是主題,不是一道牆
用不同說法表達同一件事的留言會歸入同一組,因此三千則的長串捲動,會變成一份人們真正不斷提出的簡短清單。
同一個問題被問了四十次,就是一份內容需求單。埋藏在三千則留言裡,它看起來就像三千則留言。
三千則留言在經過處理之前,都還算不上意見回饋。AllyHub 會逐一檢視人們在一支影片下留下的內容,將他們反覆提到的重點分組,把他們提出的問題另外分出,並在每個群組下保留原始文字,讓一切都有憑有據,而不必只憑信任。
用不同說法表達同一件事的留言會歸入同一組,因此三千則的長串捲動,會變成一份人們真正不斷提出的簡短清單。
任何以問題形式表達的內容都會被歸入自己的集合,並依被問的次數排序,因此四十個人都想知道的事會是一行,而不是四十行。
每個主題都帶有構成它的留言,包含作者帳號、按讚數與日期,因此分組可以被查核,而不是只能相信。
在同一個群組內,留言會依按讚數排序,顯示觀眾自己把某個論點的哪個版本推到了最上面。
給它一批影片,群組會一次在全部影片上形成,因此貫穿一個月貼文的主題會以一行呈現,而不是十次各自解讀。
當群組要用於規劃時匯出為文件,當需要計數時匯出為試算表,兩種情況都會附上留言。
一支影片或一整個月的影片,都能分組成人們可以採取行動的事項。
讓 AllyHub 指向單支影片或一串影片清單,並指定它應該讀取留言到多深。
AllyHub 會收集每則留言的文字、作者、按讚數、回覆與日期,然後依主題分組,將問題另外分出,並依按讚數排序每個群組。
展開群組以查看其背後的留言,把最主要的問題帶進你的下一份腳本,並將整組內容匯出成檔案。
知道觀眾喜歡它,和知道觀眾想要什麼,並不是同一回事。
適合必須決定下一步要製作什麼的人,而觀眾其實已經在告訴他們答案。
留言區滿是想法,但閱讀它感覺像在拖延,所以往往只會被快速掃過。經過分組與計數後,它會變成這週最短的規劃會議:四十個人問了同一件事。
同樣的困惑出現在留言裡的時間,會比出現在客服單裡早了好幾週,而團隊裡沒有人整天在看 TikTok。把過去一個月貼文中的問題拉出來,說明文件裡的缺口就會自己浮現。
一支活動影片上線後,報告回來時只有觀看次數和一個分數。觀眾對產品說了些什麼就埋在底下,而那正是下一份需求單所需要的部分。
你想知道人們如何談論某個主題,而不是有多少人對它抱持正面態度。跨一組影片的分組留言,會給你他們的用語、他們的反對意見,以及他們不斷提出的問題。
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分組能做些什麼、可以信任到什麼程度,以及它會在哪裡停止。
它會取得影片下方的留言並加以組織,而不是單純列出:反覆出現的主題會成為群組,問題會被另外分出並計數,原始留言則會保留在每個群組之下。當模式比單篇貼文更重要時,AllyHub 可以在一次執行中跨多支影片完成這件事。
分析一支影片的留言是免費的。更深入的讀取、多影片執行,以及匯出檔案則屬於付費方案。
情緒分析回答的是人們感受如何。這項工具回答的是他們說了什麼、問了什麼。一個留言區可以從頭到尾都很溫暖,卻仍然藏著同一個未解問題兩百次,而這兩種解讀方式中,只有一種會找到它。
這是模型在閱讀文字,因此請把它當成第一輪整理,而不是精確計數。這正是為什麼每個群組都保留構成它的留言——打開其中一個,看看分類是否站得住腳,再決定是否依賴它。
文件或試算表。群組及其計數位於最上層;底下的留言會附上作者帳號、按讚數與日期,因此這個檔案既能用來閱讀,也能用來計數。
多數工具把留言丟進檔案裡交給你,讓你自行閱讀;或是給你一個分數,底下卻什麼都沒有。AllyHub 會進行分組,並把證據保留在同一個地方,還會記住你希望如何分組,因此你的 AllyHub 在下一支影片上永遠不必再從頭開始。