工作筆記|競品小語種評論整理及分析(上)

2021-02-14 我知道你醒著

｜任務內容

三款競品的評論整理及分析

｜任務目的

參考競品的用戶反饋，選定我們產品的優化測試方向

 

｜完成思路

✔ 確定需要分析的評論範圍

以上圖為例，英語、葡萄牙語及西班牙語的評論量均為10w+，遠超排名第四的印尼語，則選定需分析評論語言為前三種。
一開始我打算將所有評論列到Excel中，但在評論提取過程中發現，大量的評論只是單純的表達喜歡or不喜歡，並不能獲得有價值的評價。在這2000條評論中可能只有100有價值的評論，而在多語言情況下，我無法根據評論內容去逐條篩選。好在其實用戶已經幫忙篩選過了。在Google Play中，可以看到用戶的評價，根據「相關度」排名後，用戶的點讚量會把最有價值的評論置前。這些評論相較前面表格中的評論來說，更具有參考價值。然後按照前面選定的語言分欄，根據評論分布比重選取靠排名靠前的相關評論。例如，第一款遊戲的英語、葡萄牙語及西班牙語的評論量相差不大，每種語言我提取了靠前的100條粘貼到表格中。在提取評論的時候會發現，在這些相關評論中，有一些點讚數目並不高、僅僅只是因為近期發布在排在前端的評論，需要剔除，所以我再加了一條點讚量在100以上的限制。由於還沒學會Python QwQ，只得一個個手動粘貼了900條評論（300*3=900）。這個過程很機械，花費時間比較長，以後可以想辦法縮短。

「途徑一：使用Google在線文檔自帶的公式」

fx=GOOGLETRANSLATE(A2, 「en」, 「zh」)GOOGLETRANSLATE為Google在線文檔自帶公式，用於翻譯選定單元格內容，語法為=GOOGLETRANSLATE(「內容」, 「源語言代碼」,「目標語言代碼」)做好前兩個後，可以選中做好的兩個，往下拖動，將公式應用到剩下的98個格子中。（由於截圖需要使用光標qwq無法圖片演示，請百度）=GOOGLETRANSLATE(「內容」, 「auto」, 「目標語言代碼」)將源語言代碼替換為「auto」，可自動識別源語言。翻譯輸出不夠優質，與Google翻譯網頁版輸出內容有較大差異 

「途徑二：使用有道詞典的網頁服務」

fx=FILTERXML(WEBSERVICE("http://fanyi.youdao.com/translate?&i="&A2&"&doctype=xml&version"),"//translation")其中，xml參數是指有效的XML格式文本，xpath參數是需要查詢的目標數據在xml中的標準路徑。webservice函數可以直接通過網頁連結地址從web伺服器獲取數據。語法為 做好兩個單元格的翻譯後，同樣可以使用下拉，批量套用語法。但是，出大問題，這段公式無法翻譯小語種，只能英譯中QwQ。

「途徑三：使用TranslateBulker——Google批量翻譯軟體」

由於Excel無法直接調用Google Translate API，所以不能像途徑二中一樣，利用網絡服務來翻譯。而這個軟體可以調用Google Translate API，將數據存到本地。需要大量翻譯的時候推薦使用代理，不然IP可能會被Google封掉，Google會識別機器人。不需要海外網絡代理，網站https://translate.google.cn/ 可以在內地打開。https://mydown.yesky.com/pcsoft/413571342.html調用Google Translate API，批量將輸入文件夾的所有文本文檔分行翻譯好，然後保存到輸出文件夾裡。因此所輸出翻譯和Google Translate網頁版的輸出一致。安裝好軟體後，提示安裝微軟的.NET 3.5，這是前提。將Excel中需要翻譯的文本粘貼到txt文件中，注意內容換行，並使用UTF-8編碼（一般是默認這個編碼）。在配置選項中選擇正確的語言編碼，擔心被封可以勾選Proxy，然後選擇txt文件所在的文件夾（最好是按照小語種分類），點擊「批量翻譯」。去輸出文件夾中找到翻譯好的txt文件，複製粘貼到表格中。最後，前兩個任務耗費8h工作時間完成了，浪費很多時間在找方法和各種嘗試上。下次我會努力只要3h的QAQ。途徑三：TranslateBulker批量翻譯軟體認真看完這篇文章，你將在工作中少走我的彎路QwQ。

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