YouTube 情绪分析：如何进行的详细路线图

这不是 YouTube 将其声称为营销人员的缪斯女神的数字房地产领域的第一次，也不是最后一次。 Go-globe 的一份报告指出，78.8% 的营销人员认为 YouTube 是最有效的视频营销平台。

对于那些尚未利用其力量的人来说，是时候这样做了，因为专家认为具有视频内容的网站将排名靠前并具有更好的 SERP 可见性——尤其是在 Google 的 22 年 5 月广泛核心算法之后。

然而，与所有其他社交媒体平台一样，这是一条双向的街道。 观众在消费视频内容的同时，评论区也有很多对话（本身就是娱乐的宝库！）。 他们是真正积极谈论您的品牌的人，所以显然您不想看透他们。

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但构成这些 YouTube 评论的文字并不能说明完整的故事，而且还有一种在线情绪，或者，正如他们所说，它背后的情绪。

只有当您对 YouTube 视频上的用户生成内容进行社交聆听时，您才能了解他们的情绪并利用它们将您的 YouTube 营销之旅带向切实的方向。

这时候 YouTube 情绪分析就派上用场了。

为了更轻松地浏览流程，Mediatoolkit 等工具使用机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 算法来帮助营销人员从 YouTube 评论中解读客户的情绪，从而更好地了解受众的偏好。

现在，让我们更好地理解 YouTube 情感分析的概念。

什么是情绪分析？

情感分析（或意见挖掘）是社交媒体聆听工具如何分析和理解文本中表达的情感。

通常，文本是指品牌在各种社交渠道上的品牌提及、帖子、评论和评论。 但在本文中，我们将专门研究 YouTube 评论。

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情绪分析如何工作？

机器学习 (ML) 和自然语言处理 (NLP) 赋予高级情感分析工具以人脑的上下文智能。

根据您希望模型的准确度水平和需要分析的数据量，您可以使用三种不同的情绪分析算法：

1. 基于规则的情感分析

该算法依赖于定义情绪的预定义规则。 这些规则只不过是构成单词和表达列表的手工制作的词典。

您可以进一步细化规则，并可以围绕语言方面（例如词性和句法）构建它们。

以下是它的工作原理：

• 第一个任务是创建一个表达积极和消极情绪的词典——例如，很棒、超级简单、负担得起、昂贵、糟糕等。
• 标记化——将文本分解成机器可以理解的小块的过程。
• 接下来，模型计算问题下文本中正负词的数量。
• 最后一步是在 -100 到 +100 的范围内计算文本的整体情绪强度得分，其中 0 是中性情绪。

2. 基于机器学习的情感分析

在这种自动化方法中，情绪是在监督下使用经过训练的 ML 算法进行分类的。 它分析的数据量远远大于基于规则的方法。

以下是它的工作原理：

• 特征提取步骤准备文本以使其可被计算机读取。
• 在训练和预测阶段，模型被引入训练数据集，并标记了情感。 然后模型学习将输入数据与相应的正负标签相关联。
• 该算法继续学习，直到它足够独立以评估未知文本的情绪。
• 在预测步骤中，以看不见的文本为食，模型开始使用从训练数据中学习来预测其标签或情感类别。
• 不同的分类算法，如朴素贝叶斯、线性回归、逻辑回归、支持向量机和深度学习，为大规模情感分析提供了出色的结果。

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3. 混合情绪分析

这一方法利用了 ML 方法的准确性和基于规则的方法的稳定性，并将它们组合在一个系统中。

情绪分析的过程是什么？

现在我们已经让您熟悉了基础知识，让我们分解情绪分析过程以获得更清晰的信息。

1. 数据收集

对这一步非常谨慎是有道理的，因为之后发生的一切都取决于收集和注释数据的质量。 您可以通过以下方式执行此操作：

• API

根据平台收集和上传所有公开可用的数据，例如直播 API、新闻 API 和 Facebook API。 亚马逊评论、Yelp 或 Kaggle 等开源存储库也可能会有所帮助。

