Темы, а не стена
Комментарии, говорящие одно и то же разными словами, попадают в одну группу, так что лента из трёх тысяч превращается в короткий список того, что люди действительно поднимали снова и снова.
Один и тот же вопрос, заданный сорок раз, — это контент-бриф. Погребённый среди трёх тысяч комментариев, он выглядит как три тысячи комментариев.
Три тысячи комментариев — это ещё не обратная связь, пока с ними что-то не сделали. AllyHub просматривает то, что люди оставили под видео, группирует то, к чему они постоянно возвращаются, выделяет то, о чём они спрашивают, и сохраняет исходный текст под каждой группой, чтобы ничего не приходилось принимать на веру.
Комментарии, говорящие одно и то же разными словами, попадают в одну группу, так что лента из трёх тысяч превращается в короткий список того, что люди действительно поднимали снова и снова.
Всё, что сформулировано как вопрос, выделяется в отдельный набор, отсортированный по числу повторений, так что то, что хотели узнать сорок человек, — это одна строка, а не сорок.
Каждая тема несёт в себе комментарии, из которых она построена, с ником автора, числом лайков и датой, так что группировку можно проверить, а не просто поверить в неё.
Внутри группы комментарии упорядочены по лайкам, что показывает, какую версию мысли сама аудитория подняла наверх.
Дайте ему пакет — и группы формируются сразу по всем, так что тема, проходящая через месяц публикаций, отображается одной строкой вместо десяти отдельных прочтений.
Документ, когда группы идут в план, таблица, когда их будут подсчитывать, — и в обоих случаях с прикреплёнными комментариями.
Одно видео или целый месяц — сгруппировано в то, с чем можно работать.
Укажите AllyHub на одно видео или список видео и скажите, насколько глубоко он должен читать комментарии.
AllyHub собирает каждый комментарий с его текстом, автором, лайками, ответами и датой, затем группирует их по теме, выделяет вопросы и упорядочивает каждую группу по лайкам.
Разверните группу, чтобы увидеть комментарии за ней, возьмите главные вопросы в свой следующий сценарий и отправьте весь набор в файл.
Знать, что залу понравилось, — не то же самое, что знать, чего зал хотел.
Настроение говорит вам о тонусе. Вопрос говорит вам о том, чего не хватает — размера, о котором не упомянули, шага, который пропустили, цены, которую никто не смог найти. Подсчитанные и упорядоченные, они перестают быть разрозненными ответами и становятся списком того, что нужно сделать.
.jpeg&w=1920&q=75)
Диаграмма из пяти категорий просит вас поверить, что сортировка была верной, и посмотреть, как это проверить, невозможно. Каждая группа раскрывается в комментарии, из которых она сформирована, так что утверждение, которое вы собираетесь повторить на совещании, можно прочитать словами самих людей.
.jpeg&w=1920&q=75)
Группировка — это прочтение текста моделью, поэтому это отправная точка для проверки, а не измерение, — именно поэтому комментарии остаются прикреплёнными. Она охватывает только публичные комментарии, не оценивает настроение и не судит о том, какие аккаунты настоящие.
.jpeg&w=1920&q=75)
Насколько глубоко читать, какие группы вам важны, идут ли вопросы первыми — ваш AllyHub строится на том, что уже знает, так что комментарии следующего видео приходят отсортированными так же, как и предыдущего, и каждый раз это происходит быстрее.
.jpeg&w=1920&q=75)
Для тех, кому нужно решить, что делать дальше, когда аудитория уже говорит им об этом.
Раздел комментариев полон идей, а чтение его ощущается как прокрастинация, поэтому его просматривают по диагонали. Сгруппированный и подсчитанный, он превращается в самую короткую планировочную сессию недели: сорок человек спросили об одном и том же.
Одна и та же путаница появляется в комментариях за недели до того, как появляется в тикетах, а в команде никто не читает TikTok целыми днями. Соберите вопросы из публикаций за последний месяц — и пробелы в инструкциях назовут себя сами.
Рекламное видео вышло, и отчёт вернулся с числом просмотров и оценкой. То, что аудитория сказала о продукте, лежит под этим, и именно эта часть нужна следующему брифу.
Вы хотите знать, как люди говорят о теме, а не сколько из них относятся к ней положительно. Сгруппированные комментарии по набору видео дают вам их лексику, их возражения и то, о чём они постоянно спрашивают.
Изучите больше инструментов на базе ИИ для исследований, контента и данных.

Скрапер бестселлеров Amazon — выгружайте любой рейтинговый список с позицией в рейтинге, ASIN, ценой и оценкой. Без кода, без Amazon API, все маркетплейсы. Попробуйте AllyHub бесплатно.

Скрапер товаров Amazon — извлекайте структурированные данные о товарах с любого домена Amazon без кода и без Amazon API. Экспорт в JSON или CSV. Попробуйте AllyHub бесплатно.

Amazon Niche Finder — начните с ваших интересов, категории или конкурента и получите ниши с недостаточным предложением, оценённые по спросу и конкуренции. Попробуйте AllyHub бесплатно.
Что делает группировка, насколько ей доверять и где она останавливается.
Он берёт комментарии под видео и организует их, а не просто перечисляет: повторяющиеся темы становятся группами, вопросы выделяются и подсчитываются, а исходные комментарии остаются под каждой группой. AllyHub может делать это по нескольким видео за один запуск, когда закономерность важнее отдельной публикации.
Анализ комментариев к одному видео бесплатен. Более глубокие прочтения, запуски по нескольким видео и экспортированные файлы — на платных тарифах.
Анализ тональности отвечает на вопрос, что люди чувствовали. Этот инструмент отвечает на вопрос, что они сказали и о чём спросили. Раздел комментариев может быть тёплым насквозь и всё равно содержать один и тот же вопрос без ответа двести раз, и только одно из этих двух прочтений его найдёт.
Это модель, читающая текст, поэтому относитесь к этому как к первому проходу, а не как к подсчёту. Именно поэтому каждая группа сохраняет комментарии, из которых была построена, — откройте одну и посмотрите, держится ли сортировка, прежде чем полагаться на неё.
Документ или таблица. Группы и их подсчёты находятся на верхнем уровне; комментарии под ними поставляются с ником автора, лайками и датой, так что файл подходит и для чтения, и для подсчёта.
Большинство либо выдаёт вам комментарии в файле и оставляет чтение вам, либо выдаёт оценку без ничего под ней. AllyHub делает группировку и сохраняет доказательства в одном месте, а также запоминает, как вы хотели их группировать, так что ваш AllyHub больше никогда не начинает с нуля на следующем видео.