如何在不费吹灰之力的情况下进行 Twitter 情绪分析？

每天发送 5 亿条推文，这意味着每秒在 Twitter 上发布大约 6,000 条帖子。 在如此海量的内容中，如何找到与你的品牌相关的帖子？ 如果你想通过他们的推文来确定客户的态度和情绪，挑战就更大了。

您可以在 Internet 上找到的大多数文章都使用非编码人员无法理解的某些编程语言进行 Twitter 情感分析。 我们想向您展示如何在不浪费大量时间和精力的情况下分析情绪。

这是帮助您更好地理解情绪分析的指南。 是什么让它如此有用，有哪些方法可以执行它？ 让我们看看您可以做些什么来在您的业务中实施 Twitter 情绪分析。

什么是情绪分析？

情绪分析（也称为情绪 AI）是测量写作语气并评估其是积极、中性还是消极的过程。

情感分析基于自然语言处理 (NLP) 领域开发的解决方案。 这可以帮助您了解人们对您的品牌的看法以及客户对您的产品的看法。 它可以深入了解您的品牌收到的情绪类型，并帮助您快速识别各种渠道中似乎是负面的情况。

情绪分析系统可以通过 3 种不同的方式实现：

• 手动：使用一组手动规则分析情绪的系统。
• 自动：系统自动检测意见。
• 混合：结合了基于规则和自动化的方法。

您需要的详细数据以及结果的准确性是确定最适合您业务的算法的重要因素。

Twitter情绪分析的好处

既然您知道什么是情绪分析，您可能想知道为什么您的营销团队应该将其实施到他们的 Twitter 活动中。 实际上，这对他们来说不是额外的工作，而是可以简化他们现有的工作流程。

让我们看看在 Twitter 上使用情绪分析的优势：

更好地了解你的观众

没有对客户的全面了解，企业的成功就不容易。 如果您想了解更多关于您的客户的信息，情绪分析可以成为您的超能力。 客户如何看待您的品牌？ 他们面临哪些问题？ 仔细聆听谈话的整体语气，并在他们需要您的帮助时做出回应。 更好地了解您的受众可以更轻松地定位他们。

尽早发现危机

如果您分析情绪，您将能够更快地注意到意外事件。 带有不利意见或极其激烈的对话的推文？ 不要让危机扩大——一旦发生不可预知的事情就立即做出反应。

提高客户满意度

当您听取客户的意见并及早发现负面评论时，您将能够在它们变得更糟之前解决它们。 以个人方式与客户沟通可以获得回报。 与您的品牌建立联系使他们更有可能保持忠诚。

进行更深入的市场调研

公司分析推文情绪以改进他们的市场策略。 您的客户将在 Twitter 上分享他们对您的品牌及其产品或服务的感受，因此您可以观察他们对新功能的反应，更好地了解他们的行为，甚至了解他们为什么不选择您。 此外，您还可以通过情绪分析跟踪您的竞争对手，以避免重复他们的错误。

观察社会现象和趋势

Twitter情绪分析也用于监控社会现象和媒体情绪。 人们使用 Twitter 来分享他们的观点，因此您可以快速注意到一些趋势和趋势。

我们是否说服您将情绪分析纳入您的业务？ 无论您选择哪种方法，我们都希望为您提供旧方法和新方法的概述。 它们有何不同，哪一种更有效？ 考虑这些选项并选择最适合您需求的选项。

以旧方式进行 Twitter 情绪分析

Twitter 情绪分析可能主要是手动完成的。 有些流程可以自动化，但您需要先设置它们。 即便如此，它并不像看起来那么复杂。 您不需要成为开发人员或具有编码技能，因为如果您投入一些时间和精力，就可以自己自动化流程。

