Analiza sentymentu. Od prostych słów kluczowych do zaawansowanych algorytmów AI

Analiza sentymentu jest jednym z ciekawszych rozwiązań służących do automatycznej analizy treści. Umożliwia ona mierzenie emocji wyrażanych przez użytkowników mediów społecznościowych, odczuć kryjących się za recenzjami produktów, usług i marek, a także w wielu innych formach komunikacji. Dzięki niej możesz lepiej i szybciej zrozumieć, co myślą o Tobie klienci, jaki jest odbiór marki lub kampanii marketingowej, a także jak wypadają one na tle konkurencji.

Znaczenie analizy sentymentu w marketingu

Według Daniela Kahnemana, autora książki „Pułapki myślenia. O myśleniu szybkim i wolnym” oraz laureata Nagrody Nobla w dziedzinie ekonomii, nawet 85% naszych decyzji podejmujemy na autopilocie, a główną siłą napędową są emocje.

Będąc marketerami, nie powinniśmy zatem uciekać od tematu wpływu emocji na decyzje konsumenckie. Ich zrozumienie jest kluczem do skutecznej komunikacji, budowania trwałych relacji z klientami, odpowiadania na ich bolączki, a także zarządzania potencjalnymi kryzysami wizerunkowymi. I właśnie tu z pomocą przychodzi analiza sentymentu.

Słuchaj „Marketer+” Podcast

W największym skrócie,analiza sentymentu to zautomatyzowany proces, który służy identyfikacji emocji kryjących się za danym fragmentem tekstu. Umożliwia to nam, marketerom, szybkie i efektywne przetwarzanie dużych ilości danych z różnych źródeł, takich jak komentarze, recenzje czy wpisy na portalach społecznościowych, aby określić, czy emocje wyrażane w tych tekstach są pozytywne, negatywne czy neutralne.

Słuchaj „Marketer+” Podcast

Aby w pełni wykorzystać potencjał analizy sentymentu, warto zrozumieć, jakie metody stoją za tym procesem. Zacznijmy od najprostszej z nich.

Analiza oparta na słowach kluczowych

W swoim najbardziej podstawowym wydaniu analiza sentymentu opiera się na obecności w tekście określonych słów kluczowych.

Słowa wyrażające przychylne emocje („wspaniały”, „uśmiech”, „polecam”) implikują określenie danej wzmianki jako pozytywnej. Analogicznie, wyrażenia odbierane jako niepochlebne („zepsuty”, „za drogie”, „kara”) powodują, że sentyment tekstu zostaje oznaczony jako negatywny. Jeżeli natomiast w danym fragmencie nie występują ani pozytywne, ani negatywne słowa kluczowe, wówczas sentyment określany jest jako neutralny.

Przykładowa analiza sentymentu na podstawie słów kluczowych

Źródło: Brand24

Wady takiego modelu wydają się dość oczywiste. Analiza sentymentu oparta wyłącznie na rozpoznawaniu słów kluczowych nie bierze pod uwagę kontekstu, w jakim te słowa są używane. Z tego względu zastosowanie ironii, wieloznaczność słów czy bardziej skomplikowanej struktury prowadzi do błędnych ocen sentymentu. Z podobnych względów nawet najbardziej pochlebna recenzja książki „Zbrodnia i kara” zawsze będzie się wiązać z negatywnym sentymentem.

Wykorzystanie uczenia głębokiego i PLM

Rozwiązaniem bolączek i niedociągnięć związanych z analizą sentymentu opartą na słowach kluczowych jest wykorzystanie dobrodziejstw uczenia maszynowego (ML) i sztucznej inteligencji (AI).

W odróżnieniu od starszych metod analizy tekstu, nowoczesne algorytmy uczenia maszynowego z tzw. uczeniem głębokim (deep learning) i wstępnie przeszkolone modele językowe (PLM) są w stanie o wiele skuteczniej odgadywać emocje kryjące się za poszczególnymi fragmentami tekstu.

Innymi słowy, tak skonstruowane modele sentymentu potrafią analizować złożone struktury językowe, identyfikować ukryte znaczenia, a także właściwie interpretować sarkazm i ironię. Jednak, jak to często bywa, diabeł tkwi w szczegółach, a jedyną właściwą odpowiedzią na pytanie „Jak trafny jest dany model analizy sentymentu?” jest słynne w naszej branży: „To zależy”.

Skuteczność modelu jest uzależniona od zbioru danych, na których ów model jest trenowany. W praktyce – na jakość modelu analizy sentymentu wpływają takie elementy jak wielkość i różnorodność fragmentów tekstowych, ich długość, trudność czy też język, na którym skupia się trening modelu.

Wybór odpowiedniego narzędzia do analizy sentymentu

Poszczególne modele analizy sentymentu są wykorzystywane w rozmaitych narzędziach typu SaaS. Wybór odpowiedniego rozwiązaniach może mieć kluczowe znaczenie dla efektywności i trafności uzyskanych wyników.

Jednym z liderów wśród narzędzi w tej dziedzinie jest Brand24, który łączy zaawansowane algorytmy AI z intuicyjnym interfejsem umożliwiając tym samym sprawne monitorowanie opinii o marce w czasie rzeczywistym oraz szczegółową analizę sentymentu na podstawię dużych zbiorów danych. Poza rozpoznawaniem podstawowego sentymentu (pozytywny, negatywny, neutralny) Brand24 potrafi zidentyfikować konkretne emocje, takie jak podziw, radość, gniew, niesmak, smutek i strach.

Warto również wspomnieć o Asystencie Marki (Brand Assistant). Jest to oparty na sztucznej inteligencji chatbot, który – gdy się go ładnie poprosi – analizuje i interpretuje dane z Twojego projektu.

Przykładowo, zapytany o najbardziej wpływowe źródło pozytywnego sentymentu wobec InPostu w sierpniu, jednoznacznie wskazał na ogłoszenie partnerstwa firmy z Atletico Madrid:

Źródło: Brand24

Jak widzisz, analiza sentymentu daje niezwykle cenne możliwości zrozumienia emocji klientów i skutecznego zarządzania komunikacją marki. Wybór odpowiedniego narzędzia wykorzystującego zaawansowane algorytmy AI pozwala lepiej rozpoznawać subtelności językowe, a co za tym idzie – reagować na nie w bardziej odpowiedni sposób.

Odpowiednie podejście do analizy sentymentu może stać się jednym z kluczowych elementów strategii marketingowej. Pomaga to budować silniejsze relacje z odbiorcami i dostosowywać działania do ich potrzeb.