2021년 최고의 감정 분석 도구 21가지

이 블로그 게시물에서는 감정 분석이 무엇이며 올바른 감정 분석 도구를 사용하여 어떻게 할 수 있는지 살펴보겠습니다.

• 미래 마케팅 전략 정의
• 브랜드에 대한 고객 경험 개선
• 브랜드 평판 결정
  그리고 훨씬 더.

모든 온라인 커뮤니케이션은 이메일, 소셜 미디어 게시물, 트윗, 실시간 채팅 등 텍스트를 통해 이루어집니다. 그리고 글 하나하나에 감성이 묻어난다. 이제 인터넷에서 1분마다 생성되는 텍스트 데이터의 양을 생각해 보십시오.

평범한 날의 1분은 평범해 보이지만, 데이터 생산 측면에서는 무시할 수 있는 수준이지만,

이렇게 됩니다,

소스 .

간단히 말해서. 너무 많은 정보입니다. 1분에 너무 많은 일이 일어납니다. 인간이 처리하거나 분석하기에는 감정이 너무 많습니다.

이제 다음 시나리오를 상상해 보십시오.

• 신제품을 출시하셨습니다.
• 방금 소셜 미디어 페이지에 게시물을 올렸습니다.
• 방금 기사를 작성했습니다.

그리고 모든 사람들이 소셜 미디어에서 그것에 대해 이야기하고 있습니다.

다양한 소셜 미디어 플랫폼에 대한 댓글, 리뷰, 언급, 트윗 및 리트윗 등이 너무 많습니다. 제한된 기능을 가진 마케터로서 모든 언급, 리뷰를 읽거나 사람들이 실제로 무엇을 의미하는지 이해하려고 할 수는 없습니다. 여러 플랫폼에서 브랜드와 소통하세요.

그러나 이 계약이 의미하는 바를 아는 것이 중요합니다.

반응이 압도적으로 긍정적 이었습니까?

비참하게 부정적인 ?

아니면 그냥 평범한 중립 .

청중의 감정이 왜 중요합니까? 감정 분석이란 무엇이며 이러한 감정을 어떻게 추적합니까?

우선 감정 분석 은 " 글이 긍정적인지, 부정적인지, 중립적인지 판단하는 과정 "으로 설명할 수 있습니다.

그리고 그것은 사회적 경청이라는 더 큰 과정의 일부가 될 수 있습니다.

그러나 그것의 요점은 무엇입니까? 감성 분석이 중요한 이유는 다음과 같습니다.

• 청중이 브랜드에 대해 어떻게 느끼는지 이해하는 데 도움이 됩니다.
• 어떤 유형의 게시물/전략 이 효과가 있고 어떤 것이 효과가 없는지 알려줍니다.
• 청중 과 더 잘 소통하는 데 도움이 됩니다.
• 감정 분석이 실시간입니다. 현재를 추적하고 유지하며 청중과 지속적으로 연락하는 데 도움이 됩니다.
• 누가 당신이 하는 일을 사랑하는지 보여주고 가장 많이 참여하는 인플루언서 와 연락하게 합니다.

생성되는 데이터의 양으로 게시물, 이메일, 헤드라인 등과 같은 다양한 형태의 텍스트를 어떻게 분석합니까?

이것이 감정 분석 도구가 축복으로 여겨지는 이유입니다.

사회적 동물

Social Animal을 사용하면 틈새 시장의 최고 실적 기사를 분석하고 정교하고 정확한 통찰력과 분석 데이터를 얻을 수 있습니다. 또한 경쟁업체를 모니터링하여 최고의 콘텐츠와 Facebook 전략을 볼 수 있습니다.

이 도구의 헤드라인 분석기는 기사 헤드라인을 분석하고 각 헤드라인의 감정과 감정 구조를 알려줍니다.

이것은 매력적인 헤드라인이 방문자를 끌어들이는 반면 다른 기사는 잊어버리기 때문에 오늘날의 과밀한 인터넷 공간에서 중요합니다.

감정 분석(헤드라인 분석기가 수행함)도 핵심적인 역할을 합니다. 연구에 따르면 헤드라인이 독자에게 강한 감정을 불러일으키면 클릭할 수밖에 없다는 연구 결과가 있습니다.

