentiments ?

L'analyse des sentiments (ou opinion mining) est la façon dont les outils d'écoute des médias sociaux analysent et comprennent les émotions exprimées dans un texte.

Généralement, le texte fait référence aux mentions de marque, aux publications, aux commentaires et aux critiques de votre marque sur divers canaux sociaux. Mais dans cet article, nous nous pencherons spécifiquement sur les commentaires YouTube.

Lisez : Comment l'écoute sociale peut vous aider à développer votre stratégie de marketing vidéo.

Comment fonctionne l'analyse des sentiments ?

L'apprentissage automatique (ML) et le traitement du langage naturel (NLP) confèrent des outils avancés d'analyse des sentiments avec l'intelligence contextuelle du cerveau humain.

Selon le niveau de précision que vous souhaitez pour votre modèle et la quantité de données que vous devez analyser, vous disposez de trois algorithmes d'analyse des sentiments différents :

1. Analyse des sentiments basée sur des règles

Cet algorithme s'appuie sur des règles prédéfinies pour définir les sentiments. Les règles ne sont rien d'autre que des lexiques élaborés manuellement constituant une liste de mots et d'expressions.

Vous pouvez affiner davantage les règles et les construire autour d'aspects linguistiques tels que les parties du discours et la syntaxe.

Voici comment ça fonctionne:

• La première tâche consiste à créer un lexique qui exprime des sentiments positifs et négatifs - par exemple, génial, super facile, abordable, cher, mauvais, etc.
• Tokénisation - un processus pour diviser le texte en petits morceaux que les machines peuvent comprendre.
• Ensuite, le modèle compte le nombre de mots positifs et négatifs dans le texte sous la question.
• La dernière étape consiste à compter le score global de force de sentiment du texte sur une échelle de -100 à +100, 0 étant le sentiment neutre.

2. Analyse des sentiments basée sur l'apprentissage automatique

Dans cette approche automatisée, les sentiments sont classés à l'aide d'un algorithme ML formé sous supervision. La quantité de données qu'il analyse est bien supérieure à l'approche basée sur des règles.

Voici comment ça fonctionne:

• L'étape d'extraction de caractéristiques prépare le texte pour le rendre lisible par l'ordinateur.
• Dans la phase d'apprentissage et de prédiction, le modèle est introduit dans l'ensemble de données d'apprentissage avec des sentiments étiquetés. Le modèle apprend alors à associer les données d'entrée aux étiquettes positives et négatives correspondantes.
• L'algorithme continue d'apprendre jusqu'à ce qu'il soit suffisamment indépendant pour évaluer les sentiments d'un texte inconnu.
• Dans l'étape de prédiction, en se nourrissant d'un texte invisible, le modèle commence à prédire son étiquette ou sa classe de sentiment en utilisant son apprentissage à partir des données d'apprentissage.
• Différents algorithmes de classification tels que Naive Bayes, la régression linéaire, la régression logistique, les machines à vecteurs de support et l'apprentissage en profondeur fournissent d'excellents résultats pour l'analyse des sentiments à grande échelle.

Lisez Comment effectuer une analyse des sentiments pour améliorer l'expérience client ?

3. Analyse hybride des sentiments

Celui-ci tire parti de la précision de l'approche ML et de la stabilité de l'approche basée sur des règles et les combine dans un seul système.

Qu'est-ce que le processus d'analyse des sentiments ?

Maintenant que nous vous avons familiarisé avec les bases, décomposons le processus d'analyse des sentiments pour plus de clarté.

1. Collecte de données

Il est logique d'être extrêmement prudent à propos de cette étape car tout ce qui se passe ensuite dépend de la qualité des données collectées et annotées. Vous pouvez le faire des manières suivantes :

• API

Rassemblez et téléchargez toutes les données accessibles au public en fonction de la plate-forme, telles que l'API en direct, l'API d'actualités et l'API Facebook. Les référentiels open source tels que les avis Amazon, Yelp ou Kaggle peuvent également être utiles.

• Manuel

Vous pouvez télécharger les données d'un outil CRM sur l'API d'analyse des sentiments sous forme de fichier .csv.

2. Traitement des données

La manière dont les données sont traitées varie selon qu'il s'agit de texte, d'image, d'audio ou de vidéo. Voici comment se déroule le traitement des données vidéo :

• Un logiciel de synthèse vocale transcrit l'audio présent dans la vidéo.
• La plateforme extrait et analyse les sous-titres apparaissant dans la vidéo dans le but qu'aucune entité potentiellement significative ne soit négligée dans le processus.
• L'étape suivante reconnaît et capture les images et les données textuelles grâce à la reconnaissance optique des caractères.
• Ensuite, un scanner intelligent effectue une analyse approfondie pour reconnaître les logos qui apparaissent dans la vidéo.
• Au final, la plateforme reconnaît et extrait tout le texte.

