2023 年 11 个最佳免费在线情绪分析工具
已发表: 2023-08-10摘要:使用文本情感分析工具,您可以找出哪个竞争对手受到积极提及,还可以通过社交提及了解您自己的受众。 因此,通过分析他们的语气或语言,您还可以将其纳入您的营销策略中,以改善您的品牌形象。
保持良好的品牌声誉对于您的组织的成功非常重要。 良好的品牌声誉可以帮助您完成更多销售、建立客户忠诚度并改善客户体验。 因此,为了维护您的品牌形象,您必须在不同的社交媒体平台、评论网站等上密切监控您的品牌形象。
为此,您可以使用情绪分析工具。 该工具可以帮助您了解客户对您的品牌、竞争对手和行业的评价。
情绪分析工具分析电子邮件、评论、聊天记录、提及和评论,以识别客户对您的产品、服务和品牌表达的情绪。 经过分析后,它将确定语气或情绪是积极、消极还是中性。
此信息可用于改进您的营销活动并促进销售。 下面我们就来详细了解一下情感分析工具。
目录
为什么要使用组织情感分析工具?
使用情绪分析软件可以通过多种方式帮助您的组织,例如:
- 衡量营销和公关活动的有效性
- 生成有关您的产品和服务的客户反馈
- 生成满足目标受众需求的内容
- 监控社交媒体以识别影响品牌声誉的任何负面评论
2023 年 11 个最佳免费在线情绪分析工具
- 社交搜索者
- 品牌观察
- 玫瑰花结
- 话行者
- 猴子学习
- 惯用语
- 阿瓦里奥
- Hootsuite 见解
- HubSpot 的服务中心
- 意义云
- 森蒂和
借助免费的情绪分析工具,组织可以更轻松地检测客户评论、评论、公开提及等中的负面、正面和中性情绪。以下是一些可用于此目的的最佳情绪分析工具:
社交搜索者
Social Searcher 是一款免费的社交媒体搜索引擎,可帮助识别和监控网络以及 Instagram 和 Twitter 等社交媒体平台上的公众提及。
借助情绪分析和社交分析等功能,您可以轻松跟踪受众在不同平台上对您的品牌、产品和服务的评价。
社交搜索器的功能
- 分析各个平台的内容
- 提供有关目标受众行为触发因素的见解,例如首选帖子类型、最活跃时间、喜欢的页面等。
- 提供您在各种社交媒体平台上表现最好的主题标签
- 存储来自网络和社交媒体的所有提及的历史记录
社交搜索器的优点和缺点
- 当您的品牌在任何平台上被提及时,它会自动通过电子邮件发送提醒。
- 使用它,您可以将数据导出为多种文件格式。
- 即使在其高级计划中,它也仅发送 10 封电子邮件警报。
免费试用: 14 天
社交搜索定价:提供免费计划 | 付费套餐 316.67 印度卢比/月起
品牌观察
Brandwatch 使您能够监控有关您品牌的在线提及并了解您的客户声音。 借助此情绪分析器,您可以预测消费者需求、监控您的品牌、生成引人入胜的内容并提高客户参与度。
该情绪分析工具还可以帮助您识别社交媒体趋势、实时协作创建内容、监控跨平台威胁等。此外,您还可以使用其社交媒体管理功能来管理所有社交媒体平台。
品牌观察的特点
- 监控不同的社交媒体渠道以识别品牌提及情况
- 对 44 种语言的受众参与度数据进行情绪分析
- 提供API上传文本数据进行分析
- 对数据进行分类以分析不同的数据集
- 提供可视化数据图形和图表的组件
- 自动检测受众的性别、位置和兴趣
Brandwatch 的优点和缺点
- 您可以将所有内容存储在数字资产库中。
- 通过 NPL(自然语言处理),它可以自动识别数据中的品牌、人物、位置、主题标签等。
- 它提供了有限的选项来对客户对话进行分类。
免费试用:不可用
Brandwatch 定价:价格可在其官方网站上索取
玫瑰花结