Facebook은 마케터가 사용하는 가장 인기 있는 플랫폼 중 하나이므로 효과적인 Facebook 전략을 만들어야 한다는 의무감을 느낄 것입니다.

이렇게 하려면 모든 팔로워가 경쟁자의 페이지에 참여하도록 만든 올바른 감정을 알아야 합니다.

Social Animal의 Facebook Search의 감정 분석은 모든 페이지에서 감정의 사용을 자세히 설명합니다. 예를 들어, 일부 페이지는 팔로워로부터 모든 종류의 댓글을 유도하는 논란의 여지가 있는 콘텐츠를 게시합니다. 일부는 페이지의 게시물에 동의하거나 동의하지 않을 수 있습니다. 이는 페이지에서 청중 참여를 늘리기 위해 사용하는 전략일 수 있습니다.

다음은 좋아요, 댓글 등으로 정렬할 수 있는 평균 감정을 살펴보겠습니다.

긍정적, 부정적 또는 중립적 참여를 얻은 게시물을 볼 수 있는 추가 기능도 있습니다. 이렇게 하면 가장 실적이 좋은 게시물을 보고 페이지에 가장 적합한 감정을 결정하는 데 도움이 됩니다.

빠른 탐색

이 도구는 소셜 미디어 청취 및 분석 플랫폼인 Talk Walker의 일부입니다. 온라인에서 브랜드에 대한 즉각적인 개요를 제공하는 검색 엔진이며 뉴스 사이트, 블로그 및 포럼을 포함한 소셜 네트워크의 광범위한 범위를 제공합니다.

무엇을 얻습니까?

빠른 검색은 수십억 개의 대화를 즉시 분석하고 참여, 볼륨, 감정, 테마, 영향력 있는 사람, 인구 통계 및 지역과 같은 주요 통계를 제공합니다.

장점:

쉽고 사용자 친화적입니다.

경쟁사 모니터링 및 비교가 쉬워졌습니다.

단점:

도구를 최대한 활용하려면 Talkwalker가 쉽게 제공하는 교육이 필요할 수 있습니다.

조금 더 비싼 편입니다.

소셜 멘션

Social Mention은 전 세계 어디에서나 사람들이 귀하의 브랜드에 대해 말하는 내용을 실시간으로 추적하고 측정할 수 있는 무료 소셜 미디어 모니터링 도구입니다.

SocialMention은 실시간으로 온라인 대화를 추적하고 참여하도록 설계된 심층 브랜드 모니터링 도구인 BrandMentions의 일부입니다.

무엇을 얻습니까?

추적하려는 키워드를 추가하고 지역과 언어를 선택합니다. 이 도구는 최근 언급, 공유 수, 감정 분석 및 전체 실적에 대한 수많은 데이터를 제공합니다.

장점:

이 도구는 브랜드 또는 키워드에 대한 일반적인 개요를 찾는 사람들에게 적합합니다.

단점:

모든 좋은 것이 완전히 무료는 아닙니다. 소셜 멘션도 마찬가지입니다. 무료 버전의 경우 결과가 제한됩니다.

거절하다

Repustate는 Ttyl, rofl 및 smh와 같은 짧은 형식의 텍스트와 속어를 선택할 수 있다는 점에서 독특합니다. 이 도구는 또한 이모티콘을 분석하고 메시지 컨텍스트 내에서 이모티콘의 의도를 결정합니다.

Repustate는 Lemmatization 이라는 개념 을 사용 하여 음성을 단순화하고 다양한 언어로 주요 감정을 식별합니다.

무엇을 얻습니까?

텍스트 분석에 대한 Repustate의 접근 방식은 고객의 요구 사항을 충족할 수 있을 만큼 충분히 포괄적이고 검증되었으며 유연합니다. 또한 이 도구를 사용하면 자신의 API 규칙을 사용자 지정하여 해당 산업에 특정한 모든 언어에 대해 필터링하도록 할 수 있습니다. 속어가 있으면 Repustate의 시스템에 프로그래밍할 수 있습니다.

장점:

다국어 감정 분석.

단점:

없음.

