Analiza sentimentelor YouTube: o foaie de parcurs detaliată despre cum să o desfășurăm

Aceasta nu este prima și nici ultima dată în domeniul imobiliar digital când YouTube își revendică pretenția ca muză a marketerului. Un raport Go-globe subliniază că 78,8% dintre agenții de marketing consideră YouTube cea mai eficientă platformă de marketing video.

Și pentru cei care încă nu își valorifică puterea, este timpul să facă acest lucru, deoarece experții cred că site-urile web care au conținut video se vor clasa foarte bine și vor avea o vizibilitate SERP mai bună – mai ales după algoritmul de bază general de la Google mai '22.

Cu toate acestea, ca toate celelalte platforme de social media, este o stradă cu două sensuri. În timp ce spectatorii consumă conținutul video, există și o mulțime de conversații în secțiunea de comentarii (o comoară de divertisment în sine!). Ei sunt oamenii adevărați care vorbesc în mod activ despre brandul tău, așa că evident că nu vrei să te uiți prin ei.

Citiți Monitorizarea media: Ghidul suprem

Dar cuvintele care cuprind aceste comentarii YouTube nu spun povestea completă și există, de asemenea, o dispoziție online sau, după cum se spune, un sentiment în spatele ei.

Și numai atunci când folosești ascultarea socială pentru conținutul generat de utilizatori pe videoclipurile YouTube, vei putea să le înțelegi emoțiile și să le folosești pentru a-ți duce călătoria de marketing pe YouTube într-o direcție tangibilă.

Atunci este utilă Analiza sentimentelor YouTube.

Pentru a naviga mai ușor în proces, instrumente precum Mediatoolkit folosesc algoritmi de învățare automată (ML) și inteligență artificială (AI) pentru a ajuta specialiștii în marketing să descifreze sentimentele clienților din comentariile YouTube pentru a înțelege mai bine preferințele audienței lor.

Acum, să înțelegem puțin mai bine conceptul de analiză a sentimentelor YouTube.

Ce este analiza sentimentelor?

Analiza sentimentelor (sau minarea opiniei) este modul în care instrumentele de ascultare a rețelelor sociale analizează și înțeleg emoțiile exprimate într-un text.

În general, textul se referă la mențiuni, postări, comentarii și recenzii ale mărcii dvs. pe diferite canale sociale. Dar în acest articol, ne vom aprofunda în mod special în comentariile YouTube.

Citiți: Cum vă poate ajuta ascultarea socială să vă dezvoltați strategia de marketing video.

Cum funcționează analiza sentimentelor?

Învățarea automată (ML) și procesarea limbajului natural (NLP) conferă instrumente avansate de analiză a sentimentelor cu inteligența contextuală a creierului uman.

În funcție de nivelul de acuratețe pe care l-ați dori pentru modelul dvs. și de cantitatea de date pe care trebuie să o analizați, aveți trei algoritmi diferiți de analiză a sentimentelor:

1. Analiza sentimentelor bazată pe reguli

Acest algoritm se bazează pe reguli predefinite pentru definirea sentimentelor. Regulile nu sunt altceva decât lexiconuri create manual, care constituie o listă de cuvinte și expresii.

Puteți rafina și mai mult regulile și le puteți construi în jurul aspectelor lingvistice, cum ar fi părți de vorbire și sintaxă.

Iată cum funcționează:

• Prima sarcină este de a crea un lexic care exprimă sentimente pozitive și negative - de exemplu, minunat, super ușor, accesibil, scump, rău etc.
• Tokenizare - un proces de împărțire a textului în bucăți mici pe care mașinile le pot înțelege.
• În continuare, modelul numără numărul de cuvinte pozitive și negative din textul de sub întrebare.
• Pasul final este să numărați scorul general de putere al sentimentului textului pe o scară de la -100 la +100, 0 fiind sentimentul neutru.

2. Analiza sentimentelor bazată pe învățarea automată

În această abordare automată, sentimentele sunt clasificate folosind un algoritm ML antrenat sub supraveghere. Cantitatea de date pe care o analizează este mult mai mare decât abordarea bazată pe reguli.