Rosette AI 驱动的情绪分析器可以帮助识别和分析与公司、客户和产品相关的不同文本类型中的情绪。 它使用机器学习模型来识别任何文档类型中的积极、消极和中性情绪。
使用 Rosette,您可以对内容进行分类、识别客户服务查询的主题、定义两个数据实体之间的关系、过滤掉垃圾邮件等。
玫瑰花结的特点
- 分析 30 多种语言的文本文档
- 执行情感分析以识别不同文本中的情感
- 自动识别文本中的人物、组织、地点和产品
- 按主题对社交媒体帖子进行分类,以识别趋势并细分受众
- 将特定实体(例如产品)的多次提及合并到单个文档中
玫瑰花结的优点和缺点
- 它可以识别多语言文档中的文本相似度和相关关键词。
- 提供主题提取器,可从任何文本中提取相关关键字和短语。
- 它只能检测文本文档中的 18 种实体。
免费试用: 30 天
Rosette 定价:没有可用的免费计划 | 付费套餐 8,186.25 印度卢比/月起
话行者
Talkwalker 是一个消费者情报加速平台,可让您通过实时客户数据分析获得可行的见解。
该情绪分析工具会查看不同社交媒体平台上有关您品牌的所有提及和评论,以了解您的受众如何看待您的品牌。 它还可用于社交聆听、社交媒体监控、客户反馈分析和报告生成。
行者特点
- 通过评估来自社交媒体、网站和客户反馈源的数据提供见解
- 支持不同数据集的实时协作
- 执行社会基准测试以确定改进领域
- 执行情感分析以了解受众对您品牌的行为
- 识别趋势主题以创建公关活动
- 根据行为和参与度细分受众
Talkwalker 的优点和缺点
- 它还会针对有关您的品牌的媒体报道发送提醒。
- 提供 Silk GPT 来分析数百万客户的对话并了解客户对您的品牌的看法。
- 您只能从 100 个来源收集反馈。
免费试用:可用
Talkwalker 定价:提供免费计划 | 可根据要求提供付费计划详细信息
猴子学习
MonkeyLearn 机器学习平台帮助用户进行文本分析。 使用此软件,您可以检测不同文本类型(如推文、聊天、文章、评论等)表达的情绪。
MonkeyLearn 创建自动分类器来对不同数据类型的文本进行分类。 此外,您可以创建提取器来识别文本中的不同数据,例如关键字、公司名称、电子邮件等。
MonkeyLearn 功能
- 通过图形和图表生成和可视化数据
- 通过多个数据输入和自定义字段过滤数据
- 提供预构建和定制的机器学习模型来分析数据
- 为不同数据类型提供多种模板进行分析
MonkeyLearn 的优点和缺点
- 提供与 Zapier、Zendesk、SurveyMonkey、Gmail 等多个应用程序的集成。
- 它可用于定制与数据分析相关的工作流程
- 其实时评论分析器无法正常运行。
免费试用: 14 天
MonkeyLearn 定价:提供免费计划 | 付费套餐起价为 INR 24,433.53/月
惯用语
Idiomatic 的人工智能驱动的情感分析软件用于快速分析和识别数百万条评论中客户对您品牌的情感。
有了它,您可以随着时间的推移通过特定渠道和客户群跟踪客户情绪。 因此,为您提供将客户的负面情绪转化为正面情绪的见解。
此外,此文本情绪分析还可以帮助您可视化情绪趋势、根据关键字查看情绪以及构建自定义报告。
惯用语的特点
- 通过基于人工智能的分析确定客户评论和反馈中的痛点
- 对不同来源的客户反馈进行分类和量化
- 为不同类型的数据集生成自定义标签
- 识别各种社交媒体平台上的客户趋势
- 使用机器学习模型进行反馈分类
惯用语的优点和缺点
- 该软件提供不同的情绪分析工具来分析不同的数据,例如应用程序评论和支持票证。
