Ako prepísať nahrávku do textu
apríl 28, 2022
Nekomentované
Ako prepísať nahrávku do textu Náš nástroj na prepis bez kódu vám umožní previesť zvukovú nahrávku do textu len v dvoch krokoch. Vyhľadajte stránku
Analýza sentimentu je metóda, pri ktorej sa z daného textu získavajú emócie a pocity. To umožňuje organizáciám pochopiť základné významy, ktoré sa skrývajú za správou a ktoré môžu byť pomerne dobre skryté. Ako presne však analýza sentimentu funguje a mala by ju vaša firma používať?
Predtým, ako sa ponoríme do toho, ako funguje analýza sentimentu, pozrime sa na to, aký výkon môže mať analýza sentimentu, keď sa využíva správnym spôsobom.
Všetci si pamätáme na kampaň Nike Colina Kaepernicka, že? Tú, ktorá spôsobila hádky počas Dňa vďakyvzdania a pravdepodobne bola zodpovedná za množstvo rozpadnutých priateľstiev?
Ak nie, tu je krátka rekapitulácia.
V roku 2018 spoločnosť Nike predstavila marketingovú kampaň s Colinom Kaepernickom, pre niektorých kontroverznou postavou, ktorá vyvolala celonárodnú búrku na sociálnych sieťach.
V priebehu 12 mesiacov pred tým, ako spoločnosť Nike oznámila reklamu na Kaepernicka, Spoločnosť Nike dosiahla v priemere čistý pozitívny sentiment 26,7% na sociálnych sieťach. Čistý sentiment spoločnosti Nike však po tomto oznámení klesol na -4,7%.
Keby ste boli šéfom marketingu spoločnosti Nike, okamžite by ste túto kampaň zastavili, však? Tak prečo to neurobili?
Napriek zdanlivo negatívnemu prijatiu na povrchovej úrovni spoločnosť Nike oznámila zvýšenie predaja o 31% a výbuch v zmienky o značke 2,677%.
Spoločnosť Nike využila analýzu nálad, aby si uvedomila, že pod touto vlnou negatívnych nálad sa skrývajú aj nezaznamenané pozitívne nálady jej cieľových zákazníkov - spotrebiteľov, na ktorých jej záleží. Spoločnosť Nike prijala túto stávku, pokračovala v reklame a výsledky hovorili za všetko.
Analýza sentimentu, známa aj ako dolovanie názorov, sa týka extrakcie emócií (šťastný, nahnevaný), zámerov (žiadosť, sťažnosť, názor atď.) a pozitív (negatívny, neutrálny, pozitívny) z textu.
Medzi bežné spôsoby použitia analýzy sentimentu patrí správa reputácie, monitorovanie sociálnych médií, prieskum trhu a analýza spätnej väzby od zákazníkov. Analýza sentimentu je tiež podmnožinou spracovania prirodzeného jazyka (NLP) - využíva umelú inteligenciu a počítače na štúdium lingvistiky.
Často sa stretávame s pojmami analýza nálad, textová analýza a spracovanie prirodzeného jazyka (NLP). Hoci sú to všetko príbuzné termíny v oblasti dátovej vedy a môžu mať rovnaké praktické využitie, neznamenajú to isté.
Analýza nálad: Ako už bolo spomenuté, analýza sentimentu sa vzťahuje na prideľovanie skóre sentimentu (pozitívneho, negatívneho alebo neutrálneho) textom prostredníctvom strojových algoritmov. Analýza sentimentu je známa aj ako dolovanie názorov.
Analýza textu: Textová analytika, známa aj ako text mining, sa vzťahuje na analýzu neštruktúrovaných údajov a získavanie informácií z nich, napríklad generovanie mrakov slov. Analýza textu zvyčajne sprevádza analýzu nálad vzhľadom na jej podobnú povahu.
Spracovanie prirodzeného jazyka (NLP): Spracovanie prirodzeného jazyka je oblasť informatiky, ktorá sa zaoberá používaním počítačov na analýzu ľudského jazyka. Spracovanie prirodzeného jazyka si môžete predstaviť ako nadmnožinu analýzy nálad a analýzy textu.
Existuje päť hlavných typov analýzy sentimentu, z ktorých každý sa zameriava na iné aspekty súboru údajov:
Cieľom detekcie emócií je rozpoznať emócie prostredníctvom slov v danom texte, ako napr. radosť, sklamanie, hnev a strach.
Existuje niekoľko spôsobov, ako zistiť emócie v texte. Najbežnejším je identifikácia kľúčových slov a ich priradenie k emóciám na základe lexikónu (zoznam slov a k nim priradených pocitov).
Analýza sentimentu založená na aspektoch (ABSA), známa aj ako analýza sentimentu založená na príznakoch, je proces rozpoznávania vopred určených aspektov a s nimi súvisiacich sentimentov v súbore údajov.
Tieto aspekty sa líšia od organizácie k organizácii, pričom najčastejšie sú to cena, balenie, dizajn, UX a služby zákazníkom.
ABSA sa najčastejšie používa v recenziách produktov a služieb na určenie funkcií, ktoré sa zákazníkom najviac páčili alebo nepáčili. Potom sa organizácie môžu zamerať na konkrétne oblasti svojich produktov a služieb, ktoré si vyžadujú zlepšenie.
Jemná analýza sentimentu rozdeľuje vety na časti a extrahuje sentiment z týchto jednotlivých častí. Sentiment sa potom kategorizuje do jednej z piatich kategórií polarity: veľmi pozitívny, pozitívny, neutrálny, negatívny, veľmi negatívny.
Presnosť polarity je dôležitá pri interpretácii stupníc hodnotenia spätnej väzby zákazníkov. Napríklad na hodnotiacej stupnici od 1 do 5 hviezdičiek by 1 znamenala veľmi negatívny výsledok, zatiaľ čo 5 veľmi pozitívny. Na hodnotiacej stupnici 1-10 by 1-2 znamenalo veľmi negatívny výsledok, zatiaľ čo 9-10 veľmi pozitívny.
Hrubá analýza sentimentu je podobná jemnej analýze sentimentu. Hrubozrnná analýza sentimentu sa však líši tým, že sentiment získava z celých dokumentov alebo viet, a nie rozdeľuje vety na jednotlivé časti.
Hrubá analýza sentimentu klasifikuje sentiment len do troch kategórií polarity: pozitívny, neutrálny, negatívny.
