YouTube 情緒分析：如何進行的詳細路線圖

這不是 YouTube 將其聲稱為營銷人員的繆斯女神的數字房地產領域的第一次，也不是最後一次。 Go-globe 的一份報告指出，78.8% 的營銷人員認為 YouTube 是最有效的視頻營銷平台。

對於那些尚未利用其力量的人來說，是時候這樣做了，因為專家認為具有視頻內容的網站將排名靠前並具有更好的 SERP 可見性——尤其是在 Google 的 22 年 5 月廣泛核心算法之後。

然而，與所有其他社交媒體平台一樣，這是一條雙向的街道。 觀眾在消費視頻內容的同時，評論區也有很多對話（本身就是娛樂的寶庫！）。 他們是真正積極談論您的品牌的人，所以顯然您不想看透他們。

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但構成這些 YouTube 評論的文字並不能說明完整的故事，而且還有一種在線情緒，或者，正如他們所說，它背後的情緒。

只有當您對 YouTube 視頻上的用戶生成內容進行社交聆聽時，您才能了解他們的情緒並利用它們將您的 YouTube 營銷之旅帶向切實的方向。

這時候 YouTube 情緒分析就派上用場了。

為了更輕鬆地瀏覽流程，Mediatoolkit 等工具使用機器學習 (ML) 和人工智能 (AI) 算法來幫助營銷人員從 YouTube 評論中解讀客戶的情緒，從而更好地了解受眾的偏好。

現在，讓我們更好地理解 YouTube 情感分析的概念。

什麼是情緒分析？

情感分析（或意見挖掘）是社交媒體聆聽工具如何分析和理解文本中表達的情感。

通常，文本是指品牌在各種社交渠道上的品牌提及、帖子、評論和評論。 但在本文中，我們將專門研究 YouTube 評論。

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情緒分析如何工作？

機器學習 (ML) 和自然語言處理 (NLP) 賦予高級情感分析工具以人腦的上下文智能。

根據您希望模型的準確度水平和需要分析的數據量，您可以使用三種不同的情緒分析算法：

1. 基於規則的情感分析

該算法依賴於定義情緒的預定義規則。 這些規則只不過是構成單詞和表達列表的手工製作的詞典。

您可以進一步細化規則，並可以圍繞語言方面（例如詞性和句法）構建它們。

以下是它的工作原理：

• 第一個任務是創建一個表達積極和消極情緒的詞典——例如，很棒、超級簡單、負擔得起、昂貴、糟糕等。
• 標記化——將文本分解成機器可以理解的小塊的過程。
• 接下來，模型計算問題下文本中正負詞的數量。
• 最後一步是在 -100 到 +100 的範圍內計算文本的整體情緒強度得分，其中 0 是中性情緒。

2. 基於機器學習的情感​​分析

在這種自動化方法中，情緒是在監督下使用經過訓練的 ML 算法進行分類的。 它分析的數據量遠遠大於基於規則的方法。

以下是它的工作原理：

• 特徵提取步驟準備文本以使其可被計算機讀取。
• 在訓練和預測階段，模型被引入訓練數據集，並標記了情感。 然後模型學習將輸入數據與相應的正負標籤相關聯。
• 該算法繼續學習，直到它足夠獨立以評估未知文本的情緒。
• 在預測步驟中，以看不見的文本為食，模型開始使用從訓練數據中學習來預測其標籤或情感類別。
• 不同的分類算法，如樸素貝葉斯、線性回歸、邏輯回歸、支持向量機和深度學習，為大規模情感分析提供了出色的結果。

閱讀如何進行情緒分析以改善客戶體驗？

3. 混合情緒分析

這一方法利用了 ML 方法的準確性和基於規則的方法的穩定性，並將它們組合在一個系統中。

情緒分析的過程是什麼？

現在我們已經讓您熟悉了基礎知識，讓我們分解情緒分析過程以獲得更清晰的信息。

1. 數據收集

對這一步非常謹慎是有道理的，因為之後發生的一切都取決於收集和註釋數據的質量。 您可以通過以下方式執行此操作：

• API

根據平台收集和上傳所有公開可用的數據，例如直播 API、新聞 API 和 Facebook API。 亞馬遜評論、Yelp 或 Kaggle 等開源存儲庫也可能會有所幫助。

