Текст книги "Управление репутацией в интернете"

Мониторинг

Напомним два события, которые наверняка знакомы каждому любителю футбола.

24 июня 2014 года, стадион «Арена дас Дунас» в бразильском городе Натале. В матче чемпионата мира по футболу сборная Италии сошлась с Уругваем. Внимание миллионов зрителей по всему миру приковано к нападающему уругвайцев Луису Суаресу, который провел выдающийся сезон в английском клубе «Ливерпуль» и является одной из главных звезд мундиаля. Борьба жесткая и бескомпромиссная – к 78-й минуте на табло горят нули, а Уругваю необходима победа любой ценой. И тут происходит что-то совершенно невообразимое – Луис Суарес… нет, не забивает гол, а кусает защитника итальянцев Джорджо Кьеллини за плечо! На глазах у всего мира! Болельщики недоумевают: кто этот парень – Луис Суарес? Сумасшедший? Преступник? Людоед? Мировые СМИ выходят с фотографиями следа зубов на плече Кьеллини, интернет разрывается от мемов с уругвайцем в главной роли, сам же Суарес получает четырехмесячную дисквалификацию и с позором едет домой, лишенный возможности помочь своей команде. Весь мир в шоке – многие считают, что карьера нападающего теперь пойдет под откос.

6 июня 2015 года, стадион «Олимпиаштадион» в Берлине. Главное футбольное событие года – каталонская «Барселона» играет в финале Лиги чемпионов с итальянским «Ювентусом». К 68-й минуте счет 1:1, «Ювентус» играет вдохновенно, однако каталонцы проводят стремительную контратаку, Лионель Месси бьет по воротам, Джанлуижди Буффон отражает мяч, но уже через секунду в сетку ворот итальянцев его загоняет… Луис Суарес! Через 25 минут нападающий, девять месяцев назад перебравшийся из Ливерпуля в Барселону, празднует триумф – команда выиграла берлинский финал, гол уругвайца оказался победным, а сам он стал одним из главных героев триумфального для «Барселоны» сезона!

Стоп. Но при чем здесь мониторинг? Дело в том, что мы привели показательный пример того, как глубокий и качественный мониторинг ситуации помогает принять правильное решение. Руководство «Барселоны», покупая Луиса Суареса в августе 2014 года у «Ливерпуля» за 81 млн евро, не могло не понимать, какое общественное давление будет оказываться на команду, футболку которой наденет «людоед» Суарес. Какой шум поднимется из-за этого, какие репутационные риски ожидают клуб, как приобретение скажется на отношениях со спонсорами и, самое главное, захотят ли болельщики видеть уругвайца в команде. Клуб был обязан провести детальный мониторинг ситуации с Суаресом и только после этого решить, стоит ли платить гигантские отступные за нападающего. Как оказалось, покупка себя оправдала, уругваец больше не кусается и всего за год из изгоя превратился в героя. А учитывая профессионализм руководства одного из лучших клубов мира, можно сделать вывод, что вся надлежащая работа была проведена, в том числе и в сфере мониторинга.

Разумеется, эту ситуацию можно экстраполировать на любой бизнес, социальную или политическую деятельность. Изучение общественного мнения при помощи мониторинга в интернете поможет принять решение в самых сложных и запутанных ситуациях, именно поэтому эта работа так важна. Скажем, почему игрок, кусающий других, получив множество негативных отзывов и публикаций в СМИ, в итоге выигрывает от этой ситуации? В данном случае, благодаря широкому освещению ситуации, Суаресу удалось развлечь публику, и о нем узнали даже те, кто раньше был вообще далек от футбола.

Итак, мониторинг – это исследование массивов данных в интернете, поиск, структурирование и анализ информации об объекте управления репутацией.

Объектом мониторинга, как и объектом управления репутацией, может быть человек, компания, бренд, продукт, услуга, событие, проект, страна, город, район. В каждом типе выделяются составляющие – семантика объекта, его отдельные характеристики и свойства.

Областью мониторинга в интернете становятся любые страницы и документы, имеющие наполнение (контент), но, как правило, особое внимание уделяется площадкам, где люди чаще всего оставляют отзывы. К таковым стоит отнести:

• социальные сети: Facebook, Twitter, «ВКонтакте», «Мой мир» и др.;

• блоги и форумы: Livejournal, Blogspot и др.;

• тематические сайты и порталы, в том числе интернет-СМИ;

• сервисы отзывов: Яндекс. Маркет, otzyv.ru и др. (Этот пункт особенно актуален для мониторинга упоминаний компании, продукта и бренда.)

