YouTube Duyarlılık Analizi: Nasıl Yapılacağına İlişkin Ayrıntılı Bir Yol Haritası

Bu, YouTube'un pazarlamacının ilham perisi olma iddiasını dijital gayrimenkulde ilk ve son kez ortaya çıkarmıyor. Bir Go-globe raporu, pazarlamacıların %78,8'inin YouTube'u en etkili video pazarlama platformu olarak gördüğünü gösteriyor.

Ve henüz gücünden yararlanamayanlar için bunu yapmanın tam zamanı çünkü uzmanlar video içeriğine sahip web sitelerinin üst sıralarda yer alacağına ve özellikle Google'ın Mayıs '22 Geniş Çekirdek Algoritmasından sonra daha iyi SERP görünürlüğüne sahip olacağına inanıyor.

Ancak, diğer tüm sosyal medya platformları gibi, iki yönlü bir sokak. İzleyiciler video içeriğini tüketirken, yorum bölümünde de çok fazla konuşma var (kendi içinde bir eğlence hazinesi!). Onlar markanız hakkında aktif olarak konuşan gerçek insanlardır, bu yüzden açıkça bakmak istemezsiniz.

Medya İzlemeyi Okuyun : En İyi Kılavuz

Ancak bu YouTube yorumlarını içeren kelimeler hikayenin tamamını anlatmıyor ve ayrıca çevrimiçi bir ruh hali ya da dedikleri gibi, arkasında bir duygu var.

Ve yalnızca YouTube videolarında kullanıcı tarafından oluşturulan içerik için sosyal dinlemeyi kullandığınızda, duygularını anlayabilir ve YouTube pazarlama yolculuğunuzu somut bir yöne götürmek için onlardan yararlanabilirsiniz.

İşte o zaman YouTube Duygu Analizi işe yarar.

Süreçte daha kolay gezinmek için Mediatoolkit gibi araçlar, pazarlamacıların, kitlelerinin tercihlerini daha iyi anlamak için YouTube yorumlarından müşterilerin duygularını deşifre etmesine yardımcı olmak için Makine öğrenimi (ML) ve Yapay zeka (AI) algoritmalarını kullanır.

Şimdi YouTube duygu analizi kavramını biraz daha iyi anlayalım.

Duygu Analizi Nedir?

Duygu analizi (veya fikir madenciliği), sosyal medya dinleme araçlarının bir metinde ifade edilen duyguları nasıl analiz ettiği ve anladığıdır.

Genel olarak metin, markanızın çeşitli sosyal kanallardaki marka sözlerine, gönderilerine, yorumlarına ve incelemelerine atıfta bulunur. Ancak bu makalede, özellikle YouTube yorumlarını inceleyeceğiz.

Okuyun: Sosyal Dinleme Video Pazarlama Stratejinizi Geliştirmenize Nasıl Yardımcı Olabilir?

Duygu Analizi Nasıl Çalışır?

Makine öğrenimi (ML) ve Doğal dil işleme (NLP), insan beyninin bağlamsal zekasıyla gelişmiş duygu analizi araçları sunar.

Modeliniz için istediğiniz doğruluk düzeyine ve analiz etmeniz gereken veri miktarına bağlı olarak, üç farklı duygu analizi algoritmanız vardır:

1. Kural tabanlı duygu analizi

Bu algoritma, duyguları tanımlamak için önceden tanımlanmış kurallara dayanır. Kurallar, kelimelerin ve ifadelerin bir listesini oluşturan elle hazırlanmış sözlüklerden başka bir şey değildir.

Kuralları daha da hassaslaştırabilir ve bunları konuşma bölümleri ve sözdizimi gibi dilsel yönler etrafında oluşturabilirsiniz.

İşte nasıl çalıştığı:

• İlk görev, olumlu ve olumsuz duyguları ifade eden bir sözlük oluşturmaktır; örneğin, harika, süper kolay, uygun fiyatlı, pahalı, kötü vb.
• Belirteçleştirme - metni, makinelerin anlayabileceği küçük parçalara ayırma işlemi.
• Daha sonra model, sorunun altındaki metindeki olumlu ve olumsuz kelime sayısını sayar.
• Son adım, metnin genel duygu gücü puanını -100 ila +100 arasında bir ölçekte saymaktır, 0 nötr duygudur.

2. Makine öğrenimine dayalı duygu analizi

Bu otomatik yaklaşımda, duygular denetim altında eğitilmiş bir ML algoritması kullanılarak sınıflandırılır. Analiz ettiği veri miktarı, kural tabanlı yaklaşımdan çok daha fazladır.

