Menschen.. Sie sind so clever! Wir lesen Worte und wissen, ob sie eine positive oder negative Stimmung vermitteln. Wir sehen über Sarkasmus hinaus und verstehen das wahre Sentiment. Wir verstehen Slang. Wir verstehen Ironie. Toll, wenn Sie ein paar Tweets analysieren. Aber wenn Sie Ihrem gesamten Publikum zuhören möchten? Dann werden Sie werden Hilfe brauchen. Hier ist unsere Auswahl der besten Sentiment-Analyse-Tools für diese Aufgabe.
Jetzt kostenlos Sentiment-Analyse-Tool testen
Ich werde Sie durch die Sentiment-Analyse für Ihre Marke führen. Warum sie für eine erfolgreiche Marketingstrategie unerlässlich ist, wie man sie durchführt und welche Tools für die Sentiment-Analyse am besten geeignet sind - klicken Sie sich direkt zu den Tools durch, wenn Sie es nicht erwarten können.
Ich werde einige Beispiele aus der Praxis zur Sentiment-Analyse aufzeigen, und Sie können eine Demo des genauesten Sentiment-Analyse-Tools auf dem Markt anfragen. Lassen Sie uns zunächst darüber sprechen, warum die Sentiment-Analyse ein Muss für kundenorientierte Marken ist.
Gesundheit der Marke
Wenn Sie verstehen, wie die Verbraucher über Ihre Marke denken, können Sie ihre Probleme erkennen und Feedback zu Ihren Produkten einholen. Das hilft Ihnen, ihre Anforderungen zu erfüllen, die Kundenbindung zu erhöhen und Ihr Produktangebot zu verbessern.
Vermeiden Sie eine Krise
Erkennen Sie ein Problem, bevor es sich zu einer großen PR-Krise ausweitet, indem Sie negative Spitzen überwachen und analysieren.
Analyse von Mitbewerbern
Wenn Sie negative Konversationen über einen Konkurrenten feststellen, sollten Sie prüfen, ob Sie eingreifen und Ihr Produkt in den Mittelpunkt rücken können.
Verbessern Sie die Leistung
Verfolgen Sie die Reaktionen auf Ihre Kampagnen, Events und Produkteinführungen, damit Sie Möglichkeiten zur Verbesserung finden.
Kommen wir nun zu den Einzelheiten der Nutzung der Sentiment-Analyse - zum Schutz und zur Förderung Ihrer Marke, Produkte und Dienstleistungen.
Inhaltsverzeichnis
- Warum ist die Sentiment-Analyse wichtig?
- Was ist eine Sentiment-Analyse?
- Vorteile der Sentiment-Analyse
- Arten von Sentiment-Analysen
- Sentiment-Analyse-Tools
Warum ist die Sentiment-Analyse wichtig?
Kundenfeedback findet sich auf Social Media, auf Bewertungsseiten, in Foren, in Blogbeiträgen und vielem mehr. Und sie sind voll von Erkenntnissen, die Ihre Marketingstrategie voranbringen werden. Wenn Sie den Kunden zuhören, wie sie über Ihre Marke sprechen, können Sie verstehen, wie sie ticken. Was sie wollen und brauchen. Ihre Vorlieben und Abneigungen.
Was lieben sie an Ihrem Produkt? Was hassen sie? Die Beobachtung der Verbrauchermeinung hilft Ihnen, Bereiche zu finden, die verbessert werden können, um Ihre Kunden zufrieden zu stellen.
Mit Hilfe der Sentiment-Analyse können Sie eine Veränderung der Verbrauchermeinung gegenüber Ihrer Marke aufzeigen. Sie stellen zum Beispiel einen negativen Anstieg nach Ihrer letzten Produkteinführung fest. Suchen Sie nach negativen Gesprächen und finden Sie heraus, was die Ursache für den Unmut ist. Langsame Lieferung Ihres Produkts? Die Funktionen entsprechen nicht den Anforderungen? Zu teuer.
Positives oder negatives Sentiment?
Marken nutzen Sentiment-Analysen, um die Meinungen und Einstellungen der Kunden zu ihrer Marke, ihren Produkten, Dienstleistungen und Kampagnen zu ermitteln und zu messen. Die Analyse der Stimmung in den sozialen Medien ist eine hervorragende Datenquelle und liefert Erkenntnisse über digitale Verbraucher, die...
- den Ruf der Marke bestimmen
- das Kundenerlebnis zu verbessern
- verhindern, dass Probleme zu einer Krise werden
- zukünftige Marketingstrategien festlegen
- Marketingkampagnen und Produktbotschaften zu verbessern
- Identifizierung von Markenbeeinflussern
- Geschäfts-KPIs testen
- Leads generieren
Cool, nicht wahr? Die Analyse der Stimmung in den sozialen Medien wird Ihr Endergebnis verbessern.