Viacjazyčná analýza sentimentu umožňuje zbierať údaje z neanglických textov bez toho, aby ste ich museli prekladať. Spoliehať sa na preklady pri viacjazyčných analýzach je síce pohodlné, ale nespoľahlivé, pretože sa môžu pomiešať jazykové nuansy, napríklad sémantika a lexika.
Je ľahké na to zabudnúť, ale len 17% svetovej populácie hovorí po anglickya Angličtina predstavuje len 25,9% používateľov internetu. Viacjazyčná analýza nálad vám umožní využiť túto chýbajúcu väčšinu a maximalizovať hodnotu pre vaše podnikanie.
Analýza zámeru skúma skôr textové podnety na identifikáciu sentimentu ako zámer a zatriedi ich do vopred určených značiek. Tieto značky sú do veľkej miery závislé od potrieb vašej firmy a nie sú univerzálne.
Napríklad klasifikátory zámerov pre správy sociálnych médií možno rozdeliť na návrh, dotaz, sťažnosť, spätná väzba, a marketing. Kým medzi vhodnejšie značky na analýzu spätnej väzby od zákazníkov patria záujem, nezaujatý, prihlásiť sa naa odhlásiť sa z odberu.
Analýza sentimentu využíva kombináciu techník spracovania prirodzeného jazyka (NLP), štatistiky a metód strojového učenia na automatické určenie sentimentu v texte a jeho polarity..
Medzi najbežnejšie modely analýzy sentimentu patria modely založené na pravidlách, strojovom učení a hybridné modely.
Pri prístupe založenom na pravidlách algoritmus priraďuje a vypočítava sentimentálne skóre textu na základe človekom vytvoreného súboru pravidiel alebo lexikónov (zoznam slov a s nimi spojených emócií).
V zozname sú už uvedené zodpovedajúce sentimentálne skóre pre obe negatívne (hrozné, hrozné, zlé) a pozitívne (dobré, úžasné, rozkošný) slová. Potom algoritmus identifikuje polarizované slová a zhrnie celkový sentiment, zvyčajne na stupnici od -1 do +1.
Dobrý model analýzy sentimentu využívajúci prístup založený na lexikóne by mal zahŕňať vplyv každého podtextu na vnímanú intenzitu v texte na úrovni vety. Existuje 5 faktorov, ktoré by mohli ovplyvniť polaritu vety:
Interpunkcia, konkrétne výkričník (!), zvyšuje veľkosť intenzity bez zmeny sémantickej orientácie.
Kapitalizácia, konkrétne použitie ALL-CAPS na zdôraznenie slova relevantného pre sentiment v prítomnosti iných slov bez veľkých písmen, zvyšuje veľkosť intenzity sentimentu bez toho, aby ovplyvnilo sémantickú orientáciu.
Modifikátory stupňa (nazývané aj intenzifikátory, posilňujúce slová alebo príslovky stupňa) ovplyvňujú intenzitu vety tým, že ju buď zvyšujú, alebo znižujú. Napríklad: "Počasie je veľmi horúce."
Posun polarity v dôsledku spojok, Kontrastná spojka "ale" signalizuje zmenu v polarite sentimentu, pričom sentiment textu nasledujúceho po spojke je dominantný. Napríklad: "Počasie je horúce, ale dá sa vydržať." má zmiešaný sentiment, pričom druhá polovica diktuje celkové hodnotenie.
Zachytenie negácie polarity skúmaním súvislej sekvencie 3 položiek predchádzajúcich lexikálnemu prvku s výrokom zachytíme takmer 90% prípadov, keď negácia obracia polaritu textu. Napríklad negovaná veta by znela: "Počasie v skutočnosti nie je také horúce.".
Počiatočná investícia ľudského úsilia: Vytvorenie nástroja na analýzu sentimentu založeného na pravidlách od začiatku môže byť náročné. V anglickom jazyku sú tisíce slov, nehovoriac o vývoji lexikónov pre viacjazyčné motory analýzy sentimentu.
Subjektivita v súvislosti s dohodou o polarite: Konečné výsledky môžu ovplyvniť aj nezhody medzi valenciou slova. Napríklad, ak iný výskumník priradí rovnaké sentimentálne skóre krutý ako by ste zlé, aké by malo byť celkové skóre sentimentu?
Nie je možné zistiť kontext: Prístup založený na pravidlách sentimentu nemusí odhaliť sarkazmus a kontext. Napríklad, "Ten Jack je vedúci tímu? Som si istý, že odvedie skvelú prácu a nič nepokazí 😂😂 " môže mať pozitívne skóre napriek tomu, že ide o sarkastickú, negatívnu urážku.
V prístupe strojového učenia je mechanizmus analýzy nálad vycvičený na automatickú klasifikáciu textových údajov pomocou správnych značiek. Trénovanie (strojové učenie pod dohľadom a bez dohľadu) sa zvyčajne vykonáva tak, že sa motoru dodajú tony vopred označených textových údajov.
Vďaka nepretržitému prísunu vopred označených príkladov sa stroj môže učiť lingvistiku ako človek a presne predpovedať značky budúcich súborov údajov (napr, tá pieseň bola zapálená lol -> pozitívne)
Investícia času a zdrojov: Trénovanie algoritmu strojového učenia na dosiahnutie uspokojivej úrovne presnosti môže trvať dlho. Získanie dostatočného množstva údajov, ktoré sa použijú ako zdroj údajov pre algoritmus, môže byť tiež nákladné.
Náchylné na chyby: Systémy strojového učenia môžu byť aj nepresné, napríklad ak sú im poskytnuté neobjektívne alebo nepresné súbory údajov.
Hybridný prístup kombinuje strojové učenie a analýzu sentimentu založenú na pravidlách s cieľom získať presnejšie výsledky. Modely, ktoré využívajú hybridný prístup, si však vyžadujú najväčšie počiatočné kapitálové náklady a náklady na údržbu.
Od nástupu internetu v 90. rokoch 20. storočia sa spotrebiteľské platformy a sociálne médiá vyvíjali a čoraz viac sa prelínali s naším každodenným životom. Ako do roku 2023 sa očakáva nárast počtu používateľov internetu na 5,3 miliardy. (6% CAGR), nemožno prehliadnuť obrovskú hodnotu online údajov.
Podniky tiež nemôžu ignorovať vplyv sociálnych médií na nákupné rozhodnutia spotrebiteľov. Podľa GlobalWebIndex, 54% ľudí s účtami na sociálnych sieťach využíva sociálne médiá na prieskum produktov.
