AI Sentiment Analysis: Будущее Маркетинга в 2025 году
Привет, меня зовут Сергей Мазур, и это ежедневный обзор использования нейросетей для улучшения бизнеса от сервиса Inovatson — платформы поддержки отдела продаж на основе контроля качества звонков.
Технологии и потребности клиентов: идеальный тандем
Для любого маркетолога или бизнеса существует два неотъемлемых условия для успешных маркетинговых кампаний: использование современных технологий и удовлетворение потребностей клиентов. Анализ настроений с помощью ИИ представляет собой идеальное сочетание этих двух аспектов. Это новая технология, которая позволяет сосредоточиться на клиентах, учитывая их чувства относительно вашего бренда или продукта. 💼➡️💥
В настоящее время 19% маркетологов тратят 40% своего бюджета на AI технологии, что подчеркивает важность сочетания клиент-ориентированности и внедрения передовых технологий. Хотя анализ настроений не является чем-то совершенно новым, существующие инструменты часто не способны распознавать такие человеческие выражения, как сарказм и ирония, а также эмодзи в социальных сетях. Более того, они могут быть довольно дорогими и ограниченными в функционале, поддерживая лишь английский и несколько других языков. Теперь, когда в дело вступает ИИ, возможности этих инструментов значительно расширились.
Как работает анализ настроений?
Простыми словами, анализ настроений — это процесс, при котором инструмент анализирует большие объемы текста для определения выражаемого настроения: положительного, отрицательного или нейтрального. Для бизнеса это означает возможность заглянуть в чувства клиентов по отношению к их бренду. 💬
Каждый из нас ежедневно анализирует настроения. Например, когда коллега отправляет вам электронное письмо, в котором говорит, как он устал от задержек, вызванных определенным членом команды, вы понимаете, что он расстроен. Аналогично, если друг пишет, что не может дождаться встречи с вами в выходные, это говорит о радости и волнении.
Однако ручной анализ настроений работает только в межличностных ситуациях. Бренды обсуждаются тысячами, если не миллионами людей. Все мы когда-либо обсуждали бренд в социальных сетях или в онлайн-беседах. Поэтому брендам необходимо анализировать тысячи твитов или сотни отзывов на сторонних сайтах, чтобы получить общее представление о том, как клиенты себя чувствуют. AI анализ настроений облегчает этот процесс благодаря быстрому и точному анализу.
Как это работает?
Существует два типа анализа: основанный на правилах и машинное обучение. Оба подхода дают схожие результаты, но различаются в методах их достижения.
- Правила: В анализе на основе правил инструмент ИИ обучается определенным «правилам». Это руководства, которые определяют, какие слова или фразы указывают на положительное, отрицательное или нейтральное настроение.
- Машинное обучение: Алгоритмы машинного обучения не только анализируют слова, но и текст, предшествующий или следующий за ними, чтобы уловить нюансы, как это делает человек.
Распространенным алгоритмом классификации машинного обучения является Naive Bayes, который использует вероятность для классификации текста на основе вероятности появления слов в положительном, отрицательном или нейтральном блоке текста.
Анализ мнений vs. Анализ настроений: в чем разница?
Часто маркетологи используют термины анализ настроений и анализ мнений как синонимы. Хотя оба эти метода дополняют друг друга, они определенно различаются по функциональности.
- Анализ настроений: это общее классифицирование настроений текста. Он просто отвечает на вопрос: «Является ли этот текст положительным, отрицательным или нейтральным?»
- Анализ мнений: это процесс извлечения инсайтов и мнений из текста. Он дает больше контекста к выраженным эмоциям.
Например, если клиент оставляет отзыв о ресторане: «Еда была вкусной, но обслуживание было медленным», анализ настроений классифицирует этот отзыв как нейтральный, так как в нем есть как положительные, так и отрицательные мнения. Однако анализ мнений дополнительно проанализирует отзыв, чтобы извлечь конкретные мнения: хорошая еда, но медленное обслуживание.
