2024 年最值得考虑的 15 种情绪分析工具

就像面对面交流中的非语言提示一样，客户在线使用的语言中也融入了人类情感。

解读这些情绪并了解客户对您品牌的真实感受就是情绪分析的全部内容。

但追踪情绪并非易事。

我们正在谈论分析分布在多个网站和平台上的数千条对话、品牌提及和评论——其中一些是实时发生的。

您需要一个情绪分析工具来完成这项工作。

在这篇文章中，您将找到一些最好的情绪分析工具，帮助您监控和分析围绕您的品牌的客户情绪。

• 什么是情感分析工具？
• 情感分析工具的应用
• 值得考虑的 15 种情绪分析工具
• 使用情绪分析工具通过人工智能做出数据驱动的决策

什么是情感分析工具？

情绪分析工具使用人工智能 (AI) 来分析文本数据并捕捉人们表达的情绪，例如喜悦、沮丧或失望。

它利用自然语言处理 (NLP) 来理解社交媒体帖子、评论和反馈背后的上下文，就像人类一样，但速度更快、规模更大。

然后，它会计算围绕您的品牌的平均情绪，将其分类为积极、消极或中性。 有些工具还可以帮助您监控竞争对手的客户情绪得分。

一些情感分析工具还可以利用面部和物体识别技术来分析视频内容并识别表情。

在人工智能营销的背景下，情感分析工具可以帮助企业深入了解公众认知，识别新兴趋势，改善客户关怀和体验，并制定更有针对性的营销活动，与买家产生共鸣并推动业务增长。

情感分析工具的应用

情绪分析工具正在彻底改变企业理解和响应客户的方式。 以下是品牌可以从这些工具中受益的一些具体方式：

• 社交聆听：密切关注客户对社交媒体上的品牌、产品、服务、活动、事件和趋势的意见和反应。
• 审核管理：跨多个平台分析客户反馈，并及时、同理心地响应，以提高客户满意度。
• 竞争分析：将您的品牌情绪与竞争对手进行比较，以了解您在定位和公众认知方面的立场。
• 品牌洞察：收集和解释有关品牌声誉、客户体验以及产品优势和劣势的数据，以制定可靠的品牌战略。
• 意见挖掘：分析客户和员工的反馈，以清楚地了解公司的绩效并确定需要改进的领域。

值得考虑的 15 种情绪分析工具

全栈情感分析工具

这些工具可以从多个来源提取信息，并采用线性回归等技术来检测欺诈和验证数据。 它们还运行专有的人工智能技术，这使得它们功能强大、灵活且可扩展，适合各种业务。

1. 萌芽社交

Sprout Social 提供一体化社交媒体管理解决方案，包括人工智能驱动的聆听和精细的情绪分析。

跨多个平台监控您所在行业中发生的数百万个对话。 Sprout 的人工智能可以检测复杂句子甚至表情符号中的情绪，让您准确了解客户对特定主题或品牌的真实想法和感受。

查看围绕您的品牌的平均客户情绪并跟踪一段时间内的情绪趋势。 按情绪过滤个人消息和帖子，以快速有效地做出响应。

Sprout 还支持多语言情感分析，帮助您了解多元化的国际客户群并与之产生共鸣。 访问按智能类别标记和过滤的完整范围的数据，而无需更改您的查询，无论是按人物、地点、产品还是更多。 此外，我们的 AI Assist 查询功能可为听力查询生成关键字建议，从而进一步增强您的分析环境

2.InMoment（Lexalytics）

InMoment 是一个客户体验平台，它使用 Lexalytics 的 AI 来分析多个来源的文本并将其转化为有意义的见解。

它支持 30 多种语言和方言，可以深入挖掘调查和评论，找到词语背后的情感、意图、努力和情感。

3.奖章

Medallia 的体验管理平台提供强大的聆听功能，可以准确识别文本、语音甚至视频中的情绪。

该平台擅长收集和分析来自多个来源的实时反馈，包括社交媒体、调查、评论、短信、电子邮件、语音对话等。

4.Qualtrics（克拉拉布里奇）

Qualtrics 是一个体验管理平台，提供 Text iQ——一种情绪分析工具，利用先进的 NLP 技术来分析来自各种来源的非结构化数据，包括社交媒体、调查和客户支持互动。

