# O que é sentiment analysis? Uma sentiment analysis, em português **análise de sentimento**, é um procedimento de processamento de linguagem natural que visa reconhecer a emoção ou atitude em textos. É utilizada para avaliar automaticamente opiniões em redes sociais, avaliações de clientes ou pesquisas. ## Por que usar sentiment analysis Para o **sucesso ou fracasso de uma marca**, não são apenas as vendas diretas que são cruciais, pois estas podem mudar no curto prazo, mas as **opiniões dos clientes** são também relevantes.. O foco é sobretudo em como os potenciais clientes falam sobre a marca, independentemente de já terem comprado o produto ou não. - Uma marca está alinhada com as tendências atuais? - A marca é percebida de forma positiva ou negativa pelo público-alvo desejado? - A marca é completamente ignorada? - Como a marca é recebida por [influenciadores](https://www.ionos.com/pt-br/digitalguide/marketing-online/midias-sociais/o-que-e-digital-influencer/)? Essas são questões importantes que uma empresa deve esclarecer regularmente por meio da **observação direcionada de canais de mídia social**. As análises de sentimento também são realizadas por especialistas da bolsa para estimar o **curso das ações** com base no comportamento de compra e no sentimento geral dos investidores de ações. ## Como funciona sentiment analysis A análise de sentimento, também conhecida como “reconhecimento de humor”, baseia-se na avaliação automatizada de comentários de usuários para determinar se um texto é predominantemente positivo ou negativo. Para isso, são utilizadas técnicas de “Text Mining” (veja também [Data-Mining](https://www.ionos.com/pt-br/digitalguide/marketing-online/analise-web/mineracao-de-dados-metodos-de-analise-para-big-data/), ou seja, a análise automática de textos escritos em linguagem natural. Entre os maiores desafios dessa técnica estão os seguintes: - A linguagem natural não consiste em listas de positivo e negativo, seu significado muda conforme o contexto - **Métodos de análise**, que buscam palavras com significado positivo ou negativo de acordo com um dicionário previamente criado adequado ao tema, permitem apenas uma visão muito geral - A frequência de palavras consideradas positivas ou negativas em relação à avaliação subjetiva de um produto não é indicativa - Em redes sociais, as opiniões **nem sempre são formuladas segundo as regras da gramática alemã** - Dependendo do público-alvo, encontram-se tendências no uso da linguagem, como a linguagem dos jovens Essas dificuldades podem ser ilustradas com duas avaliações de clientes diferentes:
Avaliação do cliente Número de palavras positivas avaliação humana
”Estou entusiasmado” 1 (“entusiasmado”) Muito bom
”Bastante bom, cumpre seu propósito.” 2 (“bom”, “cumpre”) Mediano
Para uma análise de sentimento bem-sucedida, ferramentas de [inteligência artificial](https://www.ionos.com/pt-br/digitalguide/marketing-online/vender-na-internet/o-que-e-inteligencia-artificial-ia/) são cada vez mais utilizadas. Métodos de machine learning ajudam a treinar ferramentas que conhecem bem o **público-alvo** e o contexto do produto a ser analisado. A longo prazo, a qualidade dos resultados será melhorada. ## Objetivos de uma análise de sentimento A tarefa mais importante de uma análise de sentimento é determinar um **panorama geral de opiniões** sobre um produto ou marca dentro de um público-alvo definido. Para isso, é recomendável pesquisar, além de avaliações de produtos no próprio site ou em grandes lojas on-line, postagens tematicamente relevantes no Facebook, Twitter e outras redes sociais. Análises de sentimento devem reconhecer as **emoções** por trás do texto escrito e também captar o que a autora ou o autor do texto realmente quis dizer. A análise de sentimento, no entanto, não é uma ferramenta para responder a opiniões individuais ou avaliações de produtos. Nesses casos, é melhor que uma pessoa escreva uma resposta