YouTube 감정 분석: 수행 방법에 대한 자세한 로드맵

유튜브가 마케터의 뮤즈라고 주장하는 것은 디지털 부동산 분야에서 처음이자 마지막이 아니다. Go-globe 보고서에 따르면 마케터의 78.8%가 YouTube를 가장 효과적인 동영상 마케팅 플랫폼으로 생각합니다.

그리고 아직 그 힘을 활용하지 못한 사람들을 위해, 전문가들은 비디오 콘텐츠가 있는 웹사이트가 높은 순위를 차지하고 더 나은 SERP 가시성을 갖게 될 것이라고 전문가들이 믿기 때문에 그렇게 할 때입니다. 특히 Google의 '22년 5월 브로드 코어 알고리즘 이후에 그렇습니다.

그러나 다른 모든 소셜 미디어 플랫폼과 마찬가지로 양방향 거리입니다. 시청자가 비디오 콘텐츠를 소비하는 동안 댓글 섹션에도 많은 대화가 있습니다(예능 자체의 보물창고!). 그들은 당신의 브랜드에 대해 적극적으로 이야기하는 실제 사람들이므로 분명히 당신은 그들을 살펴보고 싶지 않습니다.

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그러나 이러한 YouTube 댓글을 구성하는 단어는 완전한 이야기를 말하지 않으며 온라인 분위기 또는 말그대로 이면에 감정이 있습니다.

YouTube 동영상의 사용자 제작 콘텐츠에 대한 소셜 리스닝을 사용하는 경우에만 사용자의 감정을 이해하고 이를 활용하여 YouTube 마케팅 여정을 실질적인 방향으로 이끌 수 있습니다.

그럴 때 YouTube 감정 분석이 유용합니다.

프로세스를 보다 쉽게 ​​탐색하기 위해 Mediatoolkit과 같은 도구는 머신 러닝(ML) 및 인공 지능(AI) 알고리즘을 사용하여 마케팅 담당자가 YouTube 댓글에서 고객의 감정을 해독하여 잠재고객의 선호도를 더 잘 이해할 수 있도록 합니다.

이제 YouTube 감정 분석의 개념을 조금 더 잘 이해해 보겠습니다.

감정 분석이란 무엇입니까?

감정 분석(또는 오피니언 마이닝)은 소셜 미디어 청취 도구가 텍스트에 표현된 감정을 분석하고 이해하는 방법입니다.

일반적으로 텍스트는 다양한 소셜 채널에서 브랜드 언급, 게시물, 댓글 및 브랜드 리뷰를 나타냅니다. 그러나 이 기사에서는 YouTube 댓글에 대해 구체적으로 살펴보겠습니다.

읽기: 소셜 리스닝이 비디오 마케팅 전략을 개발하는 데 어떻게 도움이 되는지.

감정 분석은 어떻게 작동합니까?

머신 러닝(ML) 및 자연어 처리(NLP)는 인간 두뇌의 상황 지능과 함께 고급 감정 분석 도구를 제공합니다.

모델에 대해 원하는 정확도 수준과 분석해야 하는 데이터 양에 따라 세 가지 감정 분석 알고리즘이 있습니다.

1. 규칙 기반 감정 분석

이 알고리즘은 감정을 정의하기 위해 미리 정의된 규칙에 의존합니다. 규칙은 단어와 표현의 목록을 구성하는 수동으로 만든 사전에 불과합니다.

규칙을 더욱 세분화하고 품사 및 구문과 같은 언어적 측면을 중심으로 규칙을 작성할 수 있습니다.

작동 방식은 다음과 같습니다.

• 첫 번째 작업은 긍정적이고 부정적인 감정을 표현하는 사전을 만드는 것입니다.
• 토큰화 - 텍스트를 기계가 이해할 수 있는 작은 덩어리로 나누는 프로세스.
• 다음으로, 모델은 질문 아래의 텍스트에서 긍정적인 단어와 부정적인 단어의 수를 계산합니다.
• 마지막 단계는 텍스트의 전체 감정 강도 점수를 -100에서 +100까지의 척도로 계산하는 것입니다. 0은 중립 감정입니다.

2. 머신러닝 기반 감성 분석

이 자동화된 접근 방식에서는 감독하에 훈련된 ML 알고리즘을 사용하여 감정을 분류합니다. 분석하는 데이터의 양은 규칙 기반 접근 방식보다 훨씬 많습니다.

