情感分析技術下的“直播帶貨”常態化發展策略研究

孫景樂

(綿陽師范學院，四川綿陽 621000)

“直播帶貨”就是視頻直播的帶貨能力，其核心為“直播+電商”。直播增強了用戶的體驗感，滿足了用戶享受低價優惠和互動社交的需求；而電商則獲得了穩定流量以及零成本宣傳。2019年被稱為“直播帶貨”元年，其實早在2016年5月淘寶直播就已經悄然興起，只是2019年“直播帶貨”的發展尤為引人注目。2019年“雙十一”淘寶直播引導成交量近200億，2020年初在新冠肺炎疫情影響下，為解決農產品滯銷問題，以央媒為代表的主流媒體也加入到了“直播帶貨”之中，上演了一場場精彩的“直播大秀”，如“小朱配琦”“祖藍夏丹”等。“直播帶貨”在多重魅力的引流下創造了一個又一個神話，并推動了“全民直播帶貨”熱潮。

在沸沸揚揚的帶貨熱潮表象下，亟需一些冷思考。我們既要積極尋找新的經濟增長點，也要清楚地看到帶貨熱潮下互聯網電商行業存在的問題和風險。本文對后疫情時代下的“直播帶貨”進行性質分析，有針對性地提出存在的問題，力求采用情感分析技術探索出一條“直播帶貨”規范化、常態化的發展道路。

一、 基于情感分析下“直播帶貨”相關研究概述

營銷正走入一個所見即所得的時代，消費者可以邊看邊買，實現了即刻購買的沖動消費。對于“直播帶貨”來說，是給消費者制造一種身臨其境的現場感。讓消費者觀看直播時便能進入到設定的購物場景中，直播間則營造出一種人聲鼎沸、爭先恐后下單的氛圍，很容易激發用戶跟風下單，這就是“直播帶貨”的魅力所在。

(一)情感分析技術研究

情感分析是通過大數據和計算機算法支持，自動對文本進行分類，找尋用戶對某觀點的態度、傾向以及意圖的一種自然語言處理過程。該研究領域的目標是通過文本分析呈現人們對產品、服務、機構、事件的觀點、情感、態度。

社交媒體的出現為受眾提供了互動交流平臺，人們可以跨越時間和空間的限制毫無約束地發表自己的觀點和看法。交互式的社交方式影響著人們的生活，當人們進行決策時往往會在網絡上尋找幫助，而網絡上任何一條評價和觀點都會對用戶決策產生影響。具體來說，一個消費者在購買行為發生前，往往會求助于自己的朋友和家人。一個商家想要獲取公眾對商品的看法，會采取調查問卷、民意測驗等方法獲取信息。現如今，通過情感分析技術，人們在購買商品時可直接從互聯網中獲取針對這款產品的評價和討論信息。商家也可直接通過情感數據分析獲取有價值的信息。情感分析技術可以將互聯網上散落各處、毫無聯系的信息轉化成為一目了然、有溫度的觀點信息。其在社會生活中被廣泛應用，如情感預測電影票房趨勢、挖掘產品評論、情感統計用戶反饋、主題模型新品研發等。

(二)“直播帶貨”的性質與風險判定

“直播帶貨”是主播利用新媒體平臺以親身使用的經驗結果將商品或服務推薦給消費者的電子商務行為。它主要是由商品推銷者、推銷渠道、商品內容、推銷對象以及售后服務等五部分組成，正與傳播學中拉斯韋爾的傳播五要素(5w模式)相吻合。“直播帶貨”本質上就是一種新型物聯網信息傳遞過程，將物品與互聯網相連，進行信息交換和通訊。作為一種新型的物聯網信息傳播，“直播帶貨”打破了地域、場景和時間的限制，擁有傳統銷售無法比擬的巨大力量。

在多重原因作用下，實體經濟消費受到重大沖擊，“直播帶貨”因其傳播速度快、范圍廣、受眾基數大、參與門檻低等優勢呈現爆發式增長。在這蓬勃發展的背后我們也要看到“直播帶貨”存在的風險和困境：一方面，主播身份和行為性質界定不清，追責難度大。電商主播魚龍混雜，平臺很難對其身份進行核實登記，產品出現問題并不能將其確定為追責問責對象，從而增加了消費者維權的難度。另一方面，電商平臺數據虛假，產品質量和售后難以保證。新媒體有短時聚流能力強、客戶轉化率高的特點，產品通過電商直播銷售，工商管理部門無法對產品流通環節進行統一監管，導致商品質量和商家售后服務無法保障，除此之外在渠道、用戶訴求、反饋方面還存在種種漏洞。

