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As plataformas sociais como o X estão entre os melhores locais para saber o que as pessoas pensam sobre si. Afinal de contas, os utilizadores não têm vergonha de partilhar as suas opiniões nesta rede. No entanto, recolher e analisar esta informação não é tarefa fácil, dado o grande volume de publicações. É necessária a ajuda de uma ferramenta de análise de sentimentos do Twitter.
\n\n\n\nEste guia ajuda-o a dar o primeiro passo para compreender verdadeiramente o que as pessoas estão a dizer sobre si no X. Aprenderá o significado da análise de sentimentos, como recolher dados de utilizadores e como dar sentido às suas opiniões. Também aborda as ferramentas que pode utilizar para o ajudar a tomar as melhores medidas a seguir.
\n\n\n\n\n\n\n\nÍndice
\nComo é novo neste tópico, quer saber - o que é uma análise de sentimentos. É aprender as percepções das pessoas sobre a sua marca e as suas ofertas. Também conhecida como pesquisa de opinião, é uma forma de descobrir os pensamentos honestos dos utilizadores sobre si.
\n\n\n\nMas como é que o vai fazer em plataformas de redes sociais como a X? Tem de seguir as conversas sobre si nesta rede. Uma forma de o fazer é estar atento a todas as mensagens em que os utilizadores o mencionam. No entanto, é possível que nem sempre o marquem nos seus tweets.
\n\n\n\nOutra forma é seguir hashtags relevantes, que categorizam conteúdos semelhantes. Uma vez que tudo se encontra num único local, o seu trabalho torna-se muito mais fácil.
\n\n\n\nTambém pode consultar os comentários nas publicações relevantes, uma vez que as pessoas também podem falar sobre si nessas secções.
\n\n\n\nNo entanto, acompanhar as mensagens, as menções, os comentários e as hashtags não é suficiente, pois não lhe dá uma visão global. Também é necessário encontrar as verdadeiras emoções e opiniões que conduzem as interacções dos utilizadores.
\n\n\n\nPara compreender o sentimento do utilizador, é necessário categorizar os sentimentos das pessoas. A prática comum é usar classificações como positivo, neutro e negativo. Ao analisar as conversas, a maioria das discussões se enquadra nessas categorias.
\n\n\n\nPor exemplo, durante o acesso antecipado de Suicide Squad: Kill The Justice League, vários utilizadores marcaram o videojogo nas suas publicações. Se olharmos apenas para a métrica das menções, parece que o videojogo está a ter um bom desempenho.
\n\n\n\nCom a análise do sentimento, nota-se que a maioria das mensagens são negativas. Se formos mais a fundo, descobrimos a verdadeira razão por detrás do aumento de menções - havia um erro significativo que quebrava o jogo.
\n\n\n\n\n\n\n![\"Quatro](\"https://tweetdelete.net/resources/wp-content/uploads/2024/02/smiley-2979107_640.jpg\")
Porque é que é vantajoso gastar os seus recursos, tempo e esforço a analisar os sentimentos das mensagens? Uma das vantagens de integrar isto na sua estratégia de redes sociais é que pode seguir as conversas dos consumidores. Como é que isto ajuda? Abaixo estão três razões que destacam porque é que deve analisar os sentimentos dos tweets:
\n\n\n\nExiste uma falha inerente num dos seus produtos? As pessoas não gostam da estratégia de preços dos seus novos serviços? Os clientes tendem a fornecer feedback valioso e real sobre os seus produtos e serviços.
\n\n\n\n\n\n\n\n![\"Um](\"https://tweetdelete.net/resources/wp-content/uploads/2024/02/businesswoman-4430775_640.jpg\")
O primeiro passo é recolher informações sobre o seu público-alvo no X. Por outras palavras, como obter dados do Twitter para análise de sentimentos? Uma forma é procurá-los manualmente nesta plataforma de redes sociais.
\n\n\n\nPor exemplo, pode utilizar o utilitário de pesquisa avançada do X para encontrar publicações que o marquem. Pode procurar tweets que contenham termos específicos relevantes para a sua marca. Além disso, é necessário analisar a secção de comentários.
