2023 年 11 個最佳免費在線情緒分析工具
已發表: 2023-08-10摘要:使用文本情感分析工具,您可以找出哪個競爭對手受到積極提及,還可以通過社交提及了解您自己的受眾。 因此,通過分析他們的語氣或語言,您還可以將其納入您的營銷策略中,以改善您的品牌形象。
保持良好的品牌聲譽對於您的組織的成功非常重要。 良好的品牌聲譽可以幫助您完成更多銷售、建立客戶忠誠度並改善客戶體驗。 因此,為了維護您的品牌形象,您必須在不同的社交媒體平台、評論網站等上密切監控您的品牌形象。
為此,您可以使用情緒分析工具。 該工具可以幫助您了解客戶對您的品牌、競爭對手和行業的評價。
情緒分析工具分析電子郵件、評論、聊天記錄、提及和評論,以識別客戶對您的產品、服務和品牌表達的情緒。 經過分析後,它將確定語氣或情緒是積極、消極還是中性。
此信息可用於改進您的營銷活動並促進銷售。 下面我們就來詳細了解一下情感分析工具。
目錄
為什麼要使用組織情感分析工具?
使用情緒分析軟件可以通過多種方式幫助您的組織,例如:
- 衡量營銷和公關活動的有效性
- 生成有關您的產品和服務的客戶反饋
- 生成滿足目標受眾需求的內容
- 監控社交媒體以識別影響品牌聲譽的任何負面評論
2023 年 11 個最佳免費在線情緒分析工具
- 社交搜索者
- 品牌觀察
- 玫瑰花結
- 話行者
- 猴子學習
- 慣用語
- 阿瓦里奧
- Hootsuite 見解
- HubSpot 的服務中心
- 意義雲
- 森蒂和
借助免費的情緒分析工具,組織可以更輕鬆地檢測客戶評論、評論、公開提及等中的負面、正面和中性情緒。以下是一些可用於此目的的最佳情緒分析工具:
社交搜索者
Social Searcher 是一款免費的社交媒體搜索引擎,可幫助識別和監控網絡以及 Instagram 和 Twitter 等社交媒體平台上的公眾提及。
借助情緒分析和社交分析等功能,您可以輕鬆跟踪受眾在不同平台上對您的品牌、產品和服務的評價。
社交搜索器的特點
- 分析各個平台的內容
- 提供有關目標受眾行為觸發因素的見解,例如首選帖子類型、最活躍時間、喜歡的頁面等。
- 提供您在各種社交媒體平台上表現最好的主題標籤
- 存儲來自網絡和社交媒體的所有提及的歷史記錄
社交搜索器的優點和缺點
- 當您的品牌在任何平台上被提及時,它會自動通過電子郵件發送提醒。
- 使用它,您可以將數據導出為多種文件格式。
- 即使在其高級計劃中,它也僅發送 10 封電子郵件警報。
免費試用: 14 天
社交搜索定價:提供免費計劃 | 付費套餐 316.67 印度盧比/月起
品牌觀察
Brandwatch 使您能夠監控有關您品牌的在線提及並了解您的客戶聲音。 借助此情緒分析器,您可以預測消費者需求、監控您的品牌、生成引人入勝的內容並提高客戶參與度。
該情緒分析工具還可以幫助您識別社交媒體趨勢、實時協作創建內容、監控跨平台威脅等。此外,您還可以使用其社交媒體管理功能來管理所有社交媒體平台。
品牌觀察的特點
- 監控不同的社交媒體渠道以識別品牌提及情況
- 對 44 種語言的受眾參與度數據進行情緒分析
- 提供API上傳文本數據進行分析
- 對數據進行分類以分析不同的數據集
- 提供可視化數據圖形和圖表的組件
- 自動檢測受眾的性別、位置和興趣
Brandwatch 的優點和缺點
- 您可以將所有內容存儲在數字資產庫中。
- 通過 NPL(自然語言處理),它可以自動識別數據中的品牌、人物、位置、主題標籤等。
- 它提供了有限的選項來對客戶對話進行分類。
免費試用:不可用
Brandwatch 定價:價格可在其官方網站上索取
玫瑰花結
