В популярных сообществах часто необходимо отслеживать тональность комментариев, чтобы следить за прогрессом сообщества, или даже отношения людей к отдельным постам.
Соцсети предоставляют уникальную площадку для интеракции с клиентами и потенциальными потребителями. Однако просто «быть в соцсетях» недостаточно. Чтобы эффективно использовать социальные платформы, бизнесам необходимо понимать, как пользователи реагируют на их контент, продукты или услуги. Один из способов этого достичь — отслеживать тональность комментариев.
Зачем это нужно?
Понимание Аудитории
Анализ тональности помогает понять настроение вашей аудитории. Это может быть полезным для выявления проблем или возможностей, которые требуют внимания со стороны вашего бизнеса.
Реактивный Маркетинг
Быстрое определение негативных отзывов позволяет вашей компании реагировать на них оперативно, минимизируя возможный ущерб репутации.
Стратегическое Планирование
Долгосрочный анализ тональности комментариев может помочь в принятии стратегических решений, таких как внесение изменений в продукт или коррекция маркетинговой кампании.
Какие средства чтобы отследить тональность комментариев?
Искусственный Интеллект
Сегодня существует множество инструментов на основе ИИ, которые автоматически анализируют тональность текста. Примеры таких инструментов: Google Natural Language, IBM Watson Tone Analyzer и др.
Программные Решения
Существует и множество SaaS-решений, специально разработанных для социального мониторинга, таких как Hootsuite, Mention или Brandwatch.
Однако существенным недостатком их является цена. Тот же Hootsuite стоит от 100 долларов в месяц. Для крупного бизнеса это может быть приемлемо, для небольшого бизнеса или ведения пабликов, это может быть спорно, приносит ли этот инструмент столько пользы.
Кроме того, многие западные системы плохо обрабатывают русский язык и не поддерживают такие «экзотические» для них соцсети, как например Одноклассники.
Ручной Анализ
Помимо автоматизированных систем, многие компании все еще используют ручной анализ для оценки тональности комментариев в соцсетях.
Здесь основным фактором является то, насколько удобно оператору, производящему анализ, быстро протегать комментарии, создавать новые теги и так далее.
Операторы обрабатывают большие количества комментариев, и для них важны скорость и удобство работы, минимизация усилий.
Тональность комментариев — сложная задача
Зависимость от Контекста
Тональность часто зависит от контекста, в котором она высказывается. Например, комментарий «интересно» может быть как положительным, так и негативным в разных обстоятельствах, в зависимости от того, что было сказано до этого.
Еще более тяжело обрабатываются комментарии с матерными словами. Не хотелось бы это даже упоминать, но из песни слова не выкинешь) Матерные комментарии встречаются, их много, и их тональность на 100% зависит от контекста, в котором они высказаны, потому что одно и то же слово может значить и положительное и отрицательное.
Ограничения Искусственного Интеллекта
Даже самые продвинутые алгоритмы ИИ могут ошибаться в определении тональности из-за иронии, сарказма, мата или сложно построенных предложений.
Системы тегов под тональность комментариев
Когда вы начинаете работать с тональностью комментариев, одним из основных вопросов становится — а по какой системе это делать.
Самым базовым вариантом является такой:
- Положительный,
- Нейтральный,
- Негативный.
Иногда еще добавляют «Не определено», чтобы отличать от «Нейтрального», когда нейтральность комментария точно понятна.
Однако вам может захотеться отслеживать и «силу» эмоции — например, насколько положительным или отрицательным является комментарий, потому что например, между словами «бесполезная функция» и «вашу мать, опять внедрили какую-то никому ненужную фигню» — есть существенная разница, и ее неплохо бы учесть для анализа.
Тогда ваша система тегов может выглядеть вот так:
- +3
- +2
- +1
- 0
- -1
- -2
- -3
В целом, вы можете придумать какую угодно систему, важно лишь, чтобы вы могли предложить разумные правила, как ее использовать.
Как отслеживать тональность комментариев
В итоге мы приходим к выводу, что для корректной работы с тональностью нет более подходящего способа кроме как привлечение человека.
Таким образом, задача раскладывается на 2:
- Собрать комментарии в интересующих вас сообществах
- Протегировать комментарии по их тональности в соответствии с заданным вами разделением.
По нашему мнению — лучшим средством для работы с тональностью комментариев является сервис Chotam.ru.
Во-первых, там ультра-удобно и просто построена работа с тегами комментариев для операторов, можно просто кликать в логе комментариев на кнопочки тегов, чтобы пометить комментарии, и по ссылке оператор может легко открыть комментарий и прочитать контекст, если сомневается.
Во-вторых, там вы можете настроить себе абсолютно любой тег или систему тегов, а также частично автоматизировать работу (все-таки) — например, автоматически отмечать комментарии с матом по словарю «плохих слов» или еще какие-то нежелательные упоминания.
И наконец, у сервиса существует специальный штат людей, которые по определенным вами критериям, но «человеческим разумом» и с учетом контекста — протегируют вам ваши комментарии. Для этого нужно запросить «индивидуальный тариф» на сайте.
Хотя современные технологии предоставляют множество инструментов для автоматического анализа тональности, эта задача остается сложной и многогранной. Из-за зависимости от контекста и ограниченных возможностей искусственного интеллекта лучшим подходом, возможно, является комбинированный метод, в котором ручной анализ дополняет автоматические инструменты. Опытный специалист сможет учитывать контекст и нюансы языка, делая анализ более точным и полезным для вашего бизнеса.
Добавить комментарий