Okrem toho používatelia sociálnych médií a mienkotvorné osobnosti vyjadrujú svoje názory na značky, politiku a otázky ľudských práv. Tento obsah vytváraný používateľmi má veľký vplyv na správanie spotrebiteľov, pretože zákazníci sa viac spoliehajú na ústne podanie než na reklamné správy..
Vďaka analýze nálad môžu podniky prestať pasívne reagovať na verejnú mienku a podniknúť proaktívne kroky pri formovaní všeobecných nálad voči svojej značke. Analýza sentimentu umožňuje podnikom zistiť čo spotrebitelia hovoria a tiež význam za týmito správami.
Nástroje na analýzu sentimentu umožňujú analyzovať tisíce, ak nie milióny online textov na jedno kliknutie. Namiesto skúmania jednotlivých tweetov alebo príspevkov na Facebooku môžu majitelia firiem získať okamžitý prehľad o tom, čo si spotrebitelia myslia o ich značke.
Okrem toho je analýza nálad automatická, čo šetrí náklady na prácu a čas strávený zberom údajov.
Analýza nálad presahuje rámec čo zákazníci hovoria, poskytujú informácie o prečo zákazníci majú tieto názory. Zisťovaním zámerov a polarity názorov môžu podniky identifikovať oblasti, ktoré je potrebné zlepšiť a ktoré si možno nikdy neuvedomili.
Analýza sentimentu vám tiež umožňuje prijímať rozhodnutia na základe údajov, ktoré sú informovanejšie. Bez spoľahlivých údajov, na základe ktorých by ste sa rozhodovali, by ste strieľali v tme a v konečnom dôsledku by ste strácali čas a peniaze.
Analýza sentimentu poskytuje široké možnosti pre marketing v reálnom čase - marketingové správy vytvorené spontánne. Vďaka údajom, ktoré sú vám hlásené v reálnom čase, vám analýza sentimentu umožňuje využiť trendové udalosti alebo dokonca zvládnuť PR krízy skôr, ako prerastú do veľkého problému.
Analýza sentimentu dokáže analyzovať aj obrovské množstvá neštruktúrovaných údajov vo veľkom rozsahu - napríklad komentáre, správy, obrázky a dokonca aj videá. Niektoré rozhrania API analýzy sentimentu môžete dokonca integrovať so softvérom na riadenie vzťahov so zákazníkmi (CRM) a získavať názory zo spätnej väzby zákazníkov v reálnom čase.
Analýza nálad je v podstate zisťovanie názorov ľudí na určitú tému. Táto technológia má uplatnenie v korporáciách, mimovládnych organizáciách, politických stranách a dokonca aj v krajinách. Pochopenie vnútorných pocitov ľudí totiž umožňuje výskumníkom lepšie pochopiť ich potreby.
Počúvanie sociálnych sietí znamená monitorovanie zmienok v sociálnych médiách o značke alebo téme súvisiacej s vašou spoločnosťou. Namiesto zhromažďovania obrovského množstva príspevkov v sociálnych médiách, v ktorých sa spomína vaša firma, sa analýza nálad posúva o krok ďalej a zdôrazňuje prečo tieto pripomienky.
Môžete tiež uskutočniť prieskum verejnej mienky o svojich konkurentoch a zistiť, aký majú ľudia názor na ich značku a jej produkty a služby. Všetky tieto analýzy navyše prebiehajú v reálnom čase, čo vám umožňuje vykonávať agilnejšie marketingové stratégie.
Môžete integrovať rozhranie API analýzy nálad so službou Twitter a získavať názory na konkrétnu tému. V tejto štúdii od Abdur Rasool a kol. bola vykonaná analýza sentimentu na základe strojového učenia o spoločnostiach Adidas a Nike pomocou dolovania textov z Twitteru. Ich celkové skóre sentimentu bolo pred porovnaním vypočítané pomocou techník strojového učenia.
Výsledky ukázali, že spoločnosti Nike a Adidas mali podobné rozloženie nálad - celkovo pozitívne nálady s väčšinou neutrálnych nálad. Spoločnosť Adidas však mala o niečo vyšší pozitívny sentiment ako Nike (27,2% oproti 24,5%). To môže byť buď skvelé, alebo zlé znamenie, v závislosti od toho, pre ktorú spoločnosť pracujete.
V závislosti od nástroja na analýzu nálad môžete určiť používateľov s neutrálnymi a negatívnymi náladami a premeniť ich na pozitívnych ambasádorov značky. Celkovo vám analýza sentimentu poskytuje informácie na prijímanie informovaných rozhodnutí na zlepšenie imidžu vašej značky.
V závislosti od veľkosti vašej spoločnosti môžu existovať stovky alebo dokonca tisíce zmienok o vašej značke v sociálnych médiách každý deň. Niektoré z nich môžu byť otázky, sťažnosti alebo iné negatívne správy.
Nedostatočná alebo pomalá angažovanosť v sociálnych médiách môže viesť k strate lojálnych zákazníkov a ich celoživotnej hodnoty. Ešte horšie je, že môžu šíriť negatívne ohlasy a odradiť ďalších ľudí od nákupu u vás.
Ak sa takáto PR kríza objaví, nástroje na analýzu nálad vám pomôžu zvládnuť ju skôr, ako sa príliš rozrastie.
V roku 2014 spoločnosť Expedia Canada spustila "Útek pred zimou: Vianočná reklama "Strach. Otec sa v ňom zľakol toho, čo považoval za prudkú snehovú búrku vonku, ale v skutočnosti to bol piskľavý zvuk jeho dcéry, ktorá cvičila na husliach.
Protivne hlasné a nehlasné vrieskanie sa po niekoľkých vysielaniach stalo neznesiteľným. Reklama sa dokonca hrala počas majstrovstiev sveta juniorov v hokeji, čo sa nestretlo s dobrým ohlasom.
Mnohí Kanaďania sa vrhli na sociálne médiá, aby kritizovať príšerný výber zvuku v reklame, pričom v komentároch sa uvádza, že "Najhoršia reklama, je taká otravná, že sa stáva otravnou, a pravdepodobne nebudem používať expediu len preto, že táto reklama je tak otravná."
Spoločnosť Expedia Canada okamžite reagovala na negatívne reakcie tým, že reklamu zastavila a vydala jej dve pokračovania. V jednom z nich bol ten istý otec, ktorý vyhodil husle z domu. V druhom pokračovaní spoločnosť Expedia pozvala skutočného používateľa sociálnych médií, ktorý komentoval prvú reklamu, aby rozbil husle na kúsky.