Es geht um mehr als um die Verfolgung von Zahlen. Ein Anstieg der Erwähnungen könnte als positiv empfunden werden. Insbesondere, wenn Sie ein neues Produkt auf den Markt gebracht, einen neuen Artikel veröffentlicht oder eine Pressemitteilung verschickt haben. Aber handelt es sich dabei um positive oder negative Erwähnungen?
Sehen Sie sich das Bild oben an.. Sehen Sie das Problem?
Die Verwendung ungenauer Sentiment-Analysedaten kann katastrophale Folgen haben. Die Wahl des richtigen Tools ist entscheidend. Ein Tool, das Sarkasmus erkennt. Das den Kommentar von John Doe liest und versteht, dass er sarkastisch gemeint ist. Er macht sich lustig. Er ist negativ. Man muss also das Beste auswählen. Einige Anbieter von Social-Media-Analysen geben an, dass ihr Algorithmus zur Stimmungsanalyse bestenfalls 50-60 % genau ist.
Bis jetzt...
90% Genauigkeit bei der Sentiment-Analyse
Was ist eine Sentiment-Analyse?
Sentiment-Analyse oder auch Stimmungsanalyse bestimmt den emotionalen Ton hinter den Wörtern, um die geäußerten Einstellungen und Meinungen zu verstehen. Firmen nutzen Sentiment- bzw. Stimmungsanalysen, um die Stimmung der Zielgruppe gegenüber den eigenen Marken, Produkten, Dienstleistungen und Kampagnen zu messen.
Was ist mit Online-Inhalten?
Die sozialen Medien haben den Verbrauchern ein virtuelles Sprachrohr gegeben, von dem aus sie ihre Meinung kundtun können. Im Guten wie im Schlechten. Menschen erkennen zwar sofort die Stimmung hinter einem einzigen Kommentar, aber wie sollen wir mit der Explosion der in den sozialen Medien geteilten Inhalte umgehen?
Hier einige Beispiele, mit denen wir es zu tun haben...
- 6.000 Tweets pro Sekunde auf Twitter, das entspricht 200 Milliarden Tweets pro Jahr
- 500 Stunden Videoinhalte, die jede Minute auf YouTube hochgeladen werden
- 500.000+ Kommentare, die jede Minute auf Facebook gepostet werden
Wir brauchen Tools, die uns helfen. Tools zur Sentiment-Analyse nutzen NLP, um Online-Konversationen zu analysieren und den tieferen Kontext zu bestimmen - positiv, negativ, neutral. Diese Tools ahmen mehr oder weniger unser Gehirn nach und ermöglichen es uns, die Stimmung hinter Online-Inhalten zu beobachten.
Vorteile der Sentiment-Analyse
Lassen Sie uns einen Blick auf die Vorteile der Sentiment-Analyse für Ihre Marke werfen...
Überwachen Sie den Ruf Ihrer Marke
Der Ruf Ihrer Marke ist Ihr wertvollstes Gut. Es braucht Zeit, einen guten Ruf aufzubauen, und Sekunden, ihn zu zerstören.
Verstehen Sie die Stimmung hinter den Kommentaren der Verbraucher, damit Sie wissen, wie sie über Ihre Marke und Ihre Produkte denken. Veränderungen in der Stimmung - positiv oder negativ - könnten auf eine misslungene Produkteinführung oder eine Marketingkampagne hinweisen, die ihr Ziel verfehlt hat.
Verbesserte Customer Experience
Es ist von entscheidender Bedeutung, dass Sie verstehen, wie sich ein Kunde bei jedem Schritt der Customer Journey fühlt. Fällt es ihnen schwer, sich auf Ihrer Website zurechtzufinden? Ist der Zahlungsvorgang umständlich? Die Überwachung der CX-Metriken zeigt Bereiche auf, die Sie verbessern können, um Ihre Kunden zufrieden zu stellen.
Krisenmanagement
Ein Meinungsumschwung bei den Verbrauchern kann einer Marke Angst einjagen. Eine Zunahme negativer Erwähnungen, auf die sofort reagiert wird, kann eine Krise im Keim ersticken. Wenn, oder sollte ich sagen wenn, denn wir alle sind anfällig für ein potenzielles PR-Desaster, bedeutet die Analyse der Verbraucherstimmung und die Filterung der Erwähnungen nach Schweregrad der Negativität, dass Sie in der Lage sind, Ihre Botschaften gezielt einzusetzen. Konversationen, die eine positive Stimmung zum Ausdruck bringen, können verstärkt werden, um dem Problem die Schärfe zu nehmen. Wir vertrauen auf nutzergenerierte Inhalte, nutzen Sie sie.
Benchmarking der Wettbewerber
Verstehen Sie, wie Ihre Marke im Vergleich zu Ihren Mitbewerbern abschneidet, was die Stimmung angeht. Wie wirken sich Ihre Marketingkampagnen auf die Wahrnehmung Ihrer Marke durch die Verbraucher im Vergleich zu Ihrer Konkurrenz aus? Wenn Sie feststellen, dass die negative Stimmung einen Konkurrenten trifft, können Sie das Gespräch auf Ihr Produkt lenken?
