Réponse directe
Utilisez Analyze > Sentiment pour filtrer les résultats par Topic et examiner les réponses enregistrées classées négatives. Vérifiez que chaque réponse concerne bien votre marque et le Topic visé avant d’y voir un schéma.Données nécessaires
Utilisez un ensemble de prompts stable, les Topics principaux, éventuellement des Tags, le fournisseur et le modèle, la période, les réponses enregistrées, les classements de sentiment, les mentions SELF/DIRECT et les URL citées. Distinguez le rattachement aux Topics des Tags réutilisables.Méthode
1
Choisissez la cohorte du Topic
Sélectionnez le Topic, la période, les fournisseurs et les modèles concernés. Vérifiez que les prompts configurés testent vraiment la préoccupation.
2
Examinez la répartition
Comparez les catégories de sentiment et le nombre de réponses dans la cohorte sélectionnée. Conservez le dénominateur et les filtres dans tout rapport.
3
Lisez les réponses sous-jacentes
Examinez des réponses négatives et non négatives représentatives. Distinguez critiques factuelles, compromis, affirmations non étayées et classements hors sujet.
4
Comparez les segments voisins
Vérifiez si le schéma persiste selon les prompts, fournisseurs, modèles et exécutions ultérieures, sans modifier plusieurs filtres à la fois.
Interprétation
Le sentiment est un classement des termes observés dans les réponses, pas un score de satisfaction client ni de santé de la marque. Une part négative plus élevée sur un Topic peut refléter la formulation des prompts, un petit nombre de réponses, le mélange de fournisseurs ou un véritable discours récurrent. Les données servent à investiguer, pas à fixer un seuil universel.Actions possibles
- Si une affirmation négative factuelle revient, vérifiez-la et testez une démarche de correction avec des preuves de référence.
- Si une critique reflète un vrai compromis, testez un positionnement plus clair sur le public visé et les limites.
- Si le résultat tient à un seul prompt, ne revoyez le dispositif de suivi qu’après avoir confirmé que ce prompt n’est pas représentatif.
Limites
Le sentiment automatisé peut mal classer les nuances, les comparaisons ou les citations. Les résultats ne couvrent que les réponses enregistrées sélectionnées. L’endpoint REST des réponses expose ses propres champs : ne supposez pas, sans vérification, qu’il reproduit les agrégations de sentiment du produit.Pages associées
Answer Details
Faites votre reporting sur les réponses sous-jacentes.
Analyse du sentiment
Consultez la méthode de sentiment du produit.
API des réponses
Utilisez le contrat REST des réponses documenté.
Sentiment après un événement
Comparez des cohortes stables d’une période à l’autre.
Prompts à suivre
Vérifiez que les prompts couvrent le Topic visé.
Corriger les erreurs
Traitez les erreurs factuelles vérifiées.
Ce que dit l’IA
Lisez les réponses enregistrées en contexte.