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En muchas ocasiones, cuando hablamos de reputación online, aparece el concepto de “análisis de sentimiento” pero, ¿sabemos realmente qué significa? El análisis de sentimiento se refiere a los diferentes métodos de lingüística computacional que ayudan a identificar y extraer información subjetiva del contenido existente en el mundo digital (redes sociales, foros, webs, etc.). Gracias al análisis del sentimiento, podemos ser capaces de extraer un valor tangible y directo, como puede ser determinar si un texto extraído de la red Internet contiene connotaciones positivas o negativas.
El análisis de sentimientos, también conocido como minería de opinión, se trata de una tarea de clasificación masiva de documentos de manera automática, que se centra en catalogar los documentos en función de la connotación positiva o negativa del lenguaje ocupado en el mismo.
Con las redes sociales, los usuarios tienen hoy en día todo tipo de facilidades para mostrar sus opiniones sobre cualquier tema que deseen. Tener constancia sobre las opiniones referentes a una marca o producto y medir su impacto es actualmente de vital importancia para todas las empresas, ya que es tu imagen lo que está en juego.
A toda la información que se recopila de esta forma se le denomina minería de opinión (opinión mining) y gracias a ella, las empresas tienen una inmediata disponibilidad de la información deseada. Además, la minería de opinión no solo permite responder “qué opinan los internautas sobre su propia marca o producto” sino que facilita, mediante los medios adecuados, obtener ventajas competitivas en diferentes ámbitos.
Gracias al análisis de sentimiento o minería de opinión podemos recopilar información suficiente para conocer qué piensa o qué opinan los usuarios (o target) en la red Internet.
En las redes sociales y en la red en general se encuentran multitud de textos, en los cuales deben aplicarse subjetividad y no únicamente clasificarlos según su naturaleza o procedencia. Existen dos formas de enfrentarse al análisis de sentimientos: aplicando un enfoque semántica o aplicando un aprendizaje automático (Eugenio Martínez Cámara, Mª Teresa Martín Valdivia, L. Alfonso Ureña).
Cómo funciona el análisis de sentimiento
- Mediante el análisis del sentimiento, queremos lograr entender cuál es la intención exacta de una frase. Saber si se refiere a una marca, a un producto en concreto o a cualquier otro aspecto.
- Posteriormente queremos conocer que valoración tiene dicha frase, y para ello se le aplica la denominada polaridad, a través de la cual se clasifica el mensaje en función de la intención que tenga el autor al realizarlo, pudiendo ser este positivo, neutro o negativo. Esto permite controlar el sentimiento de los usuarios respecto a una marca o producto, con lo que obtendremos los puntos fuertes y débiles sobre ello fácilmente.
- Para aplicar esta polaridad y posteriormente poder obtener datos concluyentes y predecir comportamientos futuros.
- Existen básicamente dos formas de procesar la información obtenida tal como mencionábamos en el punto anterior:
- El análisis manual suele darse en casos en los que las palabras claves sobre las que se quiere obtener información pueden representar diferentes significados en diferentes ámbitos, por lo que habrá que estar atento e ir clasificando cada texto en su lugar correspondiente. Un buen ejemplo sería una marca o el nombre de una empresa que se llama igual que una ciudad, de este modo se recopilarían multitud de datos que no tienen nada que ver con lo que de verdad se pretende obtener.
- El análisis de sentimiento automático. Este comienza con el establecimiento de una serie de palabras clave para que cualquier texto que contenga esa palabra o combinación de ellas, quede automáticamente encuadrado en una categoría de una forma previamente definida o descartado directamente. Por ejemplo, mensajes que contengan “No me gusta”, “odio” o “no recomiendo” se clasificarán automáticamente cómo datos negativos. Mientras que, aquellos mensajes que incluyan un “excelente”, “genial” o “perfecto”, quedarán clasificados cómo positivos.
Qué limitaciones posee el análisis de sentimiento automatizado
Exactamente no hay ningún método de combinar correctamente las diferentes palabras a utilizar para que el anáisis de sentimiento sea 100% fiable.
Los sistemas que se limitan a la configuración y extracción de contenido con palabras clave son incapaces de generar resultados satisfactorios de análisis de sentimiento en su totalidad. Esto viene dado por la complejidad del idioma humano. Por ejemplo, ¿cómo le inculcas a un robot la capacidad de definir si una frase es realizada con sarcasmo o no?
