Analiza nastrojów w YouTube: szczegółowa mapa drogowa, jak ją przeprowadzić

To nie pierwszy ani ostatni raz w branży nieruchomości cyfrowych, w którym YouTube występuje jako muza marketera. Raport Go-globe wskazuje, że 78,8% marketerów uważa YouTube za najskuteczniejszą platformę marketingu wideo.

A dla tych, którzy jeszcze nie wykorzystali jego mocy, nadszedł czas, aby to zrobić, ponieważ eksperci uważają, że witryny zawierające treści wideo będą miały wysoką pozycję w rankingu i będą miały lepszą widoczność w SERP – zwłaszcza po Google Broad Core Algorithm z 22 maja.

Jednak, podobnie jak wszystkie inne platformy mediów społecznościowych, jest to droga dwukierunkowa. Podczas gdy widzowie konsumują treści wideo, w sekcji komentarzy jest również wiele rozmów (skarbnica rozrywki sama w sobie!). To prawdziwi ludzie, którzy aktywnie rozmawiają o Twojej marce, więc oczywiście nie chcesz ich przeglądać.

Przeczytaj monitorowanie mediów: ostateczny przewodnik

Ale słowa zawarte w tych komentarzach na YouTube nie opowiadają całej historii, a za tym kryje się również nastrój online lub, jak mówią, sentyment.

I tylko wtedy, gdy zastosujesz social listening do treści generowanych przez użytkowników w filmach na YouTube, będziesz w stanie zrozumieć ich emocje i wykorzystać je, aby poprowadzić swoją marketingową podróż YouTube w konkretnym kierunku.

Wtedy przydaje się analiza nastrojów YouTube.

Aby łatwiej poruszać się po procesie, narzędzia takie jak Mediatoolkit wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego (ML) i sztucznej inteligencji (AI), aby pomóc marketerom odszyfrować nastroje klientów na podstawie komentarzy w YouTube, aby lepiej zrozumieć preferencje ich odbiorców.

Teraz trochę lepiej zrozumiemy koncepcję analizy nastrojów w YouTube.

Co to jest analiza nastrojów?

Analiza sentymentu (lub eksploracja opinii) to sposób, w jaki narzędzia do słuchania w mediach społecznościowych analizują i rozumieją emocje wyrażone w tekście.

Ogólnie rzecz biorąc, tekst odnosi się do wzmianek o marce, postów, komentarzy i recenzji Twojej marki na różnych kanałach społecznościowych. Ale w tym artykule omówimy konkretnie komentarze na YouTube.

Przeczytaj: Jak Social Listening może pomóc w opracowaniu strategii marketingu wideo.

Jak działa analiza nastrojów?

Uczenie maszynowe (ML) i przetwarzanie języka naturalnego (NLP) zapewniają zaawansowanym narzędziom do analizy nastrojów kontekstową inteligencję ludzkiego mózgu.

W zależności od wymaganego poziomu dokładności modelu i ilości danych, które należy przeanalizować, dostępne są trzy różne algorytmy analizy sentymentu:

1. Analiza sentymentu oparta na regułach

Algorytm ten opiera się na predefiniowanych regułach definiowania nastrojów. Reguły to nic innego jak ręcznie tworzone leksykony stanowiące listę słów i wyrażeń.

Możesz dalej udoskonalać reguły i budować je wokół aspektów językowych, takich jak części mowy i składnia.

Oto jak to działa:

• Pierwszym zadaniem jest stworzenie leksykonu, który wyraża pozytywne i negatywne nastroje — na przykład niesamowite, super łatwe, niedrogie, drogie, złe itp.
• Tokenizacja — proces dzielenia tekstu na małe fragmenty, zrozumiałe dla maszyn.
• Następnie model zlicza liczbę pozytywnych i negatywnych słów w tekście pod pytaniem.
• Ostatnim krokiem jest obliczenie ogólnego wyniku siły sentymentu tekstu w skali od -100 do +100, gdzie 0 to sentyment neutralny.

2. Analiza sentymentu oparta na uczeniu maszynowym

W tym zautomatyzowanym podejściu nastroje są klasyfikowane przy użyciu wyszkolonego algorytmu ML pod nadzorem. Ilość analizowanych danych jest znacznie większa niż w przypadku podejścia opartego na regułach.

