YouTube のセンチメント分析
YouTube は、消費者の認識とブランドイメージを形成する上で最も影響力のあるプラットフォームの 1 つです。 AI システムがブランドに関するプロンプトに応答する際、ソースとして YouTube ビデオを引用するケースが増えており、そのコンテンツ内でブランド言及がどのように行われているかが、AI 生成の応答に直接的な影響を与えています。
YouTube のセンチメント分析のオポチュニティは、ブランドプレゼンスダッシュボードのプロンプトセットのプロンプトの引用として YouTube ビデオが検出された際に表示されます。 また、センチメント、シェアオブボイス、繰り返しトピックに対するこれらの引用されたビデオとそのコメントが分析されます。 その後、AI 生成の応答でブランドイメージや表現を向上させる優先順位が付けられたレコメンデーションが提示されます。
ブランドは、次の 6 つのディメンションをまたいで分析されます。
- 分析されたビデオ数 - ブランド言及とセンチメントに対して調査された YouTube ビデオの数。
- 分析されたコメント数 - 分析されたビデオをまたいで調査されたコメントの数。
- ブランド言及数（ページ数） - ビデオコンテンツをまたいだブランド言及頻度。
- ブランド言及数（コメント数） - コメントのブランド言及頻度。
- 全体的なセンチメント（ビデオ数） - ビデオコンテンツをまたいだブランドに対する集計済みのセンチメント。
- 全体的なセンチメント（コメント数） - コメントをまたいだブランドに対する集計済みのセンチメント。
仕組み
LLM Optimizer では、ブランドプレゼンスダッシュボードのプロンプトセットのプロンプトに対する AI システムにより引用された YouTube ビデオが監視されます。 引用されたビデオが検出されると、ブランド言及、センチメント、シェアオブボイス、AI 引用数に対するこれらのビデオとそのコメントが分析されます。 さらに、マーケットの競合他社や関連ブランドに対するブランドのパフォーマンスを比較し、センチメントを推進する繰り返しトピックを特定し、イメージのギャップに対処するためのレコメンデーションを生成します。
プロンプトセットのプロンプトに対して YouTube ビデオが引用されない場合、このオポチュニティはダッシュボードに表示されません。
結果は「候補」タブと「パフォーマンス」タブの 2 つに表示されます。
候補
このタブには、YouTube でのブランドイメージを向上させるためのレコメンデーションが表示されます。 候補は、「現在の候補」、「修正された候補」、「無視された候補」の 3 つのサブタブに整理されます。
候補テーブルには、次の列が含まれます。
- 候補 - イメージギャップに対処するための推奨される改善。
- 優先度 - 緊急度レベル（重大、高、中、低）。
- アクション項目 - レコメンデーションを実装するための特定の手順と、担当チーム（例：コンテンツ戦略、インフルエンサーマーケティング、製品マーケティング）を含むパネルを開きます。
- 証拠 - 候補の根拠となるビデオを表示するソーステーブルを開きます。
候補を展開すると、以下の内容を含む「AI 分析」セクションが表示されます。
- 改善が必要な理由 - 特定されたイメージギャップの説明。競合状況や YouTube のコンテンツをまたいでこの問題が形成されている仕組みが含まれます。
- 改善方法 - ギャップに対処するコンテンツやアクションに関する特定のガイダンス。
- 期待される成果 - レコメンデーションを実装した場合に期待される結果。
ソーステーブルには、候補を推進する YouTube ビデオが次の列で表示されます。
- ビデオ - YouTube ビデオのタイトルとリンク。
- チャネル - ビデオを公開した YouTube チャネル。
- エンゲージメント - エンゲージメントレベル（低、中、高）。
- ブランド言及数 - ビデオ全体の言及数に対するブランド言及数。
- シェアオブボイス - 言及されたすべてのブランドに対する、ブランド言及数の割合。
- 上位 5 ブランド - ビデオ内で最も多く言及されたブランド。
- センチメント - ビデオでのブランドに対する全体的なセンチメント。
- AI 引用数 - このビデオを引用した AI 回答の数。
パフォーマンス
「パフォーマンス」タブには、ブランドが YouTube のコンテンツをまたいだ実行の仕組みの詳細な分類が表示されます。 このタブは 4 つのセクションに整理されています。
マーケットの状況
言及数に基づいて、ブランドのパフォーマンスを関連ブランドやマーケットの競合他社と比較します。
表示される内容：
- ビデオ内でのブランド言及数 - 関連ブランドやマーケットの競合他社と比較したシェアオブボイス。
- コメント内でのブランド言及 - コメントコンテンツをまたいだ同じ比較。
