การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นของ YouTube: แผนงานโดยละเอียดเกี่ยวกับวิธีการดำเนินการ

นี่ไม่ใช่ครั้งแรกหรือครั้งสุดท้ายในอสังหาริมทรัพย์ดิจิทัลที่ YouTube อ้างว่าเป็นรำพึงของนักการตลาด รายงาน Go-globe ระบุว่า 78.8% ของนักการตลาดมองว่า YouTube เป็นแพลตฟอร์มการตลาดผ่านวิดีโอที่มีประสิทธิภาพสูงสุด

และสำหรับผู้ที่ยังไม่ได้ใช้ประโยชน์จากพลังของมัน ก็ถึงเวลาที่จะต้องทำเช่นนั้นเพราะผู้เชี่ยวชาญเชื่อว่าเว็บไซต์ที่มีเนื้อหาวิดีโอจะอยู่ในอันดับที่สูงและมีการมองเห็น SERP ที่ดีขึ้น โดยเฉพาะหลังจาก Broad Core Algorithm ของ Google ในวันที่ 22 พฤษภาคม

อย่างไรก็ตาม เช่นเดียวกับแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียอื่น ๆ มันเป็นถนนสองทาง ในขณะที่ผู้ดูบริโภคเนื้อหาวิดีโอ ยังมีการสนทนามากมายในส่วนความคิดเห็น (ขุมทรัพย์แห่งความบันเทิงในตัวมันเอง!) พวกเขาเป็นคนจริงๆ ที่พูดถึงแบรนด์ของคุณอย่างกระตือรือร้น ดังนั้นคุณจึงไม่ต้องการตรวจสอบพวกเขา

อ่าน การตรวจสอบสื่อ: สุดยอดคู่มือ

แต่คำที่ประกอบด้วยความคิดเห็นของ YouTube เหล่านี้ไม่ได้บอกเล่าเรื่องราวทั้งหมด และยังมีอารมณ์ออนไลน์หรือความรู้สึกเบื้องหลังอย่างที่พวกเขาพูด

และเฉพาะเมื่อคุณใช้การฟังจากโซเชียลสำหรับเนื้อหาที่ผู้ใช้สร้างขึ้นบนวิดีโอ YouTube เท่านั้น คุณจะสามารถเข้าใจอารมณ์ของพวกเขาและใช้ประโยชน์จากพวกเขาเพื่อนำเส้นทางการตลาดของ YouTube ไปในทิศทางที่จับต้องได้

นั่นคือเวลาที่การวิเคราะห์ความคิดเห็นของ YouTube มีประโยชน์

เพื่อให้นำทางในกระบวนการได้ง่ายขึ้น เครื่องมืออย่าง Mediatoolkit ใช้ Machine Learning (ML) และอัลกอริทึมปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อช่วยให้นักการตลาดถอดรหัสความรู้สึกของลูกค้าจากความคิดเห็นของ YouTube เพื่อทำความเข้าใจความชอบของผู้ชมได้ดียิ่งขึ้น

ตอนนี้ ให้เราเข้าใจแนวคิดของการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นของ YouTube ดีขึ้นเล็กน้อย

การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นคืออะไร?

การวิเคราะห์ความรู้สึก (หรือการขุดความคิดเห็น) เป็นวิธีที่เครื่องมือฟังโซเชียลมีเดียวิเคราะห์และเข้าใจอารมณ์ที่แสดงในข้อความ

โดยทั่วไป ข้อความหมายถึงการกล่าวถึง โพสต์ ความคิดเห็น และบทวิจารณ์แบรนด์ของคุณบนช่องทางโซเชียลต่างๆ แต่ในบทความนี้ เราจะเจาะลึกความคิดเห็นของ YouTube โดยเฉพาะ

อ่าน: การฟังทางสังคมสามารถช่วยพัฒนากลยุทธ์การตลาดวิดีโอของคุณได้อย่างไร

การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นทำงานอย่างไร

แมชชีนเลิร์นนิง (ML) และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) มอบเครื่องมือวิเคราะห์ความรู้สึกขั้นสูงพร้อมความฉลาดตามบริบทของสมองมนุษย์

ขึ้นอยู่กับระดับความแม่นยำที่คุณต้องการสำหรับโมเดลของคุณและจำนวนข้อมูลที่คุณต้องวิเคราะห์ คุณมีอัลกอริธึมการวิเคราะห์ความรู้สึกที่แตกต่างกันสามแบบ:

1. การวิเคราะห์ความรู้สึกตามกฎ

อัลกอริทึมนี้อาศัยกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้าสำหรับการกำหนดความรู้สึก กฎต่างๆ ไม่มีอะไรเลยนอกจากศัพท์เฉพาะที่สร้างขึ้นมาเองซึ่งประกอบขึ้นเป็นรายการคำและสำนวน