Ako ukázala spoločnosť Expedia Canada, analýza nálad vám umožní premeniť nepríjemné nehody alebo PR krízy na marketingové príležitosti a v dôsledku toho zvýšiť povedomie o značke.
Keďže analýza nálad sa zaoberá pochopením postojov a názorov spotrebiteľov, bežne sa spája s prieskum trhu. K získavaniu názorov zvyčajne dochádza vo fáze interpretácie a analýzy proces marketingového výskumu.
Konkrétnejšie, výskumníci trhu získavajú názory zo súborov údajov zozbieraných prostredníctvom fokusových skupín a rozhovorov. Hlbším skúmaním dôvodov, prečo účastníci výskumu povedali to, čo povedali, môžete zistiť ich presné problémy, potreby a želania.
Niekoľko prepis údajov a softvér na zber údajov prichádzajú s nástrojmi na analýzu nálad, a to je jeden zo spôsobov, ako sa odlíšiť. Pomocou aplikácie Speak môžete vytvárať prepisy v širokom rozsahu a analyzovať tieto presné súbory údajov pomocou nástrojov na analýzu textu a sentimentu - to všetko v jednej centralizovanej databáze médií.
Ak sa chcete dozvedieť viac o tom, ako môže Speak optimalizovať vaše pracovné procesy a zvýšiť návratnosť investícií do výskumu, zaregistrujte sa na náš 7-dňová skúšobná verzia bez kreditnej karty.
Kvalitatívny výskum je typ prieskum trhu ktorá sa zameriava na získavanie subjektívnych informácií. Na rozdiel od kvantitatívneho výskumu kvalitatívne údaje zhromažďujú nekvantifikovateľné údaje, ako sú názory, postoje a vnímanie subjektu.
Dôležitou súčasťou každého prieskumu trhu je prepis údajov z rozhovorov na účely ďalších analýz. Keďže sa zameriavame na subjektívne názory, poskytnuté odpovede môžu byť pomerne dlhé.
Aj prieskum trhu pre malé podniky môže zahŕňať analýzu desiatok kvalitatívnych súborov údajov. Za predpokladu, že ste uskutočnili rozhovory s 50 účastníkmi, pričom každé sedenie trvalo 30 minút, máte k dispozícii 25 hodín záznamov na preskúmanie.
Analýza sentimentu urýchľuje tento proces tým, že analyzuje súbory údajov a vytvára skóre sentimentu vo veľkom rozsahu. Informačný panel spoločnosti Speak tiež generuje prevládajúce kľúčové slová a témy z akéhokoľvek prieskumu trhu, aby ste získali prehľad o kľúčových oblastiach, ktorým treba venovať pozornosť.
To vám umožní rýchlo identifikovať kľúčové oblasti, ktoré si môžu vyžadovať zlepšenie. Pre presnejšie analýzy poskytuje panel Speak aj správy o náladách jednotlivých viet, čo vám umožní zamerať sa na konkrétne oblasti, ktoré si môžu vyžadovať zlepšenie.
Mraky slov sú skvelým spôsobom, ako zvýrazniť najdôležitejšie slová, témy a frázy v úryvku textu na základe frekvencie a relevantnosti. Generujte mraky slov z textových údajov a vytvorte ľahko zrozumiteľné vizuálne členenie na hlbšiu analýzu. Vyskúšajte naše bezplatný generátor slovných oblakov dnes automaticky vizualizovať poznatky z vašich údajov.
Dôkladný zákaznícky servis je pre každú firmu nevyhnutný. Podľa štúdie, ktorú uskutočnila spoločnosť Twitter, používatelia očakávajú od značiek odpoveď do hodiny.. Jedna hodina je krátky čas na riešenie množstva otázok zákazníkov, nehovoriac o tom, že otázku položili v čase mimo pracovnej doby.
Okrem toho, odpoveď na sťažnosť na sociálnych sieťach môže zvýšiť podporu zákazníkov až o 25%.
Softvér na riadenie vzťahov so zákazníkmi (CRM) vám umožňuje okamžite reagovať na otázky zákazníkov. V spojení s rozhraním API na analýzu nálad môžete analyzovať interakcie so zákazníkmi v širokom meradle a zistiť, ako sa zákazníci cítia vo vzťahu k vašim produktom a službám.
Analýza nálad tiež objasňuje nepovšimnuté problémy vašich produktov a služieb. Pomocou analýzy sentimentu založenej na aspektoch môžete určiť, ktoré funkcie treba zlepšiť alebo zachovať.
Celkovo je váš produkt najdôležitejším prvkom marketingového mixu a analýza nálad vám pomôže posunúť kvalitu vašich produktov do väčších výšok.
Adobe je rozsiahly balík softvéru, ktorý milujú tvorcovia na celom svete. Medzi jej významné nástroje patria Adobe XD (návrh používateľského rozhrania/UX), Adobe Photoshop (grafický editor) a Adobe Lightroom (editor fotografií). Najmä zákaznícky servis služby Adobe XD na Twitteri je taký pôsobivý, že Twitter ich pochválil na svojom blogu.
Aktívnym reagovaním na otázky zákazníkov sa spoločnosti Adobe XD (a ďalším účtom Adobe na Twitteri) podarilo vytvoriť úzku komunitu kreatívcov na Twitteri.
Napríklad, @AdobeXD má takmer 120-tisíc sledovateľov, čo je úctyhodný počet, ktorý však stále zaostáva za ostatnými účtami spoločnosti Adobe na Twitteri, @Lightroom (1,8 milióna sledovateľov) a @Photoshop (3,2 milióna sledovateľov).
Všeobecné konto služieb zákazníkom spoločnosti Adobe na Twitteri, @AdobeCare, v skutočnosti prehľadáva Twitter a hľadá zmienky o témach, ktoré môžu súvisieť s ich spoločnosťou, v tomto prípade, Photoshop. Ako ste si možno všimli, zákazník nikdy neoznačil spoločnosť AdobeCare.
Vďaka proaktívnej analýze nálad a softvéru na počúvanie sociálnych sietí však spoločnosť AdobeCare dokáže reagovať na otázky zákazníkov s pôsobivou rýchlosťou.
Analýza nálad sa uplatňuje aj vo financiách, najmä u investorov a denných obchodníkov. Investori často sledujú nálada na trhu - všeobecný sentiment investorov voči finančnému trhu alebo spoločnosti.
