O que é análise de sentimentos?

O sucesso ou fracasso de uma marca não depende apenas do número de vendas, que pode mudar de uma hora para outra. A opinião (ou sentimento) dos clientes também exerce papel fundamental. Tal sentimento pode ser medido ao entrar em contato com o que o público-alvo fala sobre esta marca, tendo este já consumido algo ou não.

A marca está alinhada às tendências atuais? Ela é vista de forma positiva pelo público-alvo, ou de forma negativa? Ela está sendo completamente ignorada por ele? Como os influenciadores reagem à marca? Uma empresa deve procurar respostas para perguntas como estas regularmente, por meio do monitoramento sistemático de seus canais nas redes sociais.

A palavra “sentimento” também significa percepção ou impressão. Portanto, uma análise de sentimentos visa descobrir como o público-alvo percebe uma marca ou que impressões ela transmite. Profissionais do mercado financeiro também realizam análise de sentimentos para tentar prever o movimento dos preços das ações, tomando como base o comportamento de compra e o humor geral dos investidores. Neste artigo nos concentraremos, contudo, na análise sistemática de sentimentos e percepções sobre marcas em redes sociais, avaliações de produtos e em blogs.

Como a análise de sentimentos funciona?

A análise de sentimentos, também conhecida como mineração de opiniões, interpreta comentários de usuários automaticamente, para determinar se estes estão expressando sentimentos positivos ou negativos sobre a marca. A investigação automatizada é feita por métodos de mineração de texto, interpretando aqueles escritos em linguagem natural.

Entre os pontos negativos de análises de sentimentos está o fato de que a linguagem natural tem importante componente subjetivo. Métodos analíticos simples procuram por palavras objetivamente positivas ou negativas sobre um assunto, previamente estabelecidas. Embora seus resultados possibilitem uma visão geral, eles podem não ser tão precisos ou refletir a realidade de fato. Como marcas são avaliadas subjetivamente, nem mesmo a quantidade de palavras supostamente positivas ou negativas em um texto pode apresentar informações relevantes.

Considere essas duas avaliações: “Estou maravilhado” e “É bom e cumpre a função”. A primeira frase contém uma palavra positiva (“maravilhado”), enquanto a segunda contém duas palavras positivas (“bom” e “cumpre”). Uma análise estatística simples pontuaria melhor a segunda frase, enquanto seres humanos podem considerar esta avaliação mediana. Por este motivo, análises de sentimentos mais bem-sucedidas requerem o uso de inteligência artificial.

Outra dificuldade enfrentada pelo método é que pessoas expressam suas opiniões e conversam nas redes sociais como se estivessem entre amigos, por isso elas não seguem à risca as regras gramaticais. Assim, várias frases podem ter sentido completamente diferente, a depender do contexto. Reconhecer essas nuances é o grande desafio. Além disso, boa parte da linguagem, especialmente gírias de jovens, é influenciada por tendências de curto prazo.

Para alcançar resultados mais precisos, uma ferramenta de análise de sentimentos precisa conhecer o público-alvo e o ambiente em que a marca está inserida. Técnicas de machine learning podem ser aplicadas em contextos de análise de sentimentos para treinar ferramentas gradualmente, melhorando a qualidade dos resultados ao longo do tempo.

Qual é a finalidade da análise de sentimentos?

O principal objetivo da análise de sentimentos é identificar que impressão geral um produto ou marca passa a um público-alvo definido. Para alcançar este propósito, ela examina publicações relevantes sobre o tema em plataformas como Facebook, Twitter e demais redes sociais. Ela também vasculha por entre avaliações de produtos em sites de vendedores e revendedores.

Análises de sentimentos são realizadas de modo a detectar emoções por trás de um texto escrito e interpretar o que seu autor realmente quis dizer.

Quais são as vantagens de se fazer análise de sentimentos?

Análises profissionais são capazes de avaliar um grande volume de dados de texto para identificar a opinião prevalescente entre o público-alvo. Resultados servem para adequar estratégias de marketing, combatendo impressões e sentimentos negativos. Ainda, análises cuidadosamente planejadas e executadas nas redes sociais permitem identificar usuários que estão satisfeitos para enviá-los promoções ou anúncios personalizados.

Vale esclarecer que uma análise de sentimentos não deve ser usada para gerar respostas a opiniões ou avaliações sobre produtos. Nestes casos, aconselhamos que um ser humano se ocupe da tarefa.