열쇠구멍

Keyhole은 주로 Twitter, Facebook 및 Instagram을 대상으로 하는 도구입니다. Keyhole은 감정을 분석하는 데 많은 도움이 되며 사람들이 경쟁업체에 어떻게 반응하는지 알 수 있습니다.

장점:

또한 과거 데이터에 액세스할 수 있습니다.

단점:

비싸다고 생각할 수 있습니다.

감정 분석기

이것은 영어로 작성된 거의 모든 텍스트에 대한 감정 분석을 수행할 수 있는 무료 도구입니다. 시스템은 입력 텍스트의 전반적인 감정, 어조 또는 감정적 느낌을 반영하는 감정 점수를 계산합니다.

의미 클라우드의 감정 분석

감정 분석 API는 다양한 소스에서 제공되는 정보에 대한 상세한 다국어 감정 분석을 수행합니다.

제공된 텍스트는 긍정적, 중립적 또는 부정적 감정(또는 때로는 감지할 수 없는 경우)과 같이 표현하는 감정의 종류를 결정하기 위해 분석됩니다.

무엇을 얻습니까?

사용자는 자신의 사전을 정의하고 포함된 요소의 감정을 감지할 수 있습니다.

분석을 하위 도메인에 적용하기 위해 고유한 감정 모델을 정의할 수도 있습니다.

Excel, Google Sheets 및 Zapier와 통합하십시오.

장점:

아이러니의 감지. (굉장히 멋져!)

단점:

이것은 정확히 도구가 아니라 API입니다.

Lexalytics

Lexalytics(이전 Semantria)는 BI(비즈니스 인텔리전스)/분석 도구로, 이를 통해 대량의 비정형 텍스트에서 의미 있는 통찰력과 감정 분석을 얻을 수 있습니다.

Lexalytics는 현재 6개 언어를 지원합니다. 영어, 프랑스어, 스페인어, 포르투갈어, 독일어 및 중국어(북경어)는 모두 고유한 언어 팩에서 지원됩니다.

무엇을 얻습니까?

Lexalytics는 텍스트 분해 및 자연어 처리를 사용하여 의미 체계, 구문 및 컨텍스트를 평가하여 대시보드에서 구조화된 데이터와 통찰력을 제공합니다.

장점:

감정 점수를 할당합니다.

워드 클라우드를 통한 손쉬운 시각화.

단점:

기본 라이선스에 대한 제한된 거래

더 많은 언어에 대한 추가 가격

센티젬

Sentigem은 영어 기반 문서 또는 텍스트 블록에 대한 사용하기 쉬운 감정 분석 도구를 제공하는 플랫폼입니다. 현재 공개 베타 버전이므로 아직 개발 중인 새로운 기능을 사용해 볼 수 있습니다.

장점:

수만 개의 문자로 구성된 큰 텍스트 청크를 1초 미만의 찰나의 시간에 분석할 수 있습니다.

단점:

아직 베타 버전이므로 때때로 기술적인 문제가 발생할 수 있습니다.

소셜 검색자

Social Searcher는 사용자가 모든 주요 소셜 미디어 플랫폼에서 검색할 수 있는 무료 소셜 검색 엔진입니다. 사용자가 실시간으로 소셜 네트워크를 효과적으로 검색하여 분석 보고서를 제공할 수 있습니다. 공개 소셜 멘션을 모니터링하려는 조직 및 개인에게 유용합니다.

무엇을 얻습니까?

감정 분석과 함께 이 도구를 사용하면 인기 있는 해시태그를 발견하고 인플루언서의 행동을 추적할 수 있습니다.

장점:

무료 버전은 하루에 100개의 실시간 검색을 제공하며 나쁘지 않습니다.

단점:

이 모든 데이터는 처음 볼 때 다소 압도적일 수 있습니다.

클라라브리지

Clarabridge의 감정 분석 기능은 CX Analytics 및 CX Social의 일부입니다.

무엇을 얻습니까?

Clarabridge의 고급 감정 기능은 문법, 컨텍스트, 산업 및 출처를 고려하며 단어나 텍스트만으로 감정 점수를 부여하지 않습니다.

예: '행복하다'는 긍정적이고 '불행하다'는 부정적이라는 것을 이해하고 한 단어만으로 긍정적으로 순위를 매기지 않습니다.