Oto jak to działa:

• Krok wyodrębniania cech przygotowuje tekst, aby był czytelny dla komputera.
• W fazie uczenia i przewidywania model jest wprowadzany do zestawu danych szkoleniowych z etykietami sentymentu. Model następnie uczy się kojarzyć dane wejściowe z odpowiednimi etykietami dodatnimi i ujemnymi.
• Algorytm kontynuuje naukę, dopóki nie stanie się wystarczająco niezależny, aby ocenić nastroje nieznanego tekstu.
• W kroku przewidywania, po karmieniu niewidocznym tekstem, model zaczyna przewidywać swoją klasę etykiety lub sentymentu, korzystając z uczenia się z danych szkoleniowych.
• Różne algorytmy klasyfikacji, takie jak naiwne Bayes, regresja liniowa, regresja logistyczna, maszyny wektorów wsparcia i głębokie uczenie zapewniają doskonałe wyniki w analizie sentymentu na dużą skalę.

Przeczytaj, jak przeprowadzić analizę nastrojów, aby poprawić jakość obsługi klienta?

3. Hybrydowa analiza sentymentu

Ten wykorzystuje dokładność podejścia ML i stabilność podejścia opartego na regułach i łączy je w jeden system.

Na czym polega proces analizy nastrojów?

Teraz, gdy zapoznaliśmy Cię z podstawami, podzielmy proces analizy sentymentu dla większej jasności.

1. Zbieranie danych

Warto zachować szczególną ostrożność w tym kroku, ponieważ wszystko, co dzieje się później, zależy od jakości zebranych i opatrzonych adnotacjami danych. Możesz to zrobić w następujący sposób:

• API

Zbierz i prześlij wszystkie publicznie dostępne dane w zależności od platformy, takie jak API na żywo, API wiadomości i API Facebooka. Pomocne mogą być również repozytoria typu open source, takie jak recenzje Amazon, Yelp lub Kaggle.

• podręcznik

Możesz przesłać dane z narzędzia CRM do interfejsu API analizy tonacji jako plik .csv.

2. Przetwarzanie danych

Sposób przetwarzania danych zależy od tego, czy jest to tekst, obraz, dźwięk czy wideo. Oto jak przebiega przetwarzanie danych wideo:

• Oprogramowanie przekształcające mowę na tekst dokonuje transkrypcji dźwięku zawartego w filmie.
• Platforma wyodrębnia i analizuje napisy pojawiające się w filmie, tak aby żaden potencjalnie znaczący podmiot nie został w tym procesie przeoczony.
• Następny krok rozpoznaje i przechwytuje obrazy i dane tekstowe za pomocą optycznego rozpoznawania znaków.
• Następnie inteligentny skaner przeprowadza dogłębne skanowanie, aby rozpoznać wszelkie logo, które pojawiają się na filmie.
• W końcu platforma rozpoznaje i wyodrębnia cały tekst.

3. Analiza danych

Ten etap składa się z wielu podzadań:

• Trening

Przygotowanie wstępnie przetworzonego, ręcznie oznaczonego i sklasyfikowanego zestawu danych jest kluczowym krokiem w szkoleniu modelu w celu przeprowadzenia analizy sentymentu. Umożliwia również modelowi porównanie sklasyfikowanych danych treningowych z nieprawidłowo sklasyfikowanymi.

• Tagi niestandardowe

Model potrzebuje niestandardowych tagów dla danych, takich jak wzmianki o marce lub nazwy produktów. Gdy znaczniki są gotowe, model jest szkolony do automatycznego przesiewania tekstu zawierającego te znaczniki.

• Klasyfikacja tematów

Następna jest klasyfikacja i tagowanie tekstu za pomocą określonych motywów lub tematów dotyczących Twojego produktu.

Na przykład „Lasagne smakuje tu niesamowicie” jest oznaczone jako temat „Jedzenie”.

• Analiza sentymentu

Na tym etapie narzędzie izoluje, analizuje i ocenia każdy aspekt i temat w skali od -100 do +100. Następnie oblicza łączny wynik różnych aspektów, aby rozszyfrować sentyment odbiorców do marki.

Przeczytaj Śledzenie nastrojów: jak dostać się do umysłów swoich klientów?

4. Wizualizacja danych

Teraz nadszedł czas, aby przekształcić wyniki analizy w przydatne raporty w postaci atrakcyjnych wizualnie wykresów i wykresów. Te mądre aspekty sprawiają, że zrozumienie nawet najdrobniejszych szczegółów jest bułką z masłem.

