Nota: Este artículo fue escrito originalmente en inglés y traducido con la ayuda de tecnología de inteligencia artificial. Hemos hecho todo lo posible para que la traducción sea tan precisa y valiosa como el original, preservando sus detalles y matices.
Los mercadólogos experimentados aún recuerdan cómo las empresas solían medir los sentimientos de los consumidores a través de encuestas, retroalimentación del servicio al cliente y grupos focales. Estos métodos siguen siendo valiosos, pero están limitados en escala y requieren mucha mano de obra para procesar los datos.
Avance rápido hasta el comienzo del siglo XXI. En la era digital, las personas expresan su frustración o admiración en sitios de reseñas y redes sociales. Una sola publicación en redes sociales puede llegar a millones de usuarios, animándolos o desalentándolos a interactuar con un producto en particular.
La buena noticia es que las marcas ya no tienen que organizar encuestas y sondeos para saber cómo se sienten las personas acerca de sus servicios y productos. La mala noticia es que la gente expresa libremente sus opiniones, ya sea alabando o criticando a alguien o algo. Además, hay tanta información que los equipos de marketing no pueden manejarla por sí solos.
Aquí es donde el análisis de sentimientos impulsado por IA entra en escena. Es la forma más eficiente y rápida de monitorear las reacciones y emociones del público. Es el último arma secreta para muchas empresas en la gestión de crisis y la mejora de productos. ¡Pero! ¡Sí, siempre hay un pero! El análisis de sentimientos de IA no es perfecto y tiene sus propias limitaciones.
En este artículo, exploraremos los principales tipos de análisis de sentimiento, cómo la inteligencia artificial puede mejorar la evaluación y qué áreas del análisis de sentimiento pueden presentar algunos desafíos que la IA no puede resolver completamente.
¿Qué es el análisis de sentimiento?
El análisis de sentimientos, una técnica de procesamiento de lenguaje natural, especifica el tono emocional de un texto. En términos simples, ayuda a entender si un texto transmite emociones negativas, positivas o neutras. En el marketing de influencers, las marcas usan el análisis de sentimientos para medir los sentimientos de las personas sobre el contenido de los influencers, productos, servicios, ciertos temas e intereses.
El análisis de sentimiento se ha convertido en uno de los métodos más imperativos para entender cómo el público se relaciona con un negocio o un producto. Para las marcas, es una de las tácticas más útiles para preservar su credibilidad, proteger su reputación y mejorar su gama de productos.
5 tipos principales de análisis de sentimiento
Análisis de sentimiento de polaridad
Este es el tipo más básico de análisis de sentimiento. Divide los sentimientos del público en 3 grupos: positivo, negativo y neutral. Por ejemplo: "Tuvimos un gran tiempo en su hotel. La habitación era espaciosa, luminosa y muy acogedora." Este es un sentimiento positivo. Sin embargo, este es un negativo: "La habitación estaba sucia y el personal era grosero." Un sentimiento neutral sería algo así: "Reservamos una habitación estándar en su hotel."
Análisis de sentimientos detallado
El análisis de sentimiento de polaridad de alta precisión es la iteración avanzada. En lugar de tres sentimientos, se amplía a cinco: muy positivo, positivo, neutral, negativo o muy negativo. Puede utilizar una escala de 1 a 10 o un método de calificación de cinco estrellas y asignar las puntuaciones a uno de los 5 sentimientos. En este sentido, una calificación de cuatro estrellas significa una emoción moderadamente positiva.
Detección de emociones
En lugar de clasificar los sentimientos en los términos generales anteriores, la detección de emociones intenta identificar emociones particulares en el texto, como enojo, tristeza o alegría. Este tipo de análisis permite a las marcas comprender el nivel emocional de las personas hacia su marca o producto. Por ejemplo, una reseña como "¡Qué desperdicio de dinero! ¡Nunca pidas de ellos!" generó decepción y enojo, pero "¡Estoy absolutamente sorprendido de manera positiva!" generó alegría y sorpresa.
Análisis de sentimientos basado en aspectos
En lugar de evaluar el sentimiento general asociado con un producto o servicio, el análisis de sentimiento basado en aspectos mide las emociones de los usuarios expresadas hacia características específicas. Por ejemplo, una marca deportiva puede aprender de las reseñas de los usuarios que sus leggings absorben el sudor y la humedad de manera excelente, sin embargo, son un poco caros.
Análisis de intención
Un análisis de intención difiere un poco de los demás porque no se centra en las emociones sino en la intención. Utiliza algoritmos avanzados de aprendizaje automático para identificar si una persona está curiosa, tiene una queja o quiere hacer una compra. Por ejemplo, una pregunta como "¿Puedes comprarlos en línea también?" se refiere definitivamente a una intención de compra. Una oración como "Lo pedí, pero aún no he recibido tu confirmación." es una queja, mientras que "[nombre de usuario de amigo], ¡de esto estaba hablando! ¡Te encantarán!" es una recomendación.
¿Cuál es el papel de la IA en el análisis de sentimientos?
El análisis de sentimientos en sí mismo es una tarea que demanda mucho trabajo. Solo imagina la gran cantidad de textos largos o cortos que uno debe leer y analizar. La IA transformó esta tarea que antes se realizaba manualmente en una rutina rápida y más precisa.
Cantidad y velocidad: La IA es capaz de procesar un gran volumen de datos en una fracción de tiempo. Desde publicaciones en redes sociales y reseñas en línea hasta artículos, escanea millones de textos y proporciona una imagen comprensiva del sentimiento del público.