Rosette AI 驅動的情緒分析器可以幫助識別和分析與公司、客戶和產品相關的不同文本類型中的情緒。 它使用機器學習模型來識別任何文檔類型中的積極、消極和中性情緒。
使用 Rosette,您可以對內容進行分類、識別客戶服務查詢的主題、定義兩個數據實體之間的關係、過濾掉垃圾郵件等。
玫瑰花結的特點
- 分析 30 多種語言的文本文檔
- 執行情感分析以識別不同文本中的情感
- 自動識別文本中的人物、組織、地點和產品
- 按主題對社交媒體帖子進行分類,以識別趨勢並細分受眾
- 將特定實體(例如產品)的多次提及合併到單個文檔中
玫瑰花結的優點和缺點
- 它可以識別多語言文檔中的文本相似度和相關關鍵詞。
- 提供主題提取器,可從任何文本中提取相關關鍵字和短語。
- 它只能檢測文本文檔中的 18 種實體。
免費試用: 30 天
Rosette 定價:沒有可用的免費計劃 | 付費套餐 8,186.25 印度盧比/月起
話行者
Talkwalker 是一個消費者情報加速平台,可讓您通過實時客戶數據分析獲得可行的見解。
該情緒分析工具會查看不同社交媒體平台上有關您品牌的所有提及和評論,以了解您的受眾如何看待您的品牌。 它還可用於社交聆聽、社交媒體監控、客戶反饋分析和報告生成。
行者特點
- 通過評估來自社交媒體、網站和客戶反饋源的數據提供見解
- 支持不同數據集的實時協作
- 執行社會基準測試以確定改進領域
- 執行情感分析以了解受眾對您品牌的行為
- 識別趨勢主題以創建公關活動
- 根據行為和參與度細分受眾
Talkwalker 的優點和缺點
- 它還會針對有關您的品牌的媒體報導發送提醒。
- 提供 Silk GPT 來分析數百萬客戶的對話並了解客戶對您的品牌的看法。
- 您只能從 100 個來源收集反饋。
免費試用:可用
Talkwalker 定價:提供免費計劃 | 可根據要求提供付費計劃詳細信息
猴子學習
MonkeyLearn 機器學習平台幫助用戶進行文本分析。 使用此軟件,您可以檢測不同文本類型(如推文、聊天、文章、評論等)表達的情緒。
MonkeyLearn 創建自動分類器來對不同數據類型的文本進行分類。 此外,您可以創建提取器來識別文本中的不同數據,例如關鍵字、公司名稱、電子郵件等。
MonkeyLearn 功能
- 通過圖形和圖表生成和可視化數據
- 通過多個數據輸入和自定義字段過濾數據
- 提供預構建和定制的機器學習模型來分析數據
- 為不同數據類型提供多種模板進行分析
MonkeyLearn 的優點和缺點
- 提供與 Zapier、Zendesk、SurveyMonkey、Gmail 等多個應用程序的集成。
- 它可用於定制與數據分析相關的工作流程
- 其實時評論分析器無法正常運行。
免費試用: 14 天
MonkeyLearn 定價:提供免費計劃 | 付費套餐起價為 INR 24,433.53/月
慣用語
Idiomatic 的人工智能驅動的情感分析軟件用於快速分析和識別數百萬條評論中客戶對您品牌的情感。
有了它,您可以隨著時間的推移通過特定渠道和客戶群跟踪客戶情緒。 因此,為您提供將客戶的負面情緒轉化為正面情緒的見解。
此外,此文本情緒分析還可以幫助您可視化情緒趨勢、根據關鍵字查看情緒以及構建自定義報告。
慣用語的特點
- 通過基於人工智能的分析確定客戶評論和反饋中的痛點
- 對不同來源的客戶反饋進行分類和量化
- 為不同類型的數據集生成自定義標籤
- 識別各種社交媒體平台上的客戶趨勢
- 使用機器學習模型進行反饋分類
慣用語的優點和缺點
- 該軟件提供不同的情緒分析工具來分析不同的數據,例如應用程序評論和支持票證。
