Il termine “sentiment analysis” ti suona nuovo? Probabilmente no, però conosci anche tutta l’intelligenza artificiale che rende possibile questa attività? Leggi l’articolo e scoprilo.
La sentiment analysis, per gli amici opinion mining, non è altro che un’attività con cui estrapolare dal testo le opinioni dell’utente. Scopriamola insieme per comprendere la sua importanza.
Social media e sentiment analysis
Per rimanere competitivi sul mercato, tutti i brand si affidano alla sentiment analysis e la incorporano tra le attività di routine nel settore marketing. Il termine si riferisce all’analisi dei contenuti generati dagli utenti sul web, in cui rientrano commenti, post, tweet, articoli, recensioni ed altri elementi di tipo testuale.
Questi contenuti di testo racchiudono sempre opinioni che possono avere un’accezione positiva, neutra o negativa. Ognuna di queste accezioni è determinata da un tone of voice, un’intensità, un’emotività e una rilevanza. Tutto ciò si traduce nella necessità di attuare una strategia di comunicazione specifica per incontrare i bisogni del pubblico.
La sentiment analysis sui social media, infatti, è utilizzata per condurre ricerche di mercato. Queste si rendono utili sia in fase di progettazione di una campagna di comunicazione, sia in fase di monitoraggio. Servono a verificare la necessità di correggere un messaggio che non performa come dovrebbe dopo la pubblicazione.
4 applicazioni per la sentiment analysis
- Ricerche di mercato: le approfondite ricerche di mercato di cui si occupano i professionisti del marketing sono fondamentali per posizionarsi correttamente con la propria offerta. I social media richiedono messaggi basati sulle esigenze dei destinatari e la sentiment analysis è una delle pratiche principali su cui basarsi per raccogliere dati e informazioni.
- Reputazione del brand: uno dei settori del marketing in cui la sentiment analysis risulta più utile è quello della reputazione. Verificare le opinioni del pubblico sui social è fondamentale per valutare la propria reputazione e migliorarla facendo leva sui messaggi chiave pensati per correggere gli aspetti di cui l’audience non è soddisfatta.
- Feedback dei consumatori: anche le performance dei propri prodotti e servizi possono essere monitorate attraverso la sentiment analysis sui canali social. Nel caso in cui un dettaglio non sia stato apprezzato dal pubblico, un’analisi delle recensioni e dei feedback può dare ad un brand le informazioni necessarie ad incontrare le richieste dei consumatori.
- Prevenzione delle crisi: l’ultimo campo in cui è utile affidarsi alla sentiment analysis è quello della gestione delle crisi. Ogni brand deve essere preparato per gestire al meglio una crisi mediatica in arrivo. Il sentiment del pubblico sui social è un indizio molto importante per prevedere le conseguenze di una situazione problematica e gestirla al meglio.
I software di intelligenza artificiale alla base della sentiment analysis si evolvono costantemente. Questi sofisticati algoritmi appartengono al campo del Machine Learning, e permettono l’apprendimento autonomo delle macchine.
Una buona parte dei testi pubblicati online, infatti, si presta facilmente a più di un’interpretazione, richiedendo molta precisione. La sfida dei software è quella di comprendere sempre meglio le intenzioni comunicative di un testo, in cui rientrano anche le situazioni di ironia e ambiguità.
Ponendo il focus su algoritmi e tool, la sentiment analysis potrebbe sembrare un’attività completamente automatica, ma non è così. Risulta sempre necessario un professionista che sappia interpretare correttamente i dati ricavati.
Un esempio di sentiment analysis: caso studio – Eni
Per fornire un esempio di sentiment analysis, vediamo i dati raccolti da Eni sulle conversazioni Twitter dei cittadini. Il brand italiano ha pubblicato uno studio sul sentiment registrato subito dopo la prima fase della pandemia da Covid-19.
Il focus dello studio sono le emozioni degli italiani su diversi aspetti del periodo. A partire dalle mascherine, per arrivare fino alle sensazioni sul futuro. Nel caso di questo studio, Eni ha svolto l’analisi nel proprio laboratorio di Comunicazione: Eni Datalab.
La sentiment analysis e i suoi software
Nel settore marketing molti servizi permettono di ottenere risultati stupefacenti. In particolar modo, le suite professionali dei colossi informatici come Amazon e Google sono in grado di elaborare moli enormi di dati, permettendo di automatizzare quasi completamente la sentiment analysis. Vediamo insieme i 4 tool principali!
Tools
- AWS Amazon Comprehend: software ad hoc integrato nel pacchetto di servizi Amazon Web Services, è un potente strumento per la sentiment analysis. Gli algoritmi di Amazon elaborano i testi per estrarre insights da commenti social, recensioni, articoli e documenti web. Senza richiedere competenze informatiche specifiche, Amazon Comprehend permette di ottenere informazioni essenziali su cui basare le strategie di comunicazione.
- Google Natural Language AI: in linea con il suo principale competitor, Google offre un software dedicato alla sentiment analysis all’interno della propria suite, Google Cloud Platform. Questo sistema di servizi professionali include Google Natural Language AI che sfrutta l’intelligenza artificiale del tool API Natural Language per il marketing e la comunicazione dei propri clienti. Anche in questo caso, gli algoritmi permettono di ricavare i dati senza possedere competenze di alto livello nel settore.
- Talkwalker: brand decisamente meno noto dei due già menzionati, Talkwalker offre soluzioni professionali per chi opera online. Il suo strumento Social Listening permette di “ascoltare” i social media per raggiungere diversi obiettivi di marketing. Talkwalker dispone di un algoritmo per la sentiment analysis che è giudicato leader nel settore da Forrester e G2Crowd. In questo caso l’intelligenza artificiale svolge un ruolo di fondamentale importanza anche nell’ottica di restituire automaticamente i trend di mercato, le proiezioni future e la previsione delle eventuali crisi.
- MonkeyLearn: un altro brand di dimensioni moderate che sfrutta l’intelligenza artificiale per obiettivi di marketing e offre un servizio specifico per la sentiment analysis. Il tool è chiamato Text Classifier e può essere integrato con app di terze parti per ottenere risultati personalizzati a seconda delle esigenze di business. Questo tool è ancora più semplice ed essenziale dei precedenti e permette di eseguire sentiment analysis di testi online e in tempo reale.
L’intelligenza artificiale per il tuo business
L’intelligenza artificiale è una delle più incredibili frontiere della tecnologia e, applicata al marketing, permette di raggiungere gli obiettivi di business con facilità. Le comuni piattaforme di gestione dei siti web e delle campagne social utilizzano già questi algoritmi. Per quanto siano intuitivi i risultati, devono sempre essere elaborati da professionisti competenti.
Sei rimasto affascinato dalle potenzialità dell’intelligenza artificiale e dai risultati che può apportare una sentiment analysis? Contatta il team di Sniper per sapere come utilizzarla nel tuo business.
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