Одним из критериев качества мониторинга является полнота охвата – доля информации об объекте, исследуемая во время работы, от общего объема информации об объекте в Сети.

Существует пять основных типов контента[19]19
  http://www.likeni.ru/analytics/upravlenie-reputaciej-v-seti-avtomatizirovannij-i-ruchnoj-monitoring


[Закрыть]. Разберем их на примере случая с укусом Суареса:

• текст – новости в СМИ, посты в блогах, комментарии;

• изображение – фотографии, скриншоты и прочие картинки;

• видео – трансляции в СМИ, записи на YouTube и прочих видеохостингах;

• аудио – музыка, радиотрансляции, аудиоподкасты;

• файлы – различные вложения к сообщениям или вложения на интернет-страницах, которые нужно скачивать отдельно. Могут включать в себя все предыдущие типы.

Они по-разному индексируются, воспринимаются и распространяются в Сети. Особую трудность представляет мониторинг изображений, видео– и аудиозаписей.

Также принято выделять три тональности контента:

• негативная (отрицательная);

• позитивная (положительная);

• нейтральная.

Рассмотрим примеры тональностей сообщений на примере укуса Суареса. Если брать обычные выпуски новостей и сюжеты в СМИ про сам инцидент и последующую дисквалификацию, мы увидим явный негатив, так как весь контент сведен к наказанию и дисквалификации. А на скриншоте из соцсети представлены примеры позитивных тональностей сообщений.

Что примечательно, негативные тональности СМИ явно контрастируют с позитивной реакцией аудитории. Новости генерируют негативный контент, а читатели получают удовольствие от кажущегося им забавным случая и оставляют положительные комментарии. Это пример того, что крайне важно производить мониторинг как средств массовой информации, так и социальных сетей. Независимо друг от друга они выдают контент разной направленности и тональности. Пути использования этой информации удастся правильно выбрать, только рассматривая оба источника данных вместе.

Суарес смог получить личную выгоду из всей ситуации. Спонсорские контракты спортсменов часто завязаны именно на популярности персоны, и в данном случае, «пошумев», Суарес обратил на себя внимание более широкой аудитории. Как результат, после чемпионата мира производитель спортивной одежды и экипировки Adidas запустила рекламную кампанию There will be haters с Суаресом в главной роли. Отголоски инцидента с укусом в этой кампании обнаружить несложно.

А как потенциально хорош повод для рекламы зубной пасты тем же Суаресом? Пока сюжет остается в памяти аудитории, его нужно активно использовать.

Итак, можно выделить два основных этапа мониторинга репутации: сбор информации и ее классификация.

Мониторинг в интернете подразделяется на ручной и автоматический.

Первичный мониторинг, как правило, осуществляется вручную при помощи запросов в поисковых системах (как правило Google и «Яндекс») и дает представление об общем числе существующих упоминаний об объекте мониторинга и их интенсивности то есть количестве за определенное время. С его помощью можно получить самую первую информацию о суммарном количестве высказываний.

Как правило результаты ручного мониторинга сохраняются и структурируются в таблице Excel. Ручной мониторинг характеризуется низкой скоростью и большим объемом работы по сравнению с автоматическим, но позволяет точнее выявлять позитив и негатив об объекте мониторинга в интернете.

Основными плюсами ручного мониторинга являются:

• высокая точность определения тональности. Человек практически со стопроцентной точностью определяет тональность упоминания объекта мониторинга;

• высокая точность поиска объекта. Человек практически со стопроцентной точностью определяет, упоминается ли объект мониторинга на той или иной странице в интернете;

• возможность анализа изображений, видео– и аудиозаписей и файлов. Человек может анализировать не только текст, но и все остальные виды контента в интернете;

• возможность поиска в любых источниках, проиндексированных поисковой системой.

Минусы ручного мониторинга:

• низкая скорость. Производительность ручного мониторинга ограничена физическими возможностями человека;

• трудности при больших объемах информации. Их анализ также ограничен физическими возможностями человека;

• медленное реагирование. Человек не способен перманентно производить мониторинг, а значит, новые упоминания объекта в интернете будут отыскиваться с задержкой.

Автоматический мониторинг производят специальные системы, которые требуют минимального вмешательства человека. В России основными инструментами ручного мониторинга являются Brand Analytics, Youscan, IQbuzz, Brandspotter, Wobot, Kribrum, Semanticforce. На момент написания книги готовится к запуску еще один проект – Яндекс. Медиана, однако о его функционале пока можно судить только по анонсам. Отечественный рынок систем мониторинга активно развивается, и некоторые крупные бренды создают свои системы, заточенные под конкретные задачи бренда.