\n\n\n\nNo entanto, isto não é viável, pois requer muito trabalho manual e concentração. Para além disso, é possível cometer erros, o que pode prejudicar a análise.
\n\n\n\nHá uma opção mais fácil, que é obter os dados do próprio X. É necessário aceder à interface de protocolo de aplicação (API) do Twitter. Somente pessoas com uma conta de desenvolvedor podem usar as APIs da plataforma. Felizmente, a criação de uma conta no X é gratuita.
\n\n\n\nO gigante das redes sociais também tem um nível gratuito para aceder à sua API. No entanto, este plano tem várias limitações, o que faz com que só valha a pena para efetuar testes.
\n\n\n\nVocê precisará usar o nível Básico, que custa US $ 100 mensais, ou o plano Pro, por US $ 5,000 mensais. A atualização para estes pacotes permitir-lhe-á analisar milhares de mensagens, comentários e hashtags.
\n\n\n\nComo já foi referido, a recolha de dados do Twitter é o passo inicial da análise de sentimentos. O que deve fazer depois de obter estas informações sobre os seus clientes e público-alvo? Continue a ler para saber como efetuar a análise de sentimentos nos dados do Twitter.
\n\n\n\nDepois de obter os dados X, é necessário limpá-los. Isto deve-se ao facto de as mensagens poderem conter informações irrelevantes. Por exemplo, não há necessidade de incluir números e caracteres especiais, uma vez que não fornecem contexto.
\n\n\n\nSe houver publicações que não tenham qualquer opinião sobre a sua marca, produtos ou serviços, pode removê-las. Por exemplo, um utilizador X marca o seu perfil na publicação quando está na sua loja.
\n\n\n\nNo entanto, não diz nada para além de que estão a visitar o seu ponto de venda. A remoção deste tipo de publicações garantirá que os seus conjuntos de dados contêm apenas informações relevantes.
\n\n\n\nA limpeza dos seus dados X melhora a exatidão da sua análise.
\n\n\n\nTem de decidir qual a técnica a utilizar para dar sentido aos seus dados do Twitter. A análise de sentimentos híbrida é o padrão devido à sua velocidade e precisão. Trata-se de uma combinação de algoritmos e técnicas baseados em regras e de aprendizagem automática.
\n\n\n\nEstabelece regras para ajudar a identificar e classificar emoções positivas, neutras e negativas. Por exemplo, se uma publicação contiver palavras como fantástico, incrível ou bom, coloca-a no compartimento dos sentimentos positivos.
\n\n\n\nCom a aprendizagem automática, treina-se um software para analisar os tweets e identificar as emoções. Se estiver a construir um modelo de aprendizagem automática, deve treiná-lo várias vezes com conjuntos de dados existentes. Os dados de treino também devem ser diversificados, melhorando a precisão do modelo.
\n\n\n\nTambém é necessário atribuir pontuações aos resultados, facilitando a sua compreensão. Uma solução é utilizar uma escala de classificação e atribuir emoções a vários intervalos. Aqui está um exemplo de uma escala de pontuação de sentimentos:
\n\n\n\nEsta não é uma tarefa fácil, uma vez que o software precisa de compreender as nuances da linguagem e da comunicação. Por exemplo, as pessoas podem deixar críticas e comentários sarcásticos sobre X, que o algoritmo pode confundir com tweets positivos.
\n\n\n\nOlhar para os resultados apenas como números torna mais difícil compreender os sentimentos das pessoas. Há um aumento de mensagens positivas do seu público-alvo durante um período específico?
\n\n\n\nSão necessárias ferramentas de visualização de dados para converter os resultados e apresentá-los em vários formatos, como gráficos e diagramas de pizza. O Google Data Studio é uma ferramenta popular para este efeito. Depois de a alimentar com a fonte correcta, pode fornecer relatórios em tempo real.
\n\n\n\nOs passos acima são muito simplistas, uma vez que o processo de análise de sentimentos é complexo. Os humanos conseguem captar a intenção das conversas, uma vez que têm anos de experiência neste domínio. Conhecem a gramática, os significados e a intenção, tornando mais fácil decifrar o tom e o sentimento.
