Des thèmes, pas un mur
Les commentaires qui disent la même chose avec des mots différents finissent dans un même groupe, ainsi un défilement de trois mille devient une courte liste de ce que les gens ont réellement continué à soulever.
La même question posée quarante fois est un brief de contenu. Enfouie parmi trois mille commentaires, elle ressemble à trois mille commentaires.
Trois mille commentaires ne sont pas un retour tant que quelque chose ne leur a pas été fait. AllyHub parcourt ce que les gens ont laissé sous une vidéo, regroupe ce sur quoi ils reviennent sans cesse, sépare ce qu'ils demandent, et conserve le texte original sous chaque groupe afin que rien n'ait à être cru sur parole.
Les commentaires qui disent la même chose avec des mots différents finissent dans un même groupe, ainsi un défilement de trois mille devient une courte liste de ce que les gens ont réellement continué à soulever.
Tout ce qui est formulé comme une question ressort dans son propre ensemble, classé par nombre de fois où il a été posé, ainsi une chose que quarante personnes voulaient savoir tient en une ligne plutôt qu'en quarante.
Chaque thème porte les commentaires à partir desquels il a été construit, avec le pseudo de l'auteur, le nombre de likes et la date, afin qu'un regroupement puisse être vérifié plutôt que cru.
Au sein d'un groupe, les commentaires sont classés par likes, ce qui montre quelle version d'un point le public lui-même a poussée en haut.
Donnez-lui un lot et les groupes se forment sur l'ensemble d'un coup, ainsi un thème qui traverse un mois de publications apparaît comme une seule ligne au lieu de dix lectures séparées.
Un document quand les groupes vont servir à un plan, un tableur quand ils vont être comptés, avec les commentaires joints dans les deux cas.
Une vidéo ou un mois de vidéos, regroupées en éléments sur lesquels agir.
Indiquez à AllyHub une seule vidéo ou une liste de vidéos, et précisez jusqu'où il doit lire dans les commentaires.
AllyHub collecte chaque commentaire avec son texte, son auteur, ses likes, ses réponses et sa date, puis les regroupe par sujet, sépare les questions et classe chaque groupe par likes.
Développez un groupe pour voir les commentaires qui le composent, reprenez les principales questions dans votre prochain script et envoyez l'ensemble dans un fichier.
Savoir que la salle a aimé n'est pas la même chose que savoir ce que la salle voulait.
L'analyse de sentiment vous dit l'humeur. Une question vous dit ce qui manque — la taille qui n'a pas été mentionnée, l'étape qui a été sautée, le prix que personne n'a pu trouver. Comptées et classées, celles-ci cessent d'être des réponses dispersées et deviennent une liste de choses à réaliser.
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Un graphique de cinq catégories vous demande de croire que le tri était correct, sans aucun moyen de vérifier. Chaque groupe s'ouvre sur les commentaires qui l'ont formé, ainsi une affirmation que vous êtes sur le point de répéter en réunion peut être lue dans les mots employés par les gens.
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Le regroupement est une lecture du texte par un modèle, c'est donc un point de départ à vérifier plutôt qu'une mesure — c'est pourquoi les commentaires restent attachés. Il ne couvre que les commentaires publics, il n'évalue pas l'humeur et ne se prononce pas sur l'authenticité des comptes.
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Jusqu'où lire, quels groupes vous intéressent, si les questions passent en premier — votre AllyHub s'appuie sur ce qu'il sait déjà, ainsi les commentaires de la vidéo suivante arrivent triés comme ceux de la précédente, et il devient plus rapide à chaque fois.
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Pour ceux qui doivent décider quoi produire ensuite, avec un public qui le leur dit déjà.
La section commentaires est pleine d'idées et la lire ressemble à de la procrastination, alors on la survole. Regroupée et comptée, elle devient la plus courte séance de planification de la semaine : quarante personnes ont demandé la même chose.
La même confusion apparaît dans les commentaires des semaines avant d'apparaître dans les tickets, et personne dans l'équipe ne lit TikTok toute la journée. Extrayez les questions du dernier mois de publications et les lacunes des instructions se nomment d'elles-mêmes.
Une vidéo de campagne a tourné et le rapport est revenu avec un nombre de vues et un score. Ce que le public a dit sur le produit se trouve en dessous, et c'est la partie dont le prochain brief a besoin.
Vous voulez savoir comment les gens parlent d'un sujet, pas combien d'entre eux sont positifs à son égard. Des commentaires regroupés sur un ensemble de vidéos vous donnent leur vocabulaire, leurs objections et ce qu'ils ne cessent de demander.
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Ce que fait le regroupement, jusqu'où lui faire confiance et où il s'arrête.
Il prend les commentaires sous une vidéo et les organise au lieu de les lister : les sujets récurrents deviennent des groupes, les questions sont séparées et comptées, et les commentaires originaux restent sous chaque groupe. AllyHub peut le faire sur plusieurs vidéos en une seule exécution quand le schéma compte plus que la publication.
Les commentaires d'une vidéo sont gratuits à analyser. Les lectures plus approfondies, les exécutions multi-vidéos et les fichiers exportés sont disponibles dans les offres payantes.
L'analyse de sentiment répond à comment les gens se sont sentis. Ceci répond à ce qu'ils ont dit et à ce qu'ils ont demandé. Une section commentaires peut être chaleureuse du début à la fin et contenir tout de même deux cents fois la même question sans réponse, et une seule de ces deux lectures la trouvera.
C'est un modèle qui lit du texte, alors considérez-le comme une première passe plutôt qu'un comptage. C'est exactement pourquoi chaque groupe conserve les commentaires à partir desquels il a été construit — ouvrez-en un et voyez si le tri tient avant de vous y fier.
Document ou tableur. Les groupes et leurs comptages se trouvent au niveau supérieur ; les commentaires en dessous arrivent avec le pseudo de l'auteur, les likes et la date, ainsi le fichier convient à la lecture comme au comptage.
La plupart vous remettent les commentaires dans un fichier et vous laissent la lecture, ou vous donnent un score sans rien en dessous. AllyHub fait le regroupement et conserve les preuves au même endroit, et il se souvient de la façon dont vous vouliez qu'ils soient regroupés, ainsi votre AllyHub ne repart plus jamais de zéro pour la vidéo suivante.