Werfen Sie einen Blick auf unseren Leitfaden zur Wettbewerbsanalyse, um zu verstehen, wie Sie sich mit Ihren Mitbewerbern messen können.
Finden Sie die besten Influencer
Nicht nur Verbraucher teilen ihre Meinung online mit. Finden Sie auch Influencer, die von Ihren Produkten schwärmen. Suchen Sie nach Schlüsselwörtern, die mit Ihrer Branche zusammenhängen, um potenzielle Markenvertreter zu finden, die über Themen diskutieren, die mit Ihrer Branche zusammenhängen. Nehmen Sie Kontakt mit denjenigen auf, die sich positiv äußern, und bauen Sie eine Beziehung zu ihnen auf.
Customer Service
Die Analyse der Kundenstimmung hilft Ihrem Kundenserviceteam, die Zufriedenheit bzw. Unzufriedenheit der Kunden zu ermitteln. So kann das Team Probleme angehen, bevor sie eskalieren.
Überwachen Sie Bewertungsportale, um positive und negative Bewertungen zu finden. Wenn Sie negative Kommentare korrigieren, zeigen Sie anderen Verbrauchern, dass Ihnen Ihre Kunden am Herzen liegen. Vielleicht erhalten Sie sogar positive nutzergenerierte Inhalte.
Hier finden Sie einige großartige Tools zur Stimmungsanalyse. Probieren Sie sie aus!
Arten von Sentiment-Analysen
Es gibt vier Methoden, die von den meisten Anbietern angewandt werden...
- Keyword-Scoring
- Berechnung auf der Grundlage vordefinierter Kategorien
- Menschen - ja, Sie und ich
- Und dann gibt es noch Talkwalker
Keyword-Scoring
Die Sentiment-Analyse anhand von Keywords ergibt negative oder positive Bewertungen. So würde beispielsweise das Wort "gut" positiv und das Wort "schlecht" negativ bewertet werden. Leider hat sich die Sprache weiterentwickelt...
I LOVE YOU SO BAD I LOVE YOU SO BAD I LOVE YOU SO BAD I LOVE YOU SO BAD I LOVE YOU SO BAD I LOVE YOU SO BAD I LOVE Y pic.twitter.com/ZW5WGnf9tJ
— 👼🏼 (@troyesivan) October 24, 2015
Seht ihr das Problem?
Es gibt allerdings auch Vorteile. Es ist schnell, vorhersehbar und kosteneffizient. Man kann Regeln anwenden, aber man kann sich nicht immer auf die Ergebnisse verlassen, wenn man sie zu breit anlegt. Und warum? Weil die Keyword Scoring Sentiment Analyse keinen Sarkasmus oder Slang versteht. Außerdem kann es zu menschlichen Fehlern kommen, wenn der Entwickler, der die Prozentsätze festlegt, eine andere Vorstellung davon hat, ob ein Wort positiv oder negativ ist.
Das ist doch krank!
Der Genauigkeitsgrad liegt zwischen 50 und 80 %, was nicht ausreicht, um datengestützte Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Vordefinierte Kategorien
Bei der Methode der vordefinierten Kategorien kategorisieren die Benutzer mehrere Ergebnisse, um einen Trainingssatz zu erstellen. Anschließend wird ein Algorithmus verwendet, um die weitere Analyse zu bestimmen. Der Genauigkeitsgrad ist höher als bei der Bewertung von Schlüsselwörtern, aber es ist nicht perfekt. Es erfordert viele Arbeitsstunden, und die Anzahl der Ergebnisse ist geringer.
Die Methode ist nicht kosteneffizient, wenn man bedenkt, wie lange es dauert, eine Handvoll Ergebnisse abzurufen.
Menschen
Menschen. Wir sind die Besten. Wir verstehen Sarkasmus und Slang. Deshalb ist diese Methode großartig.
Der Nachteil ist, dass es so lange dauert. Und da sie langsam ist, ist es ein gefährliches Spiel, Kommentare mit negativer Stimmung zu finden und zu verhindern, dass sie zu einer Krise eskalieren.
Die Ergebnisse sind fantastisch. Obwohl die Interpretation von Menschen durch Menschen subjektiv sein kann. Außerdem gibt es bei der Fülle an Verbrauchergesprächen, die in jeder Sekunde des Tages stattfinden, viel zu viele Inhalte, die ein Mensch ohne ein Automatisierungstool nicht analysieren kann.
KI-unterstützte Sentiment-Analyse
Jawohl. Ich spreche von Talkwalker.
Unsere KI-gestützte Sentiment-Analyse versteht die Bedeutung hinter einem Satz. Ich spreche von der wahren Bedeutung, mit einer durchschnittlichen Genauigkeit von 90 %, in 92 Sprachen. Sie erkennt Sarkasmus. Sie erkennt Slang.
