Remarque : Cet article a été rédigé à l’origine en anglais et traduit à l’aide d’une technologie d’intelligence artificielle. Nous avons fait tout notre possible pour que la traduction soit aussi précise et pertinente que l’original, en en préservant les détails et les nuances.
Les spécialistes du marketing chevronnés se souviennent encore de la manière dont les entreprises évaluaient les sentiments des consommateurs par le biais d'enquêtes, de retours du service client et en s'appuyant sur des groupes de discussion. Ces méthodes sont toujours précieuses, mais elles sont limitées en termes d'échelle et nécessitent beaucoup de main-d'œuvre pour traiter les données.
Avance rapide jusqu'au début du 21ème siècle. À l'ère numérique, les gens expriment leur frustration ou leur admiration sur les sites d'avis et les réseaux sociaux. Une seule publication sur un réseau social peut atteindre des millions d'utilisateurs, les encourageant ou les décourageant à s'engager avec un produit particulier.
La bonne nouvelle est que les marques n'ont plus besoin d'organiser des enquêtes et des sondages pour savoir ce que les gens pensent de leurs services et produits. La mauvaise nouvelle est que les gens expriment librement leur opinion, qu'ils louent ou critiquent quelqu'un ou quelque chose. En plus de cela, il y a tellement de données que les équipes marketing ne peuvent pas les gérer seules.
C'est là que l'analyse de sentiment pilotée par IA entre en scène. C'est le moyen le plus efficace et le plus rapide de surveiller les réactions et les émotions du public. C'est la dernière arme secrète de nombreuses entreprises pour la gestion de crise et l'amélioration des produits. Mais ! Oui, il y a toujours un mais ! L'analyse de sentiment par IA n'est pas parfaite et a ses propres limitations.
Dans cet article, nous explorerons les principaux types d'analyse de sentiment, comment l'intelligence artificielle peut améliorer l'évaluation, et quelles sont les zones de l'analyse de sentiment qui peuvent présenter des défis que l'IA ne peut pas entièrement résoudre.
Qu'est-ce que l'analyse des sentiments ?
L'analyse des sentiments, une technique de traitement du langage naturel, détermine le ton émotionnel d'un texte. En termes simples, elle aide à comprendre si un texte exprime des émotions négatives, positives ou neutres. Dans le marketing d'influence, les marques utilisent l'analyse des sentiments pour mesurer les ressentis des gens à propos du contenu des influenceurs, des produits, des services, de certains sujets et des intérêts.
L'analyse des sentiments est devenue l'une des méthodes les plus impératives pour comprendre comment le public se rapporte à une entreprise ou à un produit. Pour les marques, c'est l'une des tactiques les plus utiles pour préserver leur crédibilité, protéger leur réputation et améliorer leur gamme de produits.
5 principaux types d'analyse de sentiment
Analyse de polarité des sentiments
C'est le type d'analyse de sentiment le plus basique. Il divise les sentiments de l'audience en 3 groupes : positif, négatif et neutre. Par exemple : « Nous avons passé un excellent moment dans votre hôtel. La chambre était spacieuse, lumineuse et très confortable. » C'est un sentiment positif. Cependant, celui-ci est négatif : « La chambre était sale et le personnel impoli. » Un sentiment neutre serait quelque chose comme ça : « Nous avons réservé une chambre standard dans votre hôtel. »
Analyse des sentiments détaillée
Le granulaire est l'itération avancée de l'analyse de sentiment polaire. Au lieu de trois sentiments, il est amélioré en cinq : très positif, positif, neutre, négatif, ou très négatif. Il peut utiliser une échelle de 1 à 10 ou une méthode de notation à cinq étoiles et attribuer les scores à l'un des 5 sentiments. En ce sens, une note de quatre étoiles signifie une émotion modérément positive.
