राय, तीन भागों में विभाजित
लिस्टिंग जो भी समीक्षा पेज पर दिखाती है, उन सभी को पढ़कर सकारात्मक, तटस्थ या नकारात्मक वर्ग में रखा जाता है, और विभाजन एक औसत के बजाय तीन प्रतिशत के रूप में वापस आता है।
Trends Monitoring
Amazon भावना विश्लेषण टूल
दो उत्पाद, समान 4.4 स्टार, और उनमें से एक चुपचाप मुसीबत में है — भावना को ऐसे पैमाने पर रखें जो उन्हें अलग पहचाने।
नीचे अपना टेक्स्ट लिखें
Amazon भावना विश्लेषण टूल क्या कर सकता है
एक ही रन इस क्रम में चलता है: क्या मापा जाता है, प्रत्येक स्कोर के नीचे क्या होता है, वह किसके साथ बैठता है, पढ़ाई को कैसे सीमित करें, यह कहाँ काम करता है, और संख्याएँ कैसे निकलती हैं।
स्कोर के नीचे की भावना
नकारात्मक में बेरुखी और मनमुटाव दोनों शामिल हैं। AllyHub प्रत्येक समीक्षा के पीछे की भावना को लेबल करता है — हताशा, खुशी, पछतावा, राहत — और बताता है कि कुल में से कितना हिस्सा किस भावना का है।
आपका उत्पाद उनके बगल में
ASINs की एक शॉर्टलिस्ट दें और हर एक को एक ही पैमाने पर मापा जाता है, इसलिए आपके और प्रतिद्वंद्वी के बीच की दूरी प्रभाव नहीं बल्कि एक आँकड़ा बन जाती है।
केवल एक हिस्से को स्कोर करें
पहले बताएं कि आपको कौन-सा हिस्सा चाहिए — केवल कम स्टार वाली समीक्षाएँ, या केवल वे जो फिट का ज़िक्र करती हैं — और लिस्टिंग जो दिखाती है उसी हिस्से को एकत्र कर स्कोर किया जाता है।
amazon.com से आगे
amazon.co.uk, .de, या .co.jp पर किसी लिस्टिंग को उसी तरह स्कोर करें जैसे आप .com पर करते हैं, और परिणाम उस भाषा में लिखवाएँ जिस भाषा में आपकी रिपोर्ट होती है।
वे संख्याएँ जो आपकी शीट स्वीकार करती है
स्कोर JSON या CSV के रूप में निकलते हैं, या सीधे API से होते हुए उसी में चले जाते हैं जिसमें आप रिपोर्ट करते हैं। यहाँ कुछ भी Amazon API एक्सेस पर नहीं चलता, और कुछ भी आपसे कोड लिखने को नहीं कहता।
AllyHub के साथ Amazon भावना विश्लेषण कैसे चलाएँ
एक उत्पाद लिंक — या प्रतिद्वंद्वियों की शॉर्टलिस्ट — से तीन चरणों में स्कोर किए गए Amazon समीक्षा भावना विभाजन तक।
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बताएं कि क्या मापा जाएगा
AllyHub को उत्पाद URL या ASIN दें, उसके साथ जिसे भी मापना चाहते हैं जोड़ें, और बताएं कि क्या आप समीक्षाओं का केवल एक हिस्सा चाहते हैं।
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AllyHub पढ़ता और वर्गीकृत करता है
लिस्टिंग जो भी समीक्षा दिखाती है, उनमें से प्रत्येक को सकारात्मक, तटस्थ या नकारात्मक वर्ग में रखा जाता है, भावना लेबल दिया जाता है, और विभाजन में गिना जाता है — प्रति उत्पाद, और यदि आपने कोई हिस्सा बताया हो तो प्रति हिस्सा।
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इसे पढ़ें, फिर दोहराएँ
विभाजन पढ़ें, निर्यात करें, या उसे अपनी रिपोर्ट में डालें। इसे Playbook के रूप में सहेजें और वही उत्पाद आपके शेड्यूल पर फिर से स्कोर किए जाएँगे।
AllyHub का Amazon भावना विश्लेषण टूल क्यों चुनें
अधिकांश भावना विश्लेषण टूल एक ही प्रतिशत लौटाते हैं। जिस प्रतिशत को आप किसी और चीज़ के साथ नहीं रख सकते, वह एक तथ्य है, निष्कर्ष नहीं।
किस तरह की नाखुशी है, जानें
हर डैशबोर्ड पर बीस प्रतिशत नकारात्मक एक जैसा दिखता है। लेकिन जो हिस्सा चुपचाप निराशा है, उसका जवाब आपकी लिस्टिंग कॉपी में दिया जाता है, जबकि जो हिस्सा गुस्सा है, वह रिटर्न के रूप में वापस आता है। AllyHub प्रत्येक भावना पर एक आँकड़ा लगाता है, इसलिए आपकी प्रतिक्रिया वही होती है जो खरीदारों ने वास्तव में महसूस किया।
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एक औसत, दो भीड़ें