Finančné trhy sú volatilné a vždy sa nečakane menia, čo vedie k zániku začínajúcich denných obchodníkov, ktorí dúfajú v rýchle zbohatnutie. Skúsení investori by využili psychológia obchodovania analyzovať faktory nálady na trhu a uskutočňovať ziskové obchody.
Dva hlavné faktory, ktoré ovplyvňujú túto volatilitu, sú spravodajské udalosti (politika, nové zákony, priemyselné odvetvia, príjmy spoločností) a komentáre v sociálnych médiách.
Využitím nástrojov na analýzu sentimentu môžu investori v reálnom čase zistiť všeobecnú náladu na finančnom trhu a predpovedať zmeny cien akcií.
Napríklad po tom, čo influencerka sociálnych médií Kylie Jenner zverejnila tento tweet, cena akcií spoločnosti SNAP klesla o 7%, čo znamenalo stratu $1,3 miliardy v trhovej hodnote. V tom čase mala Kylie Jenner 39 miliónov sledovateľov, takže nie je divu, že jediný tweet mal taký výrazný vplyv na náladu na trhu a ceny akcií.
Softvér na analýzu sentimentu by okamžite ohlásil náhly pokles sentimentu, čím by investorom poskytol dostatok času na predaj akcií pred ďalším poklesom cien.
Politici a vládne orgány často používajú analýzu nálad na získavanie názorov širokej verejnosti, voličov a dokonca aj konkurentov. Pomocou analýzy sentimentu môžete okamžite získať bolestivé body od miliónov občanov a osloviť ich s cieľom získať politickú podporu.
V rámci predvolebnej kampane prezidenta Baracka Obamu v roku 2012 využila organizácia Obama for America nástroje analýzy nálad na vydolovať 5,7 milióna správ z webovej stránky kampane. Algoritmus označil slová z dopytov, ako napr. prieskum verejnej mienky alebo príspevok na základe vopred zadaných lexikónov (zoznam, ktorý priraďuje sentiment k danému slovu).
V Malajzii, ktorá je členom Združenia krajín juhovýchodnej Ázie (ASEAN), sa v roku 2018 konali 14. parlamentné voľby. Vládnucou stranou bola vždy Barisan Nasional, hlavná koalícia pravicových a centristických strán.
Pakatan Harapan (koalícia stredoľavých strán) však zázračne vyhrala 14. parlamentné voľby a s prehľadom porazila Barisan Nasional. Vládli zmiešané pocity, pretože po prvýkrát za 61 rokov by Malajzii vládla iná strana.
Niekoľko výskumníkov vykonal analýzu nálad občanov voči novej vládnucej strane na základe metódy Naive Bayes (pravdepodobnostná metóda). Títo výskumníci extrahovali tweety a relevantné hashtagy počas jedného mesiaca a potom vypočítali celkový sentiment.
Ukázalo sa, že nálada verejnosti voči Pakatan Harapan bola 30% pozitívna, 41% neutrálna a 29% negatívna - sotva pozitívna.
Nová vláda sa rýchlo pustila do práce a po 100 dňoch úradovania opäť analyzovala nálady verejnosti. Po prieskum 487 000 respondentov, výsledky ukázali, že nálady verejnosti boli "viac pozitívne ako negatívne", pričom negatívne nálady sa prikláňali k doprave a korupcii.
Analýza nálad tak vytvára príležitosti nielen pre spoločnosti, ale aj pre vlády, aby mohli lepšie slúžiť potrebám ľudí. Bez analýzy sentimentu môžete ignorovať základné problémy a prísť o príjmy, podporu verejnosti alebo iné ukazovatele dôležité pre vašu organizáciu.
Pokiaľ ide o nástroje na analýzu sentimentu, máte tri možnosti: vytvoriť si ich sami, kúpiť hotový softvér alebo si ho nechať vytvoriť na zákazku od dodávateľa. Bez ohľadu na to by ste si pred výberom nástroja na analýzu sentimentu mali položiť niekoľko otázok.
Po prvé, aké zložité by mali byť algoritmy? Existujú rôzne typy softvéru na analýzu nálad, pričom každý z nich používa na analýzu textu iné techniky. Pokročilejšie nástroje dokážu presnejšie rozpoznať sarkazmus, emotikony a iné jazykové nuansy, ale vyžadujú si vyššie náklady.
Ďalšie, dostanete skúšobnú verziu? Najlepší spôsob, ako zaviesť analýzu sentimentu do svojho podnikania, je vyskúšať si ju na vlastnej koži. Rôzne modely analýzy sentimentu majú rôznu presnosť a nemusia byť vyškolené pre vaše konkrétne potreby.
Položte si tiež otázku či nástroj na analýzu nálad vyhovuje rozsahu a rozpočtu vášho projektu. Komplexný softvér na analýzu nálad by si vyžadoval vyššie počiatočné kapitálové náklady a náklady na údržbu. Či už ide o analýzu tweetov alebo spätnej väzby od zákazníkov, vyberte si riešenie, ktoré vyhovuje vašim obchodným cieľom, aby ste maximalizovali návratnosť investícií.
Nakoniec, Existujú nejaké služby s pridanou hodnotou? Efektívny softvér na analýzu nálad kombinuje rôzne nástroje na analýzu textu, aby sa dosiahla komplexnejšia analýza textových údajov. K dispozícii by mal byť aj API pre analýzu sentimentu ktoré môžete integrovať do svojho CRM alebo iného marketingový softvér v zásobníku.
Keďže analýza sentimentu je taký zložitý proces, za väčšinu možností musíte zaplatiť. Niektoré platformy obsahujú skúšobné verzie, ktoré vám umožnia vyskúšať si platformu predtým, ako sa k nej zaviažete, pretože tieto nástroje môžu byť drahé - stoja stovky a dokonca tisíce ročne.
Samozrejme, tieto náklady sú zanedbateľné, ak ste vo veľkej spoločnosti. Ale čo ak práve začínate alebo chcete jednoducho experimentovať s možnosťami nástrojov na analýzu sentimentu?
V spoločnosti Speak ponúkame komplexné riešenie pre prepis údajov, analýzu nálad a integráciu API. Používateľom tiež umožňujeme používať všetky naše nástroje na analýzu zadarmo - analýza nálad, rozpoznávanie entít a tvorca mrakov slov na identifikáciu prevládajúcich kľúčových slov.
Poskytujeme tiež 7-dňová skúšobná verzia bez kreditnej karty, ak chcete ďalej experimentovať. Ak chcete získať prístup k celému nášmu balíku nástrojov, stačí sa bezplatne zaregistrovať!