- 有了它,您可以生成並跟踪各種用戶細分。
- 它提供有限的集成選項。
免費試用:可用
慣用定價:提供免費計劃 | 付費套餐起價為 INR 81,749.00/月
阿瓦里奧
Awario 是一款品牌監控工具,可幫助您分析不同社交媒體、評論網站、論壇、博客網站等上的所有品牌提及。它跟踪最相關的提及,以了解受眾並改進營銷策略。
該情緒分析儀的一些常見功能包括基於位置的監控、社交聆聽報告、營銷活動跟踪、實時情緒變化跟踪等。
阿瓦里奧特點
- 實時監控不同網絡渠道的品牌提及情況
- 將品牌提及分為正面和負麵類別
- 分析競爭對手的優勢和劣勢以改進您的營銷策略
- 提供社交銷售和潛在客戶開發的機會
- 將有關您品牌的不同提及整理到文件夾中
Awario 的優點和缺點
- 有了它,您還可以識別您提及的地理位置。
- 幫助識別來自不同社交媒體渠道的頂級影響者來推廣您的品牌。
- 它有一個陡峭的學習曲線
免費試用:可用
Awario 的定價:沒有可用的免費計劃 | 付費套餐 4,006.26 印度盧比/月起
Hootsuite 見解
Hootsuite Insights 是一款社交聆聽工具,可幫助您深入了解人們對品牌、競爭對手和行業的看法。
它可用於管理社交媒體、在線發佈內容、管理活動、識別社會趨勢、分析針對競爭對手的品牌情緒等。Hootsuite Insights 還可以幫助您進行競爭和行業基準測試。
Hootsuite Insights 的功能
- 實時跟踪社交媒體上的品牌提及情況
- 確定您所在行業的持續趨勢
- 研究市場數據以確定推出產品的最佳時機
- 當客戶情緒發生變化時發送警報
- 為人工智能數據分析師提供分析數據並獲得有價值的見解
Hootsuite 的優點和缺點
- 您還可以通過社交提及監控功能了解目標受眾在社交媒體上花費最多時間的地方。
- 它還可以讓您跟踪在社交媒體渠道上投放的所有廣告。
- 免費計劃中的報告功能有限。
免費試用: 30 天
Hootsuite Insights 的定價:沒有可用的免費計劃 | 付費套餐 1,915 印度盧比/月起
HubSpot 的服務中心
Hubspot 的服務中心提供了一個客戶反饋工具,可幫助您分解調查回复並分析它們的積極和消極情緒。
該軟件使用淨推薦值 (NPS) 來了解客戶評論的情緒是好是壞。 借助它,您可以可視化客戶數據、查看特定客戶的調查、分析社交媒體表現、管理廣告活動等。
Hubspot 服務中心的特點
- 創建調查並與客戶共享
- 當訪客登錄您的網站時發送通知
- 通過自動化機器人創建營銷活動
- 創建和優化博客和登陸頁面內容
- 使您能夠收集聊天機器人對話的反饋
Hubspot 的優點和缺點
- 提供內置實時聊天功能來與您的客戶聯繫。
- 有了它,您還可以自定義工作流程自動化規則。
- 用戶發現自定義電子郵件模板很困難。
免費試用:可用
Hubspot 的服務中心定價:提供免費計劃 | 付費套餐起價為 INR 36,809.78/月
意義雲
MeaningCloud 是一種文本分析工具,可用於從大型文本數據集中生成有意義的見解。 借助其情感分析 API,您可以輕鬆地對社交媒體、評論網站等各種來源的文本進行情感分析。
您可以使用該軟件創建自己的數據分類模型、自定義情緒分析 API、監控社交媒體參與度、分析新聞剪報等。
意義雲的特點
- 通過文檔分析提取文檔中的概念及其關係
- 分析客戶的數據以識別組織中的瓶頸
- 為不同平台創建內容並從中獲利
- 執行社交媒體分析以識別趨勢和客戶情緒
- 管理來自不同渠道的客戶反饋以改善他們的體驗
- 監控社交媒體渠道以識別對您的品牌聲譽的任何威脅
