Nota: Este artigo foi escrito originalmente em inglês e traduzido com a ajuda de tecnologia de inteligência artificial. Fizemos o possível para que a tradução fosse tão precisa e valiosa quanto o original, preservando seus detalhes e nuances.
Os profissionais de marketing experientes ainda se lembram de como as empresas costumavam avaliar os sentimentos dos consumidores por meio de pesquisas, feedbacks de atendimento ao cliente e grupos de foco. Esses métodos ainda são valiosos, mas são limitados em escala e envolvem muita mão de obra para processar dados.
Avançando para o início do século 21. Na era digital, as pessoas expressam sua frustração ou admiração em sites de avaliação e nas redes sociais. Uma única postagem em mídia social pode alcançar milhões de usuários, incentivando-os ou desencorajando-os a interagir com um produto específico.
A boa notícia é que as marcas não precisam mais organizar pesquisas e enquetes para saber como as pessoas se sentem em relação aos seus serviços e produtos. A má notícia é que as pessoas falam livremente o que pensam, quer elogiem ou critiquem alguém ou algo. Além disso, há tantos dados que as equipes de marketing não conseguem lidar com tudo sozinhas.
É aqui que a análise de sentimento impulsionada por IA entra em cena. É a maneira mais eficiente e rápida de monitorar as reações e emoções do público. É a mais recente arma secreta de muitas empresas para gerenciamento de crises e melhorias de produtos. Mas! Sim, sempre há um mas! A análise de sentimento de IA não é perfeita e tem suas próprias limitações.
Neste artigo, exploraremos os principais tipos de análise de sentimento, como a inteligência artificial pode aprimorar a avaliação e quais áreas da análise de sentimento podem apresentar alguns desafios que a IA não consegue resolver completamente.
O que é Análise de Sentimento?
A análise de sentimentos, uma técnica de processamento de linguagem natural, especifica o tom emocional de um texto. Em termos simples, ela ajuda a entender se um trecho de texto transmite emoções negativas, positivas ou neutras. No marketing de influenciadores, as marcas usam a análise de sentimentos para medir os sentimentos das pessoas em relação ao conteúdo dos influenciadores, produtos, serviços, certos tópicos e interesses.
A análise de sentimentos tornou-se um dos métodos mais imperativos para entender como o público se relaciona com um negócio ou produto. Para as marcas, é uma das táticas mais úteis para preservar sua credibilidade, proteger sua reputação e melhorar sua gama de produtos.
5 principais tipos de análise de sentimento
Análise de sentimento de polaridade
Este é o tipo mais básico de análise de sentimento. Ele divide os sentimentos do público em 3 grupos: positivo, negativo e neutro. Por exemplo: "Tivemos um ótimo tempo em seu hotel. O quarto era espaçoso, iluminado e muito aconchegante." Este é um sentimento positivo. No entanto, este é negativo: "O quarto estava sujo e a equipe era rude." Um sentimento neutro seria algo assim: "Reservamos um quarto standard em seu hotel."
Análise de sentimento detalhada
A análise de sentimentos de granularidade fina é a iteração avançada da análise de polaridade de sentimentos. Em vez de três sentimentos, ela é aprimorada para cinco: muito positivo, positivo, neutro, negativo ou muito negativo. Ela pode usar uma escala de 1 a 10 ou um método de classificação por cinco estrelas e atribuir as pontuações a um dos 5 sentimentos. Nesse sentido, uma classificação de quatro estrelas significa uma emoção moderadamente positiva.
Deteção de emoções
Em vez de classificar sentimentos nos termos guarda-chuva anteriores, a detecção de emoções tenta identificar emoções específicas no texto, como raiva, tristeza ou alegria. Este tipo de análise permite que as marcas compreendam o nível emocional das pessoas em relação à sua marca ou produto. Como exemplo, uma avaliação como "Que desperdício de dinheiro! Nunca faça pedidos com eles!" desencadeou decepção e raiva, mas "Estou absolutamente surpreso de maneira positiva!" gerou alegria e surpresa.
Análise de sentimento baseada em aspectos
Em vez de avaliar o sentimento geral associado a um produto ou serviço, a análise de sentimento baseada em aspectos avalia as emoções dos usuários expressas em relação a recursos específicos. Por exemplo, uma marca de esportes pode aprender com as avaliações dos usuários que suas leggings absorvem suor e umidade de forma excelente, no entanto, são um pouco caras.
Análise de Intenção
Uma análise de intenção difere um pouco das outras porque não se concentra em emoções, mas na intenção. Ela utiliza algoritmos avançados de aprendizado de máquina para identificar se uma pessoa está curiosa, tem uma reclamação ou deseja fazer uma compra. Por exemplo, uma pergunta como "Você pode comprá-los online também?" refere-se definitivamente a uma intenção de compra. Uma sentença como "Eu pedi, mas ainda não recebi sua confirmação." é uma reclamação, enquanto "[nome_do_amigo], eu estava falando sobre esses! Você vai adorar!" é uma recomendação.
Qual é o Papel da IA na Análise de Sentimentos?
A análise de sentimentos em si é uma tarefa que demanda mão de obra. Basta imaginar a quantidade enorme de textos longos ou curtos que se deve ler e analisar. A inteligência artificial transformou essa tarefa que antes era realizada manualmente em uma rotina rápida e mais precisa.
Quantidade e rapidez: A IA é capaz de processar um grande volume de dados em uma fração de tempo. De postagens em redes sociais e avaliações online a artigos, ela examina milhões de textos e fornece um quadro abrangente do sentimento do público.