Quando fazer análise de sentimentos?

Realizar análises de sentimentos é especialmente importante em campanhas de marketing em redes sociais, pois clientes em potencial reagem imediatamente às publicações. Em alguns casos, esses usuários até se comunicam entre si, muitas vezes de forma mais sincera do que quando se comunicam com as marcas.

Se a sua análise de sentimentos revelar sentimentos negativos ou impressões falsas sobre produtos anunciados, você pode ajustar sua campanha com rapidez e analisá-la novamente. Ao introduzir uma nova e melhorada versão de um produto já conhecido ou mudar o visual da sua marca, realizar uma análise de sentimentos pode ser útil para entender como essas modificações afetaram a satisfação dos clientes, tanto dos mais novos quanto dos antigos.

Embora seja relativamente fácil vasculhar grandes quantidades de texto usando uma ferramenta automatizada, também é importante saber separar conteúdo relevante do irrelevante. Além de filtrar mensagens de spam, a ferramenta utilizada deve ser capaz de identificar textos somente indiretamente relacionados ao seu produto e excluí-los da análise.

Os comentários relevantes sobre a sua marca devem ser divididos ou filtrados de acordo com alguns critérios. Você deve, por exemplo, diferenciar aqueles que tratam de avaliações sobre um produto de críticas secundárias, como relativas à embalagem ou ao atendimento ao cliente. A ação exclui palavras negativas não tão importantes à campanha, que poderiam distorcer seu objetivo — mesmo que pudessem ser importantes para o aprimoramento da empresa como um todo.

Você também pode usar análise de sentimentos para medir o sucesso de campanhas de marketing. Isso pode ser feito, por exemplo, observando se os termos e frases presentes nos seus anúncios aparecem acompanhados de palavras positivas nos comentários.

Ferramenta de análise de sentimentos simples

A interface de programação Google Natural Language API é capaz de realizar análises de sentimentos simples e pode ser integrada a aplicações. Qualquer pessoa, e não somente desenvolvedores, pode experimentar a API: basta copiar e colar o texto desejado na seção “Teste a API” e escolher uma das diversas opções de análise de texto. Por exemplo, você pode selecionar a opção “Sentimento”.

Cada frase é avaliada individualmente e recebe uma pontuação entre -1 e +1, sendo -1 muito negativa e +1 ideal. Em seguida, pontuações de frases individuais são agregadas para formar o total geral do texto, representado por uma escala.

Abaixo, analisamos a avaliação fictícia de uma chaleira. O resultado comprova os pontos fracos de análises de texto automáticas. Por exemplo, a frase com a expressão “não tinha ideia” recebeu uma pontuação relativamente baixa. No entanto, ao lermos o texto e levarmos em consideração o contexto, fica claro que o usuário estava elogiando o produto nesta parte da avaliação. Por outro lado, a frase seguinte recebeu exatamente a mesma pontuação, embora tenha, esta sim, sentido negativo.

Como a maioria das avaliações não contém frases dúbias ou ironias, uma análise de sentimentos simples pode ser útil para identificar o sentimento prevalescente em grandes quantidades de texto.

Outras opções de ferramentas de análise de sentimentos

Além da Google Natural Language API, você também pode usar outras ferramentas profissionais de análise de sentimentos para avaliar grandes quantidades de texto. Independentemente da opção escolhida, certifique-se de que ela apresente um bom domínio da língua portuguesa. A ferramenta deve ter listas de palavras e bancos de dados desenvolvidos por falantes nativos, com frases típicas em contextos semânticos. Todo idioma, especialmente se levarmos em consideração suas gírias, tem peculiaridades próprias que ferramentas de tradução automática são incapazes de reproduzir sem distorcer o sentido do texto.

• Hootsuite Insights avalia automaticamente todos os canais de internet importantes, como redes sociais, agências de notícias, blogs e fóruns, a fim de determinar a impressão geral do público em relação a uma marca. Você pode filtrar os comentários analisados por palavras-chave e grupos de pessoas.
• Quick Search é um mecanismo de busca que procura por palavras-chave, como nomes de marcas, em redes sociais, blogs e fóruns, realizando comparações com concorrentes.
• Clickworker tem uma abordagem diferente: ela conta com uma ampla rede de freelancers para analisar textos. Essa abordagem permite identificar o humor prevalescente entre os usuários com base em perguntas direcionadas, em vez de usar uma análise de sentimentos automática.