如果您可以從產品發佈的那一刻起實時瞭解您的市場對您產品的看法，那會怎麼樣？想想你可以從這些知識中收集到的見解，以及它可能對你的產品的成功、你的品牌聲譽和你公司的整體增長產生的潛在影響。
這聽起來幾乎是神奇的。但在當今的人工智慧和機器學習世界中，這種魔力已經成為現實，將獲得觀眾感知和態度的力量放在您的指尖。它以自然語言處理（NLP）技術的形式出現，稱為情感分析。
正如我們之前所探討的， NLP技術提供 機器學習的力量營銷人員需要從他們的數據中提取財富。而且，正如您將在下面看到的，情緒分析已成為當今營銷人員可用的最流行的技術之一，這是有充分理由的。
什麼是情緒分析？
情感分析（也稱為意見挖掘）獲取您的非結構化數據（社交媒體帖子和對話、客戶反饋調查、在線評論等）並對其進行分析，以確定客戶對您的產品、服務或品牌的態度和感受。最基本的是，情緒分析確定數據中表達的客戶情緒是正面的、負面的還是中性的。
根據系統的複雜性，情緒分析模型將採用以下演算法之一：
- 手動或基於規則。這種類型的方法使用一組手動定義的規則（例如，單詞清單或詞典）來確定數據中的情緒。
- 自動或基於機器學習。 通過這種類型的演算法，模型使用機器學習演算法從文本中自動提取情緒數據。
- 混合或組合。 混合演算法結合了手動和自動方法，以獲得兩者的最佳元素。
情緒分析的常見類型
瞭解您的受眾對您的品牌的普遍看法和感受已經是一個遊戲規則的改變者，但不同類型的情感分析可以在更精細的層面上提取客戶情緒，從而推動更強大的見解。
- 分級。 通過分級或細粒度的情緒分析，您可以完善對受眾意見極性的理解。評論評級系統（與許多電子商務網站上的評分系統一樣）是一種用例，例如，可以使用分級情緒分析來區分五星評論（反映非常積極的體驗）和一星或非常負面的評論。
- 情緒檢測。情緒檢測情緒分析超越了一般感知，從數據中提煉出受眾的情緒（例如，他們是快樂、悲傷、憤怒還是沮喪？）。這些見解可以影響從客戶支援到產品改進的所有內容。
- 意圖分析。 顧名思義，意向分析通過識別您正在使用的資料中表示客戶意向的詞語，使情感分析更進一步：您的客戶是在那裡購買，還是他們只是在流覽或研究？有了這種類型的洞察力，您就可以將消息傳遞與客戶的特定意圖相匹配。
- 基於方面。 基於方面的情緒分析確定正在討論的特定特徵或元素，以及與這些特徵或元素相關的情緒。例如，對車輛的評論可能是整體積極的，但基於方面的分析可能會顯示對車輛杯架的負面看法，從而揭示了產品設計中的缺陷，可以在下一個模型中解決。
不僅僅是情緒：情緒分析的其他好處
除了能夠提取有關受眾意見的見解外，情感分析還為營銷人員提供了許多其他好處，包括：
- 可擴充性。 通過情感分析，您可以輕鬆分析已積累或有權訪問的大量第一方數據，手動執行這些數據的成本過高。
- 以客戶為中心的優先事項。 通過情感分析，您可以將客戶的看法和意見放在您所做的一切的最前沿，從而確定客戶的優先順序。
- 即時回應。 無論您是專注於品牌監控還是客戶服務，情感分析都使您能夠快速進入危機管理模式或採取必要的措施來留住客戶。
處理人類語言的怪癖
另一方面，情感分析也遇到了由人類語言的許多特點和模糊性引起的挑戰 - 這些挑戰在機器語言的二進位環境中不存在。這些挑戰包括：
諷刺。 諷刺是諷刺的使用，根據 梅里亞姆-韋伯斯特，具有諷刺意味的是“使用單詞來表達與字面意義相反的東西，尤其是相反的東西。很容易看出這如何混淆機器學習的水域。
例： 當一位顧客說，“我真的很喜歡不得不與我的汽車杯架摔跤以重新控制我的熱咖啡杯”時，從字面上看 ，愛 這個詞可以直接 - 並且不準確 - 放在“非常積極”的類別中。
主觀性。 情感分析基於準確識別文本的語氣，但很難區分主觀陳述和客觀陳述，而這種區分對於確定語氣至關重要。
例： “景色壯觀，但空間太小，無法容納我所有的婚禮客人”這句話既包含客觀元素，也包含主觀元素，但儘管有積極的主觀意見，但整體基調是消極的。
習語。 人類語言充滿了習語（看看我們在那裡做了什麼？），成語之所以有效，是因為它們不是按字面意思理解的。另一方面，機器演算法通常從非常字面的角度來看待事物，這可能導致對情感的不準確解釋。
例如：在“這條圍巾很華麗，但它會打破銀行”的陳述中，情緒分析模型可能會忽略“它將打破銀行”所表達的負面意見，如果它從字面意義上評估這個短語，而不是理解這個成語對整體情緒的影響。
內容 我們人類在上下文中操作得相當舒適，因為我們習慣於每天依靠它來解釋語言。但是機器語言不能很好地與上下文一起工作，當你拋出一些單詞歧義時，挑戰就變得清晰起來了。
例： 需要對上下文的正確解釋，以便為“我不能更高度推薦這款微波爐”這句話賦予準確的情感。
幸運的是，這些人類語言問題並非不可克服，解決方案通常在於訓練您的情感分析模型以解決它面臨的特定語言挑戰。
流行的情緒分析用例
情感分析可以用於任何用例，這些用例可以從對受眾感知或態度的洞察中受益。這最終意味著您可以將情緒分析用於大量用例，包括：
社交媒體監控。 在當今受社交媒體影響的世界中，“任何宣傳都是好的宣傳”的格言不再適用。關於您的品牌的推文或TikTok視頻可能會像病毒一樣傳播開來，但病毒式傳播並不總是意味著良好的公關。情感分析可讓您確定社交媒體上關於您的品牌的喋喋不休背後的主觀情緒。這使您能夠衡量公眾對品牌的看法，快速回應負面評論，並避免潛在的公關災難。
競爭性研究。 您不必參與企業間諜活動來瞭解您的目標市場對競爭對手的看法。通過情感分析，您可以利用其他數據源（例如來自選定數據供應商的高品質數據和公開可用的數據）來瞭解您的受眾對哪些競爭對手做出了積極回應，以及為什麼。
增強的客戶服務。 客戶支援系統每天處理大量資訊。情緒分析可以通過優先處理需要緊急關注的電子郵件、消息和票證，説明您簡化支持團隊的工作流程。
行銷資訊。 通過深入瞭解客戶的意圖，可以對行銷資訊進行個人化設置，從而更精確地定位他們在銷售管道中的位置。通過情感分析，您可以製作消息以滿足客戶的需求，從漏鬥底部附近的人的折扣代碼到仍在研究的人的教育資源。
結論
NLP技術將AI和機器學習的力量直接放在營銷人員的手中。手動處理您收集的數據的成本高昂的日子已經一去不復返了。當您使用其他豐富的數據來源（如 ShareThis，您可以使用情感分析在更廣闊的視角上裝飾見解。憑藉其從大量數據中提取關鍵情緒資訊的能力，很容易理解為什麼情緒分析是使用最廣泛的NLP技術之一。