Większość zaawansowanych narzędzi do analizy nastrojów zawiera intuicyjne pulpity nawigacyjne z niezliczonymi funkcjami widoczności. Pomaga najlepiej wykorzystać wyniki podczas projektowania strategii rozwoju.

Zawęźmy teraz i dowiedzmy się więcej o przeprowadzaniu analizy nastrojów w komentarzach YouTube.

Przewodnik krok po kroku dotyczący przeprowadzania analizy nastrojów w YouTube

Złomowanie komentarzy

Najpierw musisz zebrać komentarze na YouTube; jeśli robisz to ręcznie, wyeksportuj je do pliku CSV, aby był zgodny z ML API.

Jednak automatyzacja może zapewnić dużą łatwość w gromadzeniu danych. Narzędzia do skrobania sieci mogą Ci w tym pomóc. Niektóre niesamowite narzędzia do wizualnego skrobania, takie jak Dexi.io, Import.io i ParseHub, pomagają zbierać dane bez znajomości kodowania. Jeśli jesteś starym koderem, przydatne są również open-source'owe frameworki do zgarniania stron internetowych.

Przeczytaj recenzje online: kompletny przewodnik po tym, jak je śledzić i radzić sobie z nimi

Czyszczenie i dzielenie danych

To krok ręczny. Po pierwsze, zebrane dane wymagają oczyszczenia w celu wyeliminowania szumów, takich jak powtarzające się teksty, nieistotne symbole, adresy URL itp., które w przeciwnym razie mogą pogorszyć jakość analizy. Co więcej, analizowanie komentarzy zawierających wiele stwierdzeń (czasem nawet z odmiennymi opiniami) bez ich rozdzielania może prowadzić do wypaczenia danych. Aby tego uniknąć, podziel dane na poszczególne jednostki.

Analizowanie nastrojów

Kolejnym zadaniem jest sklasyfikowanie i otagowanie każdej opinii w znacznikach Pozytywnych, Negatywnych i Neutralnych oraz przeszkolenie modelu. Model w końcu zaczyna tworzyć prognozy po otagowaniu kilku opinii. Niemniej jednak im więcej trenujesz modelu, tym lepiej działa.

Po szkoleniu następuje testowanie modelu – aby sprawdzić, jak dobrze model działa na ustalonych kryteriach. Jeśli model wydaje się opóźniać wydajność po kilku testach, możesz wrócić do etapu uczenia.

Kiedy już wytrenujesz model, nadszedł czas, aby wprowadzić go do gry. W zależności od narzędzia do analizy nastrojów możesz przesłać dane do analizy za pomocą pliku CSV, zintegrowanych aplikacji, takich jak Gmail, Zendesk lub wtyczek.

W tym momencie analiza nastrojów YouTube oparta na aspektach może znacznie pomóc w dopracowaniu analizy, klasyfikując komentarze według tematów, jak omówiono wcześniej.

Inną opcją jest użycie narzędzia do monitorowania mediów, takiego jak Mediatoolkit, i monitorowanie nastrojów YouTube bezpośrednio za pomocą tego narzędzia.

Przeczytaj 5 najlepszych narzędzi do analizy nastrojów w 2022 r.

Wizualizacja wyników

Tutaj wykresy i diagramy kołowe prowadzą Cię przez szczegółowy widok emocji odpowiadających różnym aspektom. Możesz także szukać definitywnych wzorców i trendów, aby podejmować świadome decyzje.

Zacznij samodzielnie analizować komentarze w YouTube

Opinie Twoich komentarzy na YouTube to nie mniej niż kopalnia danych. Biorąc to pod uwagę, przeprowadzenie analizy nastrojów w YouTube może pomóc w lepszym zrozumieniu tego i odpowiednim dostosowaniu strategii marketingowej.

Mając do dyspozycji odpowiednie narzędzia, nie ma wątpliwości, że uda Ci się opanować tę pozornie trudną technikę.

Paul Fraser jest niezależnym autorem treści w Commerce Mentors. Ma dwuletnie doświadczenie w pisaniu o eCommerce, technologii i marketingu. Paul jest także facetem z numerami, który lubi czytać powieści. W wolnych chwilach uwielbia odwiedzać nowe kawiarnie i spędzać czas z przyjaciółmi.