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Soziale Plattformen wie X gehören zu den besten Orten, um zu erfahren, was die Leute über Sie denken. Schließlich scheuen sich die Nutzer nicht, ihre Meinung in diesem Netzwerk kundzutun. Das Sammeln und Analysieren dieser Informationen ist jedoch angesichts der schieren Menge an Beiträgen kein leichtes Unterfangen. Sie brauchen die Hilfe eines Tools zur Analyse der Twitter-Stimmung.
\n\n\n\nDieser Leitfaden hilft Ihnen, den ersten Schritt zu tun, um wirklich zu verstehen, was die Leute über Sie auf X sagen. Sie lernen die Bedeutung der Stimmungsanalyse kennen, wie Sie Nutzerdaten sammeln und wie Sie deren Meinungen sinnvoll nutzen können. Außerdem erfahren Sie, welche Tools Sie verwenden können, um die nächstbeste Maßnahme zu ergreifen.
\n\n\n\n\n\n\n\nInhaltsübersicht
\nWenn Sie neu auf diesem Gebiet sind, werden Sie wissen wollen, was eine Stimmungsanalyse ist. Es geht darum, zu erfahren, wie die Menschen Ihre Marke und ihre Angebote wahrnehmen. Sie wird auch als Meinungsforschung bezeichnet und ist eine Möglichkeit, die ehrlichen Gedanken der Nutzer über Sie zu ermitteln.
\n\n\n\nAber wie werden Sie dies auf sozialen Medienplattformen wie X tun? Sie müssen die Konversationen über Sie in diesem Netzwerk verfolgen. Eine Möglichkeit besteht darin, alle Beiträge im Auge zu behalten, in denen die Nutzer Sie erwähnen. Möglicherweise erwähnen sie Sie aber nicht immer in ihren Tweets.
\n\n\n\nEine andere Möglichkeit ist, relevanten Hashtags zu folgen, die ähnliche Inhalte kategorisieren. Da alles an einem einzigen Ort zu finden ist, wird Ihre Arbeit dadurch wesentlich erleichtert.
\n\n\n\nSie können auch die Kommentare in den entsprechenden Beiträgen lesen, da die Leute auch in diesen Abschnitten über Sie sprechen können.
\n\n\n\nDas Verfolgen von Beiträgen, Erwähnungen, Kommentaren und Hashtags reicht jedoch nicht aus, da es kein vollständiges Bild ergibt. Sie müssen auch die echten Emotionen und Meinungen herausfinden, die die Nutzerinteraktionen bestimmen.
\n\n\n\nUm die Stimmung der Nutzer zu erfassen, müssen Sie die Gefühle der Menschen kategorisieren. Üblich ist die Verwendung von Klassifizierungen wie positiv, neutral und negativ. Bei der Analyse von Unterhaltungen wird die Mehrheit der Diskussionen in diese Kategorien fallen.
\n\n\n\nZum Beispiel haben während des frühen Zugangs zu Suicide Squad: Kill The Justice League\" haben mehrere Nutzer das Videospiel in ihren Beiträgen erwähnt. Wenn man sich nur die Erwähnungen anschaut, scheint das Videospiel gut zu laufen.
\n\n\n\nBei der Stimmungsanalyse werden Sie feststellen, dass die meisten Beiträge negativ waren. Wenn man tiefer gräbt, findet man den wahren Grund für den Anstieg der Erwähnungen: Es gab einen bedeutenden Fehler, der das Spiel zerstört hat.
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Warum ist es von Vorteil, Ressourcen, Zeit und Mühe in die Analyse von Stimmungen in Beiträgen zu investieren? Einer der Vorteile der Integration dieser Methode in Ihre Social-Media-Strategie ist, dass Sie die Gespräche der Verbraucher verfolgen können. Wie kann das helfen? Nachfolgend finden Sie drei Gründe, warum Sie die Stimmungen in Tweets analysieren sollten:
\n\n\n\nGibt es einen inhärenten Fehler in einem Ihrer Produkte? Gefällt den Leuten die Preisstrategie für Ihre neuen Dienstleistungen nicht? Kunden geben in der Regel wertvolles, praxisnahes Feedback zu Ihren Produkten und Dienstleistungen.
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Der erste Schritt besteht darin, Informationen über Ihre Zielgruppe auf X zu sammeln. Mit anderen Worten: Wie erhält man Twitter-Daten für die Stimmungsanalyse? Eine Möglichkeit besteht darin, auf dieser Social-Media-Plattform manuell danach zu suchen.
\n\n\n\nSie können zum Beispiel die erweiterte Suche von X nutzen, um Beiträge zu finden, die Sie markieren. Es kann nach Tweets suchen, die bestimmte Begriffe enthalten, die für Ihre Marke relevant sind. Außerdem müssen Sie den Kommentarbereich durchsuchen.
\n\n\n\nDas ist jedoch nicht machbar, denn es erfordert viel manuelle Arbeit und Konzentration. Außerdem können Sie Fehler machen, was Ihre Analyse beeinträchtigen kann.
