如果客户对产品或服务感到失望，他们把不满发泄到社交媒体上的可能性有多大?
根据我们的社交媒体统计Roundup的调查显示，约42%的客户使用社交媒体来表达他们的不满。相反，消费者也有可能在社交媒体上为品牌代言。这种对品牌的混合情绪就是我们所说的情绪。
社交情绪是指社交媒体用户对某个特定品牌的感觉。这种情绪通常通过抓取技术进行跟踪，并使用自然语言处理进行解释。
积极的、消极的、甚至是中性的情绪都可以为那些将社交媒体视为营销战略关键部分的企业提供很多见解。为了研究情感，我们需要了解它是如何被分析的，以及它被应用的不同方式。
情绪分析是基础社交媒体监控快速有效地分析社交和网络上的对话的度量。
这社会听Feature提供了监控流中所有提及的即时概述，无论您使用分析软件的经验水平如何。
使用此功能，您可以查看积极和消极的对话趋势，查看目标受众对竞争品牌的最新激活的反应，以及与买家联系．
下面的图表显示了社会对话的基本情绪随时间的变化。
社会情感并不是一成不变的，实际上有很多方法来研究和衡量它。
1.讨论中的情绪-在下面的例子中，我们看到了有关替代能源和电力运输主题的讨论的实时情绪。这些实时报告被称为“动态”，从视觉上看，它们很擅长详细描述社会情绪的高点和低点。
2.趋势情绪-抛开我们的替代能源和电力运输的例子，我们也可以用情绪来发现潜在趋势．包含负面情绪的内容被标记为红色，积极情绪的内容被标记为绿色，中性的内容被标记为蓝色。在这里，蓝色突出的新闻发现，大众汽车将在田纳西州的查塔努加花费8亿美元。它将生产电动汽车。
3.作者感悟-社交媒体情绪也可以由个人作者和账户过滤。这对于识别品牌倡导者很有用。
4.年代entiment来源和主题-在这个例子中，我们分析了人们对特斯拉最近更新的看法。这种情绪是由来源和特定的主题过滤的。这有时被称为主题亲和力分析，对于希望塑造未来内容的品牌来说非常有用。
今天的情绪分析不仅提供了一个评估品牌提及的情绪的机会，而且还提供了一个完整的工具，简化了与目标受众的沟通，建立联系，共享信息，定位有影响力的人，提供信息，并参与品牌推广。
社交情绪数据可以增强你的社交媒体营销努力不过，在研究情绪时，有几件事要记住。
情绪只能是三种情况之一:积极、消极或中性。但每种情绪的影响是不同的。
记住人类心理学的法则:人们更有可能分享消极的东西而不是积极的东西。根据我们的客户评论统计调查显示，82%的顾客会通过负面评价来影响他们的意见。
如果你的“分析”标签下的负面评论比正面评论多社交媒体监控软件这不是一个沟通危机，而是一个工作过程，你只需要高效、快速地解决。
至少，要对负面信息进行分类，确定负面信息的类型(建设性的、情绪化的、挑拨性的)，制定一份应对灾难的计划(将需要回应的提及转移给公司相关专家的方案)，并制定与不满意的客户沟通的场景(而不是脚本)。
客户的负面反馈是一个直接发现问题的机会——绕过民意调查和昂贵的分析研究。在社交网络和评论平台上，用户会畅所欲言，而这并不总是你想听到的。这是一个机会使您的产品、服务和业务更好。
例如，乐高一直在分析其在社交媒体上的语气和用户情绪。这导致了积极的提及占主导地位，而不是消极的。见下文:
1.当涉及到社会情绪时，考虑一下这些数据。帖子作者的Facebook好友数量，Twitter和Instagram的粉丝数量，以及YouTube订阅用户总数。
这些人是第一批看到作者帖子的人，他们是作者直接社交圈和影响范围内的人。
2.如果你发现有人对你的品牌有正面评价，那就仔细看看出版商的社交媒体粉丝。如果博主有超过1000名粉丝或订阅者，感谢这种主动的质量推广，并提升这位倡导者。但是，如果同一个博主给你的是负面评论，回到他们的第一个互动点，并立即回复。
3.你可以深入分析，检查提及的来源是否包含你的目标受众。例如，发布帖子的社交媒体群、论坛、讨论板等。如果你在一个烹饪小组里发现了一个关于某款软件的负面评论，这可能不会对你的声誉造成太大影响，但这并不意味着你应该忽略它。
为了最好地将我们的前两点应用到您的工作流程中，请设置智能通知规则，以便在提及发布后立即发送给您。在大多数社交监控工具中，这实际上是非常简单的。
情感分析是计算语言学的一个领域，涉及从文本中选择带有情感色彩的词汇或情感评价。哇，好拗口。让我们用更简单的方式解释一下。
目前，情绪分析有两种常用的方法:
人工智能(AI)最近的发展已经改进了其自动情绪检测的方法，但当涉及到具体识别与所提到的主要主题相关的情绪时，人工智能仍然不足。同一个词在不同的语境中可以有褒义也可以有贬义。
例如，“Dawn很适合洗脏盘子”是一个正面的评价，而“可口可乐很适合洗脏盘子”是对饮料的负面评价。这只是因为可口可乐对与家用清洁产品扯上关系不感兴趣。
高级监控软件使用面向对象的模型，该模型使用最新的开发大数据以及深度神经网络。
训练这些模型需要一个包含200多万个标记提及的数据集，这些数据来自各个领域，如出租车服务、在线零售、金融、药理学、新闻媒体、政治、体育、食品和饮料服务、消费品等。
通过不断训练算法，数据科学家能够在识别积极和消极情绪方面达到高达90%的准确性。在标记过的主题中，包含大量数据集，并正确分配情绪，准确性提高到95%以上。
该模型的核心是具有循环记忆层的深度神经网络，以及根据上下文、主题和主题识别帖子的哪一部分需要分析的层。
得益于大型训练数据集，开发人员能够教会这个模型理解社交媒体传播的细节，以便根据不同品牌的独特需求准确确定他们的情绪。
有了标记数据集的坚实基础，即使像可口可乐这样棘手的案例也不会构成问题——模型将“理解”上下文。
在没有任何副本的情况下，不可能察觉帖子中的情绪。虽然图像识别和文本挖掘工具可以在无文字的社交媒体帖子中发现标志，但标志出现的背景只能通过手动查看照片或使用视觉洞察(一个最常与品牌标志一起出现的物体和设置的图表)来检测。
同样重要的是要记住，有时用户不会提供副本或上下文，而只是发布一张图片。这会影响情感分析的准确性。
然而，技术在不断进步，监控系统的未来不仅是识别用户信息的文本，还包括音频和视频。
在不久的将来，大型数据科学团队可能会通过教机器理解人类语言的所有复杂性来解决这些问题。
准备好更深入地了解你的社交用户了吗?查看我们的完整指南社交媒体分析以及营销人员如何更受数据驱动。
