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Herramienta de análisis del sentimiento en Twitter: Siga las opiniones de su audiencia

Arnel Bagyaratnam

24 de octubre de 2024 10 minutos de lectura
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Las plataformas sociales como X son uno de los mejores lugares para saber lo que la gente piensa de ti. Después de todo, los usuarios no tienen reparos en compartir sus opiniones en esta red. Sin embargo, recopilar y analizar esta información no es tarea fácil, dado el enorme volumen de publicaciones. Necesitas la ayuda de una herramienta de análisis de sentimientos de Twitter.

Esta guía te ayuda a dar el primer paso para comprender realmente lo que la gente dice de ti en X. Aprenderás el significado del análisis de sentimientos, cómo recopilar datos de los usuarios y cómo dar sentido a sus opiniones. También explica qué herramientas puedes utilizar para tomar la mejor decisión.

Qué es un análisis de sentimiento: Comprender las opiniones de su público objetivo

Como eres nuevo en este tema, querrás saber - qué es un análisis de sentimiento. Se trata de conocer las percepciones de la gente sobre su marca y sus ofertas. También conocido como minería de opinión, es una forma de descubrir los pensamientos honestos de los usuarios sobre ti.

Pero, ¿cómo lo harás en plataformas de redes sociales como X? Tienes que hacer un seguimiento de las conversaciones sobre ti en esta red. Una forma de hacerlo es estar atento a todas las publicaciones en las que los usuarios te mencionen. Sin embargo, es posible que no siempre te etiqueten en sus tuits.

Otra forma es seguir hashtags relevantes, que categorizan contenidos similares. Como todo está en un mismo sitio, te facilita mucho el trabajo.

También puedes echar un vistazo a los comentarios de las entradas relevantes, ya que la gente también puede hablar de ti en estas secciones.

Sin embargo, el seguimiento de publicaciones, menciones, comentarios y hashtags no es suficiente, ya que no ofrece una imagen completa. También es necesario encontrar las emociones y opiniones reales que impulsan las interacciones de los usuarios.

Para comprender el sentimiento de los usuarios, hay que clasificar los sentimientos de la gente. Lo habitual es utilizar clasificaciones como positivo, neutro y negativo. Al analizar las conversaciones, la mayoría de las discusiones caerán dentro de estas categorías.

Por ejemplo, durante el acceso anticipado de Suicide Squad: Kill The Justice League, varios usuarios etiquetaron el videojuego en sus publicaciones. Si solo nos fijamos en la métrica de las menciones, parece que al videojuego le va bien.

Con el análisis de sentimiento, te darás cuenta de que la mayoría de los mensajes eran negativos. Si profundizamos un poco más, descubriremos la verdadera razón del aumento de menciones: había un fallo importante que rompía el juego.

Cuatro bolas emoji amarillas que representan emociones como la tristeza, la felicidad, la ira y la infelicidad.

3 razones que explican por qué debes analizar los sentimientos de los tuits en Twitter

¿Por qué es beneficioso dedicar recursos, tiempo y esfuerzo a analizar los sentimientos de las publicaciones? Una de las ventajas de integrarlo en su estrategia de redes sociales es que puede seguir las conversaciones de los consumidores. ¿De qué sirve? A continuación le ofrecemos tres razones por las que debería analizar los sentimientos de los tweets:

  1. Mejorar la atención al cliente: La gente suele utilizar plataformas de medios sociales como X para comentar sus experiencias negativas. ¿Por qué? Creen que es una de las formas más rápidas de llamar la atención de la marca, sobre todo si otros métodos fallan. Si su público objetivo es joven, utilizará las plataformas sociales para expresar sus opiniones. Con el análisis de sentimientos, puedes captar sus problemas fácilmente. Esto le da tiempo para abordarlos rápidamente, mejorando la percepción de su marca entre los consumidores. 
  2. Comprenda los puntos débiles de sus competidores: No sólo tiene que utilizar esta técnica para conocer mejor a los consumidores. Puede utilizar este método para identificar las deficiencias de sus competidores. Por ejemplo, ¿qué les disgusta a los consumidores de los productos y servicios de sus competidores? ¿No responden a las consultas y quejas de la gente en X? Estudiando a tus competidores, puedes encontrar varias formas de hacer que sus clientes abandonen el barco.
  3. Siga la percepción de su marca a lo largo del tiempo: Con el análisis del sentimiento, puedes ver cómo cambia la percepción que la gente tiene de tu marca a lo largo del tiempo. Si notas que la relación con tu público objetivo se está deteriorando, puedes averiguar cuál es la causa de este problema.