- 有了它,您可以生成并跟踪各种用户细分。
- 它提供有限的集成选项。
免费试用:可用
惯用定价:提供免费计划 | 付费套餐起价为 INR 81,749.00/月
阿瓦里奥
Awario 是一款品牌监控工具,可帮助您分析不同社交媒体、评论网站、论坛、博客网站等上的所有品牌提及。它跟踪最相关的提及,以了解受众并改进营销策略。
该情绪分析仪的一些常见功能包括基于位置的监控、社交聆听报告、营销活动跟踪、实时情绪变化跟踪等。
阿瓦里奥特点
- 实时监控不同网络渠道的品牌提及情况
- 将品牌提及分为正面和负面类别
- 分析竞争对手的优势和劣势以改进您的营销策略
- 提供社交销售和潜在客户开发的机会
- 将有关您品牌的不同提及整理到文件夹中
Awario 的优点和缺点
- 有了它,您还可以识别您提及的地理位置。
- 帮助识别来自不同社交媒体渠道的顶级影响者来推广您的品牌。
- 它有一个陡峭的学习曲线
免费试用:可用
Awario 的定价:没有可用的免费计划 | 付费套餐 4,006.26 印度卢比/月起
Hootsuite 见解
Hootsuite Insights 是一款社交聆听工具,可帮助您深入了解人们对品牌、竞争对手和行业的看法。
它可用于管理社交媒体、在线发布内容、管理活动、识别社会趋势、分析针对竞争对手的品牌情绪等。Hootsuite Insights 还可以帮助您进行竞争和行业基准测试。
Hootsuite Insights 的功能
- 实时跟踪社交媒体上的品牌提及情况
- 确定您所在行业的持续趋势
- 研究市场数据以确定推出产品的最佳时机
- 当客户情绪发生变化时发送警报
- 为人工智能数据分析师提供分析数据并获得有价值的见解
Hootsuite 的优点和缺点
- 您还可以通过社交提及监控功能了解目标受众在社交媒体上花费最多时间的地方。
- 它还可以让您跟踪在社交媒体渠道上投放的所有广告。
- 免费计划中的报告功能有限。
免费试用: 30 天
Hootsuite Insights 的定价:没有可用的免费计划 | 付费套餐 1,915 印度卢比/月起
HubSpot 的服务中心
Hubspot 的服务中心提供了一个客户反馈工具,可帮助您分解调查回复并分析它们的积极和消极情绪。
该软件使用净推荐值 (NPS) 来了解客户评论的情绪是好是坏。 借助它,您可以可视化客户数据、查看特定客户的调查、分析社交媒体表现、管理广告活动等。
Hubspot 服务中心的特点
- 创建调查并与客户共享
- 当访客登录您的网站时发送通知
- 通过自动化机器人创建营销活动
- 创建和优化博客和登陆页面内容
- 使您能够收集聊天机器人对话的反馈
Hubspot 的优点和缺点
- 提供内置实时聊天功能来与您的客户联系。
- 有了它,您还可以自定义工作流程自动化规则。
- 用户发现自定义电子邮件模板很困难。
免费试用:可用
Hubspot 的服务中心定价:提供免费计划 | 付费套餐起价为 INR 36,809.78/月
意义云
MeaningCloud 是一种文本分析工具,可用于从大型文本数据集中生成有意义的见解。 借助其情感分析 API,您可以轻松地对社交媒体、评论网站等各种来源的文本进行情感分析。
您可以使用该软件创建自己的数据分类模型、自定义情绪分析 API、监控社交媒体参与度、分析新闻剪报等。
意义云的特点
- 通过文档分析提取文档中的概念及其关系
- 分析客户的数据以识别组织中的瓶颈
- 为不同平台创建内容并从中获利
- 执行社交媒体分析以识别趋势和客户情绪
- 管理来自不同渠道的客户反馈以改善他们的体验
- 监控社交媒体渠道以识别对您的品牌声誉的任何威胁
