Analisi del sentiment di YouTube: una tabella di marcia dettagliata su come condurla

Questa non è la prima né l'ultima volta nel settore immobiliare digitale che YouTube rivendica la sua pretesa di musa ispiratrice del marketer. Un rapporto di Go-globe sottolinea che il 78,8% dei marketer considera YouTube la piattaforma di video marketing più efficace.

E per coloro che devono ancora sfruttare il suo potere, è giunto il momento di farlo perché gli esperti ritengono che i siti Web con contenuti video si classificheranno in alto e avranno una migliore visibilità SERP, specialmente dopo l'algoritmo Broad Core del 22 maggio di Google.

Tuttavia, come tutte le altre piattaforme di social media, è una strada a doppio senso. Mentre gli spettatori consumano il contenuto del video, c'è anche molta conversazione nella sezione dei commenti (un tesoro di intrattenimento in sé!). Sono le persone reali che parlano attivamente del tuo marchio, quindi ovviamente non vuoi esaminarle.

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Ma le parole che compongono questi commenti su YouTube non raccontano la storia completa, e dietro c'è anche uno stato d'animo online o, come si suol dire, un sentimento.

E solo quando utilizzi l'ascolto sociale per i contenuti generati dagli utenti sui video di YouTube, sarai in grado di comprendere le loro emozioni e sfruttarle per portare il tuo viaggio di marketing su YouTube in una direzione tangibile.

È allora che l'analisi del sentimento di YouTube torna utile.

Per navigare più facilmente nel processo, strumenti come Mediatoolkit utilizzano algoritmi di Machine Learning (ML) e Intelligenza Artificiale (AI) per aiutare gli esperti di marketing a decifrare i sentimenti dei clienti dai commenti di YouTube per comprendere meglio le preferenze del loro pubblico.

Ora, cerchiamo di capire un po' meglio il concetto di analisi del sentimento di YouTube.

Cos'è l'analisi del sentimento?

L'analisi del sentimento (o opinion mining) è il modo in cui gli strumenti di ascolto dei social media analizzano e comprendono le emozioni espresse in un testo.

In genere, il testo si riferisce a menzioni, post, commenti e recensioni del tuo marchio su vari canali social. Ma in questo articolo, approfondiremo in modo specifico i commenti di YouTube.

Leggi: In che modo l'ascolto sociale può aiutarti a sviluppare la tua strategia di marketing video.

Come funziona l'analisi del sentimento?

L'apprendimento automatico (ML) e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) conferiscono strumenti avanzati di analisi del sentimento con l'intelligenza contestuale del cervello umano.

A seconda del livello di precisione che desideri per il tuo modello e della quantità di dati che devi analizzare, hai tre diversi algoritmi di analisi del sentimento:

1. Analisi del sentiment basata su regole

Questo algoritmo si basa su regole predefinite per la definizione dei sentimenti. Le regole non sono altro che lessici realizzati manualmente che costituiscono un elenco di parole ed espressioni.

Puoi perfezionare ulteriormente le regole e costruirle attorno ad aspetti linguistici come parti del discorso e sintassi.

Ecco come funziona:

• Il primo compito è creare un lessico che esprima sentimenti positivi e negativi, ad esempio fantastico, super facile, conveniente, costoso, cattivo, ecc.
• Tokenizzazione: un processo per suddividere il testo in piccoli blocchi che le macchine possono comprendere.
• Successivamente, il modello conta il numero di parole positive e negative nel testo sotto la domanda.
• Il passaggio finale consiste nel contare il punteggio di forza del sentimento generale del testo su una scala da -100 a +100, dove 0 è il sentimento neutro.

2. Analisi del sentimento basata sull'apprendimento automatico

In questo approccio automatizzato, i sentimenti vengono classificati utilizzando un algoritmo ML addestrato sotto supervisione. La quantità di dati che analizza è di gran lunga maggiore rispetto all'approccio basato su regole.