Détection des émotions
Au lieu de classer les sentiments dans les termes génériques précédents, la détection des émotions essaie d'identifier des émotions particulières dans le texte, telles que la colère, la tristesse ou la joie. Ce type d'analyse permet aux marques de comprendre le niveau émotionnel des personnes envers leur marque ou produit. Par exemple, un avis tel que « Quel gaspillage d'argent ! Ne commandez jamais chez eux ! » a déclenché la déception et la colère, mais « Je suis absolument surpris(e) de manière positive ! » a généré de la joie et de la surprise.
Analyse de sentiment basée sur les aspects
Au lieu d'évaluer le sentiment global associé à un produit ou à un service, l'analyse des sentiments basée sur les aspects évalue les émotions des utilisateurs exprimées envers des caractéristiques spécifiques. Par exemple, une marque de sport peut apprendre des avis des utilisateurs que leurs leggings absorbent très bien la sueur et l'humidité, cependant ils sont un peu chers.
Analyse d'intention
Une analyse d'intention diffère un peu des autres car elle ne se concentre pas sur les émotions mais sur l'intention. Elle utilise des algorithmes d'apprentissage automatique avancés pour identifier si une personne est curieuse, a une plainte, ou souhaite faire un achat. Par exemple, une question comme « Peut-on les acheter en ligne aussi ? » se réfère définitivement à une intention d'achat. Une phrase comme « Je l'ai commandé, mais je n'ai pas encore reçu votre confirmation. » est une plainte, tandis que « [nom d'utilisateur de l'ami], je parlais de ceux-ci ! Tu vas les adorer ! » est une recommandation.
Quel est le rôle de l'IA dans l'analyse des sentiments ?
L'analyse des sentiments est en soi une tâche exigeant beaucoup de travail. Imaginez seulement le nombre immense de textes, longs ou courts, qu'il faut lire et analyser. L'IA a transformé cette tâche, auparavant effectuée manuellement, en une routine rapide et plus précise.
Quantité et rapidité : L'IA est capable de traiter un grand volume de données en un rien de temps. Des publications sur les réseaux sociaux et des avis en ligne aux articles, elle parcourt des millions de textes et fournit une image complète du sentiment du public.
Compréhension contextuelle : Si on les forme de manière cohérente, les modèles de traitement du langage naturel peuvent reconnaître un certain niveau de sarcasme, d'idiomes et d'argot. Cela est particulièrement important à une époque où les gens raccourcissent leurs phrases et utilisent des mots empruntés et un langage figuré dans leur communication.
Apprentissage continu et prévision des tendances : les réseaux de neurones récurrents (RNN) et les modèles à mémoire à long terme (LSTM) sont des systèmes d'IA sophistiqués qui interprètent la relation entre les mots et peuvent analyser de longs textes tels que les fils de commentaires. Les RNN sont capables de « se souvenir » des données passées, par exemple, du résultat d'une analyse textuelle précédente, et d'exploiter ces données dans des analyses futures. Grâce à ces technologies d'apprentissage profond, l'analyse avancée des sentiments basée sur l'IA peut identifier les changements dans les sentiments du public et prédire de nouvelles tendances.
Évaluation des données en temps réel et évolutivité : Les marques peuvent suivre les émotions des clients en temps réel et intervenir rapidement si elles remarquent des changements. Les entreprises peuvent évaluer un volume massif de données en quelques secondes, leur permettant d'étendre leurs partenariats avec des influenceurs et leurs campagnes.
Compétence multilingue : Grâce à l’évolutivité, les entreprises peuvent étendre leurs campagnes à d’autres régions. Les modèles d’IA avancés les aident à analyser les textes des influenceurs dans d’autres langues.
Application de l'analyse de sentiment dans le marketing d'influence
Dans le marketing d'influence, l'analyse de sentiment peut être utilisée dans de nombreux scénarios, cependant, le cas d'utilisation le plus courant est de comprendre comment le public se rapporte au contenu de l'influenceur - et à la lumière de cela, à la marque.
