<img height="1" width="1" style="display:none" src="https://www.facebook.com/tr?id=699678596886918&amp;ev=PageView&amp;noscript=1">

Sentiment analysis: cos'è, a cosa serve e come si fa

Diego Garufi
Content Manager
24 settembre 2018

Assieme all’analisi di elementi numerici reach e l’engagement e al prospetto di costi come il CPE o il CPM, molti marketer propongono la misurazione di un dato a prima vista aleatorio, ma che, si correttamente analizzato, è tramutabile in dati utilmente comprensibili.

Stiamo parlando dell’analisi del sentimento (sentiment analysis), una procedura che va a raccogliere tutte le interazioni tracciate e riferibili ad un contenuto per poi analizzarne la natura. L’ obiettivo è quello di riassumere le emozioni (il sentimento) degli utenti che hanno interagito con il contenuto promozionale. Gli utenti hanno apprezzato il contenuto? Hanno posto domande? Hanno “taggato” qualcuno? Si sono lamentati di qualcosa?
0_yni8NcxBgZPbKwQQ

Queste interazione possono essere suddivise in tre macro aree e in questo modo si riesce ad ottenere una visione sia qualitativa che quantitativa della performance. Ma procediamo per gradi:

A cosa serve la sentiment analysis?

A cosa serve riuscire analizzare i commenti di un post quando si è già misurato dati quantitativi come reach ed engagement? L’analisi di questi commenti è utile per “tastare il polso” agli utenti che hanno interagito con il contenuto sponsorizzato dalle aziende tramite influencer e celebrità. Analizzando la tipologia di commenti e condivisioni è possibile comprendere al meglio la qualità dell’interazione prodotta: non è infatti certo che l’engagement di un contenuto sia solo positivo. Possiamo pertanto trovare ragioni per cui è utile attuare un’analisi del sentimento:


1. Comprendere la reputazione online di una personalità influente in fase di selezione: durante la fase di ricerca di un creator è utile comprendere al la qualità dell’interazione che i suoi contenuti producono. Da una sommaria analisi dei commenti si potranno comprendere dati utili come la tipologia di follower e la risposta emotiva ai messaggi promozionali.
2. Misurare il ritorno delle attività di digital PR: è utile attuare un’analisi del sentimento al termine di ogni attività promozionale per misurare la ricezione da parte del pubblico e poter attuare nel caso delle contromisure. Il tuo ultimo tweet ha ricevuto 10’000 menzioni? Sembra un successo, ma se queste menzioni fossero tutte negative? Attuare un’analisi del genere aiuta ad evitare o arginare situazioni di crisi come pure a sfruttare un eventuale “buzz” positivo.

Perché è utile fare un’analisi manuale

Ci sono due metodi per analizzare l’engagement di un post: è possibile farlo attraverso alcuni tool, sia a pagamento che gratuiti, che sono capaci di analizzare una mole di dati ampia e che, anzi, saranno più efficaci con il crescere della quantità di dati; oppure è possibile farlo in modo manuale.

Schermata 2018-09-03 alle 11.52.39

L’analisi manuale ha due vantaggi: da un lato si riuscirà ad essere più precisi nell’analisi linguistica, soprattutto nel riconoscere i commenti sarcastici (da sempre molto difficili da riconoscere da tool automatici e da Sheldon Cooper), dall’altro permette di riconoscere immediatamente delle situazioni rischiose per il brand e di trovare il modo per migliorare l’esperienza degli utenti.

Come fare una sentiment analysis manuale

Fare un’analisi manuale è utile, ma richiede tempo e disciplina. Ecco una breve guida passo per passo su come fare la tua prima sentiment analysis.

1. Crea una tabella: il primo passo sarà necessariamente strutturare una tabella in cui si andranno ad inserire tutti i dati raccolti. Sarà utile inserire delle caselle con i dati di engagement (like, commenti e condivisioni) ed inserire le tre sezioni principali: commenti positivi, neutri e negativi. Queste tre caselle potranno essere ampliate anche con il loro valore percentuale sul numero totale di commenti.

2. Raccogli i dati iniziali del post: inizia a raccogliere i dati quantitativi del post, la reach e le impression insieme al numero di like, commenti e condivisioni. In questo modo potrai calcolare l’engagement rate del post e la performance generale.

Schermata 2018-09-03 alle 11.48.40

3. Elimina dal conteggio i commenti del proprietario del post: se analizzi il post di un influencer con cui hai collaborato per una campagna è utile eliminare dal conteggio dei commenti totali tutte le risposte che sono state date. Molti influencer sono usi rispondere a tutti i commenti che vengono fatti al post aumentando in questo modo l’engagement rate e le percentuali di commenti in base al sentimento.