작동 방식은 다음과 같습니다.

• 특징 추출 단계는 컴퓨터에서 읽을 수 있도록 텍스트를 준비합니다.
• 훈련 및 예측 단계에서 모델은 감정 레이블이 지정된 훈련 데이터 세트에 도입됩니다. 그런 다음 모델은 입력 데이터를 해당하는 양수 및 음수 레이블과 연결하는 방법을 학습합니다.
• 알고리즘은 알 수 없는 텍스트의 감정을 평가할 만큼 충분히 독립적일 때까지 계속 학습합니다.
• 예측 단계에서 보이지 않는 텍스트를 입력하면 모델은 교육 데이터에서 학습한 내용을 사용하여 레이블 또는 감정 클래스를 예측하기 시작합니다.
• 나이브 베이즈(Naive Bayes), 선형 회귀(Linear regression), 로지스틱 회귀(Logistic Regression), 서포트 벡터 머신(Support vector machine), 딥 러닝(Deep learning)과 같은 다양한 분류 알고리즘은 대규모 감정 분석에 탁월한 결과를 제공합니다.

고객 경험을 개선하기 위해 감정 분석을 수행하는 방법을 읽어보십시오.

3. 하이브리드 감성 분석

이것은 ML 접근 방식의 정확성과 규칙 기반 접근 방식의 안정성을 활용하여 단일 시스템에 결합합니다.

감정 분석 프로세스는 무엇입니까?

기본 사항에 대해 설명했으므로 이제 보다 명확성을 위해 감정 분석 프로세스를 세분화해 보겠습니다.

1. 데이터 수집

이후에 발생하는 모든 것은 수집되고 주석이 달린 데이터의 품질에 따라 달라지므로 이 단계에 대해 극도로 주의해야 합니다. 다음과 같은 방법으로 이 작업을 수행할 수 있습니다.

• API

라이브 API, 뉴스 API, 페이스북 API 등 플랫폼에 따라 공개적으로 사용 가능한 모든 데이터를 수집하여 업로드합니다. Amazon 리뷰, Yelp 또는 Kaggle과 같은 오픈 소스 저장소도 도움이 될 수 있습니다.

• 수동

감정 분석 API의 CRM 도구에서 데이터를 .csv 파일로 업로드할 수 있습니다.

2. 데이터 처리

데이터 처리 방식은 텍스트, 이미지, 오디오 또는 비디오인지에 따라 다릅니다. 비디오 데이터 처리가 이루어지는 방식은 다음과 같습니다.

• Speech-to-text 소프트웨어는 비디오에 있는 오디오를 변환합니다.
• 플랫폼은 잠재적으로 중요한 엔터티가 과정에서 간과되지 않도록 목표로 비디오에 나타나는 캡션을 추출하고 분석합니다.
• 다음 단계는 광학 문자 인식을 통해 이미지와 텍스트 데이터를 인식하고 캡처하는 것입니다.
• 그런 다음 지능형 스캐너가 심층 스캔을 수행하여 비디오에 나타나는 모든 로고를 인식합니다.
• 결국 플랫폼은 모든 텍스트를 인식하고 추출합니다.

3. 데이터 분석

이 단계에는 다음과 같은 많은 하위 작업이 있습니다.

• 훈련

사전 처리되고 수동으로 레이블이 지정되고 분류된 데이터 세트를 준비하는 것은 감정 분석을 수행하도록 모델을 훈련시키는 중요한 단계입니다. 또한 모델이 분류된 훈련 데이터를 잘못 분류된 데이터와 비교할 수 있도록 합니다.

• 맞춤 태그

모델에는 브랜드 언급 또는 제품 이름과 같은 데이터에 대한 사용자 정의 태그가 필요합니다. 태그가 준비되면 모델은 이러한 태그가 있는 텍스트를 자동으로 걸러내도록 훈련됩니다.

• 주제 분류

다음은 제품에 대한 특정 테마 또는 주제가 포함된 텍스트의 분류 및 태그 지정입니다.

예를 들어 "여기 라자냐 맛이 끝내줍니다"는 "음식"이라는 주제로 태그가 지정됩니다.

• 감정 분석

이 단계에서 도구는 -100에서 +100까지의 척도로 모든 측면과 주제를 분리, 분석 및 채점합니다. 그런 다음 브랜드에 대한 청중의 감정을 해독하기 위해 다양한 측면의 총점을 계산합니다.

