Analisis Sentimen
Fahami apa yang AI sebenarnya katakan tentang jenama anda
Pantau sama ada setiap sebutan AI jenama anda positif, neutral, atau negatif merentasi ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, Google AI Overview, dan Google AI Mode. Jejak taburan sentimen, kadar negatif setiap pembantu, pemecahan sentimen peringkat perjalanan pembeli, klasifikasi tema negatif, dan trend masa.
Lihat ia beraksi
Manfaat Utama
Taburan sentimen penuh
Lihat komposisi positif, neutral, dan negatif merentasi semua sebutan AI melalui carta bar bertindan, dan pecahkan tema negatif seperti Product Quality, Pricing, Availability, Customer Service, dan Other melalui carta donat.
Perbandingan setiap pembantu
Bandingkan kadar sentimen negatif secara mendatar antara ChatGPT, Gemini, Claude dan pembantu AI lain, mengenal pasti risiko jenama khusus platform.
Penjejakan trend
Jejak kadar atau kiraan sentimen negatif dari semasa ke semasa, digabungkan dengan pemecahan peringkat Penemuan, Penyelidikan, dan Keputusan untuk mencari di mana perubahan persepsi jenama berlaku.
Cara analisis sentimen berfungsi
Setiap sebutan jenama yang ditangkap GeoVector melalui aliran analisis sentimen dua peringkat. Pertama, sekumpulan model Transformer menilai sama ada sebutan positif, neutral, atau negatif berdasarkan konteks di sekeliling jenama. Kemudian, semua penilaian negatif disahkan semula oleh model AI kedua, dibetulkan jika perlu, dan diagihkan ke dalam kategori Product Quality, Pricing, Availability, Customer Service, atau Other. Setiap sebutan turut membawa skor keyakinan dan dikaitkan dengan peringkat Penemuan, Penyelidikan, atau Keputusan melalui gesaan sumbernya, kemudian diagregatkan ke dalam data trend.
Siapa Yang Menggunakan Ini
Pantau kadar sentimen negatif merentasi pembantu AI dan selami sebutan negatif tertentu untuk mengenal pasti isu kualiti produk atau harga lebih awal.
Bentangkan data trend sentimen untuk menunjukkan bagaimana tindakan kandungan dan PR memperbaiki persepsi jenama di platform AI setiap suku tahun.
Kenal pasti peringkat perjalanan pembeli mana yang mengumpul sentimen negatif paling banyak, kemudian utamakan kandungan yang menjawab kebimbangan tersebut.