Analisis Sentimen YouTube: Peta Jalan Mendetail tentang Cara Melakukannya

Ini bukan pertama atau terakhir kalinya dalam real estat digital bahwa YouTube mempertaruhkan klaimnya sebagai inspirasi pemasar. Laporan Go-globe menunjukkan bahwa 78,8% pemasar menganggap YouTube sebagai platform pemasaran video paling efektif.

Dan bagi mereka yang belum memanfaatkan kekuatannya, inilah saatnya untuk melakukannya karena para ahli percaya bahwa situs web yang memiliki konten video akan berperingkat tinggi dan memiliki visibilitas SERP yang lebih baik — terutama setelah Algoritma Broad Core Google 22 Mei.

Namun, seperti semua platform media sosial lainnya, ini adalah jalan dua arah. Sementara pemirsa mengkonsumsi konten video, ada juga banyak percakapan di bagian komentar (harta karun hiburan itu sendiri!). Mereka adalah orang-orang nyata yang secara aktif berbicara tentang merek Anda, jadi jelas Anda tidak ingin melihat melalui mereka.

Baca Pemantauan Media: Panduan Utama

Tetapi kata-kata yang menyusun komentar YouTube ini tidak menceritakan kisah yang lengkap, dan ada juga suasana online atau, seperti yang mereka katakan, sentimen di baliknya.

Dan hanya ketika Anda menggunakan pendengaran sosial untuk konten yang dibuat pengguna di video YouTube, Anda akan dapat memahami emosi mereka dan memanfaatkannya untuk membawa perjalanan pemasaran YouTube Anda ke arah yang nyata.

Saat itulah Analisis Sentimen YouTube berguna.

Untuk menavigasi proses dengan lebih mudah, alat seperti Mediatoolkit menggunakan algoritma Pembelajaran Mesin (ML) dan Kecerdasan Buatan (AI) untuk membantu pemasar menguraikan sentimen pelanggan dari komentar YouTube untuk memahami preferensi audiens mereka dengan lebih baik.

Sekarang, mari kita memahami konsep analisis sentimen YouTube sedikit lebih baik.

Apa itu Analisis Sentimen?

Analisis sentimen (atau penggalian opini) adalah bagaimana alat pendengar media sosial menganalisis dan memahami emosi yang diungkapkan dalam sebuah teks.

Umumnya, teks mengacu pada sebutan merek, posting, komentar, dan ulasan merek Anda di berbagai saluran sosial. Namun dalam artikel ini, kami akan membahas secara khusus komentar YouTube.

Baca: Bagaimana Mendengarkan Sosial Dapat Membantu Mengembangkan Strategi Pemasaran Video Anda.

Bagaimana Analisis Sentimen Bekerja?

Pembelajaran mesin (ML) dan Pemrosesan bahasa alami (NLP) memberikan alat analisis sentimen canggih dengan kecerdasan kontekstual otak manusia.

Bergantung pada tingkat akurasi yang Anda inginkan untuk model Anda dan jumlah data yang perlu Anda analisis, Anda memiliki tiga algoritme analisis sentimen yang berbeda:

1. Analisis sentimen berbasis aturan

Algoritma ini bergantung pada aturan yang telah ditentukan untuk mendefinisikan sentimen. Aturannya tidak lain adalah leksikon yang dibuat secara manual yang merupakan daftar kata dan ekspresi.

Anda dapat menyempurnakan aturan lebih lanjut dan dapat membangunnya di sekitar aspek linguistik seperti bagian ucapan dan sintaksis.

Berikut cara kerjanya:

• Tugas pertama adalah membuat leksikon yang mengungkapkan sentimen positif dan negatif —misalnya, mengagumkan, super mudah, terjangkau, mahal, buruk, dll.
• Tokenisasi- proses untuk memecah teks menjadi potongan-potongan kecil yang dapat dimengerti oleh mesin.
• Selanjutnya, model menghitung jumlah kata positif dan negatif dalam teks di bawah pertanyaan.
• Langkah terakhir adalah menghitung skor kekuatan sentimen keseluruhan teks pada skala -100 hingga +100, dengan 0 sebagai sentimen netral.

2. Analisis sentimen berbasis pembelajaran mesin

Dalam pendekatan otomatis ini, sentimen diklasifikasikan menggunakan algoritme ML terlatih di bawah pengawasan. Kuantitas data yang dianalisis jauh lebih besar daripada pendekatan berbasis aturan.

