ほぼテク6月11日！ChatGPTでSNSマーケティングを攻略しよう！

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6月11日

こんにちは、「今更聞ける！ほぼ毎日テック日報」略してほぼテクの読者の皆様！
本日は6月11日、天気は少し曇り気味でしたが、テクノロジーの世界は常に晴天です！

どうも、GROWTH JAPAN TECHNOLOGIESの我妻裕太です！
本日もよろしくお願いします。

本日はSNSマーケティングにおける感情分析の課題と、それをどうChatGPTで解決できるのかについてお話しします。
前回は「ChatGPTで情報の抽出」について具体的にご紹介しました。

前回の記事はこちらからご参照ください。
ほぼテク6月10日！ChatGPTで情報の抽出をマスターしよう！

それでは今回のテーマに進みましょう。

ChatGPTでSNSマーケティング感情分析の課題を解決しよう！

SNSマーケティングは、多くの企業が消費者との接点を持つための重要な手段となっています。
その中で感情分析は、投稿やコメントに対するユーザーの感情を理解し、マーケティング戦略を調整するための有用なツールです。

しかし、感情分析には以下のような課題があります。

感情分析のよくある課題

テキストデータの解釈
テキストデータの解釈は、あらゆる種類のユーザーのコメントやフィードバックを理解するために不可欠なスキルです。
たとえば、Twitterでは毎日およそ何百万のツイートが投稿され、これらは多種多様な形式で表現されています。
それぞれのツイートは、直訳できない言葉遣いやスラング、絵文字、ハッシュタグといった要素を含んでいます。
例えば、"💯"の絵文字は「100%同意」や「完全に真実」という意味を表現する際に使用され、また「lit」は特に若者の間で「素晴らしい」または「興奮している」という意味で使われます。
このような表現は、特定の文化やコミュニティに特有のものであり、テキストデータを解釈する際にはこれらを正確に理解することが必要です。
文脈の理解
テキストの意味は文脈によって変化します。例えば、英語の単語"bark"は、文脈により「樹皮」または「吠える」という二つの大きく異なる意味を持つことがあります。
また、フレーズ "I'm feeling blue" は文字通りには「私は青い気持ちだ」となりますが、文化的文脈においては「私は悲しい」という意味になります。
テキストデータの解釈では、このような独立した単語やフレーズだけでなく、全体の文脈を理解する能力が求められます。
スケーリング
現在のデジタルエイジでは、大量のデータをリアルタイムで解析することが一般的な要求となっています。
例えば、Facebookは1日あたり約数十億件のメッセージを処理しており、これらをすべて人力で解析することは困難を極めます。
また、ニュースアウトレットやオンラインレビューサイトでは、毎分数百の記事やレビューが投稿され、これらの内容を迅速に理解して反応することが求められます。
これらの問題に対処するためには、効率的な自動化が必要となります。
テキスト分析の自動化は、人間の手を介さずに大量のテキストデータを解析し、その意味やトレンドを把握することを可能にします。
これは、機械学習や自然言語処理 (NLP) などの先端技術を用いて実現されます。

それでは、それぞれの課題をChatGPTでどのように解決できるのか、具体的な事例やデータを使って詳しく見ていきましょう！

ChatGPTで課題を解決

1.テキストデータの解釈
コメントやフィードバックは非常に多様であり、特定の地域やコミュニティ固有のスラング、アイロニーやダブルミーニング、絵文字やハッシュタグなどを解釈する必要があります。
例えば、若者の間でよく使われる「🔥」の絵文字は「素晴らしい」や「ホット」を意味しますが、これを理解できないと、ユーザーの意図を見誤る可能性があります。
また、「#TGIF」（Thank God It's Fridayの略）のようなハッシュタグも、それが週末の喜びを表現していることを理解できなければ、フィードバックの全体的な意味が読み取れないかもしれません。
ChatGPTは大量のテキストデータから学習しており、その中にはスラングや絵文字、ハッシュタグの意味も含まれています。
そのため、これらの表現を理解し、適切に解釈することができます。
文脈の理解
テキストの意味はしばしば文脈によって変化します。
例えば、「私はリンゴが好きです」という文と、「私はAppleが好きです」という文では、同じ「好き」という単語でもその意味が異なります。
前者ではリンゴという食物を好むことを表している一方で、後者ではAppleという会社やその製品を好むことを示しています。
ChatGPTは前後の文脈を参照してテキストを理解することができます。
それは、数百億のパラメータと広範なデータセットから学習し、単語やフレーズが与えられた文脈でどのように使われるかを理解します。
その結果、前述の例のように、同じ単語でも異なる文脈で異なる意味を理解することができます。
スケーリングの問題
手作業で大量のデータをリアルタイムで解析することは困難です。
例えば、Twitterでは毎秒約6,000ツイートが投稿されます。これを人間が手作業で一つひとつ解析することは、事実上不可能です。
しかし、ChatGPTはこの問題を効率的に解決します。
それは自動化により大量のデータを迅速に解析し、適切なレスポンスを生成することができます。
それは人間の介入なしに24時間365日、コンスタントに働くことが可能で、絶えず流入する大量のデータに対応する能力を持っています。