Anteriormente hemos mencionado el término “perfecto” cómo un adjetivo positivo pero, dependiendo del contexto, este podría cambiar todo el significado de la frase. De esta manera, podría surgir un mensaje que dijera lo siguiente: “Perfecto mensaje a favor del machismo, os habéis lucido”. Este mensaje debería ir entonces clasificado como negativo.
Por este motivo, muchos algoritmos cometen errores, encontrándose con la imposibilidad de fijar una longitud exacta del comentario o la intención real que lleva una determinada palabra. Es decir, no son capaces de inferir de una valoración exacta de las diferentes relaciones semánticas, y se puede afirmar que actualmente es imposible conseguir un 100% de éxito en este campo.
Sin embargo, los sistemas de análisis del sentimiento más avanzados son capaces de luchar con estos posibles errores y ofrecer resultados más ajustados.
Cómo son las plataformas para análisis del sentimiento
Es aquí donde entra en juego el aprendizaje automático (machine learning). Este término hace referencia a la creación de sistemas a través de la Inteligencia Artificial, donde lo que realmente aprende es un algoritmo, el cual supervisa los datos con la intención anteriormente mencionada: poder predecir comportamientos futuros.
Esa cantidad ingente de datos son imposibles de analizar por una persona para sacar conclusiones y menos todavía para hacer predicciones. Los algoritmos, correctamente utilizados, en cambio, sí pueden detectar patrones de comportamiento.
Existen herramientas de monitorización de las redes sociales como NetOpinion que hacen de esta tarea sea sumamente fácil y rápida, por su capacidad de monitorizar en tiempo real y su gestión y procedimientos en la supervisión de los datos.
Normalmente, la estructura utilizada para la organización adecuada de los datos son los árboles binarios, a través de los cuales se pueden establecer los tres patrones de comportamiento ya comentados (positivo, neutro y negativo). Con esta estructura se van observando comportamientos, y cuando ya se han recopilado una cantidad de datos importante, el algoritmo ofrecerá un tanto por ciento de posibilidad de predecir un comportamiento u otro.
La cantidad de datos que se generan actualmente en las empresas está creciendo a un ritmo impresionante, y obtener información útil y valiosa de ellos supone una ventaja competitiva muy importante respecto a los competidores. Pero, ¿cómo es realmente el proceso?
Se realizan los siguientes pasos:
- Filtración de datos. En primer lugar se utilizan las palabras claves para descartar contenido no deseado, y posteriormente se establecen palabras para obtener categorías según su polaridad o su procedencia.
- Extracción del contenido. Una vez que pasen el filtro, se elimina el contenido no deseado y se comenzará a trabajar con el contenido de calidad.
- Análisis de contenido. Este proceso lo puede realizar el algoritmo o una persona física en sí. Aquí el contenido útil y de calidad quedará encuadrado en la categoría que le corresponda.
- Limpieza del contenido. Quizás se haya colado contenido erróneamente, y este es el momento de enviarlo a su categoría correcta o descartarlo directamente.
- Revisión. Se gestionaran en este apartado todos los posibles aspectos a mejorar. Tal vez encontremos una nueva palabra a incluir para descartar contenido, o nos demos cuenta que una palabra considerada positiva se utiliza a modo negativo en determinados momentos.
Para qué sirve el análisis de sentimiento
- Gracias a este proceso se consigue obtener datos de calidad,
- Se evita tener multitud de datos que carecen de valor para la toma de decisiones
- Hacer también, tomar decisiones en tiempo real, como por ejemplo: para apaciguar una crisis de reputación online.
- Gracias al análisis de sentimiento, se consigue desarrollar mejores estrategias empresariales.
- Facilita la gestión de la reputación online y ayuda a saber qué acciones llevar a cabo en el plan estratégico de marketing online.
Instagram está creciendo de una manera imparable en los últimos años. Este motivo lo encontramos en la constante evolución en las actualizaciones a la que está dispuesta a someterse esta app con el objetivo de complacer a sus usuarios.