Преимущества анализа настроений
Современные клиенты ожидают, что бренды будут учитывать их индивидуальные потребности. По данным, 72% потребителей взаимодействуют только с персонализированными сообщениями. Однако вы не можете персонализировать маркетинговые сообщения, если не знаете о чувствах ваших клиентов. 💡
Анализ настроений предоставляет вам представление о чувствах вашей аудитории. Для персонализации на основе ИИ вы можете использовать инструменты, которые предоставляют контекстную информацию о проанализированных настроениях. Эти болевые точки или драйверы удовлетворенности могут направить вашу маркетинговую стратегию, давая вам представление о том, как подойти к каждому сегменту клиентов.
Эмоциональная интеллигенция, получаемая через анализ настроений, также помогает вам удерживать клиентов. Например, если ваш инструмент анализа настроений показывает, что слова «ограниченный» и «сложный» часто встречаются в ваших негативных отзывах, это может указывать на то, что клиенты недовольны ограниченными размерами или испытывают трудности с таблицей размеров на вашем сайте. Вы можете затем решать эти проблемы для улучшения уровня удержания.
Анализ настроений в социальных сетях
Анализ настроений полезен не только для клиентских отзывов на вашем сайте, но и для постов и комментариев в социальных сетях. Общественное мнение сегодня активно формируется в социальных сетях, где люди свободно делятся своими мыслями. Вы можете использовать сочетание анализа настроений и инструментов анализа трендов на основе ИИ, чтобы узнать о меняющихся ожиданиях клиентов. Это может касаться не только вашего бренда, но и общего мнения о теме или тренде.
Например, если бы Fable использовал инструменты анализа настроений, они могли бы заметить растущую обеспокоенность по поводу предвзятости ИИ в издательском пространстве. Эти инструменты также показали бы, что читатели недовольны использованием генеративных ИИ для написания книг.
Как использовать SEO в анализе настроений?
Когда у вас есть лучшее представление о чувствах ваших клиентов, вы можете адаптировать свою SEO стратегию для более тесного взаимодействия с ними. Например, если вы проведете анализ настроений раздела комментариев вашего блога и заметите повторяющуюся тему недовольства клиентов, вы можете использовать эту информацию для создания контента, который решает эти проблемы. 💻
Положительные упоминания становятся возможностями для создания ссылок. Например, если индивидуальный блогер упоминает ваш бренд в положительном свете, вы можете обратиться к ним с просьбой о создании обратной ссылки на их сайте.
Вы также можете собирать контент, созданный пользователями (UGC) таким образом. Используйте инструмент анализа настроений, чтобы найти положительные или нейтральные упоминания о вашем бренде в социальных сетях, а затем разместите этот контент на ваших социальных платформах или соберите его для следующей рассылки.
Одним из инструментов, который может облегчить этот процесс, является Semrush Brand Monitoring. Он имеет отдельную функцию для анализа настроений, где все упоминания вашего бренда помечаются как положительные, отрицательные или нейтральные. Вы также можете видеть общую статистику (процент каждого типа настроений) для всех упоминаний бренда.
Бренд-мониторинг и его преимущества
Если вы считаете, что какое-то упоминание было помечено неправильно, вы можете исправить это вручную. Инструмент затем будет обучаться на вашей коррекции и улучшать свои способности анализа настроений. Вы также можете использовать Brand Monitoring для отслеживания упоминаний ваших конкурентов. Если вы заметите негативное настроение в их адрес, вы можете позиционировать себя как лучшую альтернативу через ваши SEO и маркетинговые кампании.
Функции фильтрации инструмента позволяют вам выявить высоковлиятельные негативные или положительные упоминания и сосредоточиться на них. Для негативных вы можете предпринять соответствующие меры, чтобы исправить ситуацию. Положительные упоминания могут стать возможностями для создания ссылок, гостевых постов и UGC.
Как использовать ИИ для улучшения анализа настроений?
Современный анализ настроений на основе ИИ позволяет не только следить за упоминаниями в медиа, но и за уровнями удовлетворенности клиентов. Хорошим примером этого является Marriott. Программа Bonvoy от гостиничной сети предназначена для клиентов, которые предпочитают персонализированные услуги. Marriott использует ИИ для анализа предпочтений и паттернов путешествий своих клиентов. Затем их чат-боты предоставляют персонализированные рекомендации, чтобы улучшить удержание.
