目前,短視頻平臺日益增長的用戶基數以及高粘性高活躍度的用戶特點,已經被越來越多品牌看到,無論是大廠、中小企業(yè)還是是個人up主,都在不斷布局自己。

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我們知道,視頻平臺的生態(tài)從來不是雜亂無章,有著極嚴謹的生存法則。然而很多人,看著滿屏二次元、z世代,想做好視頻內容根本無從下手,用自己積累的傳統互聯網經驗姑且“摸索”一番,呈現的效果卻不盡人意。

而且,也常常會困惑怎么樣才能看到視頻在市場反響度如何?觀眾究竟想看到視頻輸出哪些方面的內容?

相信很多人,要不借助一些軟件工具,做一些簡單的了解?;蛘咧荒茏约喝シ丛u論彈幕了解觀眾的關注點。

胡椒聚合的AI分析就實現了能夠AI自主計算分析內容,讓工作變得更加簡潔而高效了。

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AI分析,讓內容側向更智能精準

憑借個人感覺來做視頻內容如同”無頭蒼蠅”,術業(yè)有專攻。為了解決這一問題,實現智能化的視頻內容數據分析,胡椒聚合自主研發(fā)了“AI分析”系統新功能,可以更深入針對短視頻平臺全站用戶行為,進行長期且連續(xù)性監(jiān)測,并形成一套有別于其他數據分析平臺的獨特分析模式。

“AI分析”功能相比傳統分析,有哪些獨特之處?

已經達到類平均15歲的智商水平,能更精確分析語句、詞義,提取詞語。

評論里“正話反說”,導致分析的結果未被正確歸類為正面或負面,通過【情感分析】則能規(guī)避此類問題。

流式數據一經采集可立即參與計算,將計算結果投入業(yè)務應用,超大數據量實時運算更便捷。

原始數據支持一鍵導出存檔,可在excel表里進行二次分析。

AI分析,帶你”看“數碼大廠產品視頻數據

以數碼大廠聯想集團聯想拯救者r9000p產品為例,帶你快速了解新上線的AI分析功能。

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在使用AI分析工具前,需在短視頻平臺的首頁進行相關內容關鍵詞搜索確認內容,比如:搜索r9000p相關視頻,首頁看到的幾乎是與產品、行業(yè)、品牌等貼合度高且垂直的視頻內容,在確保在內容”不跑偏”的基礎上,用AI分析對其分析,呈現的結果也將更精準。

AI分析前先要有相關的內容數據,先創(chuàng)建數據集并完成數據任務后,再進行AI分析。

AI分析的情感分析、觀點抽取、分詞三個分支功能,也各有不同的分析側重點。

以評論表為例,用情感分析能快速得到正負面和中性的評論內容,并且還能輕松計算出此款產品在視頻評論中的情感占比。

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其次,利用觀點抽取,可以將完整評論內容提煉出“中心思想”,比如對產品的評價,在使用感受、價格、產品效果、產品零件種類等正面、負面和中性評論里,觀眾們各持什么內容觀點,在此功能欄里都能一覽無余。

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最后,分詞。對評論進行分析,還可以了解到大家都在說哪些詞語。并且還會精確排序顯示各詞匯出現的所有頻次,且能一鍵生成詞云圖。

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用AI分析,深挖汽車大廠產品數據

除了數碼類,還有很多汽車大廠品牌和汽車內容up主,也將短視頻平臺作為價值輸出主陣地。汽車內容越來越多地關注年輕人的內容偏好、價值取向。

以汽車行業(yè)巨頭大廠特斯拉為例,用AI分析功能分析全站有關特斯拉modely產品的相關數據。

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這次,對該產品的彈幕進行,用情感分析一鍵創(chuàng)建,便可快速得到正負面和中性的彈幕內容,依舊也能輕松計算出此款產品在視頻評論數的情感占比和觀點側重。

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同時,對彈幕進行分詞分析,相關彈幕高頻次的詞匯:豪華、便宜、動心等,可視化的慈云圖更能直觀感受到關于產品更多的屬性特點、正負面的評價等。

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從詞云中可以看到,分析的高頻詞匯結果還包含比亞迪的海豹、海豚等,其他同類型品牌和其他型號的汽車。

用戶可根據延伸出來的其他品牌及產品,去做更深層次的汽車行業(yè)同品牌的競品分析及調研。

結語

在短視頻平臺海量信息數據面前,人的力量非常有限,且成本高昂。

胡椒聚合AI分析里的情感分析和觀點提取這2項分支功能,就是面向海量文本信息處理的典型,能快速完成相應的任務。

深度學習模型使胡椒聚合良好地滿足了業(yè)務訴求,ai分析功能提供的執(zhí)行效率顯著,不但針對需要制作與分析短視頻平臺內容的人,也在其他互聯網業(yè)務場景下,成為了輔助解決業(yè)務問題的新工具。

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