二、影響“直播帶貨”常態化發展的困境

異軍突起的“直播帶貨”，為后疫情時代的經濟復蘇和脫貧攻堅帶來了轉機和發展。但虛假宣傳、夸大商品性能、質量難以保證、售后服務不到位以及消費者維權無保障等成為“直播帶貨”常態化發展的困境與不足，主要表現在以下五個方面。

(一)傳播主體：利益為王，難維持

自李佳琦5分鐘賣出1.5萬只口紅、薇婭直播2小時成交額達到2.67億、羅永浩直播3小時銷售額破1.1億，網絡“直播帶貨”如破竹之勢引來社會各界人士駐足圍觀。各大電商平臺紛紛開設自己品牌的直播賬號，想要在直播紅利里分一杯羹。據2020年3月淘寶直播發布的《2020淘寶直播新經濟報告》顯示，2019年淘寶直播年度用戶超過4億，開播賬號數量同比增長100%①。一方面新興事物帶來多種便民互惠的優勢；另一方面當主播在高額傭金刺激下對前來合作的品牌來者不拒，銷售一些名不符實的商品時，頭部主播出現“翻車”事件也就不足為奇了。

頭部主播李佳琦因多年專業彩妝導購的從業經歷，使他成為“直播帶貨”中的“口紅一哥”，而“炊具”和“大閘蟹”并非他專長，因為一時謀利而不謀實，就為“翻車”事件埋下了伏筆。僅為一己私利，忽視用戶訴求，利用粉絲信任賺取利益，他很快失去“意見領袖”地位，失去話語權。

(二)傳播內容：流量變現，難長久

疫情加快了線上經濟的發展，“直播帶貨”的紅利經濟使得各行業流量精英蠢蠢欲動。如企業CEO羅永浩2020年4月開啟直播首秀，斬獲1.68億預估銷售額，引爆全網熱評；5月格力公司董事長董明珠第二次嘗試直播帶貨，僅三個小時完成3.1億的銷售額；李彥宏在百度APP內進行了自己的直播首秀，百度市值一夜暴漲120億；娛樂明星劉濤入職聚劃算變身“劉一刀”，直播首秀實現了1.48億交易總額，觀看人數突破2 000萬；流量明星陳赫在抖音完成首秀，超過5 000萬累計觀看人次，完成8 269萬商品銷售；以李佳琦、薇婭為代表的頭部帶貨主播擁有的千萬級帶貨案例更是舉不勝數。從企業CEO到流量明星再到頭部帶貨主播，這些具有社會影響力的名人，一場場直播數據力證了直播行業強大的變現能力。

從表面上來看，“直播帶貨”主播是通過互聯網近距離展示商品、留言互動，為消費者提供了新型購物方式。但實際上消費者在購買活動中包含了對主播粉絲經濟的消費。消費者在直播間里與主播互動，形成了虛擬空間的在場，在技術賦權的直播間中，打破明星與普通大眾之間的藩籬，使得精英、明星都以平等身份存在于直播間設定的場景中，普通大眾通過“意義消費”來肯定自我消費能力從而獲得自我滿足。這種受到“名人效應”影響所產生的非理性消費，說到底是由明星的影響力或是粉絲對明星主播的信任所決定的，這種“流量變現”型消費，只可能是“曇花一現”，并不能成為線上經濟穩定增長的“定心丸”。

(三)傳播對象：平臺價值密度低，難尋找

網絡直播帶貨的全過程不僅可以通過網絡媒體了解商品信息，還可以通過互動留言及時與主播交流，主播也可以實時解答用戶疑問。“直播帶貨”形成了一種“無交流、不傳播”的場景式沉浸購物體驗，還讓用戶產生了“集體在場”聚合式觀看的虛擬體驗，無疑形成了新的購物方式。