Ecco come funziona:

• La fase di estrazione delle caratteristiche prepara il testo per renderlo leggibile dal computer.
• Nella fase di addestramento e previsione, il modello viene introdotto nel set di dati di addestramento con i sentimenti etichettati. Il modello impara quindi ad associare i dati di input alle corrispondenti etichette positive e negative.
• L'algoritmo continua ad apprendere finché non è sufficientemente indipendente da valutare i sentimenti di un testo sconosciuto.
• Nella fase di previsione, quando si nutre di un testo invisibile, il modello inizia a prevedere la propria etichetta o classe di sentimenti utilizzando l'apprendimento dai dati di addestramento.
• Diversi algoritmi di classificazione come Naive Bayes, Regressione lineare, Regressione logistica, Support vector machine e Deep learning forniscono risultati eccellenti per l'analisi del sentiment su larga scala.

Leggi Come condurre l'analisi del sentimento per migliorare l'esperienza del cliente?

3. Analisi del sentimento ibrida

Questo sfrutta l'accuratezza dell'approccio ML e la stabilità dell'approccio basato su regole e li combina in un unico sistema.

Qual è il processo di analisi del sentimento?

Ora che ti abbiamo riscaldato con le nozioni di base, analizziamo il processo di analisi del sentimento per maggiore chiarezza.

1. Raccolta dati

Ha senso essere estremamente cauti in questo passaggio poiché tutto ciò che accade dopo dipende dalla qualità dei dati raccolti e annotati. Puoi farlo nei seguenti modi:

• API

Raccogli e carica tutti i dati disponibili pubblicamente a seconda della piattaforma, come API live, API di notizie e API di Facebook. Potrebbero essere utili anche repository open source come recensioni di Amazon, Yelp o Kaggle.

• Manuale

Puoi caricare i dati da uno strumento CRM sull'API di analisi del sentimento come file .csv.

2. Trattamento dei dati

Il modo in cui avviene l'elaborazione dei dati dipende dal fatto che si tratti di testo, immagine, audio o video. Ecco come avviene l'elaborazione dei dati video:

• Il software di sintesi vocale trascrive l'audio presente nel video.
• La piattaforma estrae e analizza le didascalie che compaiono nel video con l'obiettivo che nessuna entità potenzialmente significativa venga trascurata nel processo.
• Il passaggio successivo riconosce e acquisisce immagini e dati di testo tramite il riconoscimento ottico dei caratteri.
• Quindi uno scanner intelligente esegue una scansione approfondita per riconoscere eventuali loghi che appaiono nel video.
• Alla fine, la piattaforma riconosce ed estrae tutto il testo.

3. Analisi dei dati

Questa fase ha molte attività secondarie come segue:

• Addestramento

La preparazione di un set di dati preelaborato, etichettato manualmente e classificato è un passaggio cruciale per addestrare il modello all'esecuzione dell'analisi del sentimento. Consente inoltre al modello di confrontare i dati di allenamento classificati con quelli classificati in modo errato.

• Tag personalizzati

Il modello necessita di tag personalizzati per dati come citazioni di marchi o nomi di prodotti. Una volta che i tag sono pronti, il modello viene addestrato a setacciare il testo con questi tag automaticamente.

• Classificazione degli argomenti

La prossima è la classificazione e l'etichettatura del testo con temi o argomenti specifici sul tuo prodotto.

Ad esempio: "Le lasagne hanno un sapore fantastico qui" è contrassegnato come argomento "Cibo".

• Analisi del sentimento

In questa fase, lo strumento isola, analizza e valuta ogni aspetto e argomento su una scala da -100 a +100. Quindi calcola il punteggio aggregato di diversi aspetti per decodificare il sentimento del pubblico nei confronti del marchio.

Leggi il monitoraggio del sentimento: come entrare nella mente dei tuoi clienti?

4. Visualizzazione dei dati

Ora è il momento di convertire gli approfondimenti dell'analisi in report utilizzabili come grafici e grafici visivamente accattivanti. Questi rapporti sull'aspetto rendono la comprensione anche dei dettagli più minuti un gioco da ragazzi.