İşte nasıl çalıştığı:

• Özellik çıkarma adımı, metni bilgisayar tarafından okunabilir hale getirmek için hazırlar.
• Eğitim ve tahmin aşamasında, model, etiketlenmiş duygularla eğitim veri kümesine tanıtılır. Model daha sonra girdi verilerini karşılık gelen pozitif ve negatif etiketlerle ilişkilendirmeyi öğrenir.
• Algoritma, bilinmeyen metnin duygularını değerlendirmek için yeterince bağımsız olana kadar öğrenmeye devam eder.
• Tahmin adımında, görünmeyen bir metinden beslenerek model, eğitim verilerinden öğrendiklerini kullanarak etiketini veya duygu sınıfını tahmin etmeye başlar.
• Naive Bayes, Doğrusal regresyon, Lojistik regresyon, Destek vektör makineleri ve Derin öğrenme gibi farklı sınıflandırma algoritmaları, büyük ölçekli duygu analizi için mükemmel sonuçlar verir.

Müşteri Deneyimini Geliştirmek İçin Duyarlılık Analizi Nasıl Yapılır? Okuyun

3. Hibrit duygu analizi

Bu, ML yaklaşımının doğruluğundan ve kural tabanlı yaklaşımın kararlılığından yararlanır ve bunları tek bir sistemde birleştirir.

Duygu Analizi Süreci Nedir?

Şimdi sizi temel bilgilerle ısıttığımıza göre, daha fazla netlik için duygu analizi sürecini parçalayalım.

1. Veri toplama

Bundan sonra olan her şey toplanan ve açıklamalı verilerin kalitesine bağlı olduğundan, bu adım konusunda son derece dikkatli olmak mantıklıdır. Bunu aşağıdaki şekillerde yapabilirsiniz:

• API

Canlı API, haber API'si ve Facebook API'si gibi platforma bağlı olarak herkese açık tüm verileri toplayın ve yükleyin. Amazon incelemeleri, Yelp veya Kaggle gibi açık kaynaklı depolar da yardımcı olabilir.

• Manuel

Duygu analizi API'sindeki bir CRM aracındaki verileri .csv dosyası olarak yükleyebilirsiniz.

2. Veri işleme

Veri işlemenin gerçekleşme şekli, metin, resim, ses veya video olmasına bağlıdır. Video verilerinin işlenmesi şu şekilde gerçekleşir:

• Konuşmadan metne yazılım, videoda bulunan sesi kopyalar.
• Platform, süreçte potansiyel olarak önemli hiçbir varlığın gözden kaçırılmaması amacıyla videoda görünen altyazıları çıkarır ve analiz eder.
• Sonraki adım, optik karakter tanıma yoluyla görüntüleri ve metin verilerini tanır ve yakalar.
• Ardından akıllı bir tarayıcı, videoda görünen logoları tanımak için derinlemesine bir tarama gerçekleştirir.
• Sonunda, platform tüm metni tanır ve çıkarır.

3. Veri analizi

Bu aşamanın aşağıdaki gibi birçok alt görevi vardır:

• Eğitim

Önceden işlenmiş, manuel olarak etiketlenmiş ve sınıflandırılmış bir veri kümesi hazırlamak, modeli duyarlılık analizi yapacak şekilde eğitmek için çok önemli bir adımdır. Ayrıca modelin sınıflandırılmış eğitim verilerini yanlış sınıflandırılmış olanlarla karşılaştırmasını sağlar.

• Özel etiketler

Model, marka sözleri veya ürün adları gibi veriler için özel etiketlere ihtiyaç duyar. Etiketler hazır olduğunda, model bu etiketlere sahip metni otomatik olarak elemek üzere eğitilir.

• Konu sınıflandırması

Sonraki adım, ürününüzdeki belirli temalar veya konularla metnin sınıflandırılması ve etiketlenmesidir.

Örneğin- “Burada lazanya tadı harika”, “Yemek” konusu olarak etiketlendi.

• duygu analizi

Bu aşamada araç, her yönü ve konuyu -100 ile +100 arasında bir ölçekte izole eder, analiz eder ve puanlar. Ardından, kitlenin markaya yönelik duyarlılığını çözmek için farklı yönlerin toplam puanını hesaplar.

Duygu Takibini Okuyun: Müşterilerinizin Zihnine Nasıl Girersiniz?

4. Veri görselleştirme

Şimdi, analiz içgörülerini görsel olarak çekici grafikler ve çizelgeler olarak eyleme geçirilebilir raporlara dönüştürme zamanı. Bu en-boy-bilge raporlar, en küçük ayrıntıların bile anlaşılmasını kolaylaştırıyor.