“直播帶貨”的影響力不斷擴大，引得眾多用戶躍躍欲試，大多數直播主體跟風效仿頭部主播，出現了滿屏盡是“李佳琦”的尷尬局面。“直播帶貨”的內容結構趨于模式化，同一類型的直播數量激增所帶來的問題就是優質內容的匱乏以及平臺提供直播內容總體呈現“價值密度低”的困境，進而影響用戶體驗，消解用戶對直播平臺的黏性，受眾在海量直播間中想要尋找自己感興趣的商品或急需的商品就更為困難。

(四)傳播渠道：惡意競爭，難管理

早期入局的“直播帶貨”平臺多為電商平臺，如淘寶、京東、拼多多、小紅書等。隨著5G技術不斷發展，“直播帶貨”又擴展至快手、抖音等短視頻平臺，隨后百度CEO李彥宏也將百度APP打造成為線上電商直播平臺。“直播帶貨”的核心在于平臺流量聚合能力，平臺流量聚合力越高，吸引來的用戶就越多，相應購買力就越大，平臺給出的價格就越底，反過來又會吸引更多粉絲，從而形成一個良性循環鏈條。簡單來說，聚合力和購買力不僅能促成消費者快速下單，還能成為平臺向供貨方壓低價格的資本。

一些平臺為追求利潤最大化，通過刷單進行數據造假從而營造出產品熱銷的假象，并通過饑餓營銷和瞬間超低價來誘導用戶出現非理性搶購。這些數據不僅破壞了行業間的公平競爭，還侵犯了消費者的知情權，然而這種敗壞行業風氣的行為不僅沒被叫停，反而在各大平臺呈泛濫趨勢。2020年6月16日，北京市消費者協會發布“直播帶貨”消費調查報告，針對電商“砍單”、大數據“殺熟”、捆綁銷售、個人信息泄露等問題進行消費調查，調查結果顯示，受訪者最擔心商品售后問題。由于消費者非理性消費，事后維權存在取證難、證據保存難等問題，從而出現了消費者維權成本高、直播平臺違法成本低、國家監管部門難管理的局面。

(五)傳播效果：受眾期待，難滿足

帶貨主播們憑借自己的社會影響力，通過與平臺、商家談判拿到價格較低的產品以優惠的價格賣給消費者。用戶不僅能在輕松愉快的氛圍中享受到低價、優質的商品，還能滿足其社交、娛樂需要。用戶出于娛樂和社交需求對“直播帶貨”平臺產生期待，并在下單成功后獲得滿足，這就形成了“直播帶貨”的良性循環。“直播帶貨”不僅改變了我國部分消費者的消費習慣，還形成了新型線上營銷模式，成為疫情過后經濟增長的新亮點。

但線上營銷對產品質量和售后服務沒有嚴格把關和監管，對主播準入門檻沒有明確要求。目前的“直播帶貨”，呈現出“重網紅輕產品”的不良傾向。近期，網絡上爆出主播“翻車”、消費者合法權益無法保障、投訴無法得到及時回應等負面消息，這成為“直播帶貨”長足發展的最大“黑洞”。當商家所承諾的產品質量、合法權益無法保障和滿足時，用戶就會減少對該平臺的媒介接觸，從而就會流失大批粉絲。這種惡性循環不僅會對主播、平臺產生不良影響，而且還會危及到整個產業鏈的正常發展。

三、依靠情感分析技術開啟“直播帶貨”常態化發展

2016年的1.0時代，除了沒有穩定的流量，“直播帶貨”主播作為電商產業的“附屬品”，依靠自己購買樣品進行直播，并通過直播打賞實現商業變現；到2.0時代，電商機構大規模進駐，主播在“直播帶貨”中增添了“人設”，在貨品上“直播帶貨”進入了專業垂直細分領域，在場景方面也出現了“產地直播”等新玩法；到3.0時代，頭部主播已經開始深入供應鏈，實現人貨場面面俱到。具體來說，主播競爭力、流量抓取力、履約售后力是電商繞不過的大山。疫情期間“直播帶貨”火爆的根本原因在于，商家積壓的庫存通過直播的方式能夠快速清倉、減少虧損。但我們清楚地知道，大多數品牌商家擁有自己的代理經銷體系和銷售價格體系，隨著疫情逐步得到控制，“直播帶貨”“價格戰”還會有多少商家愿意為其買單？“直播帶貨”過程中主播、產品、售后問題頻出，還會有多少消費者愿意為其買單？因此探索出一條“直播帶貨”常態化發展道路顯得尤為重要。

