如何在不費吹灰之力的情況下進行 Twitter 情緒分析？

每天發送 5 億條推文，這意味著每秒在 Twitter 上發布大約 6,000 條帖子。 在如此海量的內容中，如何找到與你的品牌相關的帖子？ 如果你想通過他們的推文來確定客戶的態度和情緒，挑戰就更大了。

您可以在 Internet 上找到的大多數文章都使用非編碼人員無法理解的某些編程語言進行 Twitter 情感分析。 我們想向您展示如何在不浪費大量時間和精力的情況下分析情緒。

這是幫助您更好地理解情緒分析的指南。 是什麼讓它如此有用，有哪些方法可以執行它？ 讓我們看看您可以做些什麼來在您的業務中實施 Twitter 情緒分析。

什麼是情緒分析？

情緒分析（也稱為情緒 AI）是測量寫作語氣並評估其是積極、中性還是消極的過程。

情感分析基於自然語言處理 (NLP) 領域開發的解決方案。 這可以幫助您了解人們對您的品牌的看法以及客戶對您的產品的看法。 它可以深入了解您的品牌收到的情緒類型，並幫助您快速識別各種渠道中似乎是負面的情況。

情緒分析系統可以通過 3 種不同的方式實現：

• 手動：使用一組手動規則分析情緒的系統。
• 自動：系統自動檢測意見。
• 混合：結合了基於規則和自動化的方法。

您需要的詳細數據以及結果的準確性是確定最適合您業務的算法的重要因素。

Twitter情緒分析的好處

既然您知道什麼是情緒分析，您可能想知道為什麼您的營銷團隊應該將其實施到他們的 Twitter 活動中。 實際上，這對他們來說不是額外的工作，而是可以簡化他們現有的工作流程。

讓我們看看在 Twitter 上使用情緒分析的優勢：

更好地了解你的觀眾

沒有對客戶的全面了解，企業的成功就不容易。 如果您想了解更多關於您的客戶的信息，情緒分析可以成為您的超能力。 客戶如何看待您的品牌？ 他們面臨哪些問題？ 仔細聆聽談話的整體語氣，並在他們需要您的幫助時做出回應。 更好地了解您的受眾可以更輕鬆地定位他們。

儘早發現危機

如果您分析情緒，您將能夠更快地註意到意外事件。 帶有不利意見或極其激烈的對話的推文？ 不要讓危機擴大——一旦發生不可預知的事情就立即做出反應。

提高客戶滿意度

當您聽取客戶的意見並及早發現負面評論時，您將能夠在它們變得更糟之前解決它們。 以個人方式與客戶溝通可以獲得回報。 與您的品牌建立聯繫使他們更有可能保持忠誠。

進行更深入的市場調研

公司分析推文情緒以改進他們的市場策略。 您的客戶將在 Twitter 上分享他們對您的品牌及其產品或服務的感受，因此您可以觀察他們對新功能的反應，更好地了解他們的行為，甚至了解他們為什麼不選擇您。 此外，您還可以通過情緒分析跟踪您的競爭對手，以避免重複他們的錯誤。

觀察社會現象和趨勢

Twitter情緒分析也用於監控社會現象和媒體情緒。 人們使用 Twitter 來分享他們的觀點，因此您可以快速注意到一些趨勢和趨勢。

我們是否說服您將情緒分析納入您的業務？ 無論您選擇哪種方法，我們都希望為您提供舊方法和新方法的概述。 它們有何不同，哪一種更有效？ 考慮這些選項並選擇最適合您需求的選項。

以舊方式進行 Twitter 情緒分析

Twitter 情緒分析可能主要是手動完成的。 有些流程可以自動化，但您需要先設置它們。 即便如此，它並不像看起來那麼複雜。 您不需要成為開發人員或具有編碼技能，因為如果您投入一些時間和精力，就可以自己自動化流程。

