当人们谈论你的品牌时，它会很棒 - 但如果他们只是说他们讨厌你的品牌，那就太好了。现在大多数有经验的营销人员都意识到，成功不是通过谈论你的品牌数量来衡量的，而是通过这些谈话的基调来衡量的。情感分析是衡量话语基调的一种方式。
情感分析本质上是衡量你品牌对话基调的一种技术支持方式。它有时被称为“意见挖掘”和(至少在数据科学术语中)属于自然语言处理的范围。
情感分析工具将划伤网络和社交媒体网络，以识别你的品牌，然后识别和提取任何意见。
它用于各种目的：衡量政治情绪，评估品牌重塑或新产品发布的成功，了解营销活动的表现，以及客户服务在多个渠道和市场的表现。所有这些应用程序都有一个共同的目标，那就是根据公众的意见，通过情绪分析做出更明智的决定。
可扩展反馈
在业务更简单的日子里，小企业主更容易理解他们的客户关系，因为他们自己做或监督许多交易。由于与许多客户擦肩而过，本地企业更容易衡量意见。
对于组织来说，情感分析是一个非常有用的工具，不容易衡量正在发生的事情，在一个对话如此广泛地分布在复杂的渠道中，以至于无法监督一切的世界里。
当跨国组织希望获得与只在一个语言市场上运作的公司相同的洞察力时，情绪分析会增加复杂性。改善英语市场的情绪分析已经开展了很多活动，现在可用的工具非常准确。
再加上各种语言的复杂性，我没有做太多的工作。尤其是对于使用不常用语言的品牌。
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对于使用“主流”语言（如西班牙语或法语）品牌通常有特殊的情感分析工具或可靠的机器翻译程序来结合情感分析程序。
如果你试图用没有太多关注的语言来分析品牌意见，你可能会发现资源是不可用的或不可靠的。
有证据表明，机器翻译与情感分析工具的结合非常有效。2014年的一项研究发现，拉脱维亚语 - 它不是一种拥有大量国际资源的语言 - 该方法在实验室条件下运行良好。结论是，翻译软件的质量足以分析推特材料中的情绪。
也许 在这样的项目中使用机器翻译的优点是它不需要100％的准确率。机器翻译并非总是可靠的，但当应用于大量的材料时，它通常足够准确，可以分析内容中所表达的观点的味道。
此外，机器翻译输出与给定语言组合中训练数据的可用性有关。因此，从英语到西班牙语的引擎比从英语到拉脱维亚的引擎更有可能产生更好的结果，因为从英语到西班牙语有更多的双语数据，可以用来训练机器翻译引擎。
如果您尝试使用各种语言进行情绪分析，特别是如果它们的语言不太广泛，建议在您的项目中添加人工翻译。这将有助于检查您正在使用的数据的有效性。翻译人员可能会更好地接受讽刺，而机器翻译工具可能很容易被误解。
新一代情绪分析
情绪分析已经发展到可以向情绪分析程序提出相对复杂的问题的程度。在过去，意见挖掘仅限于消费者普遍认为品牌质量的简单问题。
现在，我们可以深入研究一般消费者的意图，或者询问特定产品功能的更细粒度。它还可以获得实时的情绪分析，帮助你识别新的危机或机会，并快速有效地做出反应。
关闭使用计算器和膝上计算机的商人分析数据
情感分析工具的数据可以影响您的品牌营销或公关策略，并为产品反馈和客户服务提供背景。
毫无疑问，时间对你品牌的负面批评至关重要。未能在适当的时间做出回应，可能会对你未来在特定市场的努力产生不利影响。
情绪分析的全部意义在于它的可扩展性。结合自然语言分析，大量的数据分析可以提供对观众心态的全面洞察，使组织能够做出更好的决策。但这并不意味着组织能够有效地回应情绪分析项目的结果。
除非能带来真实、可操作的见解，否则情感分析是一项毫无价值的工作。如果您不打算实施所需的更改，则无需测量客户对您的支持功能的意见。
如果你不打算快速调整你的公关来做出反应，实时监控你的情绪是没有意义的。在你花钱购买情绪分析工具之前，确保你有适当的资源来回应你发现的内容，并确保你的组织有一种改变的态度来回应对消费者情绪的理解。
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