Análise de sentimento do YouTube: um roteiro detalhado sobre como conduzi-lo

Esta não é a primeira nem a última vez no mercado imobiliário digital que o YouTube está reivindicando sua posição de musa do profissional de marketing. Um relatório da Go-globe aponta que 78,8% dos profissionais de marketing consideram o YouTube a plataforma de marketing de vídeo mais eficaz.

E para aqueles que ainda não aproveitam seu poder, é hora de fazê-lo porque os especialistas acreditam que os sites com conteúdo de vídeo terão uma classificação alta e terão melhor visibilidade de SERP - especialmente após o algoritmo Broad Core do Google em 22 de maio.

No entanto, como todas as outras plataformas de mídia social, é uma via de mão dupla. Enquanto os espectadores consomem o conteúdo do vídeo, também há muita conversa na seção de comentários (um tesouro de entretenimento em si!). Eles são as pessoas reais que falam ativamente sobre sua marca, então obviamente você não quer olhar através deles.

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Mas as palavras que compõem esses comentários do YouTube não contam a história completa, e também há um clima online ou, como dizem, um sentimento por trás disso.

E somente quando você emprega a escuta social para o conteúdo gerado pelo usuário nos vídeos do YouTube, você poderá entender suas emoções e aproveitá-las para levar sua jornada de marketing do YouTube em uma direção tangível.

É aí que a Análise de Sentimentos do YouTube é útil.

Para navegar pelo processo com mais facilidade, ferramentas como o Mediatoolkit usam algoritmos de aprendizado de máquina (ML) e inteligência artificial (IA) para ajudar os profissionais de marketing a decifrar os sentimentos dos clientes a partir dos comentários do YouTube para entender melhor as preferências de seu público.

Agora, vamos entender um pouco melhor o conceito de análise de sentimentos do YouTube.

O que é Análise de Sentimentos?

Análise de sentimento (ou mineração de opinião) é como as ferramentas de escuta de mídia social analisam e entendem as emoções expressas em um texto.

Geralmente, o texto se refere a menções à marca, postagens, comentários e resenhas da sua marca em vários canais sociais. Mas neste artigo, vamos nos aprofundar especificamente nos comentários do YouTube.

Leia: Como o Social Listening pode ajudar a desenvolver sua estratégia de marketing de vídeo.

Como funciona a análise de sentimentos?

O aprendizado de máquina (ML) e o processamento de linguagem natural (NLP) conferem ferramentas avançadas de análise de sentimentos com a inteligência contextual do cérebro humano.

Dependendo do nível de precisão que você deseja para seu modelo e da quantidade de dados que você precisa analisar, você tem três algoritmos de análise de sentimentos diferentes:

1. Análise de sentimento baseada em regras

Este algoritmo baseia-se em regras predefinidas para definir os sentimentos. As regras nada mais são do que léxicos elaborados manualmente, constituindo uma lista de palavras e expressões.

Você pode refinar ainda mais as regras e construí-las em torno de aspectos linguísticos, como partes do discurso e sintaxe.

Veja como funciona:

• A primeira tarefa é criar um léxico que expresse sentimentos positivos e negativos – por exemplo, incrível, super fácil, acessível, caro, ruim etc.
• Tokenização- um processo para quebrar o texto em pequenos pedaços que as máquinas podem entender.
• Em seguida, o modelo conta o número de palavras positivas e negativas no texto sob a questão.
• A etapa final é contar a pontuação geral de força do sentimento do texto em uma escala de -100 a +100, sendo 0 o sentimento neutro.

2. Análise de sentimentos baseada em aprendizado de máquina

Nesta abordagem automatizada, os sentimentos são classificados usando um algoritmo de ML treinado sob supervisão. A quantidade de dados que analisa é muito maior do que a abordagem baseada em regras.

Veja como funciona:

• A etapa de extração de recursos prepara o texto para torná-lo legível pelo computador.
• Na fase de treinamento e previsão, o modelo é apresentado ao conjunto de dados de treinamento com sentimentos rotulados para eles. O modelo então aprende a associar os dados de entrada com os rótulos positivos e negativos correspondentes.
• O algoritmo continua a aprender até que seja independente o suficiente para avaliar os sentimentos de um texto desconhecido.
• Na etapa de previsão, ao se alimentar de um texto não visto, o modelo começa a prever seu rótulo ou classe de sentimento usando seu aprendizado dos dados de treinamento.
• Diferentes algoritmos de classificação, como Naive Bayes, regressão linear, regressão logística, máquinas de vetor de suporte e aprendizado profundo, oferecem excelentes resultados para análise de sentimentos em larga escala.

Leia Como conduzir a análise de sentimentos para melhorar a experiência do cliente?

3. Análise de sentimento híbrida

Este aproveita a precisão da abordagem ML e a estabilidade da abordagem baseada em regras e as combina em um único sistema.

O que é o Processo de Análise de Sentimentos?

Agora que aquecemos você com o básico, vamos detalhar o processo de análise de sentimentos para maior clareza.

1. Coleta de dados

Faz sentido ser extremamente cauteloso com esta etapa, pois tudo o que acontece depois disso depende da qualidade dos dados coletados e anotados. Você pode fazer isso das seguintes maneiras:

• API

Reúna e carregue todos os dados disponíveis publicamente, dependendo da plataforma, como API ao vivo, API de notícias e API do Facebook. Repositórios de código aberto, como avaliações da Amazon, Yelp ou Kaggle, também podem ser úteis.

• Manual

Você pode carregar os dados de uma ferramenta de CRM na API de análise de sentimentos como um arquivo .csv.