该工具可以自动将反馈分类为主题，从而更轻松地识别常见趋势和问题。 它还可以分配情绪分数来量化情绪并分析多种语言的文本。

社交媒体情绪分析工具

这些工具专门针对社交媒体平台，旨在分析推文、帖子和评论中表达的情绪。 它们帮助企业更好地了解他们的社交媒体形象以及受众对其品牌的感受。

5.品牌观察

Brandwatch 提供了一套用于社交媒体研究和管理的工具。 他们的聆听工具可以帮助您分析情绪，并跟踪各种社交媒体平台上的品牌提及和对话。

将消息和帖子中的情绪分类为积极、消极或中性，跟踪情绪随时间的变化，并在仪表板上查看总体情绪得分。

6. 缓冲器

Buffer 提供易于使用的社交媒体管理工具，有助于发布、分析绩效和参与度。

该工具的功能之一是将帖子中的情绪标记为“负面”、“问题”或“秩序”，以便品牌可以对对话进行排序，并计划和优先考虑他们的回应。

7. 亚戈拉普尔斯

Agorapulse 是另一种社交媒体管理软件，专门用于发布和组织收件箱。

它提供基本的情感分析功能，让您可以向包含特定单词（例如“快乐”、“很棒”、“坏”或“糟糕”）的收件箱项目添加“积极”和“消极”等标签。

手动向邮件添加标签，或使用收件箱助手自动浏览邮件并标记包含指定关键字的所有相关项目。

8.阿瓦里奥

Awario 是一款专门的品牌监控工具，可帮助您跟踪各种社交媒体平台上的提及情况并识别每条评论、帖子或评论中的情绪。

您可以随着时间的推移跟踪情绪，通过优先考虑负面情绪的提及来防止危机升级，与竞争对手进行情绪比较并分析对活动的反应。

新闻情绪分析工具

这些工具专门用于监控和分析新闻内容中的情绪。 他们使用新闻 API 来挖掘数据并提供有关媒体如何描绘品牌或主题的见解。

9.Aylien（Quantexa）

Aylien 使用人工智能来监控、组织和分析新闻内容中的情绪。 这使其成为公关和传播团队关注趋势并监控公众舆论和对品牌和主题的看法的宝贵工具。

该工具的一个关键功能是实体级情绪分析，它确定单个新闻报道中讨论的每个单独实体背后的情绪。

10.Cision通讯云

Cision 是一个人工智能驱动的公关平台，具有强大的媒体监控功能。

其功能包括对来自 96 种语言的 1 亿多个来源的新闻报道进行情绪分析，包括全球、国家、地区、地方、印刷和付费出版物。

11.融水

Meltwater 的人工智能工具可帮助您监控有关您品牌的趋势和公众舆论。 他们的情绪分析功能利用深度学习技术将新闻内容的基调分解为积极、消极或中性。

该工具可以处理 242 种语言，为其中 218 种语言提供详细的情感分析。 这使得它具有多种用途，对于跟踪全球新闻情绪非常有用。

文本情感分析工具

这些工具在专有的人工智能技术上运行，但没有通过直接 API（例如通过与社交媒体或新闻平台的合作）挖掘的内置数据源。

12.猴子学习

MonkeyLearn 是一款简单、直接的文本分析工具，可让您组织、标记和可视化客户反馈、调查等数据。

该工具使用人工智能来检测、分类和跟踪一段时间内的情绪。 您可以使用现成的机器学习模型，也可以构建和训练自己的机器学习模型，而无需编码。 MonkeyLearn 还可以使用 SQL、API 和本机集成轻松连接到应用程序和 BI 工具。

13. 谷歌自然语言处理API

Google NLP API 是一种文本分析工具，旨在通过实体和情感分析从各种文档（包括电子邮件、聊天和社交媒体）中提取见解和意见。

它通过与语音转文本和视觉 API 集成来分析音频文件和扫描文档来支持多媒体内容。 此外，其翻译 API 可以分析多种语言的情绪。

14. 亚马逊理解

亚马逊的文本分析工具通过文档、电子邮件、社交媒体和客户支持票来发现见解。 它可以识别短语、情绪和主题等关键元素，甚至可以让企业训练模型来对文档进行分类。

此外，它还通过识别和编辑个人身份信息 (PII) 来帮助维护数据隐私并保护敏感信息。

15.微软Azure

Azure AI 语言可让你以最少的机器学习专业知识构建自然语言处理应用程序。 查明关键术语、分析情绪、总结文本并开发对话界面。

该平台提供适应多种语言的多语言模型。 Azure 还通过专门用于训练模型的文本输入来维护严格的隐私标准。

使用情绪分析工具在人工智能的支持下做出数据驱动的决策

由人工智能驱动的情绪分析工具使企业能够非常轻松地理解并有效地响应客户的情绪和意见。

尽管有数十种工具，但 Sprout Social 凭借其专有的人工智能以及先进的情绪分析和聆听功能脱颖而出。 通过 30 天免费试用，亲自尝试一下，将客户情绪转化为对您的品牌可行的见解。