Iată cum funcționează:

• Pasul de extragere a caracteristicilor pregătește textul pentru a-l face lizibil de computer.
• În faza de antrenament și predicție, modelul este introdus în setul de date de antrenament cu sentimentele etichetate pentru acestea. Modelul învață apoi să asocieze datele de intrare cu etichetele pozitive și negative corespunzătoare.
• Algoritmul continuă să învețe până când este suficient de independent pentru a evalua sentimentele unui text necunoscut.
• În pasul de predicție, când se hrănește cu un text nevăzut, modelul începe să prezică eticheta sau clasa de sentiment folosind învățarea sa din datele de antrenament.
• Diferiți algoritmi de clasificare, cum ar fi Naive Bayes, regresia liniară, regresia logistică, mașinile vectoriale de suport și învățarea profundă oferă rezultate excelente pentru analiza sentimentelor la scară largă.

Citiți Cum să efectuați o analiză a sentimentelor pentru a îmbunătăți experiența clienților?

3. Analiza hibridă a sentimentelor

Acesta profită de acuratețea abordării ML și stabilitatea abordării bazate pe reguli și le combină într-un singur sistem.

Care este procesul de analiză a sentimentelor?

Acum că v-am încălzit cu elementele de bază, să detaliem procesul de analiză a sentimentelor pentru mai multă claritate.

1. Colectarea datelor

Este logic să fii extrem de precaut cu privire la acest pas, deoarece tot ce se întâmplă după aceea depinde de calitatea datelor colectate și adnotate. Puteți face acest lucru în următoarele moduri:

• API

Adunați și încărcați toate datele disponibile public în funcție de platformă, cum ar fi API-ul live, API-ul de știri și API-ul Facebook. Ar putea fi de asemenea utile arhivele open-source precum recenziile Amazon, Yelp sau Kaggle.

• Manual

Puteți încărca datele dintr-un instrument CRM în API-ul de analiză a sentimentelor ca fișier .csv.

2. Prelucrarea datelor

Modul în care are loc procesarea datelor depinde dacă este vorba de text, imagine, audio sau video. Iată cum are loc procesarea datelor video:

• Software-ul Speech-to-text transcrie sunetul prezent în videoclip.
• Platforma extrage și analizează legendele care apar în videoclip cu scopul de a nu trece cu vederea nicio entitate potențial semnificativă în acest proces.
• Următorul pas recunoaște și captează imagini și date text prin recunoașterea optică a caracterelor.
• Apoi, un scaner inteligent efectuează o scanare aprofundată pentru a recunoaște orice sigle care apar în videoclip.
• În final, platforma recunoaște și extrage tot textul.

3. Analiza datelor

Această etapă are multe subsarcini, după cum urmează:

• Instruire

Pregătirea unui set de date preprocesat, etichetat manual și clasificat este un pas crucial pentru a antrena modelul pentru a efectua analiza sentimentelor. De asemenea, permite modelului să compare datele de antrenament clasificate cu cele clasificate incorect.

• Etichete personalizate

Modelul are nevoie de etichete personalizate pentru date precum mențiuni de marcă sau nume de produse. Odată ce etichetele sunt gata, modelul este antrenat să cerne automat textul care are aceste etichete.

• Clasificarea subiectelor

Urmează clasificarea și etichetarea textului cu teme sau subiecte specifice despre produsul dvs.

De exemplu, „Lasagna are un gust minunat aici” este etichetat ca subiect „Mâncare”.

• Analiza sentimentelor

În această etapă, instrumentul izolează, analizează și punctează fiecare aspect și subiect pe o scară de la -100 la +100. Apoi calculează scorul agregat al diferitelor aspecte pentru a decoda sentimentul publicului față de marcă.

Citiți Urmărirea sentimentelor: Cum să intrați în mintea clienților dvs.?

4. Vizualizarea datelor

Acum este timpul să convertiți statisticile analizei în rapoarte acționabile sub formă de grafice și diagrame atractive din punct de vedere vizual. Aceste rapoarte din punct de vedere al aspectului fac ca înțelegerea chiar și a celor mai mici detalii să fie o plimbare.