Ak by ste chceli využiť analýzu sentimentu pre svoju organizáciu, máme rôzne plány už od $19,99 mesačne. Máme tiež riešenia na mieru, ktoré vyhovujú vašim špecifickým potrebám a uľahčujú rozšírenie vášho výskumu a analýzy.
Ak sa chcete dozvedieť viac, kontaktujte nás a my vám pomôžeme zlepšiť príjmy z podnikania, zvýšiť povedomie o značke a optimalizovať pracovné postupy pomocou analýzy sentimentu.
Existuje mnoho predpripravených nástrojov na analýzu sentimentu (ako napr. Hovorte) zvyčajne vo forme SaaS (softvér ako služba). Na druhej strane si môžete vytvoriť vlastné riešenia analýzy sentimentu pomocou knižníc s otvoreným zdrojovým kódom a podľa nižšie uvedených návodov.
Rozhodovanie medzi kúpou alebo vytvorením nástroja na analýzu sentimentu zahŕňa predovšetkým náklady, odborné znalosti a čas.
Kúpa riešenia na analýzu sentimentu šetrí čas a nevyžaduje si znalosti informatiky. Tieto predtrénované modely sa zvyčajne dodávajú s integráciou s populárnymi aplikáciami tretích strán, ako sú Twitter, Slack, Trello a ďalšie integrácie Zapier. Takisto nemusíte tieto motory na analýzu sentimentu udržiavať, pretože to za vás urobí váš dodávateľ.
Na druhej strane, vytvorenie vlastného modelu analýzy sentimentu vám umožní prispôsobiť si ho podľa svojich potrieb. Ak máte čas a odhodlanie, môžete sa naučiť pomocou online zdrojov a vytvoriť model analýzy sentimentu od začiatku.
Nižšie uvádzame užitočné zdroje a návody, ak si chcete vytvoriť vlastné riešenie analýzy sentimentu alebo sa len chcete o tejto téme dozvedieť viac.
Klady
✅ Lacnejšie
✅ Šetrí čas a úsilie
✅ Dodáva sa s integráciami API a Zapier
✅ Nepotrebujete znalosti dátovej vedy ani kódovania
Nevýhody
❌ Nemusí byť vhodný pre vaše špecifické potreby
Klady
✅ Prispôsobenie rozsahu a cieľom vášho projektu
✅ Jednoduché modely analýzy sentimentu si môžete vytvoriť sami
Nevýhody
❌ Vybudovanie a tréning motora si vyžaduje čas
❌ Zahŕňa počiatočné investície a náklady na údržbu
Analýza nálad poskytuje prehľad o tom, čo si ľudia myslia o danej téme. Nie je však dokonalá a má niekoľko obmedzení. Hlavné obmedzenia analýzy sentimentu sú:
Termín polarita v analýze sentimentu označuje mieru, do akej je slovo alebo veta pozitívna, negatívna alebo neutrálna. Polarizované slová sa dajú ľahko klasifikovať ako pozitívne alebo negatívne. Napríklad, dobré naznačuje pozitívny sentiment, zatiaľ čo zlé naznačuje negatívny sentiment.
Problém však nastáva pri rozhodovaní o tom, aké pozitívne by malo byť slovo alebo veta. Napríklad "jedlo bolo príšerné" a "jedlo bolo veľmi hrozné" obe jasne naznačujú negatívny sentiment, ale pridelenie konkrétneho skóre sentimentu je subjektívne pre model analýzy a ľudského anotátora.
Celkovo môžu rôzni ľudia priradiť tej istej vete rôzne skóre sentimentu, pretože sentiment je subjektívny.
Ľudia vyjadrujú svoje názory v určitom kontexte a odstránenie tohto kontextu by zmenilo význam ich slov. Niektoré z týchto kontextov zahŕňajú používanie synoným, ironické a sarkastické poznámky, mémy a dokonca aj emotikony.
Napríklad "Prečo to robíte až teraz? 😠😠" jasne naznačuje negatívny sentiment. Tento sentiment by sa však úplne zmenil, keby po tomto komentári nasledovala napríklad ďalšia správa "Ten odpad mal dostať to, čo si zaslúžil, oveľa skôr lmao".
Táto následná správa poskytuje viac súvislostí a úplne mení predchádzajúcu vetu. Zrazu to nie je negatívna sťažnosť na meškanie - je to oslava toho, že niekto bol konečne potrestaný za svoje činy.
Mnohé modely analýzy sentimentu fungujú tak, že konkrétnemu slovu priradia skóre sentimentu na základe vopred určeného zoznamu. Ale to, že veta neobsahuje žiadne sentimentálne slová, neznamená, že nevyjadruje sentiment a naopak.
Napríklad "Chlapík z Redmi mi povedal, že ak chcem skutočný smartfón, mal by som si kúpiť iPhone namiesto Androidu." neobsahuje žiadne polarizované slová a môže vytvárať neutrálne skóre sentimentu. Táto veta však jasne naznačuje negatívny sentiment voči telefónom s Androidom.
Musíte trénovať modely analýzy nálad strojovým učením, aby správne identifikovali sarkazmus, kontexty a ďalšie výzvy analýzy nálad. Tréning zahŕňa podávanie množstva textových dokumentov, aby sa stroj zlepšoval a učil rovnako ako človek.
Nevýhodou je, že algoritmus si vyžaduje dlhý čas a veľa kŕmenia, aby dosiahol presnosť na úrovni človeka. Akékoľvek chyby alebo nepresnosti v súboroch údajov, ktorými je stroj zásobovaný, by tiež spôsobili, že by sa naučil zlé návyky a v dôsledku toho by vytváral nepresné skóre sentimentu.
Kultúry majú svoje vlastné dialekty a dokonca aj subdialekty, pričom každý z nich obsahuje podobné slová s mierne odlišným významom. Dešifrovanie sentimentu bez pochopenia týchto nuáns by viedlo k nepresnej analýze.
Napríklad "chceš ísť, kamarát?" by bola provokáciou, ak by bola vyslovená v Spojených štátoch, ale bola by nevinnou otázkou o cestovaní, ak by bola položená inde.
Len v roku 2021, Merriam-Webster doplnil do anglického slovníka viac ako 520 slov. Mnohé z týchto slov (napr. FTW, TBH, amirite) pochádzajú z online kultúry. Pri iných slovách došlo k úpravám ich definícií.