Und dann ist da noch die Talkwalker-Sentiment-Analyse.
Wir verwenden Deep-Learning-Modelle, um die kognitiven Funktionen des menschlichen Gehirns zu simulieren, um Sprachmuster und grundlegende Sarkasmen, Ironie und Slang zu verstehen. Um eine Trefferquote von fast 90 % zu erreichen, hat unser Data-Science-Team Dutzende von Millionen von Ergebnissen klassifiziert.
Sentiment-Analyse-Tools
Quick Search | Die Suchmaschine für Social Media
Quick Search bietet einen sofortigen Überblick über die Online Präsenz ihrer Marke. Es ist eine Social-Media-Suchmaschine, die eine umfangreiche Berichterstattung über soziale Netzwerke liefert – einschließlich Nachrichtenseiten, Blogs und Foren.
Sehen wir uns ein Beispiel an..
Um Diversity zu feiern, hat die LEGO Gruppe kürzlich ein neues Set auf den Markt gebracht: Everyone is Awesome.
We’re super excited to reveal our new set - LEGO Everyone is Awesome! Because we celebrate every LEGO builder ❤️🌈 #LEGO #EveryoneIsAwesome pic.twitter.com/J7KSz3zWik
— LEGO (@LEGO_Group) May 20, 2021
Die Einführung erfolgte zeitgleich mit dem bevorstehenden Pride-Monat. Dieses neue Set, das von der Regenbogenflagge der LGBTQ+-Gemeinschaft inspiriert wurde, ging mit 41.000 Zugriffen viral. Sehen Sie sich die Viralitätskarte von Talkwalker Analytics an...
Market Pulse - LEGO's Announcement ging schnell viral, mit 41K Engagements in nur zwei Tagen.
LEGO kann die Sentiment-Analyse nutzen, um zu sehen, dass die Konversation rund um dieses fantastische neue Produkt 64 % positive Stimmungen hervorrief, da die Menschen ihre Begeisterung teilten und die Einführung feierten.
Die Quick-Search-Sentiment-Analyse guckt sich Konversatonien auf Social Media an.
Quick Search beinhaltet folgende Punkte:
- Schneller Marken Überblick - die wichtigsten KPIs – Engagement, Volumen, Stimmung, Demografie und Regionen
- Identifizieren Sie Trends in Echtzeit – entdecken Sie neue Trends, um Ihre Inhalte zu verbessern
- Content Erstellung - erstellen Sie virale Inhalte, die bei Ihrer Zielgruppe gut ankommen
- Kompetitive Intelligenz - Vergleichen Sie mehrere Marken, um sich gegen Konkurrenten durchzusetzen
"Quick Search bietet eine einfache und benutzerfreundliche Möglichkeit, tief in die soziale Sphäre Ihrer Mitbewerber einzutauchen. Sie können Ihre Stärken und Schwächen nutzen, um eine erfolgreiche Marketingstrategie aufzubauen und zu pflegen. Für eine genaue Aufklärung der Wichtigkeit sollten Sie auf jeden Fall den neuesten Artikel von Talkwalker über die Notwendigkeit und die Auswirkungen der Konkurrenzanalyse für Ihr Unternehmen und Ihre Marke ansehen."
Christina Garnett (@RoanokeMaven) | Marketing Media Maven
HubSpot | Kundenfeedback Software
Der Service Hub von HubSpot bietet ein Kundenfeedback-Tool, das Umfrageantworten auswertet, um positive oder negative Absichten zu erkennen. Mithilfe des Net Promoter Score® - NPS - bestimmt es, ob eine Kundenbewertung gut oder schlecht ist, und ordnet sie dann nach ihrer Stimmung ein.
Verstehen Sie Ihre Kunden und erkennen Sie Möglichkeiten, sie zufriedener zu machen, damit sie länger bleiben.
Sie können die Ergebnisse auf einem einzigen Dashboard sehen, das mithilfe von Datenvisualisierungen einen Überblick über die Kundenzufriedenheit gibt.
Die Service Hub-Suite analysiert auch einzelne Kunden und kann mit Ihrem CRM integriert werden. Das bedeutet, dass Ihr Team unzufriedene Kunden identifizieren und deren Probleme sofort angehen kann.
- Messen Sie die Kundentreue im Laufe der Zeit mit NPS
- Customer Effort Score - CES - Umfragen
- Kundenzufriedenheit - CSAT - Umfragen
- Finden Sie Möglichkeiten zur Verbesserung der Customer Experience
- Identifizieren Sie Trends, um Ihren Kundenservice zu verbessern
Rapidminer | Neue Bereiche für Geschäftsexpansion (nur auf Englisch verfügbar)
RapidMiner vereint Datenvorbereitung, maschinelles Lernen und den Einsatz von Vorhersagemodellen.
