2022 年 5 種最佳情緒分析工具

我們都遇到過這樣的情況，您會在社交媒體帖子上收到短信或評論，並且您不確定評論的人是否在開玩笑。 尤其是在不包含任何插播的情況下。 因此，您可以想像，企業有時很難辨別客戶給出的反饋是真正的正面還是負面的。 這就是情緒分析工具介入的地方。

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密切關註消費者情緒對於任何企業的成功都至關重要。 畢竟，這樣做可以幫助您了解是什麼激勵了您的客戶，是什麼讓他們失望，以及究竟是什麼影響了他們的購買行為。 因此，這解釋了使用正確的情緒分析工具來幫助您制定營銷策略的必要性。

在本博客中，我們將介紹一些目前可用的最佳情緒分析工具及其一些最突出的功能。

什麼是情緒分析？

情緒分析是幫助您了解消費者的想法和言論的過程，以及是否存在言外之意。 簡而言之，它通過了解任何事物背後的基調，為您提供消費者的想法和內心。 這指的是品牌提及、評論、反饋、社交媒體帖子等，無論是負面的、正面的還是中性的。

有了這樣的情報，您將知道哪些對您的營銷活動有效，哪些無效。 此外，情緒的變化可以作為營銷活動或產品發布成功或失敗的有效信號。

然後，您可以對營銷工作進行必要的調整，以幫助提高品牌知名度並提高客戶滿意度。 成功的營銷活動依賴於傾聽您的客戶並幫助解決他們的問題。

什麼是情緒分析工具？

技術進步使每個人的事情變得更容易。 例如，谷歌語音是一種基於網絡的通信工具，可以方便地發送和接收短信、語音郵件和電話，縮短每個人的距離。 這同樣適用於有助於分析市場情緒的工具。

情感分析工具利用機器學習、自然語言處理 (NLP) 和文本分析來識別和提取相關信息。 然後他們量化任何非結構化數據並理解這些信息。 之後，他們將所有內容轉換為分數，幫助營銷人員了解是什麼驅動了積極或消極的反應。

這種寶貴的客戶洞察力使您能夠發現一段時間內的趨勢並識別客戶不斷變化的購買行為和痛點。

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2022 年 5 種最佳情緒分析工具

儘管情緒分析工具可以幫助您更好地了解您的消費者，但您必須考慮整個背景。 情感分析工具純粹是對代碼進行操作的工具。

在某些情況下，他們可能無法區分。 例如，在討厭的評論和笑話之間。 儘管如此，情緒分析工具仍然是更好地了解客戶的最佳方式。

以下是您可以考慮的五種最佳情緒分析工具：

1. Lexalytics

Lexalytics 由 Jeff Catlin 和 Mike Marshall 於 2004 年創立，聲稱每天在全球處理數十億份非結構化文檔。 像微軟這樣的大公司使用它們。 他們的工具基於雲和本地 NLP 和機器學習技術。 最後，他們的最終目標是將數據轉化為有利可圖且可操作的見解。

是什麼讓 Lexalytics 受歡迎？

Lexalytics 使用 Salience 或在雲/混合雲基礎架構中使用其 SaaS Semantria 解決方案提供本地解決方案。

您可以將 Salience 集成到您現有的基礎架構中，甚至可以在您的數據分析產品中對其進行白標。 Salience 速度很快，每秒處理 200 條推文，具有很高的可擴展性和定制能力。

但是，您可以使用圖形配置和管理工具探索他們的 Semantria API（具象狀態傳輸 (RESTful) API）。 多功能性是多種多樣的，因為您可以在內部、公共/私有云甚至混合雲基礎架構中使用它。 此外，它的放大或縮小和定制能力使其具有很強的適應性。

它適用於各種形式的數據，包括人們的聲音、市場研究、新聞監控、社交聆聽等。 Lexalytics 提取和解釋響應文本以揭示上下文豐富的模式和寶貴的見解。

例如，它的情緒分析器會傾聽相關的社交媒體平台，剖析和衡量反饋、對話和危機，以對您的社交媒體進行文本分析。

2. 口碑

Reputaste 總部位於加拿大多倫多，由 Martin Ostrovsky 於 2010 年創立，他堅信通過機器自動化簡化複雜問題。 因此，Repustate 的誕生，也就是您的聲譽狀態。 他們的客戶多種多樣，從醫療保健、銀行、教育、汽車和治理到其他。

是什麼讓Reputaste 受歡迎？

Reputaste 以其人工智能驅動的語義技術解決方案大放異彩，該解決方案可以對適合各種形式和規模的企業的情感分析、文本分析和企業搜索解決方案進行建模。 此外，Reptaste 準確分析了眾多來源的數據，由 600 萬個實體和 300 個分類提供支持。

此外，它還可以原生地讀取和分析超過 23 種語言的數據。 不需要翻譯。 因此，它更快，更準確。 您會發現通過一鍵式安裝程序部署解決方案很容易。

Reputaste 結合了 NLP、人工智能和機器學習，將文本和視頻轉換為對公司有意義的商業智能。 這解釋了 Reputaste 在閱讀 TikTok 上的情緒方面的實力。

TikTok非常受歡迎。 在這個平台上密切關註消費者情緒是有意義的。 如果您的目標受眾在 TikTok 上，那麼您希望緊跟潮流、保持最新並與時俱進。 因此，發現 TikTok 上視頻背後的原因符合您的最大利益，以便您可以為您的業務採取糾正措施。 他們提供可定制的機器學習 NLP 模型，以滿足每個客戶的需求。 更重要的是，他們的解決方案可以部署在本地或云端。