Поскольку анализ настроений может быть ограничен определенными ключевыми словами (названия брендов, события и т. д.), возможно, получить нишевые инсайты для вашего бизнеса. Например, торговое приложение может использовать анализ настроений, чтобы услышать, что люди говорят о новой монете, и затем использовать эти инсайты для создания маркетинговых сообщений для клиентских сегментов, которые положительно относятся к монете.
Будущее анализа настроений: мультимодальный анализ
Новые инструменты анализа настроений теперь обладают мультимодальными возможностями анализа. Они могут также анализировать изображения, видео и аудио, чтобы определить за ними стоящие чувства. Эти инструменты помогут вам оценить чувства клиентов через такие каналы, как подкасты, TikTok-видео и звонки в службу поддержки.
Помимо бизнеса, другие сектора также могут извлечь выгоду из анализа настроений. Например, анализ того, что люди говорят в социальных сетях, может помочь предсказать поведение избирателей и результаты выборов.
Почему сарказм представляет собой проблему для анализа настроений?
Люди говорят на сложном языке, часто используя сарказм и иронию для выражения своих истинных мнений, что создает проблему для систем анализа настроений, которые в значительной степени полагаются на текстовый анализ. Например, если ваш бренд гордится тем, что является доступным вариантом для клиентов, кто-то оставляет негативный отзыв о вашем продукте, говоря: «Так много хорошего за такую цену». Система анализа настроений может просто зафиксировать «доступный» и интерпретировать отзыв как положительный. Однако рецензент на самом деле саркастичен, и за их словами стоит негативное настроение.
Аналогично, потребители могут использовать различные языки и диалекты для обсуждения вашего бизнеса. Большинство инструментов анализа настроений оптимизированы только для английского языка и не могут оценить настроение из неанглоязычных источников. Даже на английском они могут не уловить сленг или разговорные фразы, которые клиенты используют для выражения своих мнений. Проблема со сленгом особенно актуальна для клиентов поколения Z.
Лучший способ справиться с этими вызовами — это выбирать инструменты, которые используют глубокие обучающие алгоритмы, чтобы понимать человеческий язык. Инструменты, такие как Brand Monitoring, постоянно улучшают себя, когда вы отмечаете неверные результаты, так что вы получаете более точные результаты с течением времени.
Заключение: будущее анализа настроений
Анализ настроений с помощью ИИ претерпел значительное улучшение благодаря моделям на основе GPT, которые могут лучше понимать текст и предсказывать настроение. Например, OpenAI ChatGPT позволяет вам вводить текст и определять эмоции за словами. Это идет дальше простого положительного или отрицательного анализа настроений. Инструменты, поддерживаемые ИИ, могут даже указать на конкретные чувства, такие как гнев или разочарование. Так вы получаете лучшее понимание того, что чувствуют ваши клиенты и почему они могут так себя чувствовать.
В будущем полагаться только на текст будет недостаточно. Вам придется использовать визуальные и звуковые форматы в вашем анализе тоже. Хорошая новость заключается в том, что инструменты анализа настроений на основе ИИ могут анализировать все эти форматы, чтобы предоставить вам комплексный взгляд на эмоции потребителей по каналам, которые ранее были невозможными. 🌐
От создания контента в социальных сетях до цифровых маркетинговых стратегий и обслуживания клиентов — существует множество применений для анализа настроений с помощью ИИ. Потребители становятся все более открытыми в выражении своих чувств по отношению к брендам и их продуктам. Так что у вас есть большое количество данных, на основе которых можно строить ваши кампании.
Инструменты анализа настроений на основе ИИ дают вам возможность заглянуть в умы ваших клиентов. Как они чувствуют себя по отношению к вашему бизнесу? Почему они так себя чувствуют? Эти инструменты могут даже сообщить вам о мнениях, выраженных о вашем бренде в каждом упоминании. Кумулятивные инсайты из текстовых, визуальных и аудио-упоминаний могут помочь вам создать персонализированные кампании для целевых эмоций.
Хотите увеличить прибыль с помощью ИИ?
Переходите на наш сайт: Inovatson