Napríklad "prelomový" môže znamenať buď náhly objav (pozitívny sentiment), alebo nakazenie sa vírusom u plne zaočkovanej osoby (negatívny sentiment).
Lingvistika fascinovala vedcov a učencov už od dávnych čias. Vďaka ich angažovanému výskumu zameraného na pochopenie prečo človek niečo povie, došlo k mnohým pokrokom vo vede a spotrebiteľskom správaní.
Svet prechádza Štvrtá priemyselná revolúcia kde budú mať prednosť umelá inteligencia, veľké dáta a strojové učenie. Táto rýchlo napredujúca strojová technológia ovplyvní každé odvetvie od zdravotníctva, práva, marketingu atď.
Okrem toho, prevod reči na text sa stáva čoraz bežnejším, pretože na čele jeho používania stoja spoločnosti Google a Amazon. V skutočnosti štúdia predpovedá, že polovica všetkých používateľov smartfónov bude používať technológiu hlasového vyhľadávania.
Reč a písaný text sú pre každú organizáciu kľúčové údaje. Konkrétnejšie, pochopenie zámer za hovoreným alebo písaným textom sa stáva čoraz dôležitejším pre prežitie organizácie.
Preto sa zvýši dopyt po nástrojoch na analýzu nálad, pretože organizácie sa snažia získať hlbší prehľad o svojich zákazníkoch a vyvinúť lepšie ponuky, ktoré by spĺňali ich potreby. Otázkou je, či aj vy budete vo svojom podnikaní využívať analýzu sentimentu, alebo zostanete pozadu za konkurenciou?
Analýza sentimentu je dobre preskúmaná téma s mnohými článkami v časopisoch, knihami a online zdrojmi, ktoré sú k dispozícii na štúdium. Nižšie sme vybrali užitočné zdroje, ak chcete vytvoriť vlastný model analýzy sentimentu alebo ak sa jednoducho chcete dozvedieť viac.
Pri vývoji modelu analýzy sentimentu sa používa Python, Javascript alebo R - najbežnejšie programovacie jazyky v oblasti NLP a strojového učenia. O tom, ktorý jazyk je lepší, sa vedú diskusie, ale odporúčame používať Python, ak ste začiatočník.
Od vytvorenia jazyka Python pred viac ako 30 rokmi zhromaždila komunita programátorov rozsiahlu zbierku knižníc, dokumentácie, príručiek a videonávodov pre všetky úrovne zručností. Táto rozsiahla zbierka zdrojov jazyka Python urýchli proces vývoja na vytvorenie vysoko presných algoritmov, čím sa znížia náklady a celkové potrebné úsilie.
Bez ohľadu na to má každý programátor svoje preferencie, preto sme nižšie zostavili zoznam návodov na vytváranie modelov analýzy sentimentu pomocou Pythonu, Javascriptu a R.
Ak máte skúsenosti s programovaním, máme pre vás aj rozsiahla dokumentácia k našim rozhraniam API Speaks riadkami kódu, ktoré môžete skopírovať a vložiť do textového editora. Okrem analýzy sentimentu môžete tiež integrovať aplikáciu Speak Ai na prevod reči na text a vložte ho do prehliadača.
Python NLTK pomocou Pycharmu - NLTK je jednou z najpopulárnejších knižníc jazyka Python s rozsiahlou wiki obsahuje kurzy, projekty, často kladené otázky a ďalšie informácie. Tento videonávod poskytuje podrobné príklady krok za krokom s použitím Pycharmu, textového editora na programovanie.
Python NLTK pomocou Google Colab - Tento videonávod vás naučí vytvoriť algoritmus analýzy sentimentu Naive Bayes pomocou aplikácie Google Colab. Táto platforma spoločnosti Google umožňuje každému písať kód v prehliadači.
Analýza nálad na Twitteri pomocou služby Google Colab - Tento návod vám ukáže, ako vytvoriť model analýzy nálad špeciálne na získavanie názorov z tweetov.
Analýza sentimentu pomocou Tensorflow a Google Colab - Tento videonávod poskytuje podrobný návod krok za krokom na vytvorenie modelu analýzy sentimentu od začiatku. Použitá knižnica Python je Tensorflow, populárnu knižnicu v rámcoch strojového učenia a hlbokého učenia.
Vytvorenie aplikácie na analýzu sentimentu pomocou Node.js - Tento návod je zrozumiteľným sprievodcom, ktorý krok za krokom poskytuje kódy na kopírovanie a uľahčuje tak proces vývoja.
Ako vytvoriť analýzu sentimentu v R podľa Kaggle - Kaggle je online komunita dátových vedcov s príslušnými súbormi údajov, súťažami, kurzami a aktívnym fórom.
Stroje na analýzu sentimentu sa učia pomocou lexikónov - zoznamu slov a s nimi spojených sentimentov. Tento zoznam sa musí kódovať ručne a jeho zostavenie trvá dlho vzhľadom na obrovské množstvo slov v danom jazyku.
Našťastie, Kaggle má verejne dostupný lexikón sentimentu na stránke 81 jazykov. Kaggle je komunita pre programátorov a obsahuje mnoho užitočných zdrojov v oblasti kódovania, NLP a strojového učenia.
Dôrazne odporúčame vziať si ich kurzy za čo dostanete certifikát o absolvovaní, ktorý si môžete uviesť vo svojom životopise. Kaggle poskytuje kurzy pre všetky úrovne zručností v oblasti Pythonu, strojového učenia, SQL, NLP, strojového učenia a hernej AI.
Kaggle má tiež viac ako 992 verejne dostupných súbory údajov pre analýzu sentimentu. Tieto súbory údajov zahŕňajú širokú škálu tém analýzy nálad vrátane Twitteru, recenzií Amazonu, finančných správ a ďalších.
Celkovo, Kaggle je miestom, kde môžete získať materiály na kódovanie, najmä ak ste začiatočník. Ak sa dobre orientujete v dátovej vede, môžete sa zúčastniť aj na súťažiach v kódovaní s peňažnými cenami až do výšky $150 000.
Okrem vyššie uvedených lexikónov sa v komunite dátovej vedy bežne používajú aj VADER, TextBloba SentiWordNet lexikóny. Tieto lexikóny si môžete bezplatne stiahnuť na GitHub, populárnu platformu pre vývojárov na spoločné vytváranie softvéru.