한 걸음 더 나아가 Clarabridge는 감정 분석도 제공합니다. 고객 피드백 이면의 감정을 살펴보면 올바른 장기 전략을 추진할 수 있습니다.

장점:

소셜 미디어 분석을 위한 매우 발전되고 잘 개발된 도구입니다.

단점:

사용할 수 있는 위젯이 너무 많아 때때로 혼란스러울 수 있습니다.

원숭이 배우기

MonkeyLearn은 사용하기 쉽고 적용하기 쉬운 AI 도구로, 순식간에 텍스트 데이터를 이해하는 데 도움이 됩니다. MonkeyLearn 감정 분석 모델에 데이터를 공급하는 다양한 방법이 있습니다.

1. 짧은 텍스트에 대한 빠른 결과를 얻으려면 인터페이스에 입력하고 "분류"를 클릭하기만 하면 됩니다.
2. 엑셀 시트 또는 CSV 파일을 업로드하세요.
3. Google Sheets, Rapid Miner 또는 Zapier와 같은 다른 앱과 통합합니다.
4. 코딩할 줄 안다면 Monkey Learns의 API를 사용하세요.

장점:

자신의 감정 분석 모델을 구축하십시오.

단점:

비 기술적인 사람들에게는 적합하지 않을 수 있습니다.

원더플로우

다음은 Wonderflow가 수행하는 몇 가지 작업입니다.

1. 다양한 언어, 컨텍스트, 형식 및 포럼에서 데이터를 가져와 모두 이해합니다.
2. 이 도구는 고객 데이터를 마이닝하고 제품이 어떻게 작동하는지 추적합니다.
3. 귀하의 브랜드와 경쟁업체의 감정을 비교하십시오.

장점:

귀하의 웹사이트뿐만 아니라 Target, Amazon, Walmart와 같은 장소의 데이터를 분석하여 고객이 귀하의 제품에 대해 말하는 내용과 피드백 이면의 의도를 쉽게 확인할 수 있습니다.

단점:

없음.

Hootsuite의 감정 측정기

Hootsuite Insights는 읽기 쉬운 미터로 감정의 개요를 제공합니다. 이를 통해 감성 관점에서 브랜드의 실적을 빠르게 확인하고 변경 사항을 모니터링할 수 있습니다.

또한 Hootsuite에서 Twitter 멘션을 설정하여 "고맙습니다" 및 "놀라운"과 같은 긍정적인 용어가 포함된 트윗을 검색할 수 있습니다.

당신은 무엇을 할 수 있나요?

멘션을 쉽게 필터링하고 감정을 기준으로 정렬합니다. 키워드별로 감정을 추적하고 선택한 키워드별로 자동 할당을 설정할 수도 있습니다.

장점:

50개 이상의 언어로 1억 개 이상의 소스에서 데이터에 실시간으로 액세스합니다.

단점:

없음

RapidMiner

Rapid Miner, 클라우드 기반 데이터 마이닝 도구는 기계 학습을 사용하여 감정 분석을 수행합니다. Rapid Miner는 또한 매핑된 트윗을 위한 히트맵과 대화를 컨텍스트에 배치하기 위한 시간 순서 시퀀스를 제공합니다. Rapid Miner는 풍자 식별과 같은 일부 응답에 어려움을 겪지만 무료로 사용할 수 있습니다.

RapidMiner를 사용하면 공식 간행물 및 문서와 함께 온라인 리뷰 및 소셜 미디어 게시물을 분석할 수 있습니다.

Sentiment Viz/NCSU Tweet Visualizer

이 도구는 편리하고 무료입니다. 이것은 일주일 분량의 트윗에서 데이터를 추출하는 데 매우 유용합니다. NCSU Tweet Visualizer는 무료일 뿐만 아니라 사용하기 정말 쉽습니다. 개별 트윗과 감정 범위에서의 위치를 ​​보려면 점 위에 커서를 올리기만 하면 됩니다.

또한 매핑된 트윗이 있는 그리드가 있는 히트맵이 있습니다. 빨간색은 평균보다 많고 파란색은 더 적습니다.