• 手动的

您可以将情绪分析 API 上 CRM 工具中的数据作为 .csv 文件上传。

2.数据处理

数据处理的方式取决于它是文本、图像、音频还是视频。 以下是视频数据处理的方式：

• 语音转文本软件转录视频中的音频。
• 该平台提取并分析视频中出现的字幕，目的是在此过程中不忽略任何潜在的重要实体。
• 下一步通过光学字符识别来识别和捕获图像和文本数据。
• 然后智能扫描仪进行深度扫描以识别视频中出现的任何徽标。
• 最后，平台识别并提取所有文本。

3. 数据分析

这个阶段有很多子任务如下：

• 训练

准备预处理、手动标记和分类的数据集是训练模型执行情感分析的关键步骤。 它还使模型能够将分类的训练数据与错误分类的数据进行比较。

• 自定义标签

该模型需要为品牌提及或产品名称等数据定制标签。 一旦准备好标签，模型就会被训练以自动筛选具有这些标签的文本。

• 话题分类

接下来是对产品上具有特定主题或主题的文本进行分类和标记。

例如-“这里的千层面味道棒极了”被标记为主题“食物”。

• 情绪分析

在这个阶段，该工具会在 -100 到 +100 的范围内对每个方面和主题进行隔离、分析和评分。 然后它计算不同方面的总分来解码观众对品牌的情绪。

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4.数据可视化

现在是时候将分析见解转换为具有视觉吸引力的图表和可操作的报告了。 这些方面的报告使理解即使是最细微的细节也变得轻而易举。

大多数先进的情绪分析工具都带有直观的仪表板，具有无数的可见性功能。 它可以帮助您在设计增长战略时充分利用结果。

现在让我们缩小范围并了解有关对 YouTube 评论执行情绪分析的更多信息。

执行 YouTube 情绪分析的分步指南

报废评论

您首先需要收集 YouTube 评论； 如果您手动执行此操作，请将它们导出到 CSV 文件以使其与 ML API 兼容。

但是，自动化可以为您提供数据收集的极大便利。 网络抓取工具可以帮助您做到这一点。 一些惊人的可视化抓取工具，例如 Dexi.io、Import.io 和 ParseHub 可以帮助您在没有编码知识的情况下收集数据。 如果您是老编码人员，那么开源 Web 抓取框架也很有用。

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清理和拆分数据

这是一个手动步骤。 首先，收集的数据需要进行一些清理以消除噪音，例如重复的文本、不相关的符号、URL 等，否则会降低分析的质量。 此外，使用多个陈述（有时甚至是相反的意见）分析评论而不将它们分开可能会导致数据倾斜。 为避免这种情况，请将数据拆分为单独的单元。

分析情绪

下一个任务是对正面、负面和中性标签中的每个意见进行分类和标记，并训练您的模型。 在您标记一些意见后，该模型最终开始进行预测。 然而，你训练模型的次数越多，它的表现就越好。

训练之后是测试模型 - 以测试模型在设定标准上的工作情况。 如果模型在几次测试后似乎落后于性能，您可以返回训练步骤。

一旦你训练了模型，就该发挥它的作用了。 根据您的情绪分析工具，您可以通过 CSV 文件、Gmail、Zendesk 等集成应用程序或插件上传要分析的数据。

在这一点上，基于方面的 YouTube 情绪分析可以通过按主题对评论进行分类来显着帮助微调分析，如前所述。

另一种选择是使用Mediatoolkit等媒体监控工具，直接通过该工具监控YouTube情绪。

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可视化结果

在这里，图表和饼图将引导您了解与不同方面相对应的情绪的细粒度视图。 您还可以寻找明确的模式和趋势来做出明智的决定。

开始自己分析 YouTube 评论

您的 YouTube 评论情绪不亚于数据金矿。 考虑到这一点，进行 YouTube 情绪分析可以帮助您更好地理解它并相应地调整您的营销策略。

有了合适的工具供您使用，毫无疑问，您将能够掌握这种看似困难的技术。

Paul Fraser 是 Commerce Mentors 的一名自由内容作家。 他在电子商务、技术和营销方面拥有两年的写作经验。 保罗也是一个喜欢看小说的数字人。 工作之余，他喜欢逛新咖啡馆和与朋友共度时光。