4.4-स्टार औसत एक ही संख्या है जो उन लोगों और उन लोगों का प्रतिनिधित्व करती है जिन्होंने इसे पसंद किया और जो इसे सह लेते हैं। लिस्टिंग जो भी समीक्षा दिखाती है, उनमें से प्रत्येक को स्कोर करने से ये दोनों अलग रहते हैं, इसलिए जिस उत्पाद में ज़ोरदार असंतुष्ट अल्पसंख्यक है, वह उस उत्पाद जैसा दिखना बंद कर देता है जिससे किसी को कोई फर्क नहीं पड़ता।
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वही सवाल, अगली तिमाही
भावना रिपोर्ट किसी ऐसी चीज़ का स्क्रीनशॉट है जो लगातार बदलती रहती है। स्कोरिंग को Playbook के रूप में सहेजें, AllyHub को पिछली बार से तुलना करने के लिए कहें, और अगला रन बताएगा कि क्या बदला, बजाय इसके कि बहस शून्य से शुरू हो।
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दूसरा पास सस्ता है
पहला रन यह पता लगाता है कि वह लिस्टिंग कैसे बनी है और उसे सहेजता है, इसलिए उसके बाद हर रीस्कोर पहले से जानी बातों पर आगे बढ़ता है। आपका AllyHub फिर कभी शून्य से शुरू नहीं होता, और उसी शॉर्टलिस्ट पर मासिक जाँच हर चक्र में कम खर्च करती है।
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AllyHub का Amazon भावना विश्लेषण कौन उपयोग करता है
विक्रेता, उत्पाद टीमें, शोधकर्ता, और एजेंसियाँ जिन्हें राय याद करने के बजाय मापनी होती है।
Amazon विक्रेता और ब्रांड मालिक
समस्या: आप और वह प्रतिद्वंद्वी जिसकी आपको वाकई चिंता है, दोनों 4.4 स्टार पर बैठे हैं, इसलिए हर कोई जो संख्या दोहराता है, वह यह नहीं बताती कि जीत किसकी हो रही है। ठीक से मापा जाए तो दोनों एक जैसे दिखना बंद कर देते हैं — आपमें से एक हताशा ढो रहा है जो दूसरे में नहीं है, और वह उस संदेह के बजाय एक आँकड़ा बन जाता है जिस पर आप कार्रवाई कर सकते हैं, जो आपको बार-बार होता रहता है।
गुणवत्ता और आपूर्तिकर्ता टीमें
समस्या: फैक्ट्री ने मार्च में कुछ बदला और कोई नहीं बता सकता कि खरीदारों ने ध्यान दिया या नहीं। अब समीक्षाओं को स्कोर करें, रन सहेजें, और अगला बैच कुछ समय तक भेजे जाने के बाद उन्हें फिर से स्कोर करें — अंतर माँगें और आप आपूर्तिकर्ता के पास जो ले जाते हैं वह एक बदलाव है, अंदाज़ा नहीं।
बाज़ार और उपभोक्ता शोधकर्ता
समस्या: जो श्रेणी बेंचमार्क किसी ने आपसे माँगा है, वह इस समय स्टार औसत के बारह ब्राउज़र टैब के रूप में मौजूद है, और आप अपना काम नहीं दिखा सकते। शॉर्टलिस्ट सौंपें और जो वापस आता है वह एक विधि वाली तालिका होती है — ऐसी तालिका जो तब भी टिकती है जब कमरे में कोई पूछता है कि यह संख्या कहाँ से आई।
एजेंसियाँ और अकाउंट मैनेजर
समस्या: पिछले महीने की रिपोर्ट ने कहा था कि भावना बेहतर हुई है, और सबूत आपकी कुछ समीक्षाएँ पढ़ने की धारणा थी। क्लाइंट की लिस्टिंग को उसी आवृत्ति पर फिर से स्कोर करें जिस पर आप रिपोर्ट करते हैं, तुलना माँगें, और जिस आँकड़े के साथ आप आते हैं उसके बगल में पिछले महीने का आँकड़ा छपा होता है।
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अमेज़न समीक्षा सारांशक
हज़ारों अमेज़न समीक्षाओं को स्पष्ट समझ में बदलें। AllyHub का अमेज़न समीक्षा सारांशक शीर्ष फायदों, नुकसानों और खरीदार आपत्तियों को सामने लाता है। मुफ़्त में आज़माएँ।
अमेज़न समीक्षा स्क्रैपर
अमेज़न उत्पाद समीक्षाएँ बड़े पैमाने पर स्क्रैप करें। AllyHub प्रतिस्पर्धी शोध और भावना विश्लेषण के लिए किसी भी ASIN से रेटिंग और समीक्षा टेक्स्ट निकालता है। मुफ़्त आज़माएँ।
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AI के साथ Amazon उत्पादों पर शोध करें। AllyHub किसी भी श्रेणी में मांग, प्रतिस्पर्धा, और लाभ क्षमता का विश्लेषण करके जीतने वाले उत्पाद सामने लाता है। मुफ़्त आज़माएँ।
Amazon भावना विश्लेषण के बारे में सामान्य प्रश्न
जब राय को ऐसी संख्या बनना हो जिसे कोई और पढ़ेगा, तब जो सवाल उठते हैं।
Amazon भावना विश्लेषण क्या है?