2. Processamento de dados

A forma como o processamento de dados acontece depende se é texto, imagem, áudio ou vídeo. Veja como ocorre o processamento de dados de vídeo:

• O software de fala para texto transcreve o áudio presente no vídeo.
• A plataforma extrai e analisa as legendas que aparecem no vídeo com o objetivo de que nenhuma entidade potencialmente significativa seja negligenciada no processo.
• A próxima etapa reconhece e captura imagens e dados de texto por meio do reconhecimento óptico de caracteres.
• Em seguida, um scanner inteligente realiza uma varredura em profundidade para reconhecer quaisquer logotipos que apareçam no vídeo.
• No final, a plataforma reconhece e extrai todo o texto.

3. Análise de dados

Esta fase tem muitas subtarefas como segue:

• Treinamento

Preparar um conjunto de dados pré-processado, rotulado manualmente e classificado é uma etapa crucial para treinar o modelo para realizar a análise de sentimentos. Também permite que o modelo compare os dados de treinamento classificados com os classificados incorretamente.

• Etiquetas personalizadas

O modelo precisa de tags personalizadas para dados como menções de marca ou nomes de produtos. Assim que as tags estiverem prontas, o modelo é treinado para peneirar o texto com essas tags automaticamente.

• Classificação do tópico

Em seguida é a classificação e marcação de texto com temas ou tópicos específicos em seu produto.

Por exemplo, “A lasanha tem um sabor incrível aqui” é marcado como o tópico “Comida”.

• Análise de sentimentos

Nesta fase, a ferramenta isola, analisa e pontua cada aspecto e tópico em uma escala de -100 a +100. Em seguida, calcula a pontuação agregada de diferentes aspectos para decodificar o sentimento do público em relação à marca.

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4. Visualização de dados

Agora é hora de converter os insights de análise em relatórios acionáveis ​​como gráficos e tabelas visualmente atraentes. Esses relatórios em termos de aspectos tornam a compreensão dos mínimos detalhes uma moleza.

As ferramentas mais avançadas de análise de sentimentos vêm com painéis intuitivos com inúmeros recursos de visibilidade. Ele ajuda você a usar os resultados da melhor forma ao projetar uma estratégia de crescimento.

Vamos agora restringir e aprender mais sobre como realizar a análise de sentimentos nos comentários do YouTube.

Um guia passo a passo para realizar a análise de sentimentos do YouTube

Sucatando comentários

Você primeiro precisa coletar comentários do YouTube; se estiver fazendo isso manualmente, exporte-os para um arquivo CSV para torná-lo compatível com a API de ML.

No entanto, a automação pode oferecer muita facilidade na coleta de dados. As ferramentas de raspagem da Web podem ajudá-lo a fazer isso. Algumas ferramentas incríveis de raspagem visual, como Dexi.io, Import.io e ParseHub, ajudam você a coletar os dados sem o conhecimento de codificação. Se você é uma mão de codificação antiga, as estruturas de raspagem da Web de código aberto também são úteis.

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Limpeza e divisão de dados

É um passo manual. Primeiro, os dados coletados precisam de alguma limpeza para eliminar ruídos, como textos repetitivos, símbolos irrelevantes, URLs etc., que podem prejudicar a qualidade da análise. Além disso, analisar comentários com várias declarações (às vezes com opiniões até contrastantes) sem separá-los pode levar a dados distorcidos. Para evitar isso, divida os dados em unidades individuais.

Analisando sentimentos

A próxima tarefa é classificar e marcar cada uma das opiniões em tags Positivo, Negativo e Neutro e treinar seu modelo. O modelo eventualmente começa a fazer previsões depois que você marca algumas opiniões. No entanto, quanto mais você treinar o modelo, melhor será seu desempenho.

O treinamento é seguido pelo teste do modelo - para testar quão bem o modelo está funcionando nos critérios definidos. Se o desempenho do modelo parecer atrasado após alguns testes, você pode voltar para a etapa de treinamento.

Depois de treinar o modelo, é hora de colocá-lo em ação. Dependendo da sua ferramenta de análise de sentimentos, você pode carregar os dados a serem analisados ​​por meio de um arquivo CSV, aplicativos integrados como Gmail, Zendesk ou plug-ins.

Neste ponto, a análise de sentimento do YouTube baseada em aspectos pode ajudar significativamente a ajustar a análise classificando os comentários por tópicos, conforme discutido anteriormente.

Outra opção é usar a ferramenta de monitoramento de mídia, como o Mediatoolkit, e monitorar o sentimento do YouTube diretamente pela ferramenta.

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Visualizando resultados

Aqui, gráficos e gráficos de pizza guiam você pela visão granular das emoções correspondentes a diferentes aspectos. Você também pode procurar padrões e tendências definitivos para tomar decisões informadas.

Comece a analisar os comentários do YouTube você mesmo

Os sentimentos de seus comentários no YouTube não são menos do que uma mina de ouro de dados. Considerando isso, realizar uma análise de sentimento do YouTube pode ajudá-lo a entender melhor e ajustar sua estratégia de marketing de acordo.

Com o tipo certo de ferramentas à sua disposição, não há dúvida de que você será capaz de dominar essa técnica aparentemente difícil.

Paul Fraser é redator de conteúdo freelancer na Commerce Mentors. Ele tem dois anos de experiência escrevendo sobre comércio eletrônico, tecnologia e marketing. Paul também é um cara de números que gosta de ler romances. Quando não está trabalhando, ele adora visitar novos cafés e passar tempo com seus amigos.