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4. 데이터 시각화

이제 분석 통찰력을 시각적으로 매력적인 그래프 및 차트와 같은 실행 가능한 보고서로 변환할 때입니다. 이러한 측면별 보고서를 통해 아주 사소한 세부 사항도 이해할 수 있습니다.

대부분의 고급 감정 분석 도구는 수많은 가시성 기능을 갖춘 직관적인 대시보드와 함께 제공됩니다. 성장 전략을 설계하는 동안 결과를 최대한 활용하는 데 도움이 됩니다.

이제 범위를 좁혀 YouTube 댓글에 대한 감정 분석을 수행하는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.

YouTube 감정 분석 수행에 대한 단계별 가이드

스크랩 댓글

먼저 YouTube 댓글을 수집해야 합니다. 수동으로 수행하는 경우 CSV 파일로 내보내 ML API와 호환되도록 합니다.

그러나 자동화는 데이터 수집을 매우 쉽게 제공할 수 있습니다. 웹 스크래핑 도구가 도움이 될 수 있습니다. Dexi.io, Import.io 및 ParseHub와 같은 놀라운 시각적 스크래핑 도구를 사용하면 코딩에 대한 지식 없이도 데이터를 수집할 수 있습니다. 오래된 코딩 전문가라면 오픈 소스 웹 스크래핑 프레임워크도 유용합니다.

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데이터 정리 및 분할

수동 단계입니다. 첫째, 수집된 데이터는 반복적인 텍스트, 관련 없는 기호, URL 등과 같이 분석 품질을 저하시킬 수 있는 노이즈를 제거하기 위해 약간의 정리가 필요합니다. 또한 여러 진술(때로는 반대 의견까지 포함)이 있는 주석을 분리하지 않고 분석하면 데이터가 왜곡될 수 있습니다. 이를 방지하려면 데이터를 개별 단위로 분할하십시오.

감정 분석

다음 작업은 긍정, 부정 및 중립 태그의 각 의견을 분류하고 태그를 지정하고 모델을 훈련시키는 것입니다. 몇 가지 의견에 태그를 지정하면 모델이 결국 예측을 시작합니다. 그럼에도 불구하고 모델을 더 많이 훈련할수록 성능이 향상됩니다.

훈련 후에는 모델을 테스트하여 모델이 설정된 기준에서 얼마나 잘 작동하는지 테스트합니다. 몇 번의 테스트 후에 모델이 성능에 뒤처지는 것 같으면 훈련 단계로 돌아갈 수 있습니다.

모델을 교육했으면 이제 모델을 사용할 차례입니다. 감정 분석 도구에 따라 CSV 파일, Gmail, Zendesk와 같은 통합 앱 또는 플러그인을 통해 분석할 데이터를 업로드할 수 있습니다.

이 시점에서 측면 기반 YouTube 감정 분석은 앞서 논의한 바와 같이 주제별로 댓글을 분류하여 분석을 미세 조정하는 데 크게 도움이 될 수 있습니다.

또 다른 옵션은 Mediatoolkit과 같은 미디어 모니터링 도구를 사용하고 도구를 통해 직접 YouTube 감정을 모니터링하는 것입니다.

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결과 시각화

여기에서 그래프와 파이 차트는 다양한 측면에 해당하는 감정의 세분화된 보기를 통해 안내합니다. 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 명확한 패턴과 추세를 찾을 수도 있습니다.

YouTube 댓글 직접 분석 시작하기

YouTube 댓글의 감정은 데이터 금광이나 다름없습니다. 이를 고려하여 YouTube 감성 분석을 수행하면 더 잘 이해하고 그에 따라 마케팅 전략을 조정할 수 있습니다.

올바른 종류의 도구를 사용하면 이 겉보기에 어려운 기술을 못 박을 수 있다는 데 의심의 여지가 없습니다.

Paul Fraser는 Commerce Mentors의 프리랜서 콘텐츠 작가입니다. 그는 전자 상거래, 기술 및 마케팅에 대해 2년 동안 글을 쓴 경험이 있습니다. Paul은 또한 소설 읽기를 즐기는 넘버원입니다. 일하지 않을 때는 새로운 카페를 방문하고 친구들과 시간을 보내는 것을 좋아합니다.