Cele mai avansate instrumente de analiză a sentimentelor vin cu tablouri de bord intuitive cu nenumărate funcții de vizibilitate. Vă ajută să utilizați cât mai bine rezultatele în timp ce proiectați o strategie de creștere.

Haideți acum să restrângem și să aflăm mai multe despre efectuarea analizei sentimentelor în comentariile YouTube.

Un ghid pas cu pas pentru efectuarea analizei sentimentelor YouTube

Renunțarea la comentarii

Mai întâi trebuie să colectați comentarii YouTube; dacă o faceți manual, exportați-le într-un fișier CSV pentru a-l face compatibil cu API-ul ML.

Cu toate acestea, automatizarea vă poate oferi o mare ușurință cu colectarea datelor. Instrumentele web scraping vă pot ajuta să faceți asta. Unele instrumente uimitoare de răzuire vizuală, cum ar fi Dexi.io, Import.io și ParseHub, vă ajută să colectați datele fără cunoștințele de codare. Dacă sunteți un expert în codificare, cadrele de scraping web open-source sunt, de asemenea, utile.

Citiți recenzii online: ghidul suprem despre cum să le urmăriți și să le gestionați

Curățarea și împărțirea datelor

Este un pas manual. În primul rând, datele colectate necesită o anumită curățare pentru a elimina zgomotul, cum ar fi texte repetitive, simboluri irelevante, URL-uri etc., care altfel pot degrada calitatea analizei. Mai mult, analizarea comentariilor cu afirmații multiple (uneori chiar cu opinii contrastante) fără a le separa poate duce la date distorsionate. Pentru a evita acest lucru, împărțiți datele în unități individuale.

Analizând sentimentele

Următoarea sarcină este să clasificați și să etichetați fiecare dintre opinii în etichete pozitive, negative și neutre și să vă antrenați modelul. Modelul începe în cele din urmă să facă predicții după ce etichetați câteva opinii. Cu toate acestea, cu cât antrenați mai mult modelul, cu atât va funcționa mai bine.

Antrenamentul este urmat de testarea modelului - pentru a testa cât de bine funcționează modelul pe criteriile stabilite. Dacă modelul pare să întârzie performanțele după câteva teste, puteți reveni la pasul de antrenament.

Odată ce antrenați modelul, este timpul să îl puneți în joc. În funcție de instrumentul de analiză a sentimentelor, puteți încărca datele pentru a fi analizate printr-un fișier CSV, aplicații integrate precum Gmail, Zendesk sau plug-in-uri.

În acest moment, analiza sentimentului YouTube bazată pe aspecte poate ajuta în mod semnificativ la ajustarea analizei clasificând comentariile după subiecte, așa cum sa discutat mai devreme.

O altă opțiune este să utilizați un instrument de monitorizare media, cum ar fi Mediatoolkit, și să monitorizați sentimentul YouTube direct prin intermediul instrumentului.

Citiți 5 cele mai bune instrumente de analiză a sentimentelor în 2022

Vizualizarea rezultatelor

Aici, graficele și diagramele circulare vă ghidează prin vizualizarea granulară a emoțiilor corespunzătoare diferitelor aspecte. De asemenea, puteți căuta modele și tendințe definitive pentru a lua decizii informate.

Începeți să analizați singur comentariile YouTube

Sentimentele comentariilor tale YouTube nu sunt mai puțin decât o mină de aur a datelor. Având în vedere acest lucru, efectuarea unei analize a sentimentului YouTube vă poate ajuta să înțelegeți mai bine aceasta și să vă ajustați strategia de marketing în consecință.

Având la dispoziție tipul potrivit de instrumente, nu există nicio îndoială că veți putea atinge această tehnică aparent dificilă.

Paul Fraser este un scriitor de conținut independent la Commerce Mentors. Are doi ani de experiență în scris despre comerț electronic, tehnologie și marketing. Paul este, de asemenea, un tip număr căruia îi place să citească romane. Când nu lucrează, îi place să viziteze cafenelele noi și să petreacă timp cu prietenii săi.