A finales de 2016 dieron un paso adelante introduciendo Instagram para empresas. Para que tu perfil sea aceptado como empresa el primer paso es hacerlo público. Gracias a ello disfrutaremos de una serie de ventajas:
- Inclusión de un botón de contacto y enlace de dirección web.
- Establecer una categoría de negocios.
- Promociones de contenido publicitario.
- Posibilidad, por ejemplo, de compartir publicaciones en tu página de empresa en Facebook.
Además, centrándonos en el tema a tratar, Instagram para empresas ofrece una serie de estadísticas para medir el impacto y alcance de tus contenidos. Puedes acceder a datos métricos y de análisis a través de Instagram Analytics, una herramienta que nos ofrecerá datos sobre:
- Análisis individual de tus seguidores. Podrás saber cuáles son los usuarios que generan más actividad en tu cuenta, sabiendo su número de “me gusta”, comentarios y visualizaciones.
- Seguimiento individual de tus publicaciones. Cada publicación saldrá en un recuadro individual, en el cual podremos observar la evolución que está siguiendo.
- Datos demográficos. Conocerás datos relativos al sexo, edad, tipología (empresa o cuenta personal) de tus seguidores. Esto te será de gran utilidad a la hora de la segmentación, ya que te ayudará a focalizar lo que publicas hacia quien realmente deseas.
- Ubicaciones exactas de los seguidores. Relacionada con el apartado anterior, te permitirá saber desde donde interactúan tus seguidores exactamente, lo cual te permitirá establecer claramente donde se encuentra tu público objetivo.
- Gráfica de horas de actividad. Esencial para saber a qué hora es más efectivo realizar una publicación.
- Clicks en el enlace del perfil. Estamos hablando del botón antes mencionado, que redirecciona a un sitio web o a un modo de contacto. Útil para saber cuántas personas se han interesado por nuestros servicios.
- Número de impresiones. ¿Cuántas personas han visto una publicación? ¿Cuántas han interactuado con ella? Es un dato que nos sirve para establecer porcentajes muy valiosos.
- Alcance. ¿A cuántas personas hemos llegado?
Esta herramienta te proporcionará gran información cuantitativa, pero además obtenemos también información de tipo cualitativa. Esto te permitirá entender mejor el comportamiento de tus seguidores y así optimizar tus campañas.
Todas estas estadísticas son un plus que ha hecho a Instagram ganar muchos adeptos en el mundo empresarial. Pero no debemos olvidar otro tipo de estadísticas más básicas a utilizar en esta red social, las cuales ya fueron comentadas en este blog (16 métricas para la monitorización de Instagram) junto con las que ofrece nuestra herramienta de análisis Netopinion.
Las estadísticas básicas sobre las que debes llevar un control en esta red social son las siguientes:
- Número total de publicaciones (fotografía o vídeo)
- Número de usuarios que han interactuado contigo
- Número de veces que los usuarios han interactuado contigo
- Número de usuarios que han hecho “me gusta”
- Total de Usuarios únicos que han visto tus vídeos y vídeos directos
La información es el bien más costoso y preciado del mundo, es por ello que el crecimiento de la aplicación del Big Data está siendo exponencial. Ya no hablamos únicamente de su aplicación, sino también de su diversificación.
El concepto de análisis de datos no sólo deberá estar presente en el campo de comunicación y administrativo de una empresa, si no que deberá estarlo en todos y cada uno de sus diferentes departamentos.
Estos datos, utilizados en su conjunto, servirán para aumentar la eficiencia, el crecimiento y la productividad de todos los sectores de la empresa. Revelarán en qué punto se debe mejorar, y en qué punto se está haciendo lo correcto.
La analítica inicialmente reporta datos de tipo cuantitativo pero, actualmente, se busca también que proporcione datos cualitativos y, en definitiva, del comportamiento humano. Para que esto sea posible, y también para mejorar los datos que ya ofrece, el Big Data presenta una serie de tendencias:
- CAMBIO DE MENTALIDAD
- De ser una prioridad, a ser fundamental. Las empresas anteriormente consideraban la aplicación del Big Data como algo extra. Era una herramienta que te daba ese plus sobre la competencia. Pero hoy en día ya no es así. La aplicación del Big Data y su consiguiente análisis de datos es fundamental, y si no lo haces estas quedando en desventaja respecto a tus competidores.
