ШІ в медіамоніторингу: як застосовуємо на практиці
Штучний інтелект використовується у всіх сучасних моніторингових системах, як-от Meltwater, Brandwatch, Mention або Talkwalker. Ще у 2019 році дослідження від MarketsandMarkets показали, що глобальний ринок моніторингу з використанням ШІ демонструє середньорічне зростання на рівні 23%. ШІ дозволяє автоматизувати процес збору даних, аналізувати їх за заданими параметрами та виявляти тренди. У яких завданнях це допомагає заощадити години роботи, а які поки що (можливо) не варто доручати ШІ – читайте у статті Діни Монакової, заступниці керівника департаменту досліджень та аналітики PR-агентства MAINSTREAM.
Що вміє ШІ у моніторингу
По-перше, у сучасних моніторингових програмах ШІ є незамінним для класифікації даних. Налаштування дозволяють виключити великий обсяг нерелевантної інформації, зробити видачу системи точнішою та заощадити час на перевірку результатів.
Скажімо, нам потрібно опрацювати публікації, які виходили протягом місяця про конкретну мережу автозаправок. При базових налаштуваннях пошуку за ключовим словом система видає умовно 500 публікацій. Але 350 із них – це інформація про оновлення цін на бензин, яка для завдання нерелевантна. За допомогою ШІ ми виключаємо із запиту такі публікації та отримуємо видачу лише тих 150 матеріалів, які нас цікавлять.
По-друге, ШІ є ефективним інструментом для швидкого аналізу даних. Це актуально у випадках, коли потрібно оперативно оцінити ефективність медіакампанії або проаналізувати негативні згадки. Наприклад, позначивши певну публікацію як негативну, за допомогою ШІ можна в один клік побачити, скільки матеріалів із подібним змістом опубліковано, та порівняти їх із загальною кількістю публікацій про компанію. Моніторинг медіа за допомогою ШІ може моментально сформувати статистику згадок, посортувавши їх за джерелами, регіональною приналежністю, тематикою ресурсів, авторами тощо.
По-третє, моніторингові системи зі ШІ автоматично здійснюють пошук згадок, скануючи понад 25 тисяч джерел інформації (в Україні та світі), у тому числі соціальні мережі, блоги тощо. При цьому налаштувати систему потрібно лише раз. ШІ дозволяє задавати ключові слова, коригувати запит, вказуючи слова-винятки, а також словосполучення, які не повинні опинитися у кінцевому звіті. Це дозволяє робити автоматичний пошук релевантним, а клієнту не доведеться потім самостійно відбирати ключові публікації.
Скажімо, ми шукаємо згадки про Тараса Шевченка, який не є українським поетом. Складаючи запит для пошуку в системі зі ШІ, ми вкажемо «-Тарас Шевченко; -поет, письменник». Алгоритм виключить із пошуку поета Тараса Шевченка, а вибірка включатиме лише потрібні нам згадки.
Що (поки що) не можна довірити ШІ в аналізі даних
ШІ у моніторинговій системі може визначати тональність згадки. Проте ця опція наразі спірна. Практика показує, що поняття «негатив» та «позитив» щодо публікацій мають суб'єктивний характер. Якісний аналіз даних, особливо тональності публікацій, неможливо зробити без участі людини. ШІ може позначити тональність за допомогою «слів-маркерів», але поки що не може враховувати контекст публікацій.
Все, що стосується «настрою» публікації, міжрядкового контексту, натяків, моральних та етичних аспектів, може проаналізувати лише фахівець. І це великий обсяг роботи. Наприклад, вивантажити 100 публікацій займе 2 хвилини, а вичитати їх на предмет тональності та контексту – 1,5 години. Точність тональності від ШІ складе приблизно 5-20% проти 100% точності фахівця.
Компанії розраховують на індивідуальний підхід в аналітиці. Наприклад, один із клієнтів MAINSTREAM запросив моніторинг контексту згадок за ключовим словом у конкретних медіа та ТБ-програмах. Ми сформували статистику та рейтинг за джерелами, завдяки чому можна було визначити лояльність кожного видання зі списку. Також клієнту була важлива тональність згадок, яку ми маркували вручну. Таку «людську» роботу ШІ поки що не може виконати.
У роботі з даними ми в MAINSTREAM уважно відстежуємо розвиток технологій та впроваджуємо найкращі практики. ШІ – одна з них, і вже зараз завдяки йому наші фахівці можуть ефективно вирішувати клієнтські завдання. Але «людський» фактор продовжує залишатися важливим. Врешті саме він гарантує ефективність роботи, а отже, і результативність розроблених на основі аналітики рішень для розвитку вашого бізнесу.