Amazon भावना विश्लेषण वह अभ्यास है जिसमें यह मापा जाता है कि किसी लिस्टिंग की समीक्षाएँ खरीदारों की भावनाओं के बारे में क्या कहती हैं, बजाय इसके कि स्टार औसत को उसी चीज़ की तरह पढ़ा जाए। यह NLP का एक विशिष्ट शब्द है, इसीलिए यह वाक्यांश विक्रेता टूल की तुलना में शोध पत्रों में अधिक मिलता है। AllyHub का संस्करण इसके व्यावहारिक पक्ष के लिए बनाया गया है: एक माप जिसे दूसरे माप के साथ रखा जाना है।
AllyHub कितनी समीक्षाओं को स्कोर करता है?
जितनी लिस्टिंग पेज पर डालती है, उतनी ही। दबाने के लिए कोई और दिखाएँ बटन नहीं है और पार करने के लिए कोई दूसरा पेज नहीं है, इसलिए स्क्रीन पर जो बैच है वही गिना जाता है — और वही बैच हर उस प्रतिशत के पीछे का भाजक है जो आपको वापस मिलता है। यह वही सेट है जिसे आप खुद सरसरी नज़र से देखते, पर ठीक से गिना गया।
क्या AllyHub का Amazon भावना विश्लेषण मुफ़्त है?
हाँ। मुफ़्त प्लान पर एक उत्पाद को स्कोर करने में कुछ खर्च नहीं होता। तुलना रन, शेड्यूल पर फिर से स्कोरिंग, और आँकड़ों को अपनी रिपोर्टिंग में भेजना — यही सशुल्क प्लान कवर करते हैं।
AllyHub कैसे तय करता है कि कोई समीक्षा नकारात्मक है, और यह कितना सटीक है?
यह कीवर्ड सूची के बजाय वाक्य को पढ़ता है — नकार, तुलना, और "ठीक काम करता है, लेकिन" सब लेबल बदल देते हैं। व्यंग्य और ऐसी समीक्षाएँ जो एक चीज़ की तारीफ करते हुए दूसरी को कोसती हैं, वहीं हर स्कोरर सबसे कमज़ोर होता है, AllyHub भी शामिल। छोटे अंतर को शोर मानें और बड़े अंतरों पर कार्रवाई करें।
मुझे यह उपयोग करना चाहिए या Amazon Review Summarizer?
अलग-अलग काम। Amazon Review Summarizer पढ़ने के लिए है — क्रमबद्ध फायदे और नुकसान, ऐसे उद्धरण जिन्हें आप जाँच सकते हैं, एक उत्पाद जिस पर आप निर्णय ले रहे हैं। यह पेज मापने के लिए है: ऐसे आँकड़े जिन्हें आप रिपोर्ट में डाल सकते हैं, जिनका बचाव कर सकते हैं जब कोई उन पर सवाल करे, और अगले महीने फिर से बना सकते हैं। विक्रेता अक्सर दोनों चलाने पर पहुँचते हैं।
AllyHub अन्य भावना विश्लेषण टूल से कैसे अलग है?
उनमें से अधिकांश एक उत्पाद को स्कोर करते हैं, आपको एक प्रतिशत और वर्ड क्लाउड देते हैं, और अगले महीने फिर वही करने के लिए उतना ही शुल्क लेते हैं। AllyHub स्कोरिंग मानदंड और जो पेज संरचना उसने निकाली है, उसे रखता है, इसलिए उसी शॉर्टलिस्ट पर बार-बार रन हर बार तेज़ और कम खर्च वाले होते हैं। यह हर काम के साथ बढ़ता है, फिर से शुरू होने के बजाय।