汗をかくことなくTwitterの感情分析を行う方法は？
公開: 2021-05-31毎日5億件のツイートが送信されます。つまり、毎秒約6,000件の投稿がTwitterに公開されます。 このような大量のコンテンツの中で、あなたのブランドに関係する投稿を見つける方法は？ ツイートを通じて顧客の態度や感情を判断したい場合は、さらに大きな課題になります。
インターネットで見つけることができるほとんどの記事は、非コーダーには理解できないいくつかのプログラミング言語でのTwitter感情分析をカバーしています。 多くの時間と労力を無駄にすることなく、感情を分析する方法を紹介したいと思います。
これは、感情分析をよりよく理解するのに役立つガイドです。 何がそれをとても役立つのか、そしてそれを実行するためにどのような方法が利用可能ですか？ あなたのビジネスにTwitterの感情分析を実装するために何ができるか見てみましょう。
感情分析とは何ですか？
感情分析（感情AIとも呼ばれます）は、文章のトーンを測定し、それがポジティブ、ニュートラル、ネガティブのいずれであるかを評価するプロセスです。
感情分析は、自然言語処理（NLP）の分野で開発されたソリューションに基づいています。 これは、人々があなたのブランドについてどう思っているか、そして顧客があなたの製品についてどのように感じているかを知るのに役立ちます。 ブランドが受ける感情のタイプについての洞察を提供し、さまざまなチャネルでネガティブに見える状況をすばやく特定するのに役立ちます。
感情分析システムは、次の3つの方法で実装できます。
- 手動：一連の手動ルールを使用して感情を分析するシステム。
- 自動：システムは自動的に意見を検出します。
- ハイブリッド：ルールベースの方法と自動化された方法の両方を組み合わせます。
必要なデータの詳細と結果の正確さは、ビジネスに最適なアルゴリズムを決定する上で重要な要素です。
Twitterの感情分析の利点
感情分析とは何かがわかったので、マーケティングチームがなぜそれをTwitterの活動に実装する必要があるのか疑問に思われるかもしれません。 実際、それは彼らにとって余分な仕事ではありませんが、彼らの既存のワークフローを単純化する何かです。
Twitterで感情分析を使用する利点を見てみましょう。
あなたの聴衆をよりよく知る
顧客を完全に理解しなければ、ビジネスの成功は容易ではありません。 顧客についてもっと知りたい場合は、感情分析が超大国になる可能性があります。 顧客はあなたのブランドについてどう思いますか？ 彼らはどのような問題に直面していますか？ 会話の全体的なトーンに注意深く耳を傾け、彼らがあなたの援助を必要とするときに応答します。 オーディエンスをよりよく理解することで、オーディエンスをターゲットにしやすくなります。
危機をより早くキャッチする
感情を分析すると、予期しないイベントにはるかに早く気付くことができます。 不利な意見や非常に激しい会話でツイートしますか？ 危機を拡大させないでください–予測できないことが起こったらすぐに対応してください。
顧客満足度の向上
あなたがあなたの顧客に耳を傾け、早い段階で否定的なコメントを見つけるとき、あなたは彼らが悪化する前にそれらを解決することができるでしょう。 個人的な方法で顧客とコミュニケーションをとることは、報われる可能性があります。 あなたのブランドとのつながりを持つことで、彼らは忠実であり続ける可能性が高くなります。
より詳細な市場調査を実施する
企業はツイートの感情を分析して、市場戦略を改善します。 あなたの顧客はあなたのブランドとその製品やサービスについての彼らの気持ちをTwitterで共有するので、彼らが新機能にどのように反応するかを観察したり、彼らの行動をよりよく理解したり、彼らがあなたを選ばなかった理由を理解したりすることができます。 さらに、競合他社の過ちを繰り返さないように、感情分析を通じて競合他社を追跡することもできます。
社会現象やトレンドを観察する
Twitterの感情分析は、社会現象やメディアの感情を監視するためにも使用されます。 人々はTwitterを使用して意見を共有しているため、いくつかの傾向や傾向にすぐに気付くことができます。
感情分析をビジネスに組み込むことを確信しましたか？ どちらの方法を選択しても、古いアプローチと新しいアプローチの両方の概要を提供したいと考えています。 それらはどのように異なり、どちらがより効率的ですか？ これらのオプションを検討し、ニーズに最適なものを選択してください。
Twitterの感情分析を古い方法で行う
Twitterの感情分析は、ほとんどの場合手動で行うことができます。 一部のプロセスは自動化できますが、最初に設定する必要があります。 それでも、見た目ほど複雑ではありません。 時間と労力をかけると自分でプロセスを自動化できるので、開発者やコーディングスキルは必要ありません。
それを行うための最良の方法は何ですか？ これは、Twitterで言及を追跡する従来の方法のステップバイステップガイドです。
1.データを収集する
データに基づいてさらに戦略的な決定を行うため、データは代表的なものである必要があります。 現在のツイートと過去のツイートのどちらを収集するかを選択してから、データの収集を開始します。 これを行うには、いくつかの異なるオプションがあります。