Gli strumenti di analisi del sentimento più avanzati sono dotati di dashboard intuitivi con innumerevoli funzionalità di visibilità. Ti aiuta a sfruttare al meglio i risultati durante la progettazione di una strategia di crescita.

Cerchiamo ora di restringere il campo e di saperne di più sull'esecuzione dell'analisi del sentiment sui commenti di YouTube.

Una guida passo passo per eseguire l'analisi del sentimento di YouTube

Eliminare i commenti

Devi prima raccogliere i commenti di YouTube; se lo stai facendo manualmente, esportali in un file CSV per renderlo compatibile con l'API ML.

Tuttavia, l'automazione può offrirti una grande facilità con la raccolta dei dati. Gli strumenti di web scraping possono aiutarti a farlo. Alcuni straordinari strumenti di scraping visivo come Dexi.io, Import.io e ParseHub ti aiutano a raccogliere i dati senza la conoscenza della codifica. Se sei un esperto di programmazione, anche i framework di scraping web open source sono utili.

Leggi le recensioni online: la guida definitiva su come tracciarle e gestirle

Pulizia e suddivisione dei dati

È un passaggio manuale. In primo luogo, i dati raccolti necessitano di un po' di pulizia per eliminare il rumore, come testi ripetitivi, simboli irrilevanti, URL, ecc., che possono altrimenti degradare la qualità dell'analisi. Inoltre, l'analisi di commenti con più affermazioni (a volte con opinioni anche contrastanti) senza separarli può portare a dati distorti. Per evitare ciò, dividere i dati in singole unità.

Analizzare i sentimenti

Il prossimo compito è classificare e taggare ciascuna delle opinioni in tag Positivo, Negativo e Neutro e addestrare il tuo modello. Il modello alla fine inizia a fare previsioni dopo aver taggato alcune opinioni. Tuttavia, più alleni il modello, migliori saranno le sue prestazioni.

La formazione è seguita dal test del modello, per testare quanto bene il modello stia lavorando sui criteri impostati. Se il modello sembra ritardare le prestazioni dopo alcuni test, puoi tornare alla fase di allenamento.

Una volta addestrato il modello, è il momento di metterlo in gioco. A seconda del tuo strumento di analisi del sentimento, puoi caricare i dati da analizzare tramite un file CSV, app integrate come Gmail, Zendesk o plug-in.

A questo punto, l'analisi del sentiment di YouTube basata sugli aspetti può aiutare in modo significativo a perfezionare l'analisi classificando i commenti per argomenti, come discusso in precedenza.

Un'altra opzione è utilizzare uno strumento di monitoraggio dei media come Mediatoolkit e monitorare direttamente il sentimento di YouTube attraverso lo strumento.

Leggi 5 migliori strumenti di analisi del sentimento nel 2022

Visualizzazione dei risultati

Qui, grafici e grafici a torta ti guidano attraverso la visione granulare delle emozioni corrispondenti a diversi aspetti. Puoi anche cercare modelli e tendenze definitivi per prendere decisioni informate.

Inizia ad analizzare tu stesso i commenti di YouTube

I sentimenti dei tuoi commenti su YouTube non sono altro che una miniera d'oro di dati. Considerando questo, condurre un'analisi del sentiment su YouTube può aiutarti a capirlo meglio e ad adattare di conseguenza la tua strategia di marketing.

Con il giusto tipo di strumenti a tua disposizione, non c'è dubbio che sarai in grado di inchiodare questa tecnica apparentemente difficile.

Paul Fraser è uno scrittore di contenuti freelance presso Commerce Mentors. Ha due anni di esperienza nella scrittura di eCommerce, tecnologia e marketing. Paul è anche un numero uno a cui piace leggere romanzi. Quando non lavora, ama visitare nuovi caffè e passare il tempo con i suoi amici.