¿Hay algún defecto inherente en alguno de sus productos? ¿A la gente no le gusta la estrategia de precios de sus nuevos servicios? Los clientes suelen proporcionar información valiosa y real sobre sus productos y servicios.

Cómo obtener datos de Twitter para el análisis de sentimiento: Recopilación de Tweets de Usuarios

El primer paso es recopilar información sobre tu público objetivo en X. En otras palabras, ¿cómo obtener datos de Twitter para el análisis de sentimientos? Una forma es buscarlos manualmente en esta plataforma de medios sociales.

Por ejemplo, puedes utilizar la utilidad de búsqueda avanzada de X para encontrar publicaciones que te etiqueten. Puede buscar tweets que contengan términos específicos relevantes para su marca. También tienes que escanear la sección de comentarios.

Sin embargo, esto no es factible, ya que requiere mucho trabajo manual y concentración. Además, se pueden cometer errores que desvirtúen el análisis.

Hay una opción más fácil, que es obtener los datos de la propia X. Necesitas acceder a la interfaz de protocolo de aplicación (API) de Twitter. Sólo las personas con una cuenta de desarrollador pueden utilizar las API de la plataforma. Afortunadamente, crear una en X es gratis.

El gigante de las redes sociales también tiene un nivel gratuito para acceder a su API. Sin embargo, este plan tiene varias limitaciones, por lo que solo merece la pena para realizar pruebas.

Tendrás que utilizar el nivel Básico, que cuesta 100 dólares mensuales, o el plan Pro, por 5.000 dólares mensuales. Con estos paquetes podrás revisar miles de publicaciones, comentarios y hashtags.

Cómo analizar el sentimiento de los datos de Twitter: Evalúa las emociones de tu audiencia 

Como se ha señalado anteriormente, la recopilación de datos de Twitter es el paso inicial en el análisis de sentimientos. ¿Qué debe hacer después de obtener esta información sobre sus clientes y su público objetivo? Sigue leyendo para aprender a realizar análisis de sentimientos con datos de Twitter.

1. Limpiar los datos de Twitter

Una vez que tengas los datos X, tienes que limpiarlos. Esto se debe a que los mensajes pueden contener información irrelevante. Por ejemplo, no es necesario incluir números y caracteres especiales, ya que no aportan contexto.

Si hay posts que no tienen ninguna opinión sobre tu marca, productos o servicios, puedes eliminarlos. Por ejemplo, un usuario X etiqueta tu perfil en su publicación mientras está en tu tienda. 

Sin embargo, no dice nada más que están visitando tu punto de venta. Eliminar este tipo de publicaciones garantizará que tus conjuntos de datos solo contengan información relevante.

La limpieza de los datos X mejora la precisión del análisis.

2. Elija el método de análisis de sentimiento y de puntuación

Debes decidir qué técnica utilizar para dar sentido a tus datos de Twitter. El análisis de sentimiento híbrido es el estándar por su rapidez y precisión. Es una combinación de algoritmos y técnicas basados en reglas y de aprendizaje automático.

Establece reglas para identificar y clasificar las emociones positivas, neutras y negativas. Por ejemplo, si una publicación contiene palabras como asombroso, increíble o bueno, la colocas en el cajón de los sentimientos positivos.

Con el aprendizaje automático, se entrena un software para que analice los tuits e identifique las emociones. Si está creando un modelo de aprendizaje automático, debe entrenarlo varias veces con conjuntos de datos existentes. Los datos de entrenamiento también deben ser diversos, lo que mejora la precisión del modelo.

También es necesario asignar puntuaciones a los resultados, para facilitar su comprensión. Una solución es utilizar una escala de puntuación y asignar emociones a varios rangos. He aquí un ejemplo de escala de puntuación de sentimientos:

  • 0 - 25: Extremadamente negativo
  • 26 - 40: Negativo
  • 41 - 60: Neutro
  • 61 - 80: Positivo
  • 81 - 100: Extremadamente positivo

No es tarea fácil, ya que el software tiene que entender los matices del lenguaje y la comunicación. Por ejemplo, la gente puede dejar reseñas y comentarios sarcásticos en X, que el algoritmo puede confundir con tuits positivos.

3. Visualizar los resultados para comprender los sentimientos de la gente

Mirar los resultados sólo como números dificulta la comprensión de los sentimientos de la gente. ¿Ha aumentado el número de publicaciones positivas de su público objetivo en un periodo determinado?

Se necesitan herramientas de visualización de datos para convertir los resultados y mostrarlos en diversos formatos, como gráficos y diagramas circulares. Google Data Studio es una herramienta muy popular para este fin. Una vez que la alimentas con la fuente adecuada, puede proporcionar informes en tiempo real.