- Zapierで自動化されたワークフローであるいわゆるZapを作成できます。 データを収集するアプリ（この場合はTwitter）と、データの送信先となるアプリケーション（Googleスプレッドシートなど）を選択します。
- 代わりに、Twitter APIを使用して、公開されているTwitterデータにアクセスしたり、特定のユーザーからデータを収集したりできます。 TwitterをストリーミングAPIに接続して、キーワード、ブランドの言及、ハッシュタグを含むツイートを収集できます。
- TweepyとPythonパッケージを使用できます。 このように、認証用のAPIキーで独自のTwitterアカウントを設定する必要があります。
2.データを整理します
Twitterデータは構造化されていないため、最初にクリーンアップする必要があります。 データの品質が高いほど、結果は良くなります。 絵文字、余分な空白、特殊文字などの不要な情報を削除します。 重複するツイートや短すぎるツイートは必ず切り取ってください。
3.あなたの言及を分析します
そして、これが罠です–プロセスの最も難しい部分です。 あなたの仕事は、すべての言及を分類し、彼らの感情を自分で分析することです。 Excelの数式または辞書の参照を使用して、特定の単語の正の値を決定し、テキストの感情としてスコアを平均することができます。 ただし、大量の言及がある場合、これは長期的には圧倒的になる可能性があります。
4.結果を視覚化します
これが最後のステップです。結果を視覚化して、すべてを明確に確認します。 Google Data Studioなどのツールを使用して、インタラクティブなレポートを作成し、他のチームメンバーと共有できます。 GoogleスプレッドシートやExcelのデータを簡単に統合できるので、それほど問題にはなりません。
ご覧のとおり、古い方法は時間がかかり、新しいツイートを分析するたびに各ステップを何度も繰り返す必要があります。 最大の欠点の1つは、すべてを自分で設定して整理する必要があることです。 ただし、Twitterの感情分析は、はるかに簡単で高速な場合があります。 方法は次のとおりです。
Twitterの感情分析を新しい方法で行う
現世代のTwitter感情分析は、膨大な量の顧客フィードバックを確実かつ一貫して処理できます。 感情分析とテキスト分析を組み合わせることで、あなたの会社はあなたの言及についての洞察をすぐに得ることができます。 Mediatoolkitでは、プロセス全体が自動化されており、4つの非常にシンプルで短いステップに制限されています。
1.ソーシャルメディア監視ツールでアカウントを設定します
これを行う必要があるのは1回だけで、所要時間はわずか1分です。 Mediatoolkitは最も関連性の高い情報のみを要求します。必要なのは、Twitterの言及をすぐに監視し始める前に、情報を入力することだけです。
2.最初のクエリを作成します
特定のソース（Twitterまたは特定のキーワード（ブランド名など））を選択してから、他のソースを除外し、必要なソースだけを残すことができます。 さらに、結果を特定の場所や言語などに制限することができます。
3.感情で言及をフィルタリングします
今度は、言及を感情でフィルタリングします。 ワンクリックオプションを使用すると、結果をそれらにのみ絞り込むことができます（例：ネガティブ）。
4.分析は簡単なものになりました
Mediatoolkitでは、ブランドの評判を経時的に分析し、それがどのように変化するかを確認できます。 自分のイメージを競合他社のイメージと比較して、ブランドのパフォーマンスをより正確に追跡できます。 さらに、表示されるすべてのグラフは動的で直感的です。特定の感情タイプを含めたり除外したりして、特定の瞬間に探しているデータを取得できます。
今、すべてがそれ自体で起こります
追跡は自動化されているので、あなたは座って、あなたの代わりにそれがインターネットをどのように制御しているかを見ることができます。 また、メールの受信トレイまたはSlackチャネルにリアルタイムの通知を送信して、何か面白いことが起こったらすぐに通知を受けることもできます。
このようなツールを使用すると、洞察に満ちたデータにアクセスでき、興味深い結論を導き出すことができます。 プロセス全体を合理化することで、手動で行うよりも比類のない迅速な対応が可能になり、優れたカスタマーサービスの提供につながります。 Twitterの感情分析はもはや問題ではありません。
Twitterの感情分析でまとめましょう
人間は、特にオンラインでコミュニケーションをとるときに、他人の発言を過度に解釈する傾向があります。 声のトーンを誤解したり、意図とはまったく異なる方法で何かを理解したりしたことはありますか？
ソーシャルメディア監視ツールを使用すると、重要な言及を見落としたり、文脈から外れたステートメントを見つけたりするリスクを軽減できます。 このソリューションを使用することにより、それがない場合よりもはるかに複雑な分析を短時間で実行できます。
この新しいアプローチを見てください。これにより、汗をかくことなく、ブランドの認識をより細かく制御できます。