Compreensão contextual: Se treinados consistentemente, os modelos de processamento de linguagem natural podem reconhecer algum nível de sarcasmo, expressões idiomáticas e gírias. Isso é especialmente importante em uma época em que as pessoas encurtam suas frases e usam palavras emprestadas e linguagem figurativa em sua comunicação.
Aprendizado contínuo e previsão de tendências: Redes Neurais Recorrentes (RNNs) e modelos de Memória de Longo e Curto Prazo (LSTM) são sistemas de IA sofisticados que interpretam a relação entre palavras e podem analisar textos longos, como encadeamentos de comentários. As RNNs são capazes de 'lembrar' dados passados, por exemplo, a saída de uma análise de texto anterior, e utilizar esses dados em análises futuras. Devido a essas tecnologias de aprendizado profundo, a análise de sentimento avançada com suporte de IA pode identificar mudanças nos sentimentos do público, prevendo novas tendências.
Avaliação de dados em tempo real e escalabilidade: As marcas podem monitorar as emoções dos clientes em tempo real e intervir rapidamente se notarem mudanças. As empresas podem avaliar um volume maciço de dados em meros segundos, permitindo-lhes escalar suas parcerias com influenciadores e campanhas.
Proficiência multilíngue: Graças à escalabilidade, as empresas podem expandir suas campanhas para outras regiões. Modelos avançados de IA ajudam-nas a analisar textos de influenciadores em outros idiomas.
Aplicação da Análise de Sentimentos no Marketing de Influenciadores
No marketing de influenciadores, a análise de sentimento pode ser usada em diversos cenários; no entanto, o caso de uso mais comum é entender como o público se relaciona com o conteúdo do influenciador - e, em vista disso, com a marca.
Devido ao acompanhamento em tempo real, as empresas podem agir rapidamente se perceberem que as pessoas reagem majoritariamente de forma negativa ou neutra a uma promoção. A equipe de marketing pode mudar a imagem ou a redação da mensagem ou pode lidar com reclamações rapidamente. Se perceberem que o conteúdo recebe uma reação extremamente positiva, podem amplificar a mensagem com anúncios pagos.
A análise de sentimentos permite que as marcas verifiquem se o conteúdo do influenciador está alinhado com seus objetivos e missão. Talvez o público não goste de um determinado influenciador ou seu estilo pareça não corresponder ao estilo da marca. Graças a essas informações, as empresas podem otimizar sua estratégia de campanha, como melhorar o conteúdo ou focar em outro criador.
Reações negativas podem se espalhar rapidamente nas redes sociais, derrubando uma empresa inteira em poucas semanas. Infelizmente, uma atitude controversa de um influenciador pode colocar em perigo a reputação da marca com a qual ele trabalha. A análise de sentimento pode ser usada para manter a reputação da marca e gerenciar crises. Um negócio pode se distanciar do criador ou lançar uma declaração oficial e descontinuar a campanha.
Uma visão geral dos sentimentos do público pode revelar como as pessoas se sentem em relação à sua marca e o que dizem sobre seus produtos. O feedback negativo dos usuários oferece uma oportunidade para as marcas melhorarem sua linha de produtos. Avaliações positivas ajudam a destacar os recursos mais valiosos de seus produtos em campanhas futuras.
A análise de sentimento é uma ótima ferramenta para medir a reação do público do seu concorrente às suas campanhas e aprender sobre preferências e aversões dos clientes.
Limitações da IA na Análise de Sentimentos
Não importa quão rapidamente as tecnologias de IA se desenvolvam, as pessoas estão sempre um passo à frente.
Ao enviar mensagens de texto ou conversar, as pessoas querem digitar rapidamente e frequentemente encurtam certas palavras. Pense em como os adolescentes usam "sus" em vez de "suspeito" ou como a abreviação "fam" substitui "família" em muitas conversas online. Novas gírias surgem como "arrasa" e substituem antigas como "mandar bem" ou "acertar em cheio".
As línguas pegam emprestadas palavras de outras línguas que às vezes são distorcidas. As palavras ganham novos significados. Algumas expressões podem variar com base na cultura ou localização. A língua é orgânica e evolui constantemente. Portanto, as ferramentas de IA precisam ser treinadas e re-treinadas com dados atualizados para evitar interpretações erradas.
A PNL pode entender algum sarcasmo e cinismo, mas ainda luta para capturá-los em todas as situações. A IA pode interpretar frases como "Era exatamente o que eu precisava" ou "Uau, que ‘excelente’ serviço, pessoal!" como positivas quando originalmente expressavam frustração ou insatisfação.
As expressões das pessoas são influenciadas por seus antecedentes e experiências. Elas formulam frases complexas onde compartilham - muitas vezes - emoções opostas. Alguém pode deixar uma avaliação sobre um aplicativo descrevendo como inicialmente não gostou e agora mudou de ideia devido a correções e atualizações. Outra pessoa pode não gostar de um programa de TV porque a narrativa é muito lenta e sombria para ela, enquanto reconhece que isso pode atrair outras pessoas.
Em conclusão, as ferramentas de IA podem substituir tarefas trabalhosas e demoradas, mas precisam ser treinadas com dados atuais para continuarem úteis. Isso é uma grande tarefa para os desenvolvedores, devido à natureza evolutiva das linguagens e à rápida disseminação do discurso informal usado nas redes sociais.