MeaningCloud 的優點和缺點
- 您可以分析超過 44 種語言的客戶反饋。
- 它提供了用於主題提取、情感分析、文本聚類等的公共API。
- 在社交媒體上發佈內容需要花費大量時間。
免費試用:可用
MeaningCloud 定價:提供免費計劃 | 付費套餐 8,101.71 印度盧比/月起
森蒂和
SentiSum 分析多個渠道的客戶對話,以獲得可行的見解並改善客戶體驗。 您可以使用此情緒分析軟件執行的一些任務包括自動票證升級、客戶反饋收集、CSAT 調查分析、客戶數據集成等。
SentiSum 的特點
- 提供基於人工智能的分析器來分析電子郵件、聊天、調查、評論等客戶對話。
- 執行實時分析以優先考慮併升級客戶查詢
- 根據主題、意圖和客戶情緒對對話進行分類
- 提供詳細的報告,其中包含負面客戶情緒的根本原因分析
- 通過機器學習分析識別調查中的主題和情緒
- 根據風險和意圖自動對客戶工單進行優先級排序
SentiSum 的優點和缺點
- 您可以使用 100 多種語言訪問該軟件。
- 借助人工智能的力量,它可以自動從對話線程中提取相關數據。
- 與競爭對手相比,該文本情感分析工具相當昂貴。
免費試用:可用
SentiSum 定價:沒有可用的免費計劃 | 付費套餐起價為 INR 1,63,723.00/月
情感分析如何運作?
情感分析利用 ML 模型來執行文本分析。 分析中使用的指標有助於確定任何文本中表達的情緒是積極的、消極的還是中性的。 這就是情緒分析的工作原理:
步驟1:情感分析器識別特定關鍵詞以突出內容背後的主要含義。
第 2 步:接下來,它將內容分解為多個組件或標記
步驟 3:在下一步中,該工具會刪除不會為所需句子增加價值的單詞。
步驟4:利用自然語言處理(NPL)和機器學習算法,分析關鍵詞,並提供情感得分。
步驟 5:使用分數來獲得對內容中表達的情緒的相對感知,以供進一步分析。
結論
可以利用情緒分析工具來執行多項任務。 從監控社交媒體、分析產品評論到進行競爭對手研究,該工具可以幫助您提升品牌形象。 根據對各種工具的詳細比較,Social Searcher、Brandwatch 和 MonkeyLearn 是您可以免費使用的最佳情感分析工具。
與情感分析工具相關的常見問題解答
什麼是情感分析工具?
情緒分析工具是一種人工智能軟件,可分析文本數據,以識別客戶在不同網絡渠道共享的內容中的積極、消極和中性情緒。
NLP 用於情感分析的是什麼?
自然語言處理用於情感分析,以識別與人、實體、產品等相關的任何內容中的語氣或情感。
哪種方法最適合情感分析?
用於情感分析的方法主要有三種,包括基於詞典的方法、混合方法和機器學習方法。 最好考慮的方法是混合方法,您可以利用其他兩種方法進行文本分析。
情感分析的三種主要方法是什麼?
三種主要的情感分析方法是基於詞典的方法、機器學習方法和混合方法。
NLP 和情感分析有什麼區別?
情感分析是自然語言處理 (NLP) 的一個子集。 它是一種數據挖掘技術,試圖通過 NLP 來理解和衡量客戶的意見和立場。
哪種類型的數據用於情感分析?
情感分析用於分析不同類型的文本數據,其中可能包括公眾提及、評論、評論、新聞稿等。
最簡單的情感分析是什麼?
最簡單的情感分析可以使用評分單詞列表來完成。 例如,您可以創建得分在 +5 到 –5 之間的單詞列表。 接下來,您可以將給定的內容拆分為不同的單詞,並將它們與單詞列表進行比較,以獲得最終的情感分數。
情感分析的第一步是什麼?
情感分析的第一步是選擇要執行分析的內容類型。 例如,您可以選擇分析對話線索、評論或提及。