Eine Data Science-Softwareplattform, die Text Mining anbietet, um Marken bei ihrer Stimmungsanalyse zu unterstützen. Mit Rapidminer können Online-Reviews, Social-Media-Beiträge und offizielle Publikationen und Dokumente analysiert werden. Marken können Trendthemen, die bei Verbrauchern und Kunden beliebt sind, identifizieren, Feedback zu Produkteinführungen sammeln und neue Geschäftsfelder erschließen.
NCSU Tweet Visualizer | Sentiment Viz (nur auf Englisch verfügbar)
Dies ist ein cooles Freebie für die Twitter Sentiment-Analyse. Geben Sie Ihr Keyword ein und der Tweet Visualizer kramt die aktuellsten Tweets der vergangenen Woche heraus. Beachten Sie, dass der Zeitbereich für populäre Motive kürzer ist.
Kostenloses Sentiment-Analyse-Tool für Twitter.
Wenn Sie den Mauszeiger über einen Punkt bewegen, können Sie einzelne Tweets von bestimmten Twitter-Benutzern sehen und deren Stimmungslage erkennen.
Sie haben eine Auswahl an Ansichten:
- Sentiment - Gefühl im Tweet wird geschätzt - Blau steht für negativ, grün für positiv
- Topics - Sammelt automatisch Tweets und ordnet diese mithilfe eines Lern-Algorithmus in verwandte Themen ein
- Heatmap - ein Raster mit abgebildeten Tweets - rot für überdurchschnittlich, blau für unterdurschnittlich
- Tag Cloud - gebräuchliche Wörter die auf Emotionen hindeuten, wobei die häufiger verwendeten Wörter größer angezeigt werden
- Timeline - die Anzahl der Tweets und wann sie gepostet wurden - grün für gut, blau für nicht so gut
- Map - Standort der geposteten Tweets auf der Weltkarte
- Affinity - häufige Tweets, Personen, Hashtags und URLs
- Narrative - zeitlich geordnete Sequenz von Tweets, die Gespräche bilden
- Tweets - aufgelistet nach Datum, Autor, Sentiment und Inhalt
Das Tool verwendet eine Zufriedenheits- und Erregungs-Bewertung, um die Stimmung für einen Tweet darzustellen. Für ein kostenloses Tool ist es großartig. Aber da es kostenlos ist, gibt es natürlich auch Einschränkungen. Es hat leider seine Schwächen mit Umgangssprache und Sarkasmus. Dennoch lohnt es sich einen Blick darauf zu werfen.
Sentiment Viz bietet weit mehr als die meisten anderen kostenlosen Sentiment-Analyse Tools.
MeaningCloud | Globaler Polaritäts-Wert (nur auf Englisch verfügbar)
Die Sentiment-Analyse-API implementiert eine detaillierte, mehrsprachige Analyse von Inhalten aus verschiedenen Quellen. Das Tool bestimmt ob eine positive, negative oder neutrale Stimmung angezeigt wird - oder ob sie nicht erkannt werden kann. Die Sätze werden mit der Beziehung untereinander bewertet. Somit kann ein globalen Polaritäts-Wert eines Textes identifiziert werden.
Funktionen:
- Globale Stimmung - allgemeine Meinung, welche in Tweets, Blogposts und Rezensionen ausgedrückt wird
- Stimmung auf Attribut-Ebene - analysiert die spezifische Stimmung jedes Satzes
- Identifikation von Meinungen und Fakten - unterscheidet zwischen objektiv und subjektiv
- Aufdeckung von Ironie - identifiziert Kommentare, bei denen die Stimmung dem Gesagten widerspricht
- Abgestufte Polarität - Verhältnis von negativer zu positiver Stimmung
- Übereinstimmung und Uneinigkeit - identifiziert widersprüchliche Meinungen - widersprüchlich, mehrdeutig
Dieses Stimmungsanalyse-Tool ermöglicht Benutzern das Hochladen benutzerdefinierter Wörterbücher zur Bestimmung der Stimmungslage. Es gibt außerdem ein Excel-Add-In für Windows. Zurzeit werden folgende Sprachen angeboten: Englisch, Spanisch, Französisch, Italienisch, Katalanisch und Portugiesisch.
Social Mention | 100+ Social Plattformen (nur auf Englisch verfügbar)
Eine Echtzeit-Suchplattform, welche über 100 soziale Plattformen wie Twitter, Facebook, FriendFeed, YouTube, Digg und Google+ überwacht . Dazu kommen noch Blogs und Nachrichtenseiten. Es sammelt benutzergenerierte Inhalte und ermöglicht es Ihnen, zu verfolgen und zu messen, was die Verbraucher über ihre Marke sagen.
Das Tool ist einfach zu bedienen; Tragen Sie Ihre Marke, Industrie und Wettbewerber ein und lassen Sie Social Mention den Rest erledigen. Sie erhalten einen Bericht, welcher nach Stimmungslage, Top-Keywords, Top-Nutzer, Top-Hashtags und Quellen unterteilt ist.