Los pasos anteriores son muy simplistas, ya que el proceso de análisis de sentimientos es complejo. Los humanos pueden captar la intención de las conversaciones, ya que tienen años de experiencia haciéndolo. Conocen la gramática, los significados y la intención, lo que facilita descifrar el tono y el sentimiento.

Además, lo más probable es que estén familiarizados con el tema de debate. Sin embargo, no ocurre lo mismo con las máquinas y los programas informáticos, que no tienen esa experiencia ni esos conocimientos.

Sin embargo, pueden clasificar el sentimiento a escala con técnicas, modelos y conjuntos de datos adecuados.

2 Mejores Herramientas de Análisis de Sentimiento de Twitter que Debes Usar para tu Cuenta

X ofrece una excelente guía para analizar el sentimiento de tus publicaciones en la plataforma. Necesitas una cuenta de desarrollador, python 3 y el servicio cognitivo de análisis de texto de Microsoft Azure. Requiere que crees un proyecto y una aplicación y que poseas el token de portador de la app.

Seguir la guía de la plataforma se convierte en un reto si esto te suena extraño o no sabes programar. Además, el análisis del sentimiento en Twitter es un proceso complejo y lento.

Afortunadamente, puedes hacerlo mucho más fácil utilizando herramientas de análisis de sentimientos X. Tú les indicas la dirección correcta y ellos se encargan a partir de ahí. Estas herramientas siguen grandes volúmenes de conversaciones y visualizan los resultados.

A continuación se presentan las dos mejores herramientas de análisis del sentimiento en Twitter.

Mentionlytics

Mentionlytics es una popular herramienta de análisis de sentimientos para X. Puedes utilizarla para rastrear los sentimientos sobre ti y tus competidores.

Es fácil de configurar, ya que no necesitas conocimientos de programación. Usted proporciona las palabras clave de Twitter, hashtags y frases relevantes para su cuenta.

Espera un rato y tu panel de Mentionlytics mostrará los resultados del análisis de sentimiento durante un periodo específico. Puedes compartirlo con tu equipo para que sepan qué hacer a continuación. También existe la opción de generar informes de alta calidad de forma automática.

Utilice la versión de prueba gratuita para ver si esta herramienta es lo que está buscando.

Hootsuite Insights

Otra excelente herramienta de análisis de sentimiento para X es Hootsuite Insights. Como cualquier otro software, éste también proporciona información sobre los tweets positivos y negativos de tu público objetivo. Los filtros especiales muestran cómo varían las opiniones según la demografía de los seguidores de Twitter.

Además, con esta herramienta no tienes que centrarte sólo en los sentimientos. También monitoriza varias emociones para entender mejor a tu público objetivo.

Esta herramienta enviará alertas cuando se produzcan cambios significativos en los sentimientos de las personas. En otras palabras, le permite ser proactivo y resolver rápidamente los problemas.

Utiliza TweetDelete con tu herramienta de análisis del sentimiento de Twitter para abordar los problemas

Comprender los sentimientos de la gente en X hacia tu marca facilita averiguar si vas por el buen camino. Prueba las herramientas de esta guía para ver qué descubres sobre tu público objetivo.

Cuando publiques algo controvertido, negativo, ofensivo o insensible, su impacto aparecerá en tus informes de análisis de sentimiento. El aumento de reacciones negativas indica que algo va mal en tu estrategia sobre X.

Afortunadamente, con TweetDelete puedes solucionar rápidamente este tipo de problemas antes de que se conviertan en una crisis. La función de borrado masivo de tweets es un salvavidas si varias publicaciones no resuenan entre tu público objetivo. Con el filtro personalizado, puedes encontrar estos tweets y tomar medidas rápidamente.

La función de borrado automático es una forma excelente de eliminar periódicamente las publicaciones antiguas de tu perfil. Ya no tendrás que preocuparte de que lo que tuiteaste en el pasado atormente la credibilidad de tu marca en el futuro.

Además, puedes eliminar los "Me gusta" de varias publicaciones para mantener la imagen de tu marca en X. Con TweetDelete y una herramienta de análisis del sentimiento de Twitter, puedes ser proactivo y evitar que el sentimiento negativo cobre fuerza. Utiliza TweetDelete hoy mismo para proteger la reputación y la imagen de tu marca.

Arnel Bagyaratnam

Arnel Bagyaratnam es redactor de SEO para TweetDelete y está ávidamente interesado en cubrir tecnología. Anteriormente, fue estratega digital para Holystoked, ayudando a la empresa a pasar de un modelo offline a una tienda híbrida con una fuerte presencia online. También trabajó como redactor publicitario y consultor SEO para VERB Studio. Licenciado en Ingeniería y Gestión Industrial, dedica su tiempo libre a romper y buscar música para bailar.

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