Объём информации, производимой ежедневно в интернете, невозможно обработать вручную. Если в 2020 году на социальных сетях активно работало около 4 миллиардов пользователей, то к 2024 году эта цифра выросла до 5 миллиардов. Каждый день генерируется беспрецедентное количество контента: тексты, изображения, видео, комментарии и обсуждения. Для компаний, нуждающихся в постоянном мониторинге этого информационного потока, искусственный интеллект стал не просто удобством, а необходимостью.

Аналитики физически не способны прочитать и понять все упоминания о компании за день. Человеческий мозг имеет ограничения по скорости обработки информации и объёму, который можно держать в памяти одновременно. ИИ не имеет таких ограничений, и может анализировать миллионы документов, выявляя закономерности и тренды, недоступные человеческому анализу.

1. Почему традиционные подходы устаревают

Десять лет назад аналитик мог вручную отслеживать упоминания компании в нескольких основных СМИ и социальных сетях. Сегодня это невозможно. Информация распространяется со скоростью света, появляются новые платформы, расширяются каналы коммуникации. Традиционные подходы, основанные на ручном анализе, не в состоянии справиться с объёмом данных и скоростью их появления.

Более того, задача аналитика сейчас не просто в обнаружении упоминаний, а в их понимании. Нужно разобраться, о чём пишут, с каким эмоциональным окрасом, кто это пишет, какой потенциальный охват имеет информация. Это требует не просто вычислительной мощности, но и способности к анализу смысла, контекста и сложных взаимосвязей.

Если компания полагается исключительно на ручной мониторинг, она рискует пропустить критичные упоминания в период, когда аналитик спит, находится в отпуске или просто перегружен работой.

2. Обработка естественного языка (NLP) и анализ тональности

Одно из главных применений искусственного интеллекта в медиааналитике — обработка естественного языка (NLP). Эта технология позволяет автоматизировать массовый сбор и осмысление текстового контента из постов, комментариев, статей и обсуждений.

Алгоритмы NLP способны:

• Анализировать тональность высказываний, определяя эмоции пользователей (гнев, радость, доверие, страх)

• Выявлять и извлекать сущности (упоминания брендов, персон, локаций и событий) из неструктурированного текста

• Автоматически делать резюме из объёмных текстов, выделяя основную суть

• Фильтровать контент по языкам и ключевым словам

• Определять язык и диалекты внутри языка

• Выявлять отношения между сущностями (кто о ком говорит, в каком контексте)

Анализ тональности — одна из наиболее практически значимых функций. Система может обработать миллионы упоминаний за несколько секунд, определив, является ли каждое из них позитивным, негативным или нейтральным. Более продвинутые системы могут выявлять иронию и сарказм, что является сложной задачей даже для человека.

Например, фраза «Отлично, еще один баг на боевом сервере!» технически позитивна по слову «отлично», но на самом деле это выражение негатива. Современные модели NLP учитывают контекст и могут правильно интерпретировать такие случаи.

3. Обнаружение ботов и дезинформации

В условиях растущей проблемы дезинформации и координированных информационных кампаний, ИИ играет критическую роль в защите информационного пространства. Алгоритмы машинного обучения обучаются на нормальном поведении пользователей и выявляют аномалии, указывающие на ботов или скоординированные действия.

Система может выявлять:

• Неестественную частоту публикаций (например, 100 постов в час от одного аккаунта)

• Подозрительные паттерны взаимодействия между аккаунтами (синхронизированные репосты, взаимные лайки)

• Необычное время активности (аккаунт активен только в определённые часы, противоречащие часовому поясу)

• Чрезмерное использование хэштегов и синхронизированное распространение одинакового контента

Это критически важно для компаний и PR-профессионалов. Искусственные волны негатива или позитива, созданные ботами, могут существенно исказить картину настроения аудитории, если аналитик не способен отличить реальные упоминания от автоматизированных. ИИ позволяет фильтровать такой шум и сосредоточиться на аутентичных мнениях реальных людей.

Координированные информационные кампании — реальная угроза для репутации компании. Враги бренда могут нанять людей для создания множества фейк-аккаунтов, которые будут распространять одно и то же критическое сообщение. ИИ выявляет такие кампании и помечает их как неподлинные.4. Lack of Social Proof

5. Анализ изображений и видеоконтента

о мере того как социальные сети становятся всё более визуальными, традиционный текстовый анализ становится недостаточным. Современные системы ИИ способны анализировать изображения и видео, выявляя упоминания бренда, распознавая логотипы, определяя контекст использования продукта и даже оценивая эмоциональную окраску визуального контента.

Компьютерное зрение может:

• Распознавать логотипы и товарные знаки в изображениях и видео

• Определять, используется ли продукт компании в видеоролике

• Анализировать эмоции людей на фото (улыбка, грусть, удивление)

• Выявлять и анализировать инфографику и текст в изображениях

• Классифицировать контент по типам (реклама, отзыв, пост о покупке и т.д.)

С появлением генеративного ИИ возникла новая проблема: обнаружение контента, созданного искусственным интеллектом (deepfake). Эта способность становится всё более важной для защиты репутации и выявления дезинформации. Алгоритмы могут обнаруживать уникальные шаблоны, оставляемые инструментами ИИ при создании изображений и видео.