pessoal. ## Vantagens da análise de sentimento Uma análise de sentimento oferece às empresas inúmeros benefícios nas áreas de marketing, atendimento ao cliente e percepção de marca. A avaliação automatizada de grandes volumes de texto permite analisar e utilizar de forma direcionada as opiniões, atitudes e emoções de clientes. **Reconhecimento precoce do sentimento negativo dos clientes:** análises de texto profissionais permitem captar rapidamente o humor de um público-alvo. Assim, as empresas podem reagir precocemente e contrabalançar com medidas adequadas, como comunicação ajustada ou campanhas direcionadas. **Marketing mais direcionado:** por meio da análise de comentários de clientes, é possível identificar experiências positivas. Essas informações podem ser usadas para oferecer publicidade personalizada ou ações de bônus de forma direcionada, idealmente onde o público-alvo está ativo. **Fortalecimento da fidelidade do cliente:** quem entende melhor seus clientes pode criar ofertas mais personalizadas e atender suas necessidades. Isso fortalece a fidelização do cliente e aumenta a satisfação a longo prazo. **Gestão da reputação:** a análise de sentimento ajuda a monitorar a percepção pública da marca. Assim, é possível reconhecer crises precocemente e minimizar os riscos à reputação. ## Quando a análise de sentimento é utilizada? A análise de sentimento é aplicada em muitos campos onde opiniões, avaliações ou sentimentos são relevantes. Empresas, em particular, a utilizam para obter insights sobre o comportamento do cliente e reagir mais rapidamente a tendências. Os seguintes campos de aplicação são especialmente populares: - **Campanhas publicitárias em redes sociais**: os potenciais clientes reagem imediatamente às declarações da empresa e, em alguns casos, até comunicam entre si, frequentemente de maneira bem mais sincera do que o fariam diretamente com a empresa. - **Ajuste de campanhas**: caso uma percepção negativa se forme ou uma **impressão errada sobre os produtos anunciados** surja, as campanhas correspondentes podem ser ajustadas em curto prazo e reavaliadas posteriormente. - **Reação a ajustes de produto ou marca**: mesmo após uma nova edição, possivelmente melhorada, de um produto conhecido ou de mudanças visuais na marca, as análises de sentimento são úteis para avaliar como o realinhamento afeta a satisfação do cliente e possivelmente o comportamento de novos clientes. - **Encontrar conteúdos relevantes**: além de **filtrar** spam, trata-se também de encontrar e excluir da análise textos que tenham apenas ligação indireta com o próprio produto. - **Classificação do feedback**: os **comentários relevantes sobre a própria marca** devem ser subdivididos ou filtrados por outros critérios, por exemplo, se realmente são resenhas de um produto ou se a crítica se dirige mais ao atendimento ao cliente ou à embalagem, contendo, assim, muitos termos negativos. - **Medir o sucesso**: com uma análise de sentimento, é possível medir o **sucesso de campanhas de marketing** se, por exemplo, termos ou frases da publicidade atual aparecerem frequentemente junto a palavras positivas nos comentários. ## Exemplo de uma simples análise de sentimento A **API de linguagem natural do Google** é uma interface de programação que, entre outras, domina métodos simples de análise de sentimento e pode ser integrada a programas próprios. O Google permite que qualquer pessoa, não apenas desenvolvedores de software, teste essa API. Basta copiar um texto no [campo de entrada da Google Natural Language API](https://cloud.google.com/natural-language?hl=pt-BR "Página da Google Natural Language API") para obter várias opções de análise de texto, incluindo a seleção “Sentiment”. Cada frase é avaliada individualmente e recebe uma pontuação entre `-1` e `+1`, onde `-1` indica “muito negativo” e `+1` representa “ótimo”. Com base nas avaliações das frases individuais e em uma escala de valores