(一)傳播主體專業性：依照情感摘要“復盤”分析主播競爭力

隨著“直播帶貨”行業內容基數不斷擴大，內容競爭進入白熱化階段，主播的質量逐漸提升，小主播被市場淘汰，勢必會帶來新的直播發展態勢。那么如何提高主播核心競爭力？也許可從復盤中找尋答案。每場“直播帶貨”后需要直播復盤，復盤給以后的直播工作提供參考價值。簡單說就是總結成敗、吸取經驗，是“直播帶貨”環節中的重要一環。復盤屬于方法論，具體做法分為兩種：一種是復盤視頻和數據利于主播查漏補缺；另一種是復盤用戶信息提高主播選品能力。

1.復盤視頻和數據利于主播查漏補缺。首先，直播結束后主播要與直播前文案進行核對查漏補缺，使主播清晰認識整個直播過程的得失。其次，觀看直播視頻發掘可使粉絲數量和互動量增多的話題或“金句”，積累這些話題和“金句”有利于主播形成自己的直播風格。如，李佳琦的“買它買它買它”。最后，善于利用平臺數據。每場直播后，平臺都會提供關于直播的數據報告，報告包括直播時長、粉絲停留時長、互動數、增粉數、商品點擊數、訂單數等。分析平臺數據可使主播清楚認識自己擅長的帶貨領域，逐步往專業化、垂直化方向發展，積極打造“個人IP”。通過復盤將主播打造成為垂直領域的KOL，可提升自身傳播影響力以及核心競爭力，加強用戶群體活躍度，從而促進產品從關注到購買的轉化率。

2.復盤用戶信息提高主播選品能力。頭部主播一場直播在線粉絲高達千萬人次，用戶在直播時的評論、私信、客服咨詢以及直播預熱時在社交平臺、直播平臺等新媒體上都會留下大量“有價值”的互動信息。這些信息能準確反映出用戶對主播直播狀態、直播流程、選品等方面的情緒和看法，挖掘信息里所蘊藏的意義對了解粉絲需求、保持粉絲黏性有重要意義。采用情感摘要的方法，用屬性抽取的方式形成觀點摘要，摘要包含用戶對直播中所涉及的產品訴求。例如美妝直播后，情感摘要中呈現保濕、敏感肌、干燥等關鍵詞。通過關鍵詞主播就能準確把控直播選品、主題設定，并在直播中精準告知用戶產品性能、功效以及適用人群，從而使產品更具有說服力。

(二)傳播內容針對性：通過細粒度意圖挖掘，顯化用戶所需

隨著用戶紅利的逐漸減弱，平臺從拼“流量”逐步轉化為拼“內容”。被資本市場認可的模式是在垂直領域做深，然后把成功的經驗擴展到更多細分市場，內容垂直化將成為直播帶貨行業的發展趨勢。內容垂直深化的前提就是強調以用戶為中心，根據用戶需求進行內容產出并不斷保持用戶黏性。隨著用戶對直播帶貨需求的不斷成熟，細分市場挖掘用戶所需成為平臺最大核心競爭力。在視頻直播中，用戶評論信息往往蘊含著消費者潛意識的意愿和情感觀點。這些意愿和情感觀點是消費者執行行動的前提，挖掘用戶意圖對于產品迭代更新和提升用戶服務都能起到積極作用。

將用戶在平臺上的文本信息，簡化為計算機容易處理的五元組來表示，包括意圖動作、意圖目標、意圖強度、持有人、時間，其中意圖動作分為顯式意圖和隱式意圖兩種。例如“我計劃要買臺相機”。這條留言為顯式意圖，其中五元組信息中持有人是我，意圖動作是買，意圖目標是相機，意圖強度為理性。再如“我想看一下三號鏈接的項鏈”。這條互動留言則為隱式意圖，其中我是持有人，意圖動作是了解，意圖目標是項鏈，意圖強度為感性。具體操作方法：首先，使用人工編輯模式提取具有意圖的評論互動信息，并訓練決策分類器，對意圖句進行判斷，挑揀出真正有意圖的句子。其次，使用監督序列學習方法(條件隨機場CRF),從有意圖句子中提取意圖目標。最后，通過“詞云”，將意圖目標以可視化方式呈現(如圖1)。生成的詞云中的“關鍵詞”就是用戶在平臺上的意圖可視化呈現。與流量變現相比，通過情感分析技術抓取用戶需求，提供優質內容輸出，才是“直播帶貨”安身立命之根本。