此外，Repustate 允許與其他第三方產品集成，例如 TikTok 和抖音、YouTube、Twitch、Twitter、Instagram 等。 這有助於簡化您的社交媒體收聽工作。 此外，您可以選擇許多圖形數據表示選項。

3. 媒體工具包

Mediatoolkit 由獨立的數字製作和營銷機構 Degordian 於 2014 年推出，於 2016 年作為一個獨立實體實現多元化。截至目前，它們已在全球 105 個國家/地區獲得了超過 45,000 名用戶，主要針對 PR 和營銷機構所有者和專家。

是什麼讓 Mediatoolkit 討人喜歡？

Mediatoolkit 對超過 1 億個在線資源進行實時跟踪； 這是一個出色的全球覆蓋數字！ 它跟踪網站、論壇、社交媒體、博客、評論等上任何語言的提及。 通過這種方式，您可以控制在線發生的事情，並且可以保持領先於趨勢。

Mediatoolkit 實時監控提及併計算情緒——正面、中性或負面。 在這種情況下，您可以在在線某處提及您的關鍵字時設置實時警報和通知。 通過這種方式，您可以處理更緊急的提及，以減輕對您業務的負面影響。

另一個很棒的功能是可以通過該工具的 PR 報告進行競爭分析。 這將使您能夠大致了解競爭對手的廣告系列和品牌的情緒，並幫助您了解在未來的廣告系列中應該避免什麼。

可以跟踪 90 天的歷史數據，如果您需要更多，可應要求提供。 此外，它的搜索和過濾選項（按位置、情緒、語言和作者）很豐富，說明了更大的靈活性。 有超過 2000 個預定義的數據點，您可以根據這些數據點生成報告，以更清晰地了解您的業務洞察力。

該界面具有簡約的外觀，易於理解和使用。 此外，您可以利用媒體監控 API 來實現所需的自定義，方法是將它們集成到您的網站或您選擇的工具中。 它們在流式 API 和 REST API 中可用。 您可以將它們結合起來，享受更健康、更全面的媒體智能解決方案。

4.猴子學習

MonkeyLearn 總部位於美國加利福尼亞州舊金山，是一個在線平台，它使沒有編碼技能的普通 Joe 可以輕鬆進行高精度情感分析。 戴爾使用 MonkeyLearn，並聲稱在他們的調查分析工具上節省了很多員工時間。

是什麼讓 MonkeyLearn 受歡迎？

MonkeyLearn 收集大量客戶反饋並按類別進行分類。 隨著時間的推移，您可以按主題跟踪客戶情緒。 然後，您可以識別和糾正任何必要的事情，以提高客戶滿意度。 MonkeyLearn 是實時且快速的。

您還可以通過他們預先訓練的情緒分析模型處理一批數據，方法是從 CSV 或 Excel 文件上傳批處理文件。 MonkeyLearn 允許與 Google Sheets、Zapier、Rapidminer 或 Zendesk 集成，使工作更加無縫。 或者，如果您精通技術，您可以使用 MonkeyLearn API 在您的軟件中工作。

如果喜歡冒險，您可以創建自定義情緒分析模型來對特定於您的行業的表達進行分類並遵循某些標準。

5. 批評性提及

公司成立於2002年，總部位於美國紐約。 它是一個提供實時廣播、在線和社交媒體監控的媒體情報平台。

是什麼讓批評性提及變得可愛？

Critical Mention 進行播客監控，並通過監控 Twitter、Instagram、Facebook 和 YouTube 等平台來幫助您掌握社交媒體的領先地位。 然而，他們在執行傳統媒體監控方面表現出色。 他們可以根據關鍵字搜索幫助跟踪您在全球 2,500 多家電視台和廣播電台中的品牌提及和贏得媒體。

搜索結果是實時的，您可以使用已保存或臨時搜索來跟踪對您最重要的媒體中的特定關鍵字。 此外，您還可以訪問歐洲和中東的國際覆蓋範圍。 此外，他們專有的視頻編輯工具 Wordplay 允許您編輯廣播剪輯並突出顯示文本以獲取其中部分的情緒分析。

Critical Mention 還可以幫助您跟踪全球在線出版物的新聞報導，包括在線報紙、雜誌、博客和論壇。 您將收到即時警報，以實時查看您的在線媒體報導。 新聞來源涵蓋中文、法文、德文、西班牙文、葡萄牙文、俄文等90多種語言。

Critical Mention API 允許您與現有系統集成以訪問內容、元數據和歷史檔案。 他們在從科技、金融、媒體、公關、數據新聞到政府等行業都有合作夥伴。 因此，這有助於發現大數據的趨勢。

結論

深入了解消費者的感受和想法的來龍去脈至關重要。 這將幫助您改進營銷活動、產品創新、消費者關係等。

過去，人類是根據自己的情緒進行情緒分析的。 但是，鑑於技術進步，上述情緒分析工具將使任務變得更容易，並為您提供業務成功所需的寶貴見解。

沒有一種完美的情緒分析工具可以始終為您提供 100% 的準確性。 也就是說，上面列出的工具仍然可以幫助您做出更有效的基於數據的決策。 最後，它們將為您提供有關消費者不斷變化的情緒的更多背景信息，最終推動您的業務向前發展。

Jason 在 WebRevenue.net 擔任了 7 年多的外展經理。 他喜歡與新朋友建立關係，這幫助他建立了一個由公司、網站所有者、自由職業者和企業家組成的強大網絡。 您可以通過 LinkedIn 與他聯繫。