Анализ настроений на YouTube: подробная дорожная карта того, как его проводить

Это не первый и не последний случай в сфере цифровой недвижимости, когда YouTube заявляет о себе как о музе маркетолога. В отчете Go-globe отмечается, что 78,8% маркетологов считают YouTube самой эффективной платформой для видеомаркетинга.

А для тех, кто еще не освоил его возможности, самое время сделать это, потому что эксперты считают, что веб-сайты с видеоконтентом будут высоко ранжироваться и иметь лучшую видимость в поисковой выдаче — особенно после алгоритма Broad Core от Google 22 мая.

Однако, как и все другие платформы социальных сетей, это улица с двусторонним движением. Пока зрители просматривают видеоконтент, в разделе комментариев также ведется много разговоров (само по себе сокровищница развлечений!). Это настоящие люди, которые активно говорят о вашем бренде, так что вы явно не хотите их просматривать.

Читать Мониторинг СМИ: Полное руководство

Но слова, из которых состоят эти комментарии на YouTube, не рассказывают всей истории, и за этим стоит онлайн-настроение или, как говорят, сентимент.

И только когда вы используете социальное прослушивание пользовательского контента в видео на YouTube, вы сможете понять их эмоции и использовать их, чтобы направить свой маркетинговый путь на YouTube в осязаемом направлении.

Вот когда вам пригодится анализ настроений YouTube.

Чтобы упростить управление процессом, такие инструменты, как Mediatoolkit, используют алгоритмы машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (AI), чтобы помочь маркетологам расшифровывать настроения клиентов из комментариев на YouTube, чтобы лучше понять предпочтения своей аудитории.

Теперь давайте лучше разберемся с концепцией анализа настроений на YouTube.

Что такое анализ настроений?

Анализ настроений (или анализ мнений) — это то, как инструменты для прослушивания в социальных сетях анализируют и понимают эмоции, выраженные в тексте.

Как правило, текст относится к упоминаниям бренда, публикациям, комментариям и обзорам вашего бренда в различных социальных сетях. Но в этой статье мы подробно рассмотрим комментарии на YouTube.

Читайте: Как Social Listening может помочь разработать вашу стратегию видеомаркетинга.

Как работает анализ настроений?

Машинное обучение (ML) и обработка естественного языка (NLP) предоставляют расширенные инструменты анализа настроений с контекстуальным интеллектом человеческого мозга.

В зависимости от уровня точности, который вам нужен для вашей модели, и объема данных, которые вам нужно проанализировать, у вас есть три разных алгоритма анализа тональности:

1. Анализ настроений на основе правил

Этот алгоритм основан на предопределенных правилах для определения настроений. Правила — это не что иное, как составленные вручную лексиконы, представляющие собой список слов и выражений.

Вы можете дополнительно уточнить правила и построить их на основе лингвистических аспектов, таких как части речи и синтаксис.

Вот как это работает:

• Первая задача — создать лексикон, выражающий положительные и отрицательные чувства, например, «круто», «супер просто», «доступно», «дорого», «плохо» и т. д.
• Токенизация — процесс разбиения текста на небольшие фрагменты, понятные машинам.
• Далее модель подсчитывает количество положительных и отрицательных слов в тексте под вопросом.
• Последним шагом является подсчет общей оценки силы тональности текста по шкале от -100 до +100, где 0 соответствует нейтральной тональности.

2. Анализ настроений на основе машинного обучения

В этом автоматизированном подходе настроения классифицируются с использованием обученного алгоритма машинного обучения под наблюдением. Количество данных, которые он анализирует, намного больше, чем при подходе, основанном на правилах.

Вот как это работает:

• На этапе извлечения признаков текст подготавливается к тому, чтобы компьютер мог его прочитать.
• На этапе обучения и прогнозирования модель знакомится с набором обучающих данных с помеченными для них настроениями. Затем модель учится связывать входные данные с соответствующими положительными и отрицательными метками.
• Алгоритм продолжает учиться до тех пор, пока не станет достаточно независимым, чтобы оценить настроение неизвестного текста.
• На этапе прогнозирования, получая невидимый текст, модель начинает прогнозировать свою метку или класс тональности, используя полученные знания из обучающих данных.
• Различные алгоритмы классификации, такие как наивный байесовский алгоритм, линейная регрессия, логистическая регрессия, машины опорных векторов и глубокое обучение, обеспечивают отличные результаты для крупномасштабного анализа настроений.

Читать Как провести анализ настроений, чтобы улучшить качество обслуживания клиентов?

3. Гибридный анализ настроений

Этот использует преимущества точности подхода ML и стабильности подхода, основанного на правилах, и объединяет их в одной системе.

Что такое процесс анализа настроений?

Теперь, когда мы ознакомили вас с основами, давайте разберем процесс анализа тональности для большей ясности.

1. Сбор данных

Имеет смысл быть предельно осторожным на этом шаге, так как все, что происходит после этого, зависит от качества собранных и аннотированных данных. Вы можете сделать это следующими способами:

• API

Соберите и загрузите все общедоступные данные в зависимости от платформы, такие как live API, API новостей и API Facebook. Репозитории с открытым исходным кодом, такие как обзоры Amazon, Yelp или Kaggle, также могут быть полезны.

• Руководство

Вы можете загрузить данные из инструмента CRM в API анализа настроений в виде файла .csv.