圖1 詞云

(三)傳播渠道靈活性：依據情感函數計算，規避融媒體帶貨風險

不同于企業和個人以追逐商業利益為目的，主流媒體作為政府形象代表與新媒體融合，開展公益“直播帶貨”具有企業和個人無法比擬的公信力和社會影響力。融媒體公益“直播帶貨”是傳統媒體轉型的一種嘗試，據南京廣播電視臺臺長高順青介紹，南京廣播電視集團有限責任公司成立了MCN機構，為的就是盤活傳統媒體內外資源，實現經營模式轉變。簡單概括就是利用主流媒體公信力和影響力轉化為直播帶貨的產品品牌，吸引用戶聚集。無獨有偶，湖南經視與快手合作打造的全國首檔大型雙屏聯動直播節目《看見快生活》于2020年8月28日在湖南經視與大家見面。公信力、引導力、影響力、傳播力是主流媒體安身立命之本，當主流媒體試水“直播帶貨”領域，既要趕上這股浪潮，又要顧及自身的身份屬性，那么在帶貨的目的、平臺、產品、主播等方面都要慎重選擇，要符合自身定位和大眾期待。

湖南經視MCN機構從2015年開始著手內容營銷、擴大商業變現、打造MCN矩陣，實現融媒體轉型發展。重磅推出的《看見快生活》以快手網絡視界為發源地，通過主持人和“達人”實時直播連麥的方式，幫助觀眾搜索各類好物，通過主持人、直播達人組成的“快刀”砍價團幫助觀眾與商家砍價，給觀眾帶去多樣福利，讓觀眾和粉絲搶購超低爆款。該節目的“爆點”不僅是好物低價，用戶更是因為看中主流媒體的公信力下單。由此基于詞典的情感分類把控供貨商、平臺、主播達人和產品的選擇顯得尤為重要。詞典情感分類方法采用監督學習的方法，首先利用爬蟲技術在互聯網中獲取關于“情感分析目標”(某供貨商、某直播達人)的海量用戶評價，并用計算機監督學習的方法將關于情感目標的評論信息用情感詞典標記出情感表達，每個正向表達得分+1,負面情感表達得分-1。其次，用情感觀點聚合函數得到情感打分，從而確定用戶評論對每個情感分析目標的情感傾向。最后，根據樸素葉貝斯定理將情感標注分別計算得出條件概率，判斷該情感目標的屬性類別(如圖2)。若信息正面評論高于負面評論，該情感目標則為無風險投資，反之則為有風險投資。

圖2 情感函數

主流媒體電商化主要表現在思維方式和運營管理上的改變，既要遵守媒體導向價值，又要遵循媒介發展模式，展開商業行為的同時必須堅守社會責任，否則就容易丟失意見領袖的權威性和公信力。

(四)傳播對象精準性：基于情感統計，描繪“用戶畫像”

隨著Web2.0和移動互聯技術的快速發展，用戶可以隨時隨地在互聯網中通過評論、留言、轉發等行為表達自己的情感，從而產生人與人之間的情感互動。情感統計就是采用聚類分析的方法統計人們在多種載體上表達的對事物、人物的情感態度，并用大數據的形式呈現結論信息，通過呈現出的結論信息描繪“用戶畫像”(如圖3 所示)。“聚類分析”是一種計算機無監督學習，根據特征對樣本數據進行分類，具有“類中相似，類間區別”的特點。其中最常見的是RFM模型，進行用戶特征分析包括兩個方面：一方面是用戶審美特征分析，通過分析用戶的職業、身份地位以及學歷，獲取用戶審美傾向。例如，女裝直播大號“莉貝琳”的用戶70%的學歷為本科以上，職業多為教師、公務員。這類人群的審美傾向多為基本款、百搭款，注重服裝品質。另一方面是用戶的消費特征分析。根據用戶的購買時間、購買頻次、花費金額等特征來對用戶進行分群，商家可以根據統計數據針對每個群體采取不同的營銷手段。筆者在某平臺通過大數據抓取近一個月用戶信息，進行聚類分析得出4種用戶群體：第一種“高購買力”一擲千金的忠實客戶，他們可能常年購買且花費不菲，用戶黏性高；第二種“普通忠實客戶”，經常購買，但每次的消費額度不大；第三種“刺激性消費單次購買者”，用戶黏性不大，偶爾購買但單筆消費花費不菲；第四種“謹慎的單次購買者”，只購買了幾次，每次購買都很謹慎。這種用戶行為分析中所蘊含的商業價值自然是不言而喻的，不僅有利于商家打通銷售閉環，而且還可提高直播平臺“價值密度”。