4. Esamina i commenti: dopo la raccolta dei dati puoi iniziare ad analizzare la grammatica dei commenti.

5. Elimina dai commenti i bot: inizia a vagliare tutti i commenti per riuscire a riconoscere quei commenti che sono riconducibili a bot. Tutti i commenti composti da poche entusiastiche parole, spesso in lingua inglese, oppure quelli composti unicamente da una o de emoji, sono spesso riconoscibili come automazioni. La presenza di questi commenti automatizzati non andrà ad inficiare il risultato dell’analisi, ci sono infatti due modalità di approccio: la prima è quella di eliminarli direttamente dal conteggio dei commenti totali, la seconda è invece quella di inserirli tra i commenti neutrali in quanto rappresentano comunque un traffico organico, sebbene arrivato al post in modo automatico.

6. Qualifica i commenti negativi: dopo la scrematura dei bot è utile cominciare il lavoro partendo dai commenti negativi. In situazioni normali questi sono spesso assenti o comunque presenti in numero esiguo. Non sono difficili da trovare. Si considerano negativi tutti quei commenti che esprimono insoddisfazione verso il contenuto del post o il brand stesso. Se per esempio il post sponsorizzato da un creator è in collaborazione con un'azienda di telecomunicazioni e nei commenti si parlerà male delle loro infrastrutture e servizi, quelli saranno ovviamente conteggiati come negativi. Inoltre se ci saranno dei commenti comparativi con delle aziende concorrenti, vi andrà posta particolare attenzione in quanto potranno essere negativi verso la tua azienda oppure positivi, esprimendo la loro preferenza per il tuo prodotto o servizio.

Sentiment analisi

7. Qualifica i commenti positivi: dopo la selezione dei commenti negativi si passerà a quelli positivi, che sono (di norma) in numero maggiore. Per commenti positivi si intendono tutti quelli che esprimono interesse verso il contenuto del post. Vengono considerati positivi anche i commenti riferiti all’autore stesso poiché dimostra che il post è stato recepito positivamente dal suo pubblico e che, anche se non immediatamente, il contenuto sponsorizzato verrà nel tempo riconosciuto con maggior forza.

8. Qualifica i commenti neutrali:  infine si potrà semplicemente sottrarre al numero di commenti (pesato senza le risposte dell'utente proprietario) la somma di quelli positivi e negativi per  avere i risultanti commenti neutrali. Spesso è utile trovare i commenti neutrali in questo modo, perché può essere difficile riuscire a riconoscerli. Inoltre i semplici commenti con tag verso altri utenti devono necessariamente essere archiviati come neutrali poiché non si può conoscere la ragione di tale condivisione.

Alcuni strumenti per l’analisi automatica

Esistono molti tool online per eseguire l'analisi del sentimento. Ci sono però alcune difficoltà di utilizzo, soprattutto se si vuole analizzare la performance di uno o più creator con i quali si è collaborato. Infatti molti di questi software sono sviluppati per analizzare i contenuti sui social di cui si è proprietari, per esempio le pagine istituzionali della tua azienda, e non hanno modo di analizzare singoli post di utenti esterni.

Nel caso si volesse utilizzare uno di questi software per analizzare i propri social ne consigliamo due:

Hootsuite Insights: un'applicazione esterna del famoso tool di analisi e pianificazione social Hootsuite. Permette di tenere traccia di tutte le menzioni del marchio come pure di keyword specifiche e analizzare le emozioni dei diversi commenti.

img-laptop.pngUna schermata di Hootsuite Insights

 

Semantria: un programma del più ampio software di analisi Lexalitycs. Tra i punti positivi c'è la capacità di riuscire, grazie ad algoritmi di machine learning, a riconoscere al meglio sarcasmo e commenti che fanno uso di termini negativi e positivi con valenza opposta.

Clipboard03Una schermata del tool semantria

 

Conclusioni

L'analisi del sentimento è fondamentale per riuscire a comprendere al meglio i risultati qualitativi della performance di un programma di influencer marketing. È uno strumento utile, e anzi necessario, per una valutazione oggettiva del ROI di un programma. Per scoprire le altre metriche necessario alla misurazione dei risultati di una campagna consulta la nostra guida al ROI dell'influencer marketing.

 


Se sei interessato a scoprire le potenzialità del social influencer marketing, vuoi iniziare un programma con la nostra media company oppure sei semplicemente curioso, non esitare a contattarci cliccando qui sotto. 

Vuoi massimizzare il ROI del tuo influencer marketing?