Grâce au suivi en temps réel, les entreprises peuvent rapidement prendre des mesures si elles constatent que les gens réagissent surtout négativement ou de manière neutre à une promotion. L'équipe marketing peut changer l'image ou le libellé du message ou répondre aux plaintes en un rien de temps. Si elles voient que le contenu reçoit une réaction extrêmement positive, elles peuvent amplifier le message avec des publicités payantes.
L'analyse de sentiment permet aux marques de voir si le contenu de l'influenceur s'aligne avec leurs objectifs et leur mission. Peut-être que le public n'aime pas un influenceur particulier ou que son style semble inadapté au style de la marque. Grâce à ces informations, les entreprises peuvent optimiser leur stratégie de campagne, par exemple en améliorant le contenu ou en se concentrant sur un autre créateur.
Les réactions négatives peuvent se répandre comme une traînée de poudre sur les réseaux sociaux, abattant une entreprise entière en quelques semaines. Malheureusement, un geste controversé d'un influenceur peut mettre en danger la réputation de la marque avec laquelle il travaille. L'analyse de sentiment peut être utilisée pour maintenir la réputation de la marque et gérer les crises. Une entreprise peut se distancer du créateur ou publier un communiqué officiel et interrompre la campagne.
Un aperçu des sentiments du public peut révéler comment les gens se sentent à propos de votre marque et ce qu'ils disent de vos produits. Les retours négatifs des utilisateurs offrent aux marques l'opportunité d'améliorer leur gamme de produits. Les avis positifs les aident à mettre en avant les caractéristiques les plus précieuses de leurs produits dans les futures campagnes.
L'analyse des sentiments est un excellent outil pour évaluer la réaction du public de vos concurrents à leurs campagnes et pour en apprendre davantage sur les préférences et les aversions des clients.
Les limites de l'IA dans l'analyse des sentiments
Peu importe à quelle vitesse les technologies de l'IA se développent, les gens ont toujours une longueur d'avance.
Avec les textos et les discussions, les gens veulent taper un message rapidement et raccourcissent souvent certains mots. Pensez à la façon dont les adolescents utilisent « sus » au lieu de « suspect » ou comment l'abréviation « fam » remplace « famille » dans de nombreuses conversations en ligne. De nouveaux mots d'argot émergent comme « déchirer » et remplacent les anciens comme « cartonner » ou « assurer ».
Les langues empruntent des mots à d'autres langues qui sont parfois déformés. Les mots acquièrent de nouveaux sens. Certaines expressions peuvent différer selon la culture ou le lieu. La langue est organique et évolue constamment. Par conséquent, les outils d'IA doivent être formés et reformés avec des données mises à jour pour éviter les malentendus.
Le traitement du langage naturel peut comprendre un certain sarcasme et cynisme, mais il a encore du mal à les saisir dans chaque situation. L'IA peut interpréter des phrases comme « Exactement ce qu'il me fallait » ou « Wow, quel ‘excellent’ service, les gars ! » comme positives alors qu'elles exprimaient à l'origine de la frustration ou de l'insatisfaction.
Les expressions des gens sont influencées par leurs antécédents et leurs expériences. Ils formulent des phrases complexes où ils partagent - souvent - des émotions opposées. Quelqu'un peut laisser un avis sur une application décrivant comment, au début, il ne l'aimait pas, mais comment il a changé d'avis grâce aux correctifs et mises à jour. Quelqu'un d'autre peut ne pas apprécier un programme télévisé parce que la narration est trop lente et morose pour lui, tout en reconnaissant que cela plaira à d'autres.
En conclusion, les outils d'IA peuvent remplacer les tâches laborieuses et chronophages, mais ils doivent être entraînés avec des données actuelles pour rester utiles. C'est un énorme défi pour les développeurs, en raison de la nature évolutive des langues et de la propagation rapide du langage informel utilisé sur les réseaux sociaux.