圖3 用戶畫像

(五)傳播效果及時性：基于主題模型，形成良性循環

在“直播帶貨”過程中主播扮演著推銷員、購物達人、廣告代言等多重角色，主播發揮意見領袖的作用，讓粉絲產生足夠的信任并將產品賣給“粉絲”。但當主播因為不了解產品而頻頻“翻車”、平臺方為實現各自的利益而出現違規操作，使得“直播帶貨”產業出現惡性循環時，用戶的媒介期待和用戶黏性就會下降，平臺流量也會流失。

要想使“直播帶貨”產業進入良性循環，就要利用人工智能情感分析技術將消費者對產品的觀點、態度進行主題建模生成評價體系。主題模型是一種非監督學習方式，對文本的隱藏語義結構進行聚類分析的統計模型，是情感屬性分析的重要方式之一。建立主題模型首先要分析評論信息的情感傾向。抽取平臺評論留言中有明顯情感傾向的信息單元，將信息單元中用戶對產品的態度分為積極、中立、消極三類。其次，對消極觀點主題模型的屬性抽取。最后，通過無監督機器學習對主題模型中詞語之間的關系進行分析，對觀點信息進行主題歸類。Mei構建了屬性-情感混合模型(ASUM)，在模型中每個主題包含具有明顯傾向的情感詞，同時也包含了不同情感傾向的主題屬性詞。例如，利用用戶評價構建主題模型，用來測評用戶對平臺上關于女裝商家的情感態度，將情感態度消極的女裝品牌列入該平臺女裝黑名單。具體做法是通過關鍵詞，收集某平臺用戶互動留言信息并利用ASUM模型建立主題模型，就能得出與女裝相關的主題分類(質量、價格、款式、流行度等)以及用戶對主題的情感傾向(積極、中立、消極)。利用ASUM模型分析，可以提前對平臺上的商家或產品進行評估，對于主題傾向消極的商家及時預警。總的來說，利用大數據爬蟲技術抓取數據，再用ASUM模式對文本數據進行主題分類，最后將潛在風險以數據的形式呈現。根據數據呈現，有關部門可將具有潛在風險的商家和產品納入黑名單重點管理和監督。這樣來看，購買者也是監督者，不僅能夠有效震懾惡性競爭的不良商家，加強有關部門對“直播帶貨”的監管力度，還能對消費者產生媒介期待，獲得正向積極的影響。

四、結語

情感實時存在于人類社會活動中，是人類情緒的“信號彈”，是人們表達思想和觀點最直觀的方式之一。隨著社會媒體、電子商務的飛速發展，人們更愿意在虛擬空間中表達真實情感。互聯網電商行業不斷涌現出形式不一、主題不同、情感需求差異的觀點信息，抓住這些觀點信息就等于抓住了用戶的情感傾向，對這些信息進行有效分析、挖掘并輔助決策儼然成為監管互聯網電商行業行為規范的關鍵點。

后疫情時代背景下，新媒體電商市場迅速擴張，成為“直播帶貨”這一銷售模式快速進入人們生活、平臺經濟被賦予新活力的關鍵因素。為了促進電商行業健康有序發展，不少專家、學者從廣告學、法學、心理學、計算機技術等不同領域尋找整改、規范新媒體電商行業的營銷模式，尋找電商行業可持續發展道路。只有通過各個領域共同努力，我們才能穩定電商行業，才能真正開啟我國數字化營銷新時代。

注釋：

① 搜狐報告:2020淘寶直播新經濟報告EB/OL].https://www.sohu.com/a/384587424_665157.