- マーケットトラッキング - 最大 5 つの競合他社ブランドを選択して、ビデオやコメントをまたいだシェアオブボイスを比較できる、フィルタリング可能なグラフ。
センチメント分析
分析されたコンテンツをまたいでブランドイメージを追跡します。これにより、ビデオとコメントの両方について好意的、中立的、否定的なセンチメントの割合の分類を示す センチメント配分 グラフが表示されます。
ビデオ
次の列を含む分析された YouTube ビデオの詳細なテーブル：
- ビデオ - YouTube ビデオのタイトルとリンク。
- チャネル - ビデオを公開した YouTube チャネル。
- エンゲージメント - エンゲージメントレベル（低、中、高）。
- ブランド言及数 - ビデオ全体の言及数に対するブランド言及数。
- シェアオブボイス - 言及されたすべてのブランドに対する、ブランド言及数の割合。
- 上位 5 ブランド - ビデオ内で最も多く言及されたブランド。
- センチメント - ビデオでのブランドに対する全体的なセンチメント。
- AI 引用数 - ビデオに関連付けられた AI 引用シグナルの数。
「パフォーマンス」タブには、ビデオと トピック のパネルが 1 つのビューで表示されます（「ビデオ」が選択されている状態）。 次の図に、ビデオレベルのテーブルと、その下に トピック の概要を示します。
コメント
コメントレベルのデータにフィルタリングされた、ビデオテーブルと同じ列を含む分析された YouTube コメントの詳細なテーブル。
トピック
分析されたコンテンツをまたいで特定された繰り返しトピックのテーブルに、次の項目が表示されます。
- トピック - 繰り返しテーマまたは特定されたサブジェクト。
- ブランド言及数 - トピックに関連するブランド言及数。
- センチメント - トピックに関連する全体的なセンチメント。
トピックテーブルは、ビデオテーブルと同じパフォーマンスビューに表示されます。上記のビデオの節の図を参照してください。
デモで試す
Frescopa デモ環境を使用した YouTube のセンチメント分析の実際のオポチュニティについて詳しくは、次を参照してください。
よくある質問
AI 検索で YouTube が重要なのはなぜですか？
AI システムは、ブランド、製品、トピックに関する応答を生成する際に、YouTube ビデオを引用することが増えています。 引用されたビデオでブランドが否定的または不正確に言及されている場合、そのセンチメントは AI システムによるブランド表現に直接影響を与えます。 AI システムが既に引用している YouTube コンテンツでブランド言及を改善することは、AI 生成のブランドイメージに影響を与える最も直接的な方法の 1 つです。
このオポチュニティがダッシュボードに表示されないのはなぜですか？
このオポチュニティは、ブランドプレゼンスダッシュボードのプロンプトセットのプロンプトの引用として YouTube ビデオが検出された際にのみ表示されます。 これらのプロンプトに対して YouTube ビデオが引用されていない場合、そのオポチュニティは表示されません。 ブランドが YouTube でより多くの注目を集め、これらのビデオが AI システムによりプロンプトセットに引用されるようになると、オポチュニティが使用できるようになります。
全体的なセンチメントの意味は何ですか？
全体的なセンチメントは、ブランドが言及されているコンテンツの集計済みのトーンを反映します。好意的、中立的、否定的のいずれかです。 ビデオとコメントは大きく異なる場合があるので、それぞれ個別に計算されます。
シェアオブボイスとは何ですか？
シェアオブボイスとは、特定のコンテンツ内または分析されたすべてのコンテンツで、言及された他のすべてのブランドに対する、合計ブランド言及数のブランドの割合です。
AI 引用数とは何ですか？
AI 引用数は、特定のビデオが引用されたAI 回答の数を示します。 AI 引用数が高いということは、そのビデオが関連トピックに関する応答を生成する際に AI システムによりアクティブに使用されていることを示します。これにより、これらのビデオのセンチメントは、ブランドの AI 表現にとって特に重要になります。
マーケットの競合他社はどのように特定されますか？
競合他社は、ブランドの業界と、分析されたコンテンツで最も頻繁に共に言及されるブランドに基づいて自動的に特定されます。 また、マーケットトラッキンググラフでは、最大 5 つのブランドを手動で選択して比較できます。
分析が更新される頻度はどれくらいですか？
YouTube 分析は、ダッシュボードのヘッダーに表示される日付までに分析されたコンテンツを反映します。 レコメンデーションを実装した後は、そのオポチュニティを再検討し、センチメントやシェアオブボイスの変更を追跡します。