Так, автопроизводители после запуска новой модели проводят мониторинг мнений, чтобы понять, как люди ее воспринимают: какие сильные и слабые стороны они выделяют, какие аргументы за и против покупки у них есть, с какими моделями других производителей проводится сравнение.
Поиск тематических дискуссий
Иногда бывает актуальна задача принять участие в тематических дискуссиях. Так, например, если где-то идет обсуждение различных поставщиков интернет-услуг, то зачастую это может быть использовано конкретным провайдером для донесения до заинтересованной аудитории информации о себе и своих предложениях, для акцентирования преимуществ по сравнению с конкурентами, а также для нейтрализации негатива, который может появиться в данной теме.
Соответственно, мониторинг по правильно подобранным запросам позволяет обнаружить такие дискуссии вскоре после их начала.
Следующим важным моментом является определение круга запросов, по которым будет вестись мониторинг. Это формирование так называемого семантического ядра.
Количество запросов может сильно варьировать в зависимости от сферы бизнеса, продуктовой линейки и общей насыщенности информационного поля. Как правило, средний размер семантического ядра – 20–50 единиц.
Есть несколько основных категорий запросов, используемых для мониторинга.
• Бренд компании. Выделяются все основные варианты написания, в том числе на разных языках и транслитом. Большинство систем имеет эвристический анализатор семантики, поэтому не стоит отдельно вводить варианты написания названия с ошибками и в различных падежах.
• Бренды продуктов. Названия линейки продуктов – например, тарифы для сотовых операторов, названия моделей для автопроизводителей.
• Фамилии, имена и отчества топ-менеджеров. Здесь возникает классическая лингвистическая проблема: если фамилия и имя редки, то находить их упоминания довольно легко, однако если это распространенное сочетание (Иван Сергеев, Александр Петров и т. д.), то информационный шум окажется слишком велик и бо́льшая часть упоминаний не будет касаться целевой фигуры. Потому необходимо добавлять к фамилии и имени дополнительный запрос. Обычно это либо указание на профессиональную деятельность («Алексей Иванов, фармацевтика»), либо должность («Алексей Иванов, CIO»), либо название компании («Алексей Иванов, «Фармакор»). Это позволит значительно уменьшить количество нецелевых упоминаний в процессе мониторинга.
• Бренды конкурентов. Данные запросы имеет смысл отслеживать в том случае, если стоит задача сравнения собственного информационного поля с таковым у конкурентов. Однако нужно учитывать, что мониторинг каждого дополнительного конкурента сильно увеличит размер семантического ядра и потребует привлечения больших трудовых ресурсов.
• Отраслевые тематические запросы. Такие запросы необходимо мониторить в том случае, если стоит задача искать тематические дискуссии. В этом случае выделяются словосочетания, которые пользователи могут применять в обсуждениях по конкретной тематике. Например, мониторинг по таким запросам, как «выбор провайдера», «какой провайдер», «посоветуйте провайдера» и т. д., позволит поставщику интернет-услуг находить целевые для себя обсуждения.
Платформы для мониторинга
Еще один актуальный вопрос: какие конкретно платформы имеет смысл мониторить. В большинстве случаев в поле зрения имеет смысл держать следующие площадки.
• Блогосфера. Мониторятся блоги на всех блогсервисах («Живой Журнал», Liveinternet, Mail.ru, Blogspot, Tumblr и т. д.), а также standalone-блоги (расположенные на отдельных доменах без привязки к конкретной платформе).
• Социальные сети. Обычно мониторятся посты в социальных сетях «ВКонтакте» и Facebook.
• Twitter. Мониторятся все твиты на заданном языке.
• Форумная среда. Мониторятся все открытые записи на всех форумах.
Помимо этого, большинство сервисов автоматического мониторинга позволяют добавлять дополнительные площадки, которых нет в базе, но которые необходимо отслеживать: онлайн-СМИ, тематические порталы, комментарии на выбранных сайтах и т. д.
Существуют два основных метода мониторинга: ручной и автоматический. Как в первом, так и во втором случае процесс ведется через специальные сервисы, однако автоматический мониторинг имеет следующие преимущества.
• Перманентность. Отслеживание ведется постоянно, в любой момент можно получить отсечку по состоянию на данное время.
• Сохраненные параметры. В отличие от ручного, в случае с автоматическим мониторингом нет необходимости каждый раз заново вводить параметры мониторинга (запросы, платформы и т. д.) – кампания по мониторингу настраивается всего однажды, а затем при необходимости только корректируется.
• Глубокий мониторинг. В случае с отслеживанием вручную может оказаться проблематичным мониторинг с хронологической глубиной в несколько лет. «Яндекс. Блоги» зачастую не дает просматривать большое количество страниц результатов поиска. Автоматические системы позволяют обходить это ограничение.
• Автоматическая систематизация данных. При ручном мониторинге полученную информацию необходимо самостоятельно заносить в таблицы.
• Анализ полученных данных. Автоматические системы сами способны анализировать данные, в частности, определять тональность упоминаний.
• Формирование отчетов. Кроме того, в большинстве систем мониторинга существует возможность генерации отчетов на основании полученных данных и их анализа. В частности, в эти отчеты входит графическое представление информационного поля, диаграммы, позволяющие наглядно продемонстрировать изменение его объема и качества в динамике, сравнение с конкурентами, соотношение позитивного и негативного информационных полей.
В итоге автоматический мониторинг позволяет, во-первых, значительно снизить трудозатраты за счет автоматизации рутинных процессов, во-вторых, достичь высокой точности за счет лучшей систематизации данных и использования существенного количества инструментов аналитики.
Однако в некоторых случаях бывает целесообразнее использовать ручной мониторинг, в частности:
• если количество упоминаний компании не превышает пяти в день;
• если единственная актуальная задача мониторинга – немедленное реагирование на появляющийся негатив, при этом совершенно нет необходимости в сборе и аналитике данных;