Es ist kostenlos und bietet viel, nur hübsch ist es nicht.
Sentiment Analyzer | Computerlinguistik (nur auf Englisch verfügbar)
Dieses Stimmungsanalyse-Tool verwendet Computerlinguistik und Text Mining, um die Stimmung hinter dem Text zu identifizieren.
Wie viele andere kostenlose Tools hat auch dieses seine Grenzen. Es erkennt überhaupt keinen Sarkasmus. Dennoch raten wir Ihnen dazu es zu testen, man kann sich gut damit unterhalten.
Es wurde mit einer Sammlung von mehr als 8.000 Textproben programmiert und funktioniert am besten mit amerikanischem Englisch. Denken Sie daran, dass es den gesamten Stimmungswert des Textes beurteilt, unabhängig der Länge.
SentiStrength | 16.000 soziale Texte pro Sekunde (zurzeit nur auf Englisch verfügbar)
SentiStrength ist ein kostenloses Sentiment-Analyse Tool für die akademische Forschung. Sie können jedoch die kostenpflichtige Java-Version online beantragen. Das kostenlose Tool wird nur durch Windows unterstützt.
Es bietet eine automatische Stimmungsanalyse von bis zu 16.000 Social Web-Texten pro Sekunde, mit (anscheinend) menschlicher Genauigkeit für Englisch.
SentiStrength meldet zwei Stimmungs-Stärken:
- -1 (nicht negativ) bis -5 (extrem negativ)
- 1 (nicht positiv) bis 5 (extrem positiv)
Warum nur zwei Punkte? Offenbar hat die Forschung gezeigt, dass Menschen positive und negative Gefühle parallel verarbeiten - gemischte Emotionen.
Die Website ist nicht gerade ästhetisch, dafür gibt es viele interessante Dinge zu lesen (Einschließlich mehrerer Fallstudien). Unser Vorschlag daher: Schauen Sie sich das Werkzeug in Aktion an.
Social Searcher | Echtzeit-Suchmaschine
Echtzeit-Suchmaschine für Facebook, Twitter und Google+. Social Searcher enthält Filteroptionen wie zum Beispiel: Art des Posts, soziales Netzwerk und Stimmungslage. Jedes Ergebnis zeigt einen farbcodierten Knopf, der eine positive, negative oder neutrale Stimmung anzeigt.
Enthaltene Features sind:
- Unbegrenztes Volumen - direkter Zugang zu früheren sozialen Erwähnungen: Seitennummerierung, sortiert nach Datum, Popularität, soziales Netzwerk, Stimmung und Art des Inhaltes
- Umfassende Analyse - Verteilung nach Wochen, Tagen, Stunden, Stimmung, Links, Benutzer, Schlüsselwörter oder Hashtags
- Spracherkennung - Stimmungsanalyse in Englisch, Deutsch, Französisch, Italienisch, Portugiesisch, Russisch, Niederländisch und Spanisch
- Benachrichtigungen im Fall von neuen sozialen Erwähnungen
Sie haben die Wahl zwischen einer 14-Tage kostenlosen Testversion und einer kostenlosen Version, die 100 Echtzeit-Suchen pro Tag und zwei E-Mail-Benachrichtigungen anbietet. Zusätzlich existieren bezahlte Vollversionen, welche sich ideal für Startups und kleinere Unternehmen eignen.
Das beste Sentiment-Analyse Tool!
Dies sind einige der besten Sentimen-Analyse-Tools, die wir gefunden haben. Wenn Sie auf ein einziges Sentiment-Analyse-Tool begrenzen wollen, das Ihnen alles bieten kann was Sie benötigen: Hashtag-Tracking, Marken-Listening, Wettbewerbsanalyse, Bilderkennung und Krisenmanagement. Dann ist die Quick Search von Talkwalker genau das, was Sie brauchen.
Melden Sie sich für eine kostenlose Demo an. Sie werden es nicht bereuen. Versprochen.
Camilla
Marketing Officer DACH
Camilla is a Marketing Officer in Talkwalker's Frankfurt office. She can't keep her feet still and loves to do multiple things at the same time. In order to stay balanced, you can either find her on her Yoga mat or on the couch watching reality TV with a bag of nachos.
FAQs
Which is suitable platform for sentiment analysis Instagram? ›
Hootsuite Insights Powered by Brandwatch
Hootsuite Insights powered by Brandwatch allows you to use detailed Boolean search strings to monitor social sentiment automatically. You'll also get word clouds showing the most common words used to talk about your brand.
NLTK, or the Natural Language Toolkit, is one of the leading libraries for building Natural Language Processing (NLP) models, thus making it a top solution for sentiment analysis. It provides useful tools and algorithms such as tokenizing, part-of-speech tagging, stemming, and named entity recognition.
