Do tej pory mogło się wydawać, że analiza sentymentu to przede wszystkim metoda stosowana przez specjalistów ds. marketingu lub social media managerów, służąca do zagłębiania się w emocje osób stykających się z marką. Jednak w czasach, gdy chatboty jak ChatGPT, Copilot czy Perplexity stanowią coraz większy udział w rynku „wyszukiwarek”, rola sentymentu nabrała nowego znaczenia.
Spis treści
Co to jest sentyment i analiza sentymentu?
Sentyment w marketingu to nastrój i emocje, jakie wywołuje dana marka lub produkt wśród odbiorców. Natomiast analiza sentymentu polega na badaniu i identyfikacji tych emocji. Analiza sentymentu pozwala określić, czy konkretne opinie klientów są pozytywne, negatywne czy neutralne. Dzięki temu firma może lepiej zrozumieć poziom satysfakcji klientów i odpowiednio na niego reagować.
Jak przeprowadza się analizę sentymentu?
Do analizy sentymentu wykorzystuje się najczęściej dedykowane narzędzia (np. Brand24 lub Social Mention) wykorzystujące algorytmy uczenia maszynowego i techniki NLP do klasyfikacji słów i wyrażeń w badanym materiale. Przetwarzają one ogromne ilości danych z sieci, żeby dotrzeć do wszystkich dostępnych wzmianek o marce. Dla bardziej wymagających projektów można zbudować własne rozwiązanie w Pythonie przy użyciu odpowiednich bibliotek, co pozwala uzyskać jeszcze dokładniejszy obraz danych.
Nowoczesne systemy potrafią nie tylko klasyfikować słowa, ale też w ograniczonym zakresie rozumieć ironię i kontekst biznesowy wypowiedzi. W bardziej zaawansowanych modelach sentyment analizowany jest na poziomie kontekstu i konkretnych aspektów produktu lub usługi.
W skrócie – narzędzia klasyfikują występujące słowa w tekście na grupy „pozytywne” i „negatywne”. Najlepiej zrozumieć to na przykładach.
Przykład 1: komentarz pod postem w mediach społecznościowych
Wow! 😍 Właśnie dotarła do mnie paczka od was i jestem absolutnie zachwycona! Kolor dokładnie jak na zdjęciach, mega przyjemny materiał, aż chce się nosić!
Słowa i emotikony wskazujące na pozytywny sentyment:
- absolutnie zachwycona
- mega przyjemny
- 😍
Przykład 2: opinia w wizytówce Google
Niestety, bardzo zawiodłem się na tym miejscu. Mimo rezerwacji czekaliśmy na stolik aż 20 minut. Jedzenie było co przeciętne, a cena nieadekwatna do wielkości porcji. Obsługa sprawiała wrażenie, jakby była tam za karę. Nigdy więcej tu nie wrócę,…
Słowa wskazujące na negatywny sentyment:
- zawiodłem się
- przeciętne
- nieadekwatna
- za karę
Jakie treści analizuje się pod kątem sentymentu?
Są to najczęściej:
- wpisy w mediach społecznościowych,
- komentarze,
- opinie,
- wypowiedzi na forach,
- recenzje i porównania.
Jak sentyment wpływa na postrzeganie marki przez LLM-y?
Dotychczas badało się sentyment po to, żeby docelowo poprawić wizerunek marki wśród potencjalnych klientów i budować silny brand. Obecnie już nie tylko ludzie są odbiorcami treści w Internecie, ale również LLM-y. Modele językowe uczą się na ogromnych zbiorach treści, w których obecny jest zarówno określony wydźwięk emocjonalny, jak i kontekst, w jakim opisywane są firmy, marki czy pojedyncze produkty.
Jakie są tego konsekwencje? Marka o pozytywnym sentymencie ma większą szansę pojawić się w odpowiedziach LLM-ów jako przykład godny zaufania lub standard rynkowy. Pozytywny, spójny wizerunek w źródłach treningowych modeli językowych sprzyja neutralnemu lub rekomendacyjnemu kontekstowi, w jakim marka jest przywoływana np. przez ChatGPT.
Natomiast posiadając negatywny sentyment, szanse na wzmianki o marce w odpowiedziach generowanych przez AI maleją. Zasadniczo liczy się liczba pozytywnych wzmianek, ale też ich źródło i typ. Jeśli dana marka ma świetne opinie, ale w małej ilości, i tak może zostać zbagatelizowana przez AI na rzecz dużego brandu, o którym mówi się zarówno w pozytywny, jak i neutralny sposób. Natomiast treści pisane przez ekspertów, np. analizy branżowe czy porównania produktów, mogą mieć większą wagę niż pojedyncze opinie użytkowników.
Daj się znaleźć nowym klientom
Dbamy o widoczność stron internetowych już ponad 20 lat
W praktyce nie chodzi wyłącznie o to, czy sentyment wobec marki jest pozytywny, czy negatywny, lecz o kontekst, w jakim marka pojawia się w odpowiedziach generowanych przez modele językowe. LLM-y nie „oceniają” marek w prosty sposób, ale odtwarzają dominujące narracje obecne w danych treningowych i posiadanych źródłach. Marka może być więc przedstawiana jako lider rynku, bezpieczny wybór, tańszy zamiennik i punkt odniesienia, ale równie dobrze jako alternatywa dla rozwiązań premium, przykład wyboru, który niesie za sobą pewne ryzyko, lub jedynie jeden z wielu graczy w danej kategorii, który niczym specjalnym się nie wyróżnia.
To właśnie ten framing z dodatkiem wydźwięku emocjonalnego pozyskanego ze źródeł wpływa na to, czy marka jest rekomendowana, porównywana z innymi, czy całkowicie pomijana. Z perspektywy widoczności w odpowiedziach AI ważne staje się więc nie tylko generowanie pozytywnych opinii, lecz budowanie spójnej obecności w treściach branżowych, opiniach konsumentów, rankingach czy porównaniach, które definiują rolę marki wśród swojej konkurencji.
Czy warto robić analizę sentymentu odpowiedzi generowanych przez LLM-y?
Idąc o krok dalej, dochodzimy do momentu, kiedy warto by było cyklicznie weryfikować sentyment odpowiedzi generowanych przez AI na temat danej marki. Bo konsekwencją rozwoju modeli językowych jest przejmowanie przez nich coraz większej części rynku. Użytkownicy będą więc z czasem budowali zaufanie do AI, a co za tym idzie – częściej uwzględniali opinię chatbotów przy podejmowaniu decyzji zakupowych.
Warto mieć z tyłu głowy, że właściwe zarządzanie reputacją, również w obszarze sztucznej inteligencji, prędzej czy później będzie przekładało się na wyniki finansowe. Inwestycja w tzw. digital PR i monitoring sentymentu to więc szansa wykorzystanie potencjału AI i przekucie nowych technologii w siłę swojego brandu.
Spodobał Ci się ten artykuł?
Zapisz się na newsletter - nie spamujemy!
Loading...