最好的方法是什麼？ 這是在 Twitter 上跟踪提及的傳統方法的分步指南。

1. 收集數據

數據需要具有代表性，因為您將根據它做出進一步的戰略決策。 選擇是否要收集當前或歷史推文，然後開始收集數據。 你有幾個不同的選擇來做到這一點：

• 您可以創建一個所謂的 Zap——Zapier 上的自動化工作流程。 選擇您要為其收集數據的應用程序（在本例中為 Twitter）以及將向其發送數據的應用程序（例如 Google 表格）。
• 您可以使用 Twitter API 來訪問公共 Twitter 數據或從特定用戶那裡收集這些數據。 您可以將 Twitter 連接到 Streaming API 以收集帶有關鍵字、品牌提及和主題標籤的推文。
• 您可以使用 Tweepy 和 Python 包。 這樣，您將需要在 API 密鑰中設置自己的 Twitter 帳戶以進行身份驗證。

2. 整理數據

Twitter 數據是非結構化的，因此您需要先對其進行清理。 您擁有的數據質量越高，結果就越好。 刪除任何不必要的信息，例如表情符號、多餘的空格和特殊字符。 確保剪掉重複的推文和那些太短的推文。

3.分析你的提及

這就是陷阱——這個過程中最具挑戰性的部分。 你的任務是對所​​有提及進行分類並自己分析他們的情緒。 您可以使用 Excel 公式或字典引用來確定某些單詞的正值，然後將分數平均為文本的情緒。 但是，如果有大量提及，從長遠來看，這可能會變得勢不可擋。

4. 可視化你的結果

這是最後一步——可視化您的結果以清楚地看到一切。 您可以使用 Google Data Studio 等工具創建交互式報告並與其他團隊成員共享。 您可以輕鬆地整合來自 Google 表格或 Excel 的數據，因此這不會造成太大問題。

如您所見，舊方法非常耗時，每次要分析新推文時，您都必須一遍又一遍地重複每一步。 最大的缺點之一是您必須自己設置和組織所有內容。 但是，Twitter 情緒分析可以更簡單、更快。 這是如何做：

以新方式進行 Twitter 情緒分析

當前一代的 Twitter 情緒分析可以可靠且一致地處理大量客戶反饋。 通過將情感分析與文本分析相結合，您的公司可以立即獲得有關您提及的見解。 在 Mediatoolkit 中，整個過程是自動化的，並且僅限於 4 個超級簡單和簡短的步驟。

1.在社交媒體監控工具上設置賬戶

您只需執行一次，只需一分鐘。 Mediatoolkit 只要求提供最相關的信息，您需要做的就是填寫它，然後您就可以立即開始監控您的 Twitter 提及。

2. 創建您的第一個查詢

您可以選擇一個特定的來源——Twitter 或某些關鍵字（例如您的品牌名稱）——然後排除其他來源，只留下您想要的那個。 此外，您可以將結果限制為特定位置或語言等。

3.按情緒過濾您的提及

現在是時候根據他們的情緒過濾提及了。 使用一鍵式選項，您可以將結果範圍縮小到那些，例如否定。

4. 分析只是小菜一碟

在 Mediatoolkit 中，您可以分析品牌聲譽隨時間的變化，看看它是如何變化的。 您可以將自己的形象與競爭對手的形象進行比較，並更好地跟踪品牌的表現。 此外，所有顯示的圖表都是動態且直觀的——您可以包含或排除某些情緒類型，並在任何特定時刻獲取您正在尋找的數據。

現在一切都在自己發生

跟踪是自動化的，因此您可以坐下來看看它是如何控制互聯網的，而不是您自己。 您還可以將實時通知發送到您的電子郵件收件箱或 Slack 頻道，並在發生有趣的事情時立即收到通知。

這樣的工具使您可以訪問有見地的數據並得出有趣的結論。 簡化整個流程可以幫助您以比手動響應更快的速度做出響應，從而提供出色的客戶服務。 Twitter 情緒分析不再是問題。

讓我們總結一下Twitter 情緒分析

人類傾向於過度解讀他人的陳述，尤其是在在線交流時。 您是否曾誤解過語氣或以完全不同的方式理解某些事情的意圖？

使用社交媒體監控工具可以幫助您降低忽略一些重要提及或發現斷章取義的陳述的風險。 通過使用此解決方案，您可以在比沒有它的情況下更短的時間內執行更複雜的分析。

看看這種較新的方法——它可以讓您更好地控製品牌的感知，而不會費力。