Представьте ситуацию: враги вашего бренда создают deepfake-видео, на котором руководитель компании говорит что-то компрометирующее. ИИ может выявить, что это видео создано искусственно, и предупредить компанию до того, как оно получит широкое распространение.

6. Прогнозирование и выявление трендов

Одна из наиболее ценных возможностей ИИ в медиааналитике — прогнозирование трендов и выявление развивающихся тем до того, как они займут главное место в информационном потоке. Алгоритмы машинного обучения анализируют исторические данные, выявляют закономерности и могут предсказывать, какие темы будут набирать популярность.

Это позволяет PR-специалистам и маркетологам действовать проактивно, а не реактивно. Компания может подготовиться к обсуждению актуальных для её аудитории тем, подготовить релевантный контент и стратегию коммуникаций до того, как тренд станет мейнстримом.

Анализ проводится на нескольких уровнях:

• Микротренды в нишевых сообществах, которые позже станут мейнстримом

• Сезонные паттерны (например, возрастание интереса к определённым темам перед праздниками)

• Появление новых ключевых слов и фраз, которые начинают набирать популярность

• Трансформация обсуждаемых проблем с течением времени

7. Автоматизация рутинных процессов

Одна из главных проблем в работе PR-специалистов и аналитиков — выполнение однообразных, рутинных задач, которые отнимают время и умственные ресурсы. ИИ автоматизирует эти процессы, позволяя людям сосредоточиться на стратегическом анализе и креативной работе.

Система может автоматически:

• Собирать упоминания по сотням ключевых слов и фраз в режиме реального времени

• Классифицировать контент по темам и категориям с использованием машинного обучения

• Создавать ежедневные или еженедельные отчёты с основными метриками и выводами

• Отправлять уведомления об аномалиях или критических упоминаниях

• Генерировать визуализации данных и интерактивные графики

• Отслеживать изменения в тональности и количестве упоминаний во времени

• Сравнивать показатели с предыдущими периодами и выявлять аномалии

Это значительно повышает производительность аналитиков. Вместо того чтобы тратить 70% времени на сбор и классификацию данных, аналитик может сосредоточиться на интерпретации результатов и разработке стратегий.

Исследования показывают, что 65% руководителей отделов коммуникаций уже используют аналитику на основе ИИ, и 96% респондентов полагаются на данные как никогда ранее.

8. Персонализированный анализ для разных подразделений

ИИ позволяет компаниям создавать специализированные мониторинги для разных подразделений. Каждому отделу нужна своя фокусировка на данных:

Для юристов: мониторинг упоминаний компании в контексте нормативно-правового регулирования, судебных процессов, претензий и жалоб.

Для HR: анализ репутации как работодателя, упоминаний в контексте зарплат, условий труда, корпоративной культуры и отзывов на сайтах работодателей.

Для отдела продаж: отслеживание упоминаний конкурентов, тренды спроса на услуги компании, отзывы клиентов о продуктах и услугах.

Для инвесторов: анализ восприятия компании инвестиционным сообществом, финансовые новости и прогнозы.

Для R&D: отслеживание инноваций конкурентов, тренды в технологиях и научных исследованиях.

Такая дифференцированная аналитика помогает разным частям организации принимать более обоснованные решения, опираясь на релевантные им данные о медиаландшафте и общественном мнении.

7. Интеграция в BI-системы и системы управления

Современные компании интегрируют данные медиааналитики в свои системы Business Intelligence, объединяя информацию из социальных сетей, отзовиков, поисковых систем, картографических сервисов, социологических исследований и опросов клиентов. Это создаёт единую информационную систему, дающую полное представление о репутации и восприятии бренда.

ИИ делает возможной обработку и анализ такого огромного объёма разнородных данных, выявляя закономерности и взаимосвязи, которые были бы невозможны обнаружить при ручном анализе.

Например, система может выявить, что рост негативных упоминаний в социальных сетях коррелирует с увеличением спама в поддержке клиентов, что указывает на реальную проблему с продуктом, о которой нужно немедленно сообщить команде разработки.

8. Заключение

Применение искусственного интеллекта в медиааналитике и анализе социальных сетей — это не просто модный тренд, а фундаментальное изменение в том, как компании понимают свою репутацию и взаимодействуют с аудиторией. ИИ превращает медиааналитику из инструмента отчётности в инструмент стратегического управления, позволяя компаниям принимать обоснованные решения, выявлять риски и возможности, и строить коммуникационные стратегии на основе глубокого понимания данных.

Для компаний, работающих в сфере исследований и аналитики, внедрение ИИ в процессы медиамониторинга становится конкурентным преимуществом, позволяющим предоставлять клиентам более точные, полные и действенные аналитические результаты.

Будущее медиааналитики — это будущее интеллектуальной автоматизации, где машины обрабатывают данные, а люди интерпретируют результаты и принимают стратегические решения на основе этих результатов.

О авторе

FEEDBACK Research — центр медиаисследований и аналитики, специализирующийся на комплексных решениях для управления репутацией брендов, медиаанализа и цифровых стратегий.

Для получения дополнительной информации посетите: feedback.ru.net