En gelişmiş duygu analizi araçları, sayısız görünürlük özelliğine sahip sezgisel panolarla birlikte gelir. Bir büyüme stratejisi tasarlarken sonuçları en iyi şekilde kullanmanıza yardımcı olur.

Şimdi konuyu daraltalım ve YouTube yorumlarında duygu analizi gerçekleştirme hakkında daha fazla bilgi edinelim.

YouTube Duygu Analizi Gerçekleştirmeye Yönelik Adım Adım Kılavuz

Yorumları silme

Öncelikle YouTube yorumlarını toplamanız gerekir; manuel olarak yapıyorsanız, ML API ile uyumlu hale getirmek için bunları bir CSV dosyasına aktarın.

Ancak otomasyon, veri toplama konusunda size büyük kolaylık sağlayabilir. Web kazıma araçları bunu yapmanıza yardımcı olabilir. Dexi.io, Import.io ve ParseHub gibi bazı harika görsel kazıma araçları, kodlama bilgisi olmadan verileri toplamanıza yardımcı olur. Eski bir kodlama uzmanıysanız, açık kaynaklı web kazıma çerçeveleri de yararlıdır.

Çevrimiçi incelemeleri okuyun: bunların nasıl izleneceğine ve yönetileceğine dair nihai kılavuz

Verileri temizleme ve bölme

Bu manuel bir adımdır. İlk olarak, toplanan verilerin, aksi takdirde analizin kalitesini düşürebilecek tekrarlayan metinler, alakasız semboller, URL'ler vb. gibi paraziti ortadan kaldırmak için biraz temizlenmesi gerekir. Ayrıca, birden fazla ifade içeren (bazen zıt görüşler içeren) yorumları ayırmadan analiz etmek, çarpık verilere yol açabilir. Bunu önlemek için verileri ayrı birimlere bölün.

Duyguları analiz etmek

Bir sonraki görev, görüşlerin her birini Olumlu, Olumsuz ve Nötr etiketlerinde sınıflandırmak ve etiketlemek ve modelinizi eğitmektir. Model, birkaç görüşü etiketledikten sonra sonunda tahminlerde bulunmaya başlar. Bununla birlikte, modeli ne kadar çok eğitirseniz, o kadar iyi performans gösterir.

Eğitimi, modelin belirlenen kriterler üzerinde ne kadar iyi çalıştığını test etmek için test ederek takip eder. Model birkaç testten sonra performansta gecikiyor gibi görünüyorsa, eğitim adımına geri dönebilirsiniz.

Modeli eğittikten sonra, onu oyuna getirme zamanı. Duygu analizi aracınıza bağlı olarak, analiz edilecek verileri bir CSV dosyası, Gmail, Zendesk gibi entegre uygulamalar veya eklentiler aracılığıyla yükleyebilirsiniz.

Bu noktada, görünüm tabanlı YouTube duyarlılık analizi, daha önce tartışıldığı gibi yorumları konulara göre sınıflandırarak analizde ince ayar yapılmasına önemli ölçüde yardımcı olabilir.

Başka bir seçenek de Mediatoolkit gibi medya izleme aracını kullanmak ve YouTube duyarlılığını doğrudan araç aracılığıyla izlemek.

2022'de En İyi 5 Duygu Analizi Aracını Okuyun

Sonuçları görselleştirme

Burada, grafikler ve pasta grafikler, farklı yönlere karşılık gelen duyguların ayrıntılı görünümünde size rehberlik eder. Ayrıca bilinçli kararlar vermek için kesin kalıpları ve eğilimleri de arayabilirsiniz.

YouTube Yorumlarını Kendiniz Analiz Etmeye Başlayın

YouTube yorumlarınızın duyguları bir veri altın madeninden daha az değildir. Bunu göz önünde bulundurarak, bir YouTube duyarlılık analizi yapmak, bunu daha iyi anlamanıza ve pazarlama stratejinizi buna göre ayarlamanıza yardımcı olabilir.

Elinizin altında doğru türde aletlerle, bu görünüşte zor olan tekniği uygulayabileceğinizden hiç şüpheniz olmasın.

Paul Fraser, Commerce Mentors'ta Serbest İçerik Yazarıdır. E-Ticaret, Teknoloji ve Pazarlama konularında iki yıllık yazılı deneyime sahiptir. Paul aynı zamanda roman okumayı seven bir numara adamdır. Çalışmadığı zamanlarda yeni kafelere gitmeyi ve arkadaşlarıyla vakit geçirmeyi seviyor.