Berikut cara kerjanya:

• Langkah ekstraksi fitur mempersiapkan teks agar dapat dibaca oleh komputer.
• Dalam fase pelatihan dan prediksi, model diperkenalkan ke kumpulan data pelatihan dengan sentimen yang diberi label. Model kemudian belajar untuk mengasosiasikan data input dengan label positif dan negatif yang sesuai.
• Algoritma terus belajar sampai cukup independen untuk menilai sentimen dari teks yang tidak diketahui.
• Pada langkah prediksi, dengan memberi makan pada teks yang tidak terlihat, model mulai memprediksi label atau kelas sentimennya menggunakan pembelajarannya dari data pelatihan.
• Algoritme klasifikasi yang berbeda seperti Naive Bayes, Regresi linier, Regresi logistik, Mesin vektor dukungan, dan Pembelajaran mendalam memberikan hasil yang sangat baik untuk analisis sentimen skala besar.

Baca Bagaimana Melakukan Analisis Sentimen untuk Meningkatkan Pengalaman Pelanggan?

3. Analisis sentimen hibrida

Yang satu ini memanfaatkan keakuratan pendekatan ML dan stabilitas pendekatan berbasis aturan dan menggabungkannya dalam satu sistem.

Bagaimana Proses Analisis Sentimen?

Sekarang kami telah menghangatkan Anda dengan dasar-dasarnya, mari kita uraikan proses analisis sentimen untuk kejelasan lebih lanjut.

1. Pengumpulan data

Masuk akal untuk sangat berhati-hati tentang langkah ini karena semua yang terjadi setelah itu tergantung pada kualitas data yang dikumpulkan dan dianotasi. Anda dapat melakukannya dengan cara berikut:

• API

Kumpulkan dan unggah semua data yang tersedia untuk umum bergantung pada platform, seperti API langsung, API berita, dan API Facebook. Repositori sumber terbuka seperti ulasan Amazon, Yelp, atau Kaggle mungkin juga membantu.

• manual

Anda dapat mengunggah data dari alat CRM pada API analisis sentimen sebagai file .csv.

2. Pemrosesan data

Cara pemrosesan data terjadi tergantung pada apakah itu teks, gambar, audio, atau video. Berikut adalah bagaimana pemrosesan data video berlangsung:

• Perangkat lunak ucapan-ke-teks menyalin audio yang ada dalam video.
• Platform mengekstrak dan menganalisis teks yang muncul dalam video dengan tujuan agar tidak ada entitas yang berpotensi signifikan yang terlewatkan dalam prosesnya.
• Langkah selanjutnya mengenali dan menangkap gambar dan data teks melalui pengenalan karakter optik.
• Kemudian pemindai cerdas melakukan pemindaian mendalam untuk mengenali logo apa pun yang muncul di video.
• Pada akhirnya, platform mengenali dan mengekstrak semua teks.

3. Analisis data

Tahap ini memiliki banyak subtugas sebagai berikut:

• Pelatihan

Mempersiapkan kumpulan data yang telah diproses sebelumnya, diberi label secara manual, dan diklasifikasikan adalah langkah penting untuk melatih model melakukan analisis sentimen. Ini juga memungkinkan model untuk membandingkan data pelatihan yang diklasifikasikan dengan yang salah diklasifikasikan.

• Tag khusus

Model memerlukan tag khusus untuk data seperti penyebutan merek atau nama produk. Setelah tag siap, model dilatih untuk menyaring teks yang memiliki tag ini secara otomatis.

• Klasifikasi topik

Selanjutnya adalah klasifikasi dan penandaan teks dengan tema atau topik tertentu pada produk Anda.

Misalnya- "Lasagna rasanya luar biasa di sini" ditandai sebagai topik "Makanan".

• Analisis sentimen

Pada tahap ini, alat ini mengisolasi, menganalisis, dan menilai setiap aspek dan topik pada skala -100 hingga +100. Kemudian menghitung skor agregat dari berbagai aspek untuk memecahkan kode sentimen audiens terhadap merek.

Baca Pelacakan Sentimen: Bagaimana Cara Masuk ke Dalam Pikiran Pelanggan Anda?

