Wie fühlen sich Kund:innen wirklich? Was denkt der Markt über dein neu lanciertes Produkt – oder eine Aktie, in die du investieren möchtest? Die Antwort darauf liefert die KI-Stimmungsanalyse. Dank Tools wie n8n kannst du sogar ganz ohne Programmierkenntnisse automatisch Stimmungen aus Texten herauslesen.
In diesem Artikel zeigen wir dir, was KI-Stimmungsanalyse eigentlich ist, warum sie so wichtig ist und wie du konkrete Workflows in n8n umsetzen kannst – von Lead-Routing per E-Mail bis hin zur automatisierten Analyse von Börsennachrichten.
Was ist KI-Stimmungsanalyse?
Bei der KI-Stimmungsanalyse wird Künstliche Intelligenz (KI), insbesondere Natural Language Processing (NLP) und Machine Learning, eingesetzt, um den emotionalen Ton von Texten zu erkennen: Ist er positiv, neutral oder negativ?
Statt nur zu „lesen“, versteht die KI auch, was zwischen den Zeilen steht. So lassen sich Millionen Kundenbewertungen, Social Media Posts oder Nachrichten automatisch und zuverlässig einordnen – viel schneller als es ein Mensch jemals könnte.
Früher war diese Analyse extrem komplex: Man brauchte maßgeschneiderte Machine-Learning-Modelle, große Datenmengen und starke Rechenleistung. Doch inzwischen hat sich vieles verändert.
Dank leistungsfähiger Sprachmodelle wie GPT oder Gemini und Automatisierungsplattformen wie n8n ist die KI-Stimmungsanalyse heute für jedermann zugänglich – ganz ohne Data-Science-Kenntnisse.
Warum ist Stimmungsanalyse per KI so wichtig?
Die Analyse von Gefühlen aus Texten liefert wertvolle Einblicke – für Unternehmen aller Branchen. Mit ihr kannst du:
- Schnell bessere Entscheidungen treffen: Du weißt sofort, wie neue Produkte oder Nachrichten ankommen – und kannst sofort darauf reagieren.
- Kundenzufriedenheit besser verstehen: Nicht nur Sternbewertungen zählen – sondern warum jemand zufrieden oder frustriert ist.
- Deinen Markenruf kontinuierlich überwachen: Frühzeitig erkennen, wenn sich negative Trends anbahnen.
- Wettbewerbsvorteile sichern: Indem du Schwächen deiner Konkurrenz durch Sentimentdaten erkennst.
- Marketing-Kampagnen messbar machen: Du siehst, ob deine Message wirklich positiv aufgenommen wird – oder daneben greift.
- Support effizient steuern: Dringende Anfragen automatisch priorisieren mittels Sentiment-Bewertung.
Jetzt kennst du den Nutzen. Doch welche Arten der Stimmungsanalyse gibt es?
Welche Arten der Stimmungsanalyse gibt es?
Je nach Zielsetzung gibt es verschiedene Ansätze:
- Feingranulare Analyse: Nicht nur positiv/negativ – sondern z. B. „sehr positiv“, „neutral“ oder „eher negativ“.
- Emotionserkennung: Gefühle wie Freude, Wut oder Frust werden explizit herausgearbeitet.
- Aspektbasierte Analyse (ABSA): Ideal für Rezensionen: Man erkennt, welche Aspekte (z. B. „Akku“ oder „Display“) schlecht oder gut bewertet werden.
- Intent-Analyse: Versteht, was mit der Nachricht bezweckt wird: Lob, Beschwerde, Frage, Kaufabsicht etc.
Schauen wir uns zwei Praxisbeispiele mit n8n an – von einfach bis komplex.
Praxisbeispiel 1: Intelligente Vertriebsanfragen erkennen
Mit n8n und integrierter Sentiment-Analyse lassen sich E-Mails automatisch auswerten und anhand ihrer Absicht weitergeleitet werden.
Schritt 1: Neue E-Mail erkennen
Ein Gmail-Trigger-Node startet das Workflow, sobald eine neue E-Mail eingeht.
Schritt 2: Absicht analysieren
Der Text wird mit einer LLM (z. B. Google Gemini oder GPT) analysiert. Über das Sentiment Analysis Node wird die Absicht automatisch erkannt – etwa „Hot Lead“, „Technische Frage“ oder „Allgemeines Feedback“.
Schritt 3: Weiterleitung automatisieren
Basierend auf der Klassifikation wird die Nachricht an das passende Team weitergeleitet. So landet jede Anfrage ohne Umwege beim richtigen Ansprechpartner.
Das spart Zeit, steigert die Effizienz und reduziert manuelle Sortierarbeit.
Praxisbeispiel 2: Kursrelevante Stimmungsanalyse im Finanzbereich
In diesem Beispiel bauen wir ein fortgeschrittenes Multi-Agenten-System mit n8n. Ziel: Relevante Börsennachrichten recherchieren, zusammenfassen und ihre Wirkung auf den Kurs bewerten.
Benötigte Voraussetzungen:
- n8n (Cloud oder selbst gehostet)
- LLM-Zugang (z. B. Gemini, OpenAI oder selbst gehostet via Ollama)
- Websuche (z. B. über SearXNG)
Schritt 1: Start per Chat-Trigger
Per Chat Trigger startet die Analyse z. B. mit: „Analysiere News zu Alphabet Inc.“
Schritt 2: Der Research Agent
Dieser Agent durchsucht das Web nach aktuellen Nachrichten zur Aktie (via SearXNG), fasst die Fundstücke zusammen und liefert einen Überblick. Mithilfe eines „Date Tools“ weiß er, welche Artikel aus den letzten 7 Tagen sind.
Schritt 3: Der Stimmungs-Analyse-Agent
Die gesammelten News werden an einen zweiten Agenten weitergegeben, der die Stimmung aus Sicht von Investor:innen bewertet: Positiv, Negativ oder Neutral – plus Begründung. So erhältst du nicht nur eine Zahl, sondern auch das „Warum“ dahinter.
Fazit: Automatisierte Emotionen!
Mit KI-basierter Stimmungsanalyse kannst du Meinungen, Emotionen und Absichten in Texten automatisiert auswerten – egal ob für Marketing, Kundenservice oder Finanzanalysen. n8n macht dieses mächtige Tool für alle zugänglich – auch ohne Expertenwissen.
Probiere es doch selbst aus und entwickle deine eigenen automatisierten Workflows!
Mehr zum Thema Tech Trends und Make.com Automation finden Sie in unserem Blog.