• 手動的

您可以將情緒分析 API 上 CRM 工具中的數據作為 .csv 文件上傳。

2.數據處理

數據處理的方式取決於它是文本、圖像、音頻還是視頻。 以下是視頻數據處理的方式：

• 語音轉文本軟件轉錄視頻中的音頻。
• 該平台提取並分析視頻中出現的字幕，目的是在此過程中不忽略任何潛在的重要實體。
• 下一步通過光學字符識別來識別和捕獲圖像和文本數據。
• 然後智能掃描儀進行深度掃描以識別視頻中出現的任何徽標。
• 最後，平台識別並提取所有文本。

3. 數據分析

這個階段有很多子任務如下：

• 訓練

準備預處理、手動標記和分類的數據集是訓練模型執行情感分析的關鍵步驟。 它還使模型能夠將分類的訓練數據與錯誤分類的數據進行比較。

• 自定義標籤

該模型需要為品牌提及或產品名稱等數據定制標籤。 一旦準備好標籤，模型就會被訓練以自動篩選具有這些標籤的文本。

• 話題分類

接下來是對產品上具有特定主題或主題的文本進行分類和標記。

例如-“這裡的千層面味道棒極了”被標記為主題“食物”。

• 情緒分析

在這個階段，該工具會在 -100 到 +100 的範圍內對每個方面和主題進行隔離、分析和評分。 然後它計算不同方面的總分來解碼觀眾對品牌的情緒。

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4.數據可視化

現在是時候將分析見解轉換為具有視覺吸引力的圖表和可操作的報告了。 這些方面的報告使理解即使是最細微的細節也變得輕而易舉。

大多數先進的情緒分析工具都帶有直觀的儀表板，具有無數的可見性功能。 它可以幫助您在設計增長戰略時充分利用結果。

現在讓我們縮小範圍並了解有關對 YouTube 評論執行情緒分析的更多信息。

執行 YouTube 情緒分析的分步指南

報廢評論

您首先需要收集 YouTube 評論； 如果您手動執行此操作，請將它們導出到 CSV 文件以使其與 ML API 兼容。

但是，自動化可以為您提供數據收集的極大便利。 網絡抓取工具可以幫助您做到這一點。 一些驚人的可視化抓取工具，例如 Dexi.io、Import.io 和 ParseHub 可以幫助您在沒有編碼知識的情況下收集數據。 如果您是老編碼人員，那麼開源 Web 抓取框架也很有用。

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清理和拆分數據

這是一個手動步驟。 首先，收集的數據需要進行一些清理以消除噪音，例如重複的文本、不相關的符號、URL 等，否則會降低分析的質量。 此外，使用多個陳述（有時甚至是相反的意見）分析評論而不將它們分開可能會導致數據傾斜。 為避免這種情況，請將數據拆分為單獨的單元。

分析情緒

下一個任務是對正面、負面和中性標籤中的每個意見進行分類和標記，並訓練您的模型。 在您標記一些意見後，該模型最終開始進行預測。 然而，你訓練模型的次數越多，它的表現就越好。

訓練之後是測試模型 - 以測試模型在設定標准上的工作情況。 如果模型在幾次測試後似乎落後於性能，您可以返回訓練步驟。

一旦你訓練了模型，就該發揮它的作用了。 根據您的情緒分析工具，您可以通過 CSV 文件、Gmail、Zendesk 等集成應用程序或插件上傳要分析的數據。

在這一點上，基於方面的 YouTube 情緒分析可以通過按主題對評論進行分類來顯著幫助微調分析，如前所述。

另一種選擇是使用Mediatoolkit等媒體監控工具，直接通過該工具監控YouTube情緒。

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可視化結果

在這裡，圖表和餅圖將引導您了解與不同方面相對應的情緒的細粒度視圖。 您還可以尋找明確的模式和趨勢來做出明智的決定。

開始自己分析 YouTube 評論

您的 YouTube 評論情緒不亞於數據金礦。 考慮到這一點，進行 YouTube 情緒分析可以幫助您更好地理解它並相應地調整您的營銷策略。

有了合適的工具供您使用，毫無疑問，您將能夠掌握這種看似困難的技術。

Paul Fraser 是 Commerce Mentors 的一名自由內容作家。 他在電子商務、技術和營銷方面擁有兩年的寫作經驗。 保羅也是一個喜歡看小說的數字人。 工作之餘，他喜歡逛新咖啡館和與朋友共度時光。