Which tool is used in semantic analysis? ›Semantic Analyzer:
It uses syntax tree and symbol table to check whether the given program is semantically consistent with language definition.
Naive Bayes is a fairly simple group of probabilistic algorithms that, for sentiment analysis classification, assigns a probability that a given word or phrase should be considered positive or negative. But that's a lot of math! Basically, Naive Bayes calculates words against each other.
What is sentiment analysis in NLP? ›Sentiment analysis (or opinion mining) is a natural language processing (NLP) technique used to determine whether data is positive, negative or neutral. Sentiment analysis is often performed on textual data to help businesses monitor brand and product sentiment in customer feedback, and understand customer needs.
How do I do a sentiment analysis in Excel? ›Click on Text Sentiment Analysis. Go to Predict > Input, then add the range where the data you want to analyze is located. Leave My data has headers checked. Go to Output and add the cell where you want the analysis results to go.
What is Bert sentiment analysis? ›Introduction to BERT Model for Sentiment Analysis
Sentiment Analysis is a major task in Natural Language Processing (NLP) field. It is used to understand the sentiments of the customer/people for products, movies, and other such things, whether they feel positive, negative, or neutral about it.
Sentiment analysis (also known as opinion mining or emotion AI) is the use of natural language processing, text analysis, computational linguistics, and biometrics to systematically identify, extract, quantify, and study affective states and subjective information.
What is the difference between NLP and sentiment analysis? ›Sentiment analysis is a subset of Natural Language Processing (NLP). It is a data mining technique that measures and tries to understand people's opinions and stances through NLP. Computational linguistics and text analysis inspect information from the web, social media, and many other online sources.
What are the different types of sentiment analysis? ›Modern-day sentiment analysis approaches are classified into three categories: knowledge-based, statistical, and hybrid.
Which application of AI is used for customer sentiment analysis? ›
Customer support
Sentiment analysis with natural language understanding (NLU) reads regular human language for meaning, emotion, tone, and more, to understand customer requests, just as a person would.
Semantic analysis is examined at three basic levels: Semantic features of words in a text, Semantic roles of words in a text and Lexical relationship between words in a text.
Is semantic analysis same as sentiment analysis? ›Semantic analysis is the study of the meaning of language, whereas sentiment analysis represents the emotional value.
How many types of semantic analysis are there? ›Depending on the type of information you'd like to obtain from data, you can use one of two semantic analysis techniques: a text classification model (which assigns predefined categories to text) or a text extractor (which pulls out specific information from the text).
Can CNN be used for sentiment analysis? ›And currently, convolutional neural network is one of the most effective methods to do image classification, CNN has a convolutional layer to extract information by a larger piece of text, so we work for sentiment analysis with convolutional neural network, and we design a simple convolutional neural network model and ...
Can SPSS do sentiment analysis? ›IBM SPSS Text Analytics for Surveys software enables you to transform unstructured survey text into quantitative data and gain insight using sentiment analysis. It uses natural language processing (NLP) technologies specifically designed for survey text.
Which domain of AI is used in sentiment analysis? ›LSTM has found its application in many fields that require sequential models, in this case NLP and especially in sentiment analysis.
How do I create a sentiment analyzer? ›- Choose your content. First, you have to decide what kind of content you want to analyze. ...
- Gather your dataset. ...
- Split your dataset. ...
- Train a machine learning model. ...
- Validate your model. ...
- Deploy your model. ...
- Monitor your model's performance.
Sentiment analysis studies the subjective information in an expression, that is, the opinions, appraisals, emotions, or attitudes towards a topic, person or entity. Expressions can be classified as positive, negative, or neutral. For example: “I really like the new design of your website!” → Positive.
How do I do a free sentiment analysis? ›- Awario. Best for: audience analysis, market research, reputation management, competitor analysis. ...
- Talkwalker. ...
- Social Searcher. ...
- Brandwatch. ...
- NCSU Tweet Sentiment Visualization App. ...
- MonkeyLearn. ...
- Clarabridge. ...
- Lexalytics.
Can I do text mining in Excel? ›
Text mining in excel can be time consuming, and if you have large amounts of data it can quickly become difficult to handle. Luckily, there are AI text analytics solutions that can find themes in your text automatically! Thematic is one of these solutions, and you can get started with a free trial account.
What is TextBlob sentiment analysis? ›As TextBlob is a Lexicon-based sentiment analyzer It has some predefined rules or we can say word and weight dictionary, where it has some scores that help to calculate a sentence's polarity. That's why the Lexicon-based sentiment analyzers are also called “Rule-based sentiment analyzers”.
Can BERT be used for unsupervised sentiment analysis? ›3. Can BERT be used for unsupervised sentiment analysis? BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) is a pre-training language representation NLP model developed by Google. It is trained unsupervised using a vast quantity of plain text data publicly available on the web (Wikipedia and Google Books).