Автоматические системы собирают упоминания об объекте мониторинга в интернете, структурируют их и отмечают тональности (позитивные, негативные, нейтральные). Также они могут проставлять различные теги к упоминаниям («жалобы», «достоинства», «недостатки», «реклама» и т. д.).

Системы автоматического мониторинга могут определять и структурировать следующие параметры:

• общее количество упоминаний;

• количество уникальных источников;

• количество уникальных авторов;

• количество упоминаний в день;

• динамику интенсивности упоминаний в процентном соотношении за неделю;

• динамику тональностей;

• максимальное количество упоминаний в день;

• «увлеченность» – среднее количество упоминаний от одного автора.

Плюсами автоматического мониторинга являются:

• высокая скорость. Этот параметр зависит от производительности движка системы мониторинга, но каждая из них работает во много раз быстрее человека;

• большой объем обрабатываемой информации. Также зависит от производительности системы;

• возможность проводить мониторинг в режиме реального времени. В отличие от ручного автоматический мониторинг проводится постоянно, что позволяет находить новые упоминания объекта мониторинга значительно быстрее;

• возможность оперативной перенастройки.

Минусы автоматического мониторинга:

• ошибки в определении тональности. Несмотря на стремительное развитие систем мониторинга, они все еще далеки от человеческих возможностей по определению тональностей упоминаний об объекте. Как правило, точность определения тональностей для автоматических систем мониторинга составляет примерно 60 – 70 %. Сложность заключается в том, что системы не способны распознать шутки, сарказм, сленг, другие языки, опечатки, грамматические ошибки и т. д.;

• низкая точность определения самого объекта. Системы мониторинга могут ошибаться в том, упоминается либо нет объект на той или иной странице. Упоминания собираются просто на основании заданных ключевых запросов и параметров. Если у бренда неуникальное название, могут собираться ложные упоминания;

• необходимость коррекции результатов человеком. Из-за недостатков, описанных в предыдущих пунктах, результаты работы автоматических систем должны контролироваться и корректироваться человеком;

• невозможность анализа изображения, видео– и аудиозаписей. Современные системы автоматического мониторинга имеют возможность анализировать в интернете только текст. Но если учитывать темпы их развития, вероятно, в будущем они получат возможность анализировать изображения, видео– и аудиозаписи и файлы. Тогда этот недостаток будет устранен.

При выборе типа мониторинга необходимо учитывать все плюсы и минусы автоматического и ручного мониторинга исходя из конкретной ситуации и поставленных задач.

Степень автоматизации может быть различной. В некоторых случаях автоматизацию используют на этапе сбора информации, а в некоторых – и на этапе определения тональности. Уровень автоматизации процесса главным образом зависит от интенсивности отзывов (количество новых сообщений в единицу времени, например, в месяц).

Далее следует более глубокий мониторинг, называемый аудитом репутации, в ходе которого детально описывается объект, готовится его семантика, выделяются области мониторинга, после чего происходит сбор информации и ее классификация по тональности.

Итоговая суммарная репутация объекта может быть определена лишь после придания весовых характеристик упоминаний. Вес высказывания будет зависеть от различных показателей: количества просмотров высказывания, посещаемости сайта, числа подписчиков в социальных сетях, количества «лайков» и репостов, количества перепостов высказывания, качества аудитории высказывания, географической привязки.

После того как аудит проведен, его периодическое повторение (мониторинг репутации) будет зависеть также от интенсивности высказываний. В некоторых случаях мониторинг необходим ежечасный, в некоторых – ежемесячный. Также нужно учитывать возможные всплески интереса аудитории к объектам исследования.

Ручной мониторинг

Первоначально может показаться, что ручной мониторинг – нечто примитивное и отсталое. Однако само понятие неавтоматизированного процесса не означает, что кто-то из сотрудников бренда сидит часами за компьютером, просматривает в поисковой выдаче все площадки и перелопачивает вручную сотни тысяч упоминаний. Есть довольно много общедоступных инструментов, которые помогут в решении этой задачи, причем значительная их часть совершенно бесплатна.

Рассмотрим три сервиса, которые используются чаще всего. В России бесплатные инструменты для ручного мониторинга доступны на сайтах обеих крупнейших поисковых систем – Google и «Яндекс». У Google есть очень удобный GoogeAlerts, а у «Яндекс» – инструменты «Яндекс. Блоги» и «Яндекс. Новости».