最好的方法是什么？ 这是在 Twitter 上跟踪提及的传统方法的分步指南。

1. 收集数据

数据需要具有代表性，因为您将根据它做出进一步的战略决策。 选择是否要收集当前或历史推文，然后开始收集数据。 你有几个不同的选择来做到这一点：

• 您可以创建一个所谓的 Zap——Zapier 上的自动化工作流程。 选择您要为其收集数据的应用程序（在本例中为 Twitter）以及将向其发送数据的应用程序（例如 Google 表格）。
• 您可以使用 Twitter API 来访问公共 Twitter 数据或从特定用户那里收集这些数据。 您可以将 Twitter 连接到 Streaming API 以收集带有关键字、品牌提及和主题标签的推文。
• 您可以使用 Tweepy 和 Python 包。 这样，您将需要在 API 密钥中设置自己的 Twitter 帐户以进行身份​​验证。

2. 整理数据

Twitter 数据是非结构化的，因此您需要先对其进行清理。 您拥有的数据质量越高，结果就越好。 删除任何不必要的信息，例如表情符号、多余的空格和特殊字符。 确保剪掉重复的推文和那些太短的推文。

3.分析你的提及

这就是陷阱——这个过程中最具挑战性的部分。 你的任务是对所有提及进行分类并自己分析他们的情绪。 您可以使用 Excel 公式或字典引用来确定某些单词的正值，然后将分数平均为文本的情绪。 但是，如果有大量提及，从长远来看，这可能会变得势不可挡。

4. 可视化你的结果

这是最后一步——可视化您的结果以清楚地看到一切。 您可以使用 Google Data Studio 等工具创建交互式报告并与其他团队成员共享。 您可以轻松地整合来自 Google 表格或 Excel 的数据，因此这不会造成太大问题。

如您所见，旧方法非常耗时，每次要分析新推文时，您都必须一遍又一遍地重复每一步。 最大的缺点之一是您必须自己设置和组织所有内容。 但是，Twitter 情绪分析可以更简单、更快。 这是如何做：

以新方式进行 Twitter 情绪分析

当前一代的 Twitter 情绪分析可以可靠且一致地处理大量客户反馈。 通过将情感分析与文本分析相结合，您的公司可以立即获得有关您提及的见解。 在 Mediatoolkit 中，整个过程是自动化的，并且仅限于 4 个超级简单和简短的步骤。

1.在社交媒体监控工具上设置账户

您只需执行一次，只需一分钟。 Mediatoolkit 只要求提供最相关的信息，您需要做的就是填写它，然后您就可以立即开始监控您的 Twitter 提及。

2. 创建您的第一个查询

您可以选择一个特定的来源——Twitter 或某些关键字（例如您的品牌名称）——然后排除其他来源，只留下您想要的那个。 此外，您可以将结果限制为特定位置或语言等。

3.按情绪过滤您的提及

现在是时候根据他们的情绪过滤提及了。 使用一键式选项，您可以将结果范围缩小到那些，例如否定。

4. 分析只是小菜一碟

在 Mediatoolkit 中，您可以分析品牌声誉随时间的变化，看看它是如何变化的。 您可以将自己的形象与竞争对手的形象进行比较，并更好地跟踪品牌的表现。 此外，所有显示的图表都是动态且直观的——您可以包含或排除某些情绪类型，并在任何特定时刻获取您正在寻找的数据。

现在一切都在自己发生

跟踪是自动化的，因此您可以坐下来看看它是如何控制互联网的，而不是您自己。 您还可以将实时通知发送到您的电子邮件收件箱或 Slack 频道，并在发生有趣的事情时立即收到通知。

这样的工具使您可以访问有见地的数据并得出有趣的结论。 简化整个流程可以帮助您以比手动响应更快的速度做出响应，从而提供出色的客户服务。 Twitter 情绪分析不再是问题。

让我们总结一下Twitter 情绪分析

人类倾向于过度解读他人的陈述，尤其是在在线交流时。 您是否曾误解过语气或以完全不同的方式理解某些事情的意图？

使用社交媒体监控工具可以帮助您降低忽略一些重要提及或发现断章取义的陈述的风险。 通过使用此解决方案，您可以在比没有它的情况下更短的时间内执行更复杂的分析。

看看这种较新的方法——它可以让您更好地控制品牌的感知，而不会费力。