คุณอาจปรับแต่งกฎเพิ่มเติมและสร้างขึ้นจากแง่มุมทางภาษา เช่น ส่วนของคำพูดและไวยากรณ์

นี่คือวิธีการทำงาน:

• งานแรกคือการสร้างศัพท์เฉพาะที่แสดงความรู้สึกเชิงบวกและเชิงลบ—ตัวอย่างเช่น ยอดเยี่ยม ง่ายสุด ๆ ราคาไม่แพง แพ่ง แย่ ฯลฯ
• Tokenization- กระบวนการแบ่งข้อความออกเป็นชิ้นเล็ก ๆ ที่เครื่องสามารถเข้าใจได้
• ถัดไป โมเดลจะนับจำนวนคำที่เป็นบวกและลบในข้อความใต้คำถาม
• ขั้นตอนสุดท้ายคือการนับคะแนนความเชื่อมั่นโดยรวมของข้อความในระดับ -100 ถึง +100 โดยที่ 0 เป็นค่าความเชื่อมั่นที่เป็นกลาง

2. การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นตามการเรียนรู้ของเครื่อง

ในแนวทางอัตโนมัตินี้ ความรู้สึกจะถูกจัดประเภทโดยใช้อัลกอริธึม ML ที่ได้รับการฝึกอบรมภายใต้การดูแล ปริมาณของข้อมูลที่วิเคราะห์นั้นมากกว่าแนวทางตามกฎ

นี่คือวิธีการทำงาน:

• ขั้นตอนการแยกคุณลักษณะจะเตรียมข้อความเพื่อให้คอมพิวเตอร์อ่านได้
• ในขั้นตอนการฝึกอบรมและการทำนาย แบบจำลองจะถูกนำมาใช้กับชุดข้อมูลการฝึกที่มีข้อความแสดงความรู้สึก จากนั้นโมเดลจะเรียนรู้ที่จะเชื่อมโยงข้อมูลที่ป้อนเข้ากับป้ายกำกับบวกและลบที่เกี่ยวข้อง
• อัลกอริทึมจะเรียนรู้ต่อไปจนกว่าจะเป็นอิสระเพียงพอที่จะประเมินความรู้สึกของข้อความที่ไม่รู้จัก
• ในขั้นตอนการคาดการณ์ เมื่อป้อนข้อความที่มองไม่เห็น ตัวแบบจะเริ่มทำนายป้ายกำกับหรือระดับความรู้สึกโดยใช้การเรียนรู้จากข้อมูลการฝึกอบรม
• อัลกอริธึมการจำแนกประเภทต่างๆ เช่น Naive Bayes, Linear regression, Logistic regression, Support vector machine และ Deep learning ให้ผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยมสำหรับการวิเคราะห์ความรู้สึกในวงกว้าง

อ่านวิธีดำเนินการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า?

3. การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นแบบไฮบริด

วิธีนี้ใช้ประโยชน์จากความถูกต้องของแนวทาง ML และความเสถียรของแนวทางตามกฎและรวมไว้ในระบบเดียว

กระบวนการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นคืออะไร?

ตอนนี้เราได้ให้ความอบอุ่นแก่คุณด้วยข้อมูลพื้นฐานแล้ว เรามาแยกย่อยกระบวนการวิเคราะห์ความรู้สึกเพื่อให้ชัดเจนยิ่งขึ้น

1. การเก็บรวบรวมข้อมูล

ควรระมัดระวังอย่างยิ่งในขั้นตอนนี้ เนื่องจากทุกอย่างที่เกิดขึ้นหลังจากนั้นขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูลที่รวบรวมและใส่คำอธิบายประกอบ คุณสามารถทำได้ด้วยวิธีต่อไปนี้:

• API

รวบรวมและอัปโหลดข้อมูลที่เปิดเผยต่อสาธารณะทั้งหมดขึ้นอยู่กับแพลตฟอร์ม เช่น API สด, API ข่าวสาร และ Facebook API ที่เก็บโอเพนซอร์ซ เช่น บทวิจารณ์ Amazon, Yelp หรือ Kaggle อาจมีประโยชน์เช่นกัน

• คู่มือ

คุณสามารถอัปโหลดข้อมูลจากเครื่องมือ CRM บน API การวิเคราะห์ความคิดเห็นเป็นไฟล์ .csv

2. การประมวลผลข้อมูล

วิธีการประมวลผลข้อมูลขึ้นอยู่กับข้อความ รูปภาพ เสียง หรือวิดีโอ นี่คือวิธีการประมวลผลข้อมูลวิดีโอ:

• ซอฟต์แวร์แปลงเสียงพูดเป็นข้อความคัดลอกเสียงที่มีอยู่ในวิดีโอ
• แพลตฟอร์มจะแยกและวิเคราะห์คำอธิบายภาพที่ปรากฏในวิดีโอโดยมีเป้าหมายที่จะมองข้ามสิ่งที่อาจมีนัยสำคัญในกระบวนการนี้
• ขั้นตอนต่อไปคือการจดจำและจับภาพและข้อมูลข้อความผ่านการรู้จำอักขระด้วยแสง
• จากนั้นเครื่องสแกนอัจฉริยะจะทำการสแกนในเชิงลึกเพื่อจดจำโลโก้ใดๆ ที่ปรากฏในวิดีโอ
• ในท้ายที่สุด แพลตฟอร์มจะรับรู้และแยกข้อความทั้งหมด

3. การวิเคราะห์ข้อมูล

ขั้นตอนนี้มีหลายงานย่อยดังนี้:

• การฝึกอบรม

การเตรียมชุดข้อมูลที่ประมวลผลล่วงหน้า ติดป้ายกำกับด้วยตนเอง และจัดประเภทเป็นขั้นตอนสำคัญในการฝึกแบบจำลองให้ดำเนินการวิเคราะห์ความคิดเห็น นอกจากนี้ยังช่วยให้แบบจำลองสามารถเปรียบเทียบข้อมูลการฝึกที่จัดกับข้อมูลที่จัดประเภทไม่ถูกต้อง

• แท็กที่กำหนดเอง

โมเดลต้องการแท็กที่กำหนดเองสำหรับข้อมูล เช่น การกล่าวถึงแบรนด์หรือชื่อผลิตภัณฑ์ เมื่อแท็กพร้อมแล้ว โมเดลจะได้รับการฝึกให้กรองข้อความที่มีแท็กเหล่านี้โดยอัตโนมัติ

• การจำแนกหัวข้อ

ถัดไปคือการจัดประเภทและการแท็กข้อความที่มีธีมหรือหัวข้อเฉพาะในผลิตภัณฑ์ของคุณ

ตัวอย่างเช่น- “ลาซานญ่ารสชาติเยี่ยมที่นี่” ถูกแท็กเป็นหัวข้อ “อาหาร”

• การวิเคราะห์ความรู้สึก

ในขั้นตอนนี้ เครื่องมือจะแยก วิเคราะห์ และให้คะแนนทุกแง่มุมและหัวข้อในระดับ -100 ถึง +100 จากนั้นจะคำนวณคะแนนรวมในด้านต่างๆ เพื่อถอดรหัสความเชื่อมั่นของผู้ชมที่มีต่อแบรนด์

อ่านการติดตามความรู้สึก: จะเข้าถึงจิตใจของลูกค้าได้อย่างไร

4. การสร้างภาพข้อมูล

ตอนนี้ได้เวลาแปลงข้อมูลเชิงลึกของการวิเคราะห์เป็นรายงานที่นำไปใช้งานได้จริงเป็นกราฟและแผนภูมิที่ดึงดูดสายตา รายงานที่ชาญฉลาดเหล่านี้ทำให้เข้าใจได้แม้กระทั่งรายละเอียดเล็กๆ น้อยๆ ของการเดินเค้ก

เครื่องมือวิเคราะห์ความรู้สึกขั้นสูงส่วนใหญ่มาพร้อมกับแดชบอร์ดที่ใช้งานง่ายพร้อมคุณสมบัติการมองเห็นจำนวนนับไม่ถ้วน ช่วยให้คุณนำผลลัพธ์ไปใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุดในขณะที่ออกแบบกลยุทธ์การเติบโต

ให้เราจำกัดขอบเขตให้แคบลงและเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการวิเคราะห์ความคิดเห็นเกี่ยวกับความคิดเห็นของ YouTube

คำแนะนำทีละขั้นตอนเพื่อดำเนินการวิเคราะห์ความคิดเห็นของ YouTube

คอมเมนท์แตก

คุณต้องรวบรวมความคิดเห็นของ YouTube ก่อน หากคุณดำเนินการด้วยตนเอง ให้ส่งออกไปยังไฟล์ CSV เพื่อให้เข้ากันได้กับ ML API

อย่างไรก็ตาม ระบบอัตโนมัติสามารถช่วยให้คุณเก็บรวบรวมข้อมูลได้อย่างง่ายดาย เครื่องมือขูดเว็บสามารถช่วยคุณได้ เครื่องมือขูดภาพที่น่าทึ่งบางอย่าง เช่น Dexi.io, Import.io และ ParseHub ช่วยให้คุณรวบรวมข้อมูลโดยไม่ต้องมีความรู้เรื่องการเข้ารหัส หากคุณเป็นมือเขียนโค้ดแบบเก่า กรอบงานการขูดเว็บแบบโอเพนซอร์สก็มีประโยชน์เช่นกัน