\n\n\n\nAlém disso, é muito provável que estejam familiarizados com o tema em discussão. No entanto, este não é o caso das máquinas e do software, que não têm essa experiência ou conhecimento.
\n\n\n\nNo entanto, podem classificar o sentimento à escala com técnicas, modelos e conjuntos de dados adequados.
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X fornece um excelente guia para analisar o sentimento das suas publicações na plataforma. É necessária uma conta de programador, python 3 e o serviço cognitivo de análise de texto do Microsoft Azure. É necessário criar um projeto e uma aplicação e possuir o token portador da aplicação.
\n\n\n\nSeguir o guia da plataforma torna-se um desafio se isto lhe parecer estranho ou se não souber programar. Além disso, a análise de sentimentos do Twitter é um processo complexo e moroso.
\n\n\n\nFelizmente, pode tornar isso muito mais fácil utilizando ferramentas de análise de sentimentos X. Aponta-lhes a direção certa e elas fazem o trabalho a partir daí. Estas ferramentas seguem grandes volumes de conversas e visualizam os seus resultados.
\n\n\n\nAbaixo estão as duas melhores ferramentas de análise de sentimentos do Twitter.
\n\n\n\nA Mentionlytics é uma ferramenta popular de análise de sentimentos para o X. Pode utilizá-la para seguir os sentimentos sobre si e sobre os seus concorrentes.
\n\n\n\nÉ fácil de configurar, uma vez que não necessita de quaisquer conhecimentos de programação. O utilizador fornece as palavras-chave, hashtags e frases do Twitter relevantes para a sua conta.
\n\n\n\nAguarde um pouco e o seu painel de instrumentos no Mentionlytics apresentará os resultados da análise de sentimentos durante um período específico. Pode partilhá-lo com a sua equipa para que saibam o que fazer a seguir. Existe também a opção de gerar automaticamente relatórios de alta qualidade.
\n\n\n\nUtilize o teste gratuito para ver se esta ferramenta é a que procura.
\n\n\n\nOutra excelente ferramenta de análise de sentimento para o X é o Hootsuite Insights. Como qualquer outro software, este também fornece uma visão dos tweets positivos e negativos do seu público-alvo. Os filtros especiais mostram como as opiniões variam consoante os dados demográficos dos seguidores do Twitter.
\n\n\n\nAlém disso, com esta ferramenta, não tem de se concentrar apenas nos sentimentos. Também monitoriza várias emoções para compreender melhor o seu público-alvo.
\n\n\n\nEsta ferramenta envia alertas quando ocorrem alterações significativas nos sentimentos das pessoas. Por outras palavras, permite-lhe ser proactivo e resolver rapidamente os problemas.
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Compreender os sentimentos das pessoas sobre X em relação à sua marca torna mais fácil descobrir se está no caminho certo. Experimente as ferramentas deste guia para ver o que descobre sobre o seu público-alvo.
\n\n\n\nQuando publica algo controverso, negativo, ofensivo ou insensível, o seu impacto aparece nos seus relatórios de análise de sentimentos. O aumento das reacções negativas indica que algo está a correr mal com a sua estratégia em X.
\n\n\n\nFelizmente, é possível resolver rapidamente problemas como este com o TweetDelete antes que se tornem numa crise. O recurso de exclusão de tweets em massa é um salva-vidas se várias publicações não repercutirem no seu público-alvo. Com o filtro personalizado, é possível encontrar esses tweets e agir rapidamente.
\n\n\n\nA funcionalidade de eliminação automática é uma excelente forma de remover periodicamente as mensagens mais antigas do seu perfil. Nunca terá de se preocupar com o que tweetou no passado, assombrando a credibilidade da sua marca no futuro.
\n\n\n\nAlém disso, pode eliminar os seus gostos de várias publicações para manter a imagem da sua marca no X. Com o TweetDelete e uma ferramenta de análise de sentimentos do Twitter, pode ser proactivo e evitar que os sentimentos negativos se intensifiquem. Use o TweetDelete hoje mesmo para proteger a reputação e a imagem da sua marca!
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