Is BERT supervised or unsupervised? ›BERT is a deep bidirectional, unsupervised language representation, pre-trained using a plain text corpus.
Is BERT a classifier? ›BERT is a very good pre-trained language model which helps machines learn excellent representations of text wrt context in many natural language tasks and thus outperforms the state-of-the-art. In this article, we will use a pre-trained BERT model for a binary text classification task.
Why is sentiment analysis so difficult? ›Why Sentiment Analysis is Difficult? Sentiment analysis is a very difficult task due to sarcasm. The words or text data implied in a sarcastic sentence come with a different sense of meaning depending on the senders or situations. Sarcasm is remarking someone opposite of what you want to say.
What are NLP algorithms? ›Natural language processing (NLP) algorithms support computers by simulating the human ability to understand language data, including unstructured text data. The 500 most used words in the English language have an average of 23 different meanings.
What is sentiment analysis in Python? ›Sentiment Analysis is a use case of Natural Language Processing (NLP) and comes under the category of text classification. To put it simply, Sentiment Analysis involves classifying a text into various sentiments, such as positive or negative, Happy, Sad or Neutral, etc.
How do I do a sentiment analysis in Excel? ›Click on Text Sentiment Analysis. Go to Predict > Input, then add the range where the data you want to analyze is located. Leave My data has headers checked. Go to Output and add the cell where you want the analysis results to go.
What is Bert sentiment analysis? ›Introduction to BERT Model for Sentiment Analysis
Sentiment Analysis is a major task in Natural Language Processing (NLP) field. It is used to understand the sentiments of the customer/people for products, movies, and other such things, whether they feel positive, negative, or neutral about it.
What is a toolkit for social media sentiment analysis? ›
A sentiment analysis tool is a piece of software that assesses the intent, tone, and emotion behind a string of text. In a marketing context, sentiment analysis tools are used to assess how positively or negatively your audience feels about your brand, products, or services.
How do I do a free sentiment analysis? ›- Awario. Best for: audience analysis, market research, reputation management, competitor analysis. ...
- Talkwalker. ...
- Social Searcher. ...
- Brandwatch. ...
- NCSU Tweet Sentiment Visualization App. ...
- MonkeyLearn. ...
- Clarabridge. ...
- Lexalytics.
Text mining in excel can be time consuming, and if you have large amounts of data it can quickly become difficult to handle. Luckily, there are AI text analytics solutions that can find themes in your text automatically! Thematic is one of these solutions, and you can get started with a free trial account.
What is TextBlob sentiment analysis? ›As TextBlob is a Lexicon-based sentiment analyzer It has some predefined rules or we can say word and weight dictionary, where it has some scores that help to calculate a sentence's polarity. That's why the Lexicon-based sentiment analyzers are also called “Rule-based sentiment analyzers”.
Can BERT be used for unsupervised sentiment analysis? ›3. Can BERT be used for unsupervised sentiment analysis? BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) is a pre-training language representation NLP model developed by Google. It is trained unsupervised using a vast quantity of plain text data publicly available on the web (Wikipedia and Google Books).
Is BERT supervised or unsupervised? ›BERT is a deep bidirectional, unsupervised language representation, pre-trained using a plain text corpus.
Is BERT a classifier? ›BERT is a very good pre-trained language model which helps machines learn excellent representations of text wrt context in many natural language tasks and thus outperforms the state-of-the-art. In this article, we will use a pre-trained BERT model for a binary text classification task.
What are the different types of sentiment analysis? ›Modern-day sentiment analysis approaches are classified into three categories: knowledge-based, statistical, and hybrid.
Which companies are using sentiment analysis? ›These have allowed NBFCs and banks to identify the problems that borrowers are facing in paying loans. Credgenics claims that over 60 lending institutions including ICICI Bank, Axis Bank and IDFC First Bank are using its sentiment analysis-based software-as-a-service (SaaS) platform.
Which app of AI is used for customer sentiment analysis? ›Clarabridge is also a popular text analysis software that examines different sources of feedback such as emails, chats, social media, and surveys and shares the general sentiment. The tool focuses on Speech Analytics and helps gauge customer sentiment in audio feedback data.
What technology is used in sentiment analysis? ›
A sentiment analysis system for text analysis combines natural language processing (NLP) and machine learning techniques to assign weighted sentiment scores to the entities, topics, themes and categories within a sentence or phrase.
Is sentiment analysis part of AI? ›Sentiment analysis (also known as opinion mining or emotion AI) is the use of natural language processing, text analysis, computational linguistics, and biometrics to systematically identify, extract, quantify, and study affective states and subjective information.
How do I capture user sentiment? ›- Willingness to recommend. The most effective way to gain new customers is through word-of-mouth recommendations from current customers, even though it's difficult for marketers to calculate. ...
- In-app ratings (or “love”) prompts. ...
- Social monitoring. ...
- Direct customer feedback.