predefinida, obtém-se um resultado geral para o texto. No exemplo a seguir, utilizamos a resenha fictícia de uma chaleira elétrica. O resultado mostra onde estão as **fraquezas de uma análise de texto automatizada**. A frase que recebeu a pior avaliação contém a expressão negativa “não faço ideia”. No entanto, ao ler o texto no contexto geral, fica claro que o usuário ou a usuária está, na verdade, elogiando. Como tais formulações e ironias em avaliações são exceções, mesmo uma análise de sentimento simples é adequada para obter, pelo menos, uma noção geral do sentimento em grandes volumes de texto. [![Imagem: Captura de tela da API de linguagem natural do Google](https://www.ionos.com/pt-br/digitalguide/fileadmin/_processed_/9/1/csm_sentiment-analysis-google_884691b04c.webp "Captura de tela da API de linguagem natural do Google")](https://www.ionos.com/pt-br/digitalguide/fileadmin/DigitalGuide/Screenshots_2025/sentiment-analysis-google.jpg) O Google fornece uma ferramenta gratuita para análise de sentimento com a API de linguagem natural; Fonte: https://cloud.google.com/natural-language?hl=pt-BR ## Ferramentas para análise de sentimento Além da API de linguagem natural do Google, existem outras **ferramentas de análise profissional** que podem avaliar grandes volumes de texto. Ao escolher, deve-se garantir que a **ferramenta domine a língua do texto** e possua listas de palavras e bancos de dados desenvolvidos por falantes nativos, com formulações típicas em contextos semânticos. Cada idioma tem, especialmente quando se considera a linguagem coloquial, suas próprias sutilezas que um tradutor automático não consegue representar sem distorcer o sentimento de um texto. ### Hootsuite A análise de sentimento baseada em AI no [**Hootsuite**](https://www.hootsuite.com/platform/listening "Página do Hootsuite") avalia automaticamente todos os canais importantes de mídias sociais, portais de notícias, blogs conhecidos e fóruns para determinar a opinião geral dos usuários da Internet sobre uma marca de produto. Os comentários utilizados na análise podem ser filtrados por diferentes palavras-chave e grupos típicos de pessoas. Além da análise de sentimento, a ferramenta inclui outros recursos úteis para empresas. Entre eles, oferece suporte de IA na criação de conteúdos e sugere os melhores horários para postagens. Planos estão disponíveis a partir de US$ 99 por usuário ao mês. ### IBM Watson Natural Language Understanding **[IBM Watson Natural Language Understanding](https://www.ibm.com/br-pt/products/natural-language-understanding "Página da IBM")** é uma poderosa ferramenta de IA para análise de texto, capaz de reconhecer, entre outros, o sentimento, emoções, palavras-chave e temas. Ela permite uma avaliação detalhada de conteúdos em vários idiomas. A API pode ser integrada de forma flexível em sistemas existentes, proporcionando insights detalhados sobre o sentimento e a intenção dos textos. Você pode experimentar a versão de teste gratuita para conhecer a ferramenta da IBM. ### Clickworker [**Clickworker**](https://www.clickworker.com/sentiment-analysis/ "Página da ferramenta de sentiment analysis do Clickworker") adota uma abordagem diferente. Aqui, uma grande rede de usuários trabalha com microtarefas nos textos. Assim, obtém-se uma visão do sentimento por meio de perguntas simples direcionadas, em vez de uma análise de texto automática. A vantagem dessa abordagem é evidente: a inteligência humana pode investigar o sentimento em textos de forma abrangente, sem depender da conotação de palavras individuais. Graças a três a cinco Clickworkers por texto e à avaliação pelo princípio da maioria, você pode confiar muito nos resultados. This is a markdown version of: [https://www.ionos.com/pt-br/digitalguide/marketing-online/analise-web/o-que-e-analise-de-sentimentos/](https://www.ionos.com/pt-br/digitalguide/marketing-online/analise-web/o-que-e-analise-de-sentimentos/) for AI/LLM consumption.