4. Visualisasi data

Sekarang saatnya mengubah wawasan analisis menjadi laporan yang dapat ditindaklanjuti sebagai grafik dan bagan yang menarik secara visual. Laporan aspek-bijaksana ini membuat pemahaman bahkan detail terkecil menjadi cakewalk.

Alat analisis sentimen paling canggih hadir dengan dasbor intuitif dengan fitur visibilitas yang tak terhitung jumlahnya. Ini membantu Anda memanfaatkan hasil sebaik mungkin saat merancang strategi pertumbuhan.

Sekarang mari kita persempit dan pelajari lebih lanjut tentang melakukan analisis sentimen pada komentar YouTube.

Panduan Langkah demi Langkah Untuk Melakukan Analisis Sentimen YouTube

Memotong komentar

Anda harus mengumpulkan komentar YouTube terlebih dahulu; jika Anda melakukannya secara manual, ekspor ke file CSV agar kompatibel dengan ML API.

Namun, otomatisasi dapat menawarkan Anda banyak kemudahan dalam pengumpulan data. Alat pengikis web dapat membantu Anda melakukannya. Beberapa alat pengikis visual yang luar biasa seperti Dexi.io, Import.io, dan ParseHub membantu Anda mengumpulkan data tanpa pengetahuan tentang pengkodean. Jika Anda adalah ahli pengkodean lama, kerangka kerja pengikisan web sumber terbuka juga berguna.

Baca ulasan Online: panduan utama tentang cara melacak dan menanganinya

Membersihkan dan memisahkan data

Ini adalah langkah manual. Pertama, data yang dikumpulkan memerlukan pembersihan untuk menghilangkan noise, seperti teks berulang, simbol yang tidak relevan, URL, dll., yang dapat menurunkan kualitas analisis. Selain itu, menganalisis komentar dengan beberapa pernyataan (terkadang bahkan dengan pendapat yang kontras) tanpa memisahkannya dapat menyebabkan data yang tidak akurat. Untuk menghindari hal ini, pisahkan data menjadi unit-unit individual.

Menganalisis sentimen

Tugas selanjutnya adalah mengklasifikasikan dan menandai setiap opini dalam tag Positif, Negatif, dan Netral dan melatih model Anda. Model akhirnya mulai membuat prediksi setelah Anda menandai beberapa pendapat. Namun demikian, semakin Anda melatih model, semakin baik kinerjanya.

Pelatihan diikuti dengan pengujian model- untuk menguji seberapa baik model bekerja pada kriteria yang ditetapkan. Jika model tampak tertinggal dalam performa setelah beberapa pengujian, Anda dapat kembali ke langkah pelatihan.

Setelah Anda melatih modelnya, saatnya untuk memainkannya. Bergantung pada alat analisis sentimen, Anda dapat mengunggah data untuk dianalisis melalui file CSV, aplikasi terintegrasi seperti Gmail, Zendesk, atau plugin.

Pada titik ini, analisis sentimen YouTube berbasis aspek dapat secara signifikan membantu menyempurnakan analisis dengan mengklasifikasikan komentar berdasarkan topik, seperti yang dibahas sebelumnya.

Pilihan lainnya adalah menggunakan alat pemantauan media seperti Mediatoolkit, dan memantau sentimen YouTube melalui alat tersebut secara langsung.

Baca 5 Alat Analisis Sentimen Terbaik Tahun 2022

Memvisualisasikan hasil

Di sini, grafik dan diagram lingkaran memandu Anda melalui tampilan granular emosi yang sesuai dengan berbagai aspek. Anda juga dapat mencari pola dan tren yang pasti untuk membuat keputusan yang tepat.

Mulailah Dengan Menganalisis Komentar YouTube Sendiri

Sentimen komentar YouTube Anda tidak kurang dari tambang emas data. Mempertimbangkan hal ini, melakukan analisis sentimen YouTube dapat membantu Anda memahaminya dengan lebih baik dan menyesuaikan strategi pemasaran Anda.

Dengan alat yang tepat yang Anda inginkan, tidak ada keraguan bahwa Anda akan dapat menguasai teknik yang tampaknya sulit ini.

Paul Fraser adalah Penulis Konten Freelance di Commerce Mentors. Dia memiliki dua tahun pengalaman dalam menulis tentang eCommerce, Teknologi, dan Pemasaran. Paul juga seorang pria nomor yang suka membaca novel. Saat tidak bekerja, dia suka mengunjungi kafe baru dan menghabiskan waktu bersama teman-temannya.