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Sentiment-Analyse

Die Sentiment-Analyse klassifiziert Kommentare, Nachrichten und Erwähnungen automatisch mit Sprachverarbeitung als positiv, negativ oder neutral.

Die Sentiment-Analyse ist eine Sprachverarbeitungstechnik, die Text wie Kommentare, Direktnachrichten, Bewertungen oder Markenerwähnungen als positiv, negativ oder neutral bewertet, teils mit noch genaueren Emotionslabeln. Sie existiert, weil große Accounts mehr Kommentare und Nachrichten bekommen, als ein Team einzeln lesen kann.

Am wichtigsten ist sie als Frühwarnsystem: Ein Versandproblem oder eine fehlerhafte Produktcharge zeigt sich meist zuerst als Häufung negativer Kommentare über mehrere Posts hinweg, und das frühzeitig zu erkennen ist günstiger, als es erst nach einem öffentlichen Beschwerde-Thread zu bemerken. Sie trennt zudem echtes Signal von Rauschen, sodass ein Support-Team negative Nachrichten zuerst beantworten kann statt alles in Eingangsreihenfolge abzuarbeiten.

Nutze sie zur Priorisierung, nicht um Antworten an verärgerte Kunden vollständig zu automatisieren. Kein Sentiment-Modell erkennt Sarkasmus, Umgangssprache oder Kontext perfekt, besonders außerhalb weniger gut trainierter Sprachen. Schau deshalb auf den Trend über die Zeit statt auf einen einzelnen Wert. Der einheitliche Posteingang von Brandlix bewertet eingehende Kommentare und Nachrichten über alle verbundenen Plattformen hinweg nach Sentiment, genau für diese Art von Priorisierung.

Beispiele

  • Ein Launch-Post bekommt 400 Kommentare, die Sentiment-Analyse markiert 35 als negativ, meist wegen eines defekten Rabattcodes, sodass Support diese zuerst beantwortet statt alle 400 durchzugehen.
  • Ein plötzlicher Wechsel von 90 Prozent positiv auf 55 Prozent positiv innerhalb eines Wochenendes lohnt eine Prüfung, selbst wenn das Kommentarvolumen unverändert wirkt.

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