\n\n\n\nEs gibt eine einfachere Möglichkeit, nämlich die Daten von X selbst abzurufen. Sie benötigen Zugriff auf die Anwendungsprotokollschnittstelle (API) von Twitter. Nur Personen mit einem Entwicklerkonto können die APIs der Plattform nutzen. Glücklicherweise ist es kostenlos, ein Konto bei X zu erstellen.
\n\n\n\nDer Social-Media-Riese bietet auch eine kostenlose Stufe für den Zugriff auf seine API an. Dieser Plan hat jedoch mehrere Einschränkungen, sodass er sich nur für die Durchführung von Tests lohnt.
\n\n\n\nSie müssen die Basic-Stufe verwenden, die monatlich 100 $ kostet, oder den Pro-Plan für 5.000 $ monatlich. Mit einem Upgrade auf diese Pakete können Sie Tausende von Beiträgen, Kommentaren und Hashtags überprüfen.
\n\n\n\nWie bereits erwähnt, ist das Sammeln von Twitter-Daten der erste Schritt bei der Stimmungsanalyse. Was sollten Sie tun, nachdem Sie diese Informationen über Ihre Kunden und Ihr Zielpublikum gesammelt haben? Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie Sie eine Stimmungsanalyse mit Twitter-Daten durchführen können.
\n\n\n\nSobald Sie die X-Daten haben, müssen Sie sie bereinigen. Der Grund dafür ist, dass Beiträge irrelevante Informationen enthalten können. Es ist zum Beispiel nicht nötig, Zahlen und Sonderzeichen einzubeziehen, da sie keinen Kontext liefern.
\n\n\n\nWenn es Beiträge gibt, die keine Meinungen zu Ihrer Marke, Ihren Produkten oder Dienstleistungen enthalten, können Sie diese entfernen. Ein Beispiel: Ein X-Nutzer markiert Ihr Profil in seinem Beitrag, als er in Ihrem Geschäft ist.
\n\n\n\nEs sagt jedoch nichts anderes aus, als dass sie Ihre Verkaufsstelle besuchen. Wenn Sie diese Art von Beiträgen entfernen, stellen Sie sicher, dass Ihre Datensätze nur relevante Informationen enthalten.
\n\n\n\nDie Bereinigung Ihrer X-Daten verbessert die Genauigkeit Ihrer Analyse.
\n\n\n\nSie müssen sich entscheiden, welche Technik Sie verwenden möchten, um Ihre Twitter-Daten sinnvoll zu nutzen. Die hybride Stimmungsanalyse ist aufgrund ihrer Geschwindigkeit und Genauigkeit der Standard. Sie ist eine Kombination aus regelbasierten und maschinenlernenden Algorithmen und Techniken.
\n\n\n\nSie legen Regeln fest, mit deren Hilfe Sie positive, neutrale und negative Emotionen identifizieren und klassifizieren können. Enthält ein Beitrag beispielsweise Wörter wie \"erstaunlich\", \"unglaublich\" oder \"gut\", ordnen Sie ihn in die Kategorie \"positive Gefühle\" ein.
\n\n\n\nBeim maschinellen Lernen trainieren Sie eine Software, um die Tweets zu analysieren und die Emotionen zu erkennen. Wenn Sie ein Modell für maschinelles Lernen erstellen, müssen Sie es mehrmals mit vorhandenen Datensätzen trainieren. Die Trainingsdaten müssen außerdem vielfältig sein, um die Genauigkeit des Modells zu verbessern.
\n\n\n\nAußerdem müssen Sie den Ergebnissen Noten zuweisen, damit sie leichter zu verstehen sind. Eine Lösung ist die Verwendung einer Bewertungsskala und die Zuordnung von Emotionen zu verschiedenen Bereichen. Hier ist ein Beispiel für eine Stimmungsskala:
\n\n\n\nDies ist keine leichte Aufgabe, da die Software die Nuancen von Sprache und Kommunikation verstehen muss. Zum Beispiel können Menschen sarkastische Bewertungen und Kommentare zu X hinterlassen, die der Algorithmus als positive Tweets interpretieren kann.
\n\n\n\nWenn Sie die Ergebnisse nur als Zahlen betrachten, wird es schwieriger, die Gefühle der Menschen zu verstehen. Gibt es eine Zunahme positiver Beiträge Ihrer Zielgruppe in einem bestimmten Zeitraum?
\n\n\n\nSie benötigen Datenvisualisierungstools, um die Ergebnisse zu konvertieren und in verschiedenen Formaten wie Diagrammen und Kreisdiagrammen anzuzeigen. Google Data Studio ist ein beliebtes Tool für diesen Zweck. Sobald Sie es mit der richtigen Quelle füttern, kann es Berichte in Echtzeit erstellen.
\n\n\n\nDie obigen Schritte sind stark vereinfacht, da der Prozess der Stimmungsanalyse sehr komplex ist. Menschen können die Absicht von Gesprächen erfassen, da sie über jahrelange Erfahrung in diesem Bereich verfügen. Sie kennen die Grammatik, die Bedeutung und die Absicht, was es einfacher macht, den Ton und die Stimmung zu entschlüsseln.
