Comments Analytics 是一款先进的AI工具，旨在通过分析各种来源的评论，如视频评论、社交媒体帖子评论和产品页面评论，为用户提供有价值的洞察。这款工具利用自然语言处理（NLP）和机器学习技术，能够从大量文本中提取关键信息，帮助企业更好地理解客户的情感、动机和决策过程。
情感分析
情感分析是Comments Analytics的核心功能之一。它通过上下文挖掘文本中的主观信息，帮助企业了解其品牌、产品或内容的社会情感。情感分析关注文本中编码的情绪，广泛应用于分析客户反馈、调查响应和视频评论。社交媒体监控、声誉管理和客户体验是情感分析可以带来显著好处的几个领域。
关键词提取
关键词提取是Comments Analytics的另一项重要功能。它通过自然语言处理方法从一系列评论中提取关键信息。这种方法能够自动化地识别和提取文本中最重要的单词和表达，帮助企业了解消费者讨论最多的主题，从而节省客户服务部门的时间。词云或标签云是关键词提取的另一个例子，它们以视觉化的方式展示文本中最常用的单词。
类别提取
类别提取涉及自动识别和分类评论或反馈到预定义的类别或主题中。这一过程利用自然语言处理和机器学习技术来理解评论的内容，并将其分配到相关类别。对于企业来说，类别提取提供了许多好处，包括简化大量客户反馈的分析，使其更容易确定最受讨论的话题或问题。此外，它还为产品开发、客户服务增强和营销策略提供了宝贵的见解。
Comments Analytics 支持多种输入方式，包括通过Google Spreadsheet选项输入评论、使用Google Chrome扩展从YouTube等平台提取评论，以及上传Excel csv/xlsx文件。尽管目前仅支持英语分析，但其高级自然语言处理技术能够处理多种语言的文本，并利用人工智能进行即时翻译。
Comments Analytics 的设计模型使用最佳工具和框架，能够实时处理大量请求，并具备扩展性以适应增加的工作量或市场需求。此外，它还提供24/7的票务支持、专门的销售经理和可用的工程师，以满足客户的需求。
通过Comments Analytics，企业可以从视频评论、社交媒体帖子评论和产品页面评论中获得有价值、清晰、可考虑和显著的洞察，帮助了解客户偏好、痛点以及改进的领域，并利用这些信息制定更有效的营销策略，改进产品或服务，提高客户忠诚度。