센티스트렝스

SentiStrength는 소셜 미디어 텍스트를 사전 기반 감정 분류기와 비교하는 프로그램입니다. 이 도구는 -.5에서 +5 사이의 점수를 할당하여 감정 강도를 측정합니다. 양수는 호의적인 태도를 나타내고 음수는 부정적인 태도를 나타냅니다. 이 도구는 또한 문장 내의 각 단어에 대해 별도의 점수를 제공하여 콘텐츠의 평균 감정 강도를 제공합니다.

장점:

SentiStrength는 매우 빠르며 표준 PC에서 초당 14,000개의 트윗을 처리할 수 있으며 투명합니다. (점수가 어떻게 계산되었는지 보여줍니다)

단점:

인터페이스는 데이터로 가득 차 있고 정확히 사용자 친화적이지 않습니다.

IBM 왓슨 톤 분석기

IBM Watson Tone Analyzer는 언어 분석을 사용하여 모든 텍스트에서 감정, 사회적 경향 및 언어 스타일의 세 가지 유형의 어조를 감지하는 서비스입니다. 확인된 감정에는 분노, 두려움, 기쁨, 슬픔, 혐오감 등이 포함됩니다.

이 도구는 설정이 매우 간단하며 청중의 견해를 더 잘 이해하는 방법에 대한 명확한 예를 제시합니다.

이 도구의 가장 큰 장점은 고객 서비스 및 지원에 중점을 둡니다. 톤 분석기는 지원 대화를 보고하여 전화 상담원이 예의 바르고 도움이 되는지, 고객이 제기한 질문에 진정으로 답변했는지 여부를 모니터링합니다. 그것은 또한 당신에게 발신자의 기분과 그들이 만족했는지 알려줍니다.

장점:

톤 분석기는 챗봇에 내장될 수 있습니다.

단점:

꽤 비쌉니다.

멘션리틱스

Mentionlytics는 전체 웹에서 제공되는 모든 키워드에 대한 언급을 추적하는 웹 및 소셜 미디어 모니터링 도구입니다. Facebook, Instagram, Twitter, Youtube, Pinterest, 뉴스 및 블로그 또는 기타 모든 웹사이트에서 사람들이 귀하의 브랜드에 대해 말하는 내용에 대한 완전한 보고서를 얻을 수 있습니다.

각 멘션에 대해 멘션의 감정, 국가 및 유형을 확인할 수 있습니다.

장점:

매우 깔끔한 데이터 프레젠테이션으로 사용자 친화적입니다.

단점:

멘션을 로드하는 데 시간이 걸립니다.

오픈텍스트

OpenText의 Magellan Text Mining에 있는 감정 분석 기능은 기본 텍스트 처리를 넘어 텍스트의 모든 부분에 있는 각 문장의 주관성과 색조를 노출합니다. 분석을 위한 적절한 컨텍스트를 얻기 위해 문장 수준에서 문서의 텍스트를 봅니다. 그런 다음 주어진 의견이 긍정적인지, 부정적인지, 중립적이거나 혼합되어 있는지 기록합니다.

감정 분석 플랫폼은 광범위한 OpenText Content Analytics 솔루션의 일부이지만 주관적인 패턴과 감정 표현을 식별하고 평가하는 방식으로 설계되었습니다. 자연어 처리 기술을 사용한 기계 학습으로 구동되며 영어, 프랑스어, 독일어, 스페인어 및 포르투갈어와 같은 언어를 지원합니다.

평행점

Parallel Dots를 사용하면 온라인 대화를 모니터링하면서 브랜드, 제품 또는 서비스의 사회적 감정을 이해할 수 있습니다.

이 도구는 블로그, 기사, 포럼, 소비자 리뷰, 설문조사 또는 트위터와 같은 소셜 미디어 플랫폼에서 통합된 모든 텍스트의 전반적인 감정에 대한 분석을 제공합니다.

Parallel Dots는 LSTM(Long Short Term Memory) 알고리즘을 사용하여 텍스트 얼룩의 감정을 긍정적인 것과 부정적인 것으로 분류합니다.

감정 분석은 복잡합니다.

그러나 사용하기 쉬운 감정 분석 도구와 솔루션이 시중에 많이 나와 있으므로 고객의 말을 듣고 해당 정보를 사용하여 비즈니스 결정을 내리지 말아야 할 이유가 없습니다.

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