\n\n\n\nAußerdem sind sie höchstwahrscheinlich mit dem Thema der Diskussion vertraut. Bei Maschinen und Software ist dies jedoch nicht der Fall, da sie nicht über solche Erfahrungen oder Kenntnisse verfügen.
\n\n\n\nMit den richtigen Techniken, Modellen und Datensätzen können sie jedoch Stimmungen in großem Umfang klassifizieren.
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X bietet eine hervorragende Anleitung zur Analyse der Stimmung Ihrer Beiträge auf der Plattform. Sie benötigen ein Entwicklerkonto, Python 3 und den kognitiven Textanalysedienst von Microsoft Azure. Sie müssen ein Projekt und eine Anwendung erstellen und über das Inhaber-Token der App verfügen.
\n\n\n\nDer Anleitung der Plattform zu folgen, wird zur Herausforderung, wenn Ihnen das fremd ist oder Sie keine Ahnung von Code haben. Außerdem ist die Twitter-Stimmungsanalyse ein komplexer und zeitaufwändiger Prozess.
\n\n\n\nGlücklicherweise können Sie es sich mit X-Stimmungsanalyse-Tools viel einfacher machen. Sie geben ihnen die Richtung vor, und sie übernehmen den Rest. Diese Tools verfolgen große Mengen von Gesprächen und visualisieren Ihre Ergebnisse.
\n\n\n\nIm Folgenden finden Sie die beiden besten Tools zur Analyse der Twitter-Stimmung.
\n\n\n\nMentionlytics ist ein beliebtes Tool zur Stimmungsanalyse für X. Sie können damit die Stimmungen über sich selbst und Ihre Konkurrenten verfolgen.
\n\n\n\nEs ist einfach einzurichten, da Sie keine Programmierkenntnisse benötigen. Sie geben die für Ihr Konto relevanten Twitter-Schlüsselwörter, Hashtags und Phrasen an.
\n\n\n\nWarten Sie eine Weile, und Ihr Dashboard auf Mentionlytics wird die Ergebnisse der Stimmungsanalyse über einen bestimmten Zeitraum anzeigen. Sie können sie mit Ihrem Team teilen, damit es weiß, was als nächstes zu tun ist. Es gibt auch die Möglichkeit, automatisch hochwertige Berichte zu erstellen.
\n\n\n\nNutzen Sie die kostenlose Testversion, um zu sehen, ob dieses Tool das Richtige für Sie ist.
\n\n\n\nEin weiteres hervorragendes Tool zur Stimmungsanalyse für X ist Hootsuite Insights. Wie jede andere Software bietet auch diese einen Einblick in positive und negative Tweets von Ihrer Zielgruppe. Spezielle Filter zeigen, wie die Meinungen je nach Demografie der Twitter-Follower variieren.
\n\n\n\nAußerdem müssen Sie sich mit diesem Tool nicht nur auf die Gefühle konzentrieren. Es überwacht auch verschiedene Emotionen, um Ihr Zielpublikum besser zu verstehen.
\n\n\n\nDieses Tool sendet Warnmeldungen, wenn sich die Gefühle der Menschen stark verändern. Mit anderen Worten: Sie können proaktiv handeln und Probleme schnell lösen.
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Wenn Sie die Gefühle der Menschen auf X gegenüber Ihrer Marke verstehen, können Sie leicht herausfinden, ob Sie auf dem richtigen Weg sind. Probieren Sie die Tools in diesem Leitfaden aus, um zu sehen, was Sie über Ihre Zielgruppe herausfinden.
\n\n\n\nWenn Sie etwas Kontroverses, Negatives, Beleidigendes oder Unsensibles veröffentlichen, werden die Auswirkungen in Ihren Stimmungsanalyseberichten angezeigt. Der Anstieg der Gegenreaktionen deutet darauf hin, dass bei Ihrer Strategie für X etwas schief läuft.
\n\n\n\nZum Glück können Sie solche Probleme mit TweetDelete schnell beheben, bevor sie zu einer Krise werden. Die Funktion zum massenhaften Löschen von Tweets ist ein Lebensretter, wenn mehrere Beiträge bei Ihrer Zielgruppe nicht gut ankommen. Mit dem benutzerdefinierten Filter können Sie diese Tweets finden und schnell Maßnahmen ergreifen.
\n\n\n\nDie Funktion zum automatischen Löschen ist eine hervorragende Möglichkeit, um ältere Beiträge regelmäßig aus Ihrem Profil zu entfernen. Sie müssen sich keine Gedanken darüber machen, was Sie in der Vergangenheit getwittert haben und was die Glaubwürdigkeit Ihrer Marke in Zukunft beeinträchtigen könnte.
\n\n\n\nAußerdem können Sie Ihre Likes aus verschiedenen Beiträgen löschen, um Ihr Markenimage auf X zu wahren. Mit TweetDelete und einem Tool zur Analyse der Twitter-Stimmung können Sie proaktiv handeln und verhindern, dass sich negative Stimmung aufbaut. Nutzen Sie TweetDelete noch heute, um den Ruf und das Image Ihrer Marke zu schützen!
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