MeaningCloud 的优点和缺点
- 您可以分析超过 44 种语言的客户反馈。
- 它提供了用于主题提取、情感分析、文本聚类等的公共API。
- 在社交媒体上发布内容需要花费大量时间。
免费试用:可用
MeaningCloud 定价:提供免费计划 | 付费套餐 8,101.71 印度卢比/月起
森蒂和
SentiSum 分析多个渠道的客户对话,以获得可行的见解并改善客户体验。 您可以使用此情绪分析软件执行的一些任务包括自动票证升级、客户反馈收集、CSAT 调查分析、客户数据集成等。
SentiSum 的特点
- 提供基于人工智能的分析器来分析电子邮件、聊天、调查、评论等客户对话。
- 执行实时分析以优先考虑并升级客户查询
- 根据主题、意图和客户情绪对对话进行分类
- 提供详细的报告,其中包含负面客户情绪的根本原因分析
- 通过机器学习分析识别调查中的主题和情绪
- 根据风险和意图自动对客户工单进行优先级排序
SentiSum 的优点和缺点
- 您可以使用 100 多种语言访问该软件。
- 借助人工智能的力量,它可以自动从对话线程中提取相关数据。
- 与竞争对手相比,该文本情感分析工具相当昂贵。
免费试用:可用
SentiSum 定价:没有可用的免费计划 | 付费套餐起价为 INR 1,63,723.00/月
情感分析如何运作?
情感分析利用 ML 模型来执行文本分析。 分析中使用的指标有助于确定任何文本中表达的情绪是积极的、消极的还是中性的。 这就是情绪分析的工作原理:
步骤1:情感分析器识别特定关键词以突出内容背后的主要含义。
第 2 步:接下来,它将内容分解为多个组件或标记
步骤 3:在下一步中,该工具会删除不会为所需句子增加价值的单词。
步骤4:利用自然语言处理(NPL)和机器学习算法,分析关键词,并提供情感得分。
步骤 5:使用分数来获得对内容中表达的情绪的相对感知,以供进一步分析。
结论
可以利用情绪分析工具来执行多项任务。 从监控社交媒体、分析产品评论到进行竞争对手研究,该工具可以帮助您提升品牌形象。 根据对各种工具的详细比较,Social Searcher、Brandwatch 和 MonkeyLearn 是您可以免费使用的最佳情感分析工具。
与情感分析工具相关的常见问题解答
什么是情感分析工具?
情绪分析工具是一种人工智能软件,可分析文本数据,以识别客户在不同网络渠道共享的内容中的积极、消极和中性情绪。
NLP 用于情感分析的是什么?
自然语言处理用于情感分析,以识别与人、实体、产品等相关的任何内容中的语气或情感。
哪种方法最适合情感分析?
用于情感分析的方法主要有三种,包括基于词典的方法、混合方法和机器学习方法。 最好考虑的方法是混合方法,您可以利用其他两种方法进行文本分析。
情感分析的三种主要方法是什么?
三种主要的情感分析方法是基于词典的方法、机器学习方法和混合方法。
NLP 和情感分析有什么区别?
情感分析是自然语言处理 (NLP) 的一个子集。 它是一种数据挖掘技术,试图通过 NLP 来理解和衡量客户的意见和立场。
哪种类型的数据用于情感分析?
情感分析用于分析不同类型的文本数据,其中可能包括公众提及、评论、评论、新闻稿等。
最简单的情感分析是什么?
最简单的情感分析可以使用评分单词列表来完成。 例如,您可以创建得分在 +5 到 –5 之间的单词列表。 接下来,您可以将给定的内容拆分为不同的单词,并将它们与单词列表进行比较,以获得最终的情感得分。
情感分析的第一步是什么?
情感分析的第一步是选择要执行分析的内容类型。 例如,您可以选择分析对话线索、评论或提及。