VADER: VADER (Valence Aware Dictionary for Sentiment Reasoning) je lexikón založený na pravidlách špeciálne pre sentimenty správ sociálnych médií. Dátoví vedci milujú VADER, pretože je rovnako presný, ak nie presnejšie ako ľudskí hodnotitelia.
TextBlob: TextBlob je knižnica jazyka Python (2 a 3) na spracovanie textových údajov a obsahuje rozhranie API na vykonávanie bežných úloh NLP, ako je značkovanie, extrakcia podstatných mien, klasifikácia, preklad a ďalšie.
SentiWordNet: SentiWordNet je lexikálny zdroj založený na WordNet, rozsiahla databáza sémantických vzťahov anglických slov. Tieto slová sú navzájom prepojené na základe sémantických vzťahov (synonymá, hyponymá, meronymá) predtým, ako sa im priradí číselné skóre na vyjadrenie nálady.
Ak chcete preniknúť hlbšie do oblasti analýzy nálad a spracovania prirodzeného jazyka, odporúčame vám začať čítaním "Analýza sentimentu: Analýza názorov, nálad a emócií" od Bing Liu.
Bing Liu je významný profesor informatiky, ktorý pravidelne publikuje vedecké práce o analýze nálad, spracovaní prirodzeného jazyka, strojovom učení a dolovaní dát.
Ako lídra v týchto oblastiach ho dátoví vedci vysoko oceňujú pre jeho rozsiahle znalosti v tejto oblasti a schopnosť zrozumiteľne vysvetliť technické témy NLP.
Predtým, ako prejdete na analýzu sentimentu, odporúčame vám, aby ste si osvojili základy spracovania prirodzeného jazyka. Analýza sentimentu je podmnožinou spracovania prirodzeného jazyka, a preto by ste sa mali učiť obidve tieto oblasti ruka v ruke.
Táto stránka bezplatný online kurz zo služby Coursera poskytuje prehľad o spracovaní prirodzeného jazyka a po jeho absolvovaní sa udeľuje certifikát. Sú tu štyri moduly, z ktorých každý obsahuje praktické cvičenia, ktoré vyžadujú vytvorenie modelu NLP vrátane trénovania neurónovej siete na vykonanie analýzy sentimentu tweetov.
Dôrazne odporúčame aj tento kurz strojového učenia ak si chcete vytvoriť vlastné modely analýzy nálad. V kurze sa naučíte vytvárať algoritmy strojového učenia pomocou Pythonu a R, dvoch najbežnejších programovacích jazykov.
Je veľmi cenovo dostupný a obsahuje 44 hodín prednáškových materiálov, čo sa môže zdať skľučujúce, ale dobre štruktúrovaný kurz rozdeľuje strojové učenie na jednotlivé časti.
Ak rozpočet nie je problém, odporúčame vám zaregistrovať sa do tejto online Spracovanie prirodzeného jazyka pomocou hlbokého učenia kurz na Stanford Online. Školné je $1 595 a vyžaduje si 10-14 hodín týždenne počas 10-týždňového programu. Po jeho absolvovaní získate aj certifikát, ktorý môžete zvýrazniť vo svojom životopise.
Ak vám online kurzy nevyhovujú, môžete si pozrieť Séria videí na YouTube o spracovaní prirodzeného jazyka od Dana Jurafského a Christophera Manninga, profesorov informatiky a lingvistiky na Stanfordskej univerzite.
Analýza sentimentu je proces využívajúci techniky spracovania prirodzeného jazyka (NLP) na extrakciu sentimentu (pozitív, emócií, pocitov) z textových údajov. S rýchlym rozvojom strojového učenia a technológií NLP veľké aj malé spoločnosti čoraz častejšie využívajú analýzu sentimentu, aby si upevnili svoje miesto na trhu.
Existuje mnoho aplikácií analýzy nálad a prieskumu verejnej mienky. Organizácie môžu využívať analýzu nálad napríklad v oblasti prieskumu trhu, služieb zákazníkom, finančných trhov, politiky a trhu sociálnych médií.
Hoci analýza nálad nie je dokonalá, stále je veľmi účinná pri analýze online textových údajov vo veľkom rozsahu. Modely analýzy sentimentu sú však už rovnako presné ako ľudskí hodnotitelia, ak nie spoľahlivejšie.
Je len otázkou času, kedy modely analýzy nálad dosiahnu prakticky 100% presnosť pri získavaní názorov z veľkých častí textu. Je to technológia, ktorá preukázateľne optimalizuje pracovné procesy a umožňuje tímom získať hlbšie porozumenie o svojich zákazníkoch.
Ak sa chcete dozvedieť viac, vyskúšajte našu 7-dňová skúšobná verzia bez kreditnej karty alebo hovorte s nami a prediskutovať, ako môžu naše riešenia analýzy nálad posunúť vašu organizáciu na vyššiu úroveň.
Vyskúšajte Speak zadarmo na 7 dní, nevyžaduje sa kreditná karta
Ako prepísať nahrávku do textu Náš nástroj na prepis bez kódu vám umožní previesť zvukovú nahrávku do textu len v dvoch krokoch. Vyhľadajte stránku
Ako prepisovať videá YouTube Na prepis videa YouTube nemusíte video konvertovať do formátu mp4. Stačí nahrať adresu URL do aplikácie Speak
Ako prepisovať audio a video do textu za 2 minúty (2022 sprievodca) Naučte sa prepisovať audio a video do textu pomocou aplikácie Speak Ai
Kompletný sprievodca textovou analýzou (2022) Textová analýza (alebo text mining) sa vzťahuje na používanie techník spracovania prirodzeného jazyka na získavanie kľúčových poznatkov z častí
Čo je spracovanie prirodzeného jazyka: Spracovanie prirodzeného jazyka je rozsiahly odbor, ktorý skúma, ako počítače dokážu presne porozumieť ľudskému jazyku.
Jednoduchý návod, ako robiť prieskum trhu v roku 2021 Prečítajte si niekoľko jednoduchých krokov, ktoré vám pomôžu začať robiť prieskum trhu,
Na obmedzený čas, Uložiť 93% pri plne naloženom pláne Speak. Začnite rok 2025 so silnou platformou AI s najvyšším hodnotením.
Slovenčina 
English 
Español 
Français 
Italiano 
العربية 
Português do Brasil 
Nederlands 
Deutsch 
עִבְרִית 
Русский 
日本語 
Polski 
Čeština 
Українська 
Slovenščina 
Svenska 
Ελληνικά 
Norsk bokmål 
简体中文 
Türkçe 
Català 
Magyar 
한국어 
Suomi