Comprensión contextual: Si se entrenan de manera consistente, los modelos de procesamiento de lenguaje natural pueden reconocer cierto nivel de sarcasmo, modismos y jerga. Esto es especialmente importante en una era en la que las personas acortan sus oraciones y usan palabras prestadas y lenguaje figurado en su comunicación.
Aprendizaje continuo y pronóstico de tendencias: Las Redes Neuronales Recurrentes (RNNs) y los modelos de Memoria a Largo y Corto Plazo (LSTM) son sistemas de IA sofisticados que interpretan la relación entre las palabras y pueden analizar textos largos como hilos de comentarios. Las RNNs son capaces de 'recordar' datos pasados, por ejemplo, el resultado de un análisis de texto anterior, y aprovechar estos datos en futuros análisis. Debido a estas tecnologías de aprendizaje profundo, el análisis de sentimiento avanzado impulsado por IA puede identificar cambios en los sentimientos del público, prediciendo nuevas tendencias.
Evaluación de datos en tiempo real y escalabilidad: Las marcas pueden monitorear las emociones de los clientes en tiempo real e intervenir rápidamente si notan cambios. Las empresas pueden evaluar un volumen masivo de datos en solo segundos, lo que les permite escalar sus asociaciones con influencers y campañas.
Dominio multilingüe: gracias a la escalabilidad, las empresas pueden extender sus campañas a otras regiones. Los modelos avanzados de IA les ayudan a analizar los textos de los influencers en otros idiomas.
Aplicación del Análisis de Sentimientos en el Marketing de Influencers
En el marketing de influencers, el análisis de sentimiento puede ser utilizado en numerosos escenarios, sin embargo, el caso de uso más común es entender cómo la audiencia se relaciona con el contenido del influencer, y a la luz de esto, con la marca.
Debido al seguimiento en tiempo real, las empresas pueden tomar medidas rápidamente si ven que las personas reaccionan mayormente de manera negativa o neutral a una promoción. El equipo de marketing puede cambiar la imagen o el texto del mensaje o pueden abordar las quejas rápidamente. Si ven que el contenido recibe una reacción abrumadoramente positiva, pueden amplificar el mensaje con anuncios pagados.
El análisis de sentimiento permite a las marcas ver si el contenido del influencer se alinea con sus objetivos y misión. Tal vez a la audiencia no le gusta un influencer en particular o su estilo parece no coincidir con el estilo de la marca. Gracias a esta información, las empresas pueden optimizar su estrategia de campaña, como mejorar el contenido o enfocarse en otro creador.
Las reacciones negativas pueden propagarse como un incendio forestal en las redes sociales, derribando a toda una empresa en cuestión de semanas. Desafortunadamente, un movimiento controvertido de un influencer puede poner en peligro la reputación de la marca con la que trabaja. El análisis de sentimiento puede utilizarse para mantener la reputación de la marca y gestionar crisis. Una empresa puede distanciarse del creador o emitir un comunicado oficial y discontinuar la campaña.
Una visión general de los sentimientos de la audiencia puede revelar cómo se sienten las personas acerca de tu marca y qué dicen sobre tus productos. Los comentarios negativos de los usuarios brindan una oportunidad para que las marcas mejoren su línea de productos. Las reseñas positivas les ayudan a resaltar las características más valiosas de sus productos en futuras campañas.
El análisis de sentimientos es una gran herramienta para medir la reacción de la audiencia de tu competidor a sus campañas y aprender sobre las preferencias y aversiones de los clientes.
Limitaciones de la IA en el Análisis de Sentimientos
No importa cuán rápidamente se desarrollen las tecnologías de IA, las personas siempre van un paso adelante.
Con los mensajes de texto y los chats, la gente quiere escribir un mensaje rápidamente y a menudo acortan ciertas palabras. Piensa en cómo los adolescentes usan "sus" en lugar de "sospechoso" o cómo la abreviatura "fam" supera a "familia" en muchas conversaciones en línea. Emergen nuevas palabras de jerga como "borda" y reemplazan a las antiguas como "mátalo" o "clávalo".
Los idiomas toman prestadas palabras de otros idiomas que a veces se distorsionan. Las palabras adquieren nuevos significados. Algunas expresiones pueden diferir según la cultura o la ubicación. El lenguaje es orgánico y evoluciona constantemente. Por lo tanto, las herramientas de IA deben ser entrenadas y reentrenadas con datos actualizados para evitar interpretaciones erróneas.
El PLN puede entender algo de sarcasmo y cinismo, pero todavía tiene dificultades para captarlos en todas las situaciones. La IA puede interpretar frases como "Justo lo que necesitaba" o "¡Vaya, qué ‘excelente’ servicio, chicos!" como positivas cuando originalmente expresaban frustración o insatisfacción.
Las expresiones de las personas están influenciadas por sus antecedentes y experiencias. Formulan frases complejas donde comparten, muchas veces, emociones opuestas. Alguien puede dejar una reseña sobre una aplicación describiendo cómo al principio no le gustó y ahora cómo cambió de opinión debido a correcciones y actualizaciones. Otra persona puede no gustarle un programa de televisión porque la narrativa es demasiado lenta y sombría para ellos, mientras reconocen que apelará a otros.
En conclusión, las herramientas de IA pueden reemplazar tareas laboriosas y que consumen mucho tiempo, pero necesitan ser entrenadas con datos actuales para seguir siendo útiles. Esto es una gran tarea para los desarrolladores debido a la naturaleza evolutiva de los lenguajes y la rápida difusión del habla informal utilizada en las redes sociales.