2. Обработка данных

Способ обработки данных зависит от того, являются ли они текстом, изображением, аудио или видео. Вот как происходит обработка видеоданных:

• Программное обеспечение для преобразования речи в текст расшифровывает звук, присутствующий в видео.
• Платформа извлекает и анализирует титры, появляющиеся в видео, чтобы в процессе не упустить ни одного потенциально важного объекта.
• Следующий шаг — распознавание и захват изображений и текстовых данных с помощью оптического распознавания символов.
• Затем интеллектуальный сканер выполняет углубленное сканирование, чтобы распознать любые логотипы, которые появляются на видео.
• В конце концов, платформа распознает и извлечет весь текст.

3. Анализ данных

Этот этап включает в себя множество подзадач:

• Подготовка

Подготовка предварительно обработанного, помеченного вручную и классифицированного набора данных является важным шагом для обучения модели выполнению анализа тональности. Это также позволяет модели сравнивать классифицированные обучающие данные с неправильно классифицированными.

• Пользовательские теги

Модель нуждается в настраиваемых тегах для таких данных, как упоминания брендов или названия продуктов. Как только теги готовы, модель обучается автоматически просеивать текст, содержащий эти теги.

• Классификация тем

Далее следует классификация и пометка текста определенной тематикой или тематикой вашего продукта.

Например, «Здесь вкусная лазанья» помечен как тема «Еда».

• Анализ настроений

На этом этапе инструмент изолирует, анализирует и оценивает каждый аспект и тему по шкале от -100 до +100. Затем он вычисляет совокупную оценку различных аспектов, чтобы расшифровать отношение аудитории к бренду.

Прочитайте Отслеживание настроений: как проникнуть в мысли ваших клиентов?

4. Визуализация данных

Теперь пришло время преобразовать результаты анализа в действенные отчеты в виде визуально привлекательных графиков и диаграмм. Эти подробные отчеты делают понимание даже мельчайших деталей легкой прогулкой.

Большинство передовых инструментов анализа тональности поставляются с интуитивно понятными информационными панелями с бесчисленными функциями визуализации. Это поможет вам наилучшим образом использовать результаты при разработке стратегии роста.

Давайте теперь сузим и узнаем больше о выполнении анализа настроений в комментариях на YouTube.

Пошаговое руководство по анализу настроений на YouTube

Удаление комментариев

Сначала вам нужно собрать комментарии YouTube; если вы делаете это вручную, экспортируйте их в файл CSV, чтобы сделать его совместимым с ML API.

Однако автоматизация может значительно упростить сбор данных. В этом вам могут помочь инструменты веб-скрейпинга. Некоторые замечательные визуальные инструменты парсинга, такие как Dexi.io, Import.io и ParseHub, помогут вам собрать данные без знания программирования. Если вы опытный программист, вам также пригодятся фреймворки для парсинга веб-страниц с открытым исходным кодом.

Прочитайте онлайн-обзоры: полное руководство о том, как их отслеживать и обрабатывать

Очистка и разделение данных

Это ручной шаг. Во-первых, собранные данные нуждаются в некоторой очистке для устранения шума, такого как повторяющиеся тексты, нерелевантные символы, URL-адреса и т. д., которые в противном случае могут ухудшить качество анализа. Более того, анализ комментариев с несколькими утверждениями (иногда даже с противоположными мнениями) без их разделения может привести к искажению данных. Чтобы избежать этого, разделите данные на отдельные блоки.

Анализ настроений

Следующая задача — классифицировать и пометить каждое из мнений тегами Positive, Negative и Neutral и обучить вашу модель. Модель в конечном итоге начинает делать прогнозы после того, как вы отметите несколько мнений. Тем не менее, чем больше вы обучаете модель, тем лучше она работает.

За обучением следует тестирование модели, чтобы проверить, насколько хорошо модель работает по заданным критериям. Если после нескольких тестов модель начинает отставать в производительности, можно вернуться к этапу обучения.

После того как вы обучили модель, пришло время запустить ее в игру. В зависимости от вашего инструмента анализа настроений вы можете загружать данные для анализа через CSV-файл, интегрированные приложения, такие как Gmail, Zendesk или плагины.

На этом этапе анализ настроений YouTube на основе аспектов может значительно помочь в точной настройке анализа путем классификации комментариев по темам, как обсуждалось ранее.

Другой вариант — использовать инструмент мониторинга мультимедиа, такой как Mediatoolkit, и напрямую отслеживать настроение YouTube с помощью этого инструмента.

Прочитайте 5 лучших инструментов анализа настроений в 2022 году

Визуализация результатов

Здесь графики и круговые диаграммы помогут вам детально рассмотреть эмоции, соответствующие различным аспектам. Вы также можете искать определенные закономерности и тенденции для принятия обоснованных решений.

Начните самостоятельно анализировать комментарии на YouTube

Настроения ваших комментариев на YouTube — не что иное, как золотая жила данных. Учитывая это, проведение анализа настроений на YouTube может помочь вам лучше разобраться в этом и соответствующим образом скорректировать свою маркетинговую стратегию.

Имея в своем распоряжении правильные инструменты, вы, несомненно, сможете освоить эту, казалось бы, сложную технику.

Пол Фрейзер — внештатный автор контента в Commerce Mentors. Он имеет двухлетний опыт написания статей об электронной коммерции, технологиях и маркетинге. Пол также увлекается цифрами и любит читать романы. Когда он не работает, он любит посещать новые кафе и проводить время со своими друзьями.