Начнем с GoogleAlerts. Интерфейс системы довольно простой: надо просто вписать запрос, по которому вы хотите получать оповещения о новых упоминаниях, и они будут приходить на электронную почту. Пример интерфейса системы представлен на скриншоте.

Как видите, тут же дается предпросмотр примеров собранных упоминаний, поэтому, чтобы добиться нужного результата, можно пробовать разные варианты ключевых запросов. Остается нажать кнопку «Создать оповещение», и на заданную электронную почту будут приходить письма с подбором упоминаний. Что интересно, в сервисе есть набор дополнительных параметров, которые помогут собрать релевантные упоминания. При нажатии пункта «Еще параметры» предлагается набор дополнительных опций.

Можно выбрать:

• частоту отправки;

• тип источников;

• язык;

• страну;

• количество упоминаний;

• доставку.

Из того, что нужно выделить, – частота отправки упоминаний.

Можно настроить доставку упоминаний по мере их появления, что особенно полезно для оперативного реагирования на новые нежелательные посты.

Также стоит обратить внимание на выбор типов источников.

Существует много вариантов источников, даже такие, как обсуждения, книги и видео.

Итак, GoogleAlerts дает возможность производить довольно гибкую настройку сбора данных при бесплатной форме использования сервиса.

Теперь рассмотрим инструмент «Яндекс. Блоги». Данный сервис также бесплатный. Как видно из названия, он заточен на сбор упоминаний из блогов, и зачастую этого достаточно, чтобы получить релевантный срез данных об объекте. Интерфейс тут простой.

В остальном сервис работает как поисковик «Яндекс». Справа от поисковой выдачи есть набор дополнительных фильтров для выделения особо интересующих групп источников.

Однако стоит рассмотреть функцию «Все фильтры» – она дает на выбор много дополнительных параметров поиска, которые очень помогают в работе с поиском нужных упоминаний.

Что стоит выделить:

• где искать – фактически внутренний поиск внутри блог-сервисов;

• в регионе – особенно интересная опция, которой нет даже в некоторых платных автоматических системах мониторинга. При заполнении этого поля появляется возможность искать упоминания из конкретного города. Это наиболее полезно для региональных брендов, а также для исследования ситуации вокруг бренда с конкретной географической привязкой;

• что искать – позволяет отслеживать распространение конкретной новости или статьи;

• кто автор – дает возможность отслеживать упоминания объекта конкретным автором. Так легко следить за активностью сторонников или противников бренда;

• когда – можно задавать ограничения по периоду появления упоминаний. Очень полезно сравнивать наборы упоминаний за разные периоды времени и отслеживать, например, изменения лояльности аудитории в привязке к разным акциям бренда, а также успешность проекта в целом.

Нельзя забывать и про сервис «Яндекс. Новости». Это хороший агрегатор, внутри которого легко искать новости по заданному поисковому запросу.

В поисковой выдаче справа есть дополнительные фильтры – категории упоминаний:

• сообщения;

• статья;

• интервью;

• видео;

• фотографии.

Также здесь легко задавать периоды сбора упоминаний, кроме того, отдельно можно отранжировать поисковую выдачу – по дате или по релевантности упоминаний. Есть возможность объединять сообщения по сюжетам – сервис сам соберет новости по конкретным событиям или темам с довольно высокой релевантностью группировки.

Аналогично «Яндекс. Блогам» в «Яндекс. Новостях» есть полезный набор дополнительных настроек.

Можно искать сообщения по конкретным рубрикам, а также выбирать конкретные сайты-источники интересующих упоминаний, то есть настроить поиск так, чтобы новости отыскивались только на заданных новостных сайтах. Присутствует настройка поиска по конкретным регионам-государствам и ограничение по датам.

Итак, мы можем задать дополнительные параметры по поиску новостей:

• по рубрикам;

• по источникам;

• по странам;

• по дате.

И все эти удобства нам доступны на абсолютно бесплатных сервисах.

Мы рассмотрели только три сервиса. Как видим, даже при отсутствии бюджета на исследования можно собирать весьма мощную аналитику, причем качественно отфильтрованную по нужным критериям, отранжированную по заданным параметрам, а с помощью некоторых сервисов еще и настроить доставку отчетов на электронную почту.

Автоматический мониторинг

Как пример эффективного использования автоматических систем мониторинга можно взять исследование репутации того же футболиста Луиса Суареса в наши