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Felton
ENBR

Emotion AI

Análise de sentimento em redes sociais além de positivo, neutro e negativo, com 25+ emoções específicas.

Emotion AI
O problema

Positivo, neutro, negativo. Isso não é insight. É um palpite com três opções, não análise de sentimento de verdade.

Comparação de análise de emoção

Felton
Emotion AI

25+

emoções

Da admiração à desconfiança. Do orgulho à decepção.

Cada comentário classificado com a precisão necessária para entender o que seu público realmente sente e responder de acordo.

CTS

Evolução
da confiança

O Community Trust Score acompanha a direção emocional do seu público.

Saiba se você está construindo confiança ou perdendo, antes que os números confirmem.

Sentimento tradicional

3

categorias

Positivo. Neutro. Negativo.

Uma ferramenta rudimentar que joga alegria e alívio no mesmo saco. Frustração e raiva no mesmo saco. Útil para um dashboard. Inútil para decisões.

As emoções

25+ emoções. Detecção de emoção em cada interação.

Três níveis de detecção: sentimento, categoria e emoção específica. Análise profunda de emoção em qualquer idioma.

Positivas

Alegria, empolgação, gratidão e mais.

Neutras

Surpresa, curiosidade, descoberta e mais.

Negativas

Raiva, frustração, decepção e mais.

CTS

Community Trust Score: saiba para onde seu público está indo.

O CTS é uma métrica proprietária de confiança, feita para comunidades. Numa escala de 1 a 10 por comunidade, acompanha a direção emocional do seu público ao longo do tempo. Um CTS em alta significa que seu conteúdo está construindo algo real. Um CTS em queda significa que algo está errado antes que os números mostrem.

1-10Faixa de pontuação
DiárioAcompanhamento contínuo
Community Trust Score
Casos de uso

O que a Emotion AI destrava.

Casos de uso de Emotion AI: 1,2M de perfis processados
01

Detecção de crise

  • Detecte o crescimento de frustração, desconfiança ou raiva antes que vire uma crise de imagem.
  • Quedas no CTS sinalizam problemas dias antes de chegarem à imprensa.
  • Responda enquanto ainda importa.
02

Estratégia de conteúdo

  • Saiba qual conteúdo gera alegria, admiração ou empolgação.
  • Construa estratégias editoriais em torno das emoções que geram engajamento e fidelidade, não apenas dos posts que tiveram mais curtidas.
03

Avaliação de patrocínio

  • Meça o impacto emocional das ativações de patrocinadores na sua comunidade.
  • Mostre aos parceiros exatamente como a presença deles afeta a confiança e o sentimento do público.
  • Dados que justificam renovações.

Pare de ler relatórios de sentimento. Comece a entender emoções.

Soluções relacionadas

A Emotion AI fica mais forte com contexto.

FAQ

Perguntas sobre Emotion AI, respondidas.

A análise de sentimento tradicional classifica texto em três categorias: positivo, neutro e negativo. A Emotion AI vai mais fundo e classifica cada interação em 25+ emoções específicas como admiração, frustração, orgulho e desconfiança. Isso entrega insight acionável no lugar de um rótulo vago de sentimento.

O Community Trust Score (CTS) é uma métrica proprietária pontuada de 1 a 10 por comunidade. Ele agrega os sinais emocionais de cada interação para acompanhar a direção geral de confiança do seu público ao longo do tempo. Um CTS em alta significa que seu conteúdo está construindo confiança. Um CTS em queda sinaliza problemas antes que fiquem visíveis nas métricas tradicionais.

Sim. Nossa Emotion AI faz análise profunda de emoção em qualquer idioma, detectando as mesmas 25+ emoções independentemente do idioma usado na interação.

Sim. Você pode acompanhar tendências emocionais ao longo do tempo para qualquer tema, campanha, tipo de conteúdo ou segmento de público. O CTS oferece acompanhamento diário da direção emocional da sua comunidade.

A Emotion AI alimenta diretamente a segmentação de público. Você pode construir segmentos com base em padrões emocionais. Por exemplo, encontrar todas as pessoas do público que expressam frustração de forma consistente ou que demonstram alta admiração. Combinadas com mais de 250 filtros, as emoções viram uma dimensão poderosa de segmentação.