อ่านบทวิจารณ์ออนไลน์: คู่มือขั้นสูงสุดในการติดตามและจัดการกับมัน

การทำความสะอาดและการแยกข้อมูล

มันเป็นขั้นตอนแบบแมนนวล ประการแรก ข้อมูลที่รวบรวมต้องมีการล้างข้อมูลบางส่วนเพื่อขจัดสัญญาณรบกวน เช่น ข้อความที่ซ้ำซาก สัญลักษณ์ที่ไม่เกี่ยวข้อง URL ฯลฯ ซึ่งอาจทำให้คุณภาพของการวิเคราะห์ลดลงได้ นอกจากนี้ การวิเคราะห์ความคิดเห็นที่มีข้อความหลายข้อความ (บางครั้งอาจมีความคิดเห็นที่ขัดแย้งกัน) โดยไม่แยกความคิดเห็นออกจากกัน อาจทำให้ข้อมูลเบ้ได้ เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหานี้ ให้แบ่งข้อมูลออกเป็นแต่ละหน่วย

วิเคราะห์ความรู้สึก

งานต่อไปคือการจัดประเภทและแท็กความคิดเห็นแต่ละรายการในแท็กเชิงบวก เชิงลบ และเป็นกลาง แล้วฝึกโมเดลของคุณ ในที่สุดโมเดลจะเริ่มคาดการณ์หลังจากที่คุณแท็กความคิดเห็นบางส่วน อย่างไรก็ตาม ยิ่งคุณฝึกโมเดลมากเท่าไร แบบจำลองก็จะยิ่งทำงานได้ดีขึ้นเท่านั้น

การฝึกอบรมตามด้วยการทดสอบแบบจำลอง- เพื่อทดสอบว่าแบบจำลองนั้นทำงานได้ดีเพียงใดตามเกณฑ์ที่ตั้งไว้ หากตัวแบบดูเหมือนว่าจะทำงานช้าลงหลังจากการทดสอบไม่กี่ครั้ง คุณสามารถกลับไปที่ขั้นตอนการฝึกได้

เมื่อคุณฝึกโมเดลแล้ว ก็ถึงเวลานำโมเดลไปใช้จริง คุณสามารถอัปโหลดข้อมูลเพื่อวิเคราะห์ผ่านไฟล์ CSV แอปที่ผสานรวม เช่น Gmail, Zendesk หรือปลั๊กอิน ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับเครื่องมือวิเคราะห์ความรู้สึกของคุณ

ณ จุดนี้ การวิเคราะห์ความคิดเห็นของ YouTube ตามแง่มุมสามารถช่วยปรับแต่งการวิเคราะห์ได้อย่างมากโดยจัดประเภทความคิดเห็นตามหัวข้อตามที่กล่าวไว้ก่อนหน้านี้

อีกทางเลือกหนึ่งคือการใช้เครื่องมือตรวจสอบสื่อ เช่น Mediatoolkit และตรวจสอบความคิดเห็นของ YouTube ผ่านเครื่องมือโดยตรง

อ่าน 5 เครื่องมือวิเคราะห์ความเชื่อมั่นที่ดีที่สุดในปี 2022

การแสดงผลลัพธ์

ที่นี่ กราฟและแผนภูมิวงกลมจะแนะนำคุณผ่านมุมมองที่ละเอียดของอารมณ์ที่เกี่ยวข้องกับแง่มุมต่างๆ คุณยังสามารถมองหารูปแบบและแนวโน้มที่ชัดเจนเพื่อตัดสินใจอย่างมีข้อมูล

เริ่มต้นด้วยการวิเคราะห์ความคิดเห็นของ YouTube ด้วยตัวคุณเอง

ความรู้สึกของความคิดเห็น YouTube ของคุณนั้นไม่น้อยไปกว่าข้อมูลเหมืองทองคำ เมื่อพิจารณาถึงสิ่งนี้ การวิเคราะห์ความคิดเห็นของ YouTube จะช่วยให้คุณเข้าใจสิ่งนี้ได้ดีขึ้นและปรับกลยุทธ์ทางการตลาดของคุณให้เหมาะสม

ด้วยเครื่องมือที่เหมาะสม ไม่ต้องสงสัยเลยว่าคุณจะสามารถใช้เทคนิคที่ดูเหมือนยากนี้ได้อย่างแน่นอน

Paul Fraser เป็นนักเขียนเนื้อหาอิสระที่ Commerce Mentors เขามีประสบการณ์สองปีในการเขียนเกี่ยวกับอีคอมเมิร์ซ เทคโนโลยี และการตลาด พอลยังเป็นผู้ชายตัวเลขที่ชอบอ่านนิยายอีกด้วย เมื่อไม่ได้ทำงาน เขาชอบไปร้านกาแฟใหม่ๆ และใช้เวลากับเพื่อนฝูง