- CAMBIO CULTURAL
- Sencillez. Si tu objetivo obtener unos datos útiles en el día a día estos tienen que ser de fácil y rápida comprensión. Se debe optimizar el tiempo dedicado para ello.
- Flexibilidad. Si se busca conseguir datos cualitativos se tiene que aumentar la flexibilidad en el proceso de recopilación. Así cómo estar preparado para el análisis de datos más variados. Es un elemento clave para afrontar con éxito esta actual tendencia. Otro aspecto muy importante aquí es la constante evolución a la que está sometida esta herramienta, adaptándose constantemente a los cambios que se le exigen.
- Economizar. Este es un objetivo principal de cualquier departamento empresarial y aquí no iba a ser menos.
- Inteligencia artificial. Este aspecto cobrará mucha importancia en el proceso productivo con el claro objetivo de aumentar la productividad y reducir y facilitar el trabajo manual.
- AUMENTO DE LA SEGURIDAD (ciberseguridad)
La ciberseguridad es uno de los aspectos que más preocupa a toda organización empresarial.
Estas preocupaciones se dividen en dos tipos; los descuidos humanos así como su posible desconocimiento, y los posibles ataques cibernéticos que se pudiesen producir.
Debido a esto, la inversión de las empresas en este campo aumentará muy significativamente.
- PUESTOS DE TRABAJO
Ante esta corriente de utilización del Big Data, dos tipos de profesionales de diferentes especialidades que antes no se habían visto unidos, ven como sus caminos se cruzan en busca de la consecución de un mismo objetivo.
Estos dos profesionales son:
- Ingenieros informáticos
- Especialistas de marketing en estrategia digital
La contratación de ambos ha crecido muchísimo en este último año, y las empresas desean que ambos trabajen juntos, cooperando en busca del mismo objetivo.
El que dará el primer paso será el especialista en marketing. Este será el encargado de la creación de la estrategia a seguir y cómo llevarla a cabo. Es decir, es el encargado del diseño del plan de acción. Pero para la recopilación de estos datos será necesaria la ayuda de profesionales del mundo de la informática. Estos aportarán el trabajo de campo, y pondrán todos los datos requeridos por los especialistas de marketing a su disposición.
- CREACIÓN NUEVAS EMPRESAS Y MERCADO DE LA INFORMACIÓN
Existen dos tipos de empresas si diferenciamos el uso que le dan al Big Data. La primera sería la empresa que utiliza esta herramienta para un uso propio y para la mejora de su rendimiento personal. Y por otro lado encontramos a las empresas que la utilizan para vender posteriormente la información recopilada.
Es por ello que, con la utilización del Big Data se crea una nueva oportunidad de negocio, y existen ya una multitud de empresas que tienen como objetivo la compra y venta de la información.
Son muchas las empresas que por sí mismas no se pueden permitir un uso constante de dicha herramienta, así que contratan los servicios de empresas externas para momentos determinados.
De esta forma vemos como se crea un nuevo mercado, el mercado de la información. En dicho mercado la competencia es enorme, y las empresas que se empiezan a destacar son aquellas que además de ofrecer los datos cuantitativas, ofrecen también los tan deseados cualitativos.
El tráfico orgánico SEO (Search Engine Optimization) es fundamental para el presente y futuro de cualquier sitio web. Este tipo de tráfico orgánico, junto al directo (escribir una URL directamente desde el navegador), son las dos principales formas de acceder a cualquier web. Ambas alcanzan casi el 80% del tráfico total de la red y es por esto que es de vital importancia cuidar ambos campos.
Por una parte, el tráfico directo es el más sencillo, ya que poniendo el nombre de tu marca, empresa o fin empresarial/social en el dominio estarás haciendo lo correcto.
El tema se complica en la creación de una estrategia SEO, ya que de ella dependerá el posicionamiento y visibilidad de un sitio web. Por este motivo debes ser cuidadoso con ella y prestarle toda la atención que esta requiera.
A continuación vamos a comentar 14 errores que debes evitar en cualquier estrategia SEO:
- Contenido sin calidad
Una idea errónea muy común es pensar que debes publicar por publicar. Indudablemente tienes que publicar contenido regularmente en el sitio web para que este tenga un buen posicionamiento web, pero no caigas en el error de publicar cosas que carezcan de interés o calidad. Si actúas así tu imagen y posicionamiento se verán dañados.
- Pensar que un buen contenido es suficiente
Un buen contenido es indispensable pero no es suficiente. Debes cuidar todo lo que le acompaña, y que esto sea de la misma calidad que lo publicado.
- Traducción de palabras clave
Cuando se eligen las keywords de una publicación no caigas en el error de poner una traducción únicamente, pon las dos. Es decir, si estás hablando de un tema de tecnología no pongas como keywords “tecnology” únicamente, debes añadir también “tecnología”, así tu público se verá aumentado.
- Ignorar a la competencia
Este apartado se puede y debe incluir en cualquier estrategia de cualquier ámbito empresarial. Debes saber que hacen y que no hacen tus competidores para intentar marcar una diferencia con ellos.
- Google no es el único motor de búsqueda
A nivel mundial Google es el buscador más importante y reconocido del mundo, pero en determinados países se pueden encontrar otros buscadores más utilizados que este. Por este motivo, si tu objetivo es dirigirte a diferentes países tendrás que tener en mente también los buscadores que en ellos sean los predominantes.
Si tu objetivo se plantea en un ámbito nacional español, Google es el buscador al que más importancia debemos dar.
- Pensar primero en la empresa
Es un error muy fácil y absurdo de cometer. Tienes que despertar interés en nuestros usuarios, clientes, etc. y es por ello que cualquier diseño o estrategia a realizar debe ir enfocado a ellos.
- Contenido duplicado
Esto se podría relacionar con lo anteriormente expuesto, en el apartado 1, y es que no se debe generar por generar.
Google penaliza bastante cualquier tipo de contenido que pueda estar repetido en un sitio web. Es fácil controlar esto y no caer en el error, pero de caer en él, este buscador te penaliza bastante.
- Sitio web no optimizado para móviles
La tendencia hoy en día de navegar a través de dispositivos móviles es muy creciente, llegando a alcanzar prácticamente un tercio del total del tráfico generado en la web. Es por ello que todo tipo de web debe estar optimizada para funcionar en un Smartphone en iguales condiciones que en un ordenador.
- Cuidar enlaces
En tu web deben aparecer como ya sabemos dos tipos de enlaces; internos y externos. Estos enlaces deben ser de la misma calidad que la publicación y deben dar un plus al usuario ofreciéndole contenido relacionado con ella. No debemos presentar enlaces rotos (típica página a la que te redireccionan y aparece “Error 404 Not found”), este fallo será gravemente penalizado. Además ofrecerá mala imagen y dará la sensación de que el sitio web esta descuidado.
Por otra parte, es importante comentar que con la creciente utilización de cualquier tipo de red social, es muy positivo para el SEO aportar enlaces externos dirigidos a los diferentes perfiles que se tengan en ellas.
- Nombre y calidad de imágenes
Cuando publiques una imagen en la web asegúrate de que tenga un nombre correcto y adecuado con el tipo de contenido con el que vaya situado. Es decir, que por ejemplo tu imagen no se llame “logo3432.jpg”, si no que por ejemplo, en una publicación de Facebook la imagen se titule “Logo_Facebook_tumarca.jpg”.
Respecto a la calidad, lo ideal es que el formato de las imágenes sea jpg, ya que dotará de una mayor velocidad al sitio web.
- Exceso de imágenes
Al igual que el contenido, que sea de calidad, pero no publicar por publicar. Añade lo justo y necesario dependiendo de la extensión del texto.
- No inclusión de vídeos o gifs
Está comprobado que los vídeos retienen más al usuario, y si son vídeos cortos mejor. Los usuarios prefieren pequeños vídeos que estar saturados de imágenes y Google lo sabe.
- Extensión de los artículos
Otra vez nos se entra en un apartado relacionado con la calidad de la publicación. La extensión nunca debe ser menos de 200-300 letras, y los ideales serán aquellos que alcancen o superen las 900-1000.
- Copiar textos de otras webs
Google penaliza el contenido duplicado pero también el contenido copiado de otras webs –considerado como plagio. Inicialmente, se verá mal posicionada la publicación en la que se ha copiado, pero si esto se convierte en algo habitual, tu sitio web quedará permanentemente penalizado.