3. Analyse des données

Cette étape comporte de nombreuses sous-tâches comme suit :

• Entraînement

La préparation d'un ensemble de données prétraitées, étiquetées manuellement et classifiées est une étape cruciale pour entraîner le modèle à effectuer une analyse des sentiments. Cela permet également au modèle de comparer les données d'entraînement classées avec celles qui sont mal classées.

• Balises personnalisées

Le modèle a besoin de balises personnalisées pour les données telles que les mentions de marque ou les noms de produits. Une fois les balises prêtes, le modèle est formé pour filtrer automatiquement le texte contenant ces balises.

• Classement des sujets

Vient ensuite la classification et le balisage du texte avec des thèmes ou des sujets spécifiques sur votre produit.

Par exemple, "Les lasagnes ont un goût génial ici" est étiqueté comme sujet "Nourriture".

• Analyse des sentiments

À ce stade, l'outil isole, analyse et note chaque aspect et sujet sur une échelle de -100 à +100. Ensuite, il calcule le score agrégé des différents aspects pour décoder le sentiment de l'audience envers la marque.

Lire Sentiment Tracking : Comment entrer dans l'esprit de vos clients ?

4. Visualisation des données

Il est maintenant temps de convertir les informations d'analyse en rapports exploitables sous forme de graphiques et de tableaux visuellement attrayants. Ces rapports d'aspect font de la compréhension même des détails les plus infimes une promenade de santé.

La plupart des outils d'analyse des sentiments avancés sont livrés avec des tableaux de bord intuitifs avec d'innombrables fonctionnalités de visibilité. Il vous aide à tirer le meilleur parti des résultats tout en concevant une stratégie de croissance.

Précisons maintenant et apprenons-en plus sur l'analyse des sentiments sur les commentaires YouTube.

Un guide étape par étape pour effectuer une analyse des sentiments YouTube

Suppression des commentaires

Vous devez d'abord collecter les commentaires YouTube ; si vous le faites manuellement, exportez-les dans un fichier CSV pour le rendre compatible avec l'API ML.

Cependant, l'automatisation peut vous offrir une grande facilité avec la collecte de données. Les outils de scraping Web peuvent vous aider à le faire. Certains outils de grattage visuel incroyables tels que Dexi.io, Import.io et ParseHub vous aident à collecter les données sans la connaissance du codage. Si vous êtes un habitué du codage, les frameworks de grattage Web open source sont également utiles.

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Nettoyage et fractionnement des données

C'est une étape manuelle. Tout d'abord, les données collectées doivent être nettoyées pour éliminer le bruit, tel que les textes répétitifs, les symboles non pertinents, les URL, etc., qui peuvent sinon dégrader la qualité de l'analyse. De plus, analyser les commentaires avec plusieurs déclarations (parfois même avec des opinions contrastées) sans les séparer peut conduire à des données biaisées. Pour éviter cela, divisez les données en unités individuelles.

Analyser les sentiments

La tâche suivante consiste à classer et marquer chacune des opinions dans les balises positives, négatives et neutres et à former votre modèle. Le modèle commence finalement à faire des prédictions après avoir tagué quelques opinions. Néanmoins, plus vous entraînez le modèle, plus il est performant.

La formation est suivie d'un test du modèle - pour tester dans quelle mesure le modèle fonctionne sur les critères définis. Si le modèle semble être à la traîne sur les performances après quelques tests, vous pouvez revenir à l'étape d'apprentissage.

Une fois que vous avez formé le modèle, il est temps de le mettre en jeu. En fonction de votre outil d'analyse des sentiments, vous pouvez télécharger les données à analyser via un fichier CSV, des applications intégrées telles que Gmail, Zendesk ou des plug-ins.

À ce stade, l'analyse des sentiments YouTube basée sur les aspects peut considérablement aider à affiner l'analyse en classant les commentaires par sujets, comme indiqué précédemment.

Une autre option consiste à utiliser un outil de surveillance des médias tel que Mediatoolkit et à surveiller directement le sentiment YouTube via l'outil.

Lisez les 5 meilleurs outils d'analyse des sentiments en 2022

Visualiser les résultats

Ici, des graphiques et des camemberts vous guident à travers la vue granulaire des émotions correspondant à différents aspects. Vous pouvez également rechercher des modèles et des tendances définitifs pour prendre des décisions éclairées.

Commencez à analyser vous-même les commentaires YouTube

Les sentiments de vos commentaires YouTube ne sont rien de moins qu'une mine d'or de données. Compte tenu de cela, effectuer une analyse des sentiments YouTube peut vous aider à mieux comprendre et à ajuster votre stratégie marketing en conséquence.

Avec le bon type d'outils à votre disposition, il ne fait aucun doute que vous serez en mesure de maîtriser cette technique apparemment difficile.

Paul Fraser est rédacteur de contenu indépendant chez Commerce Mentors. Il a deux ans d'expérience dans l'écriture sur le commerce électronique, la technologie et le marketing. Paul est aussi un gars des chiffres qui aime lire des romans. Lorsqu'il ne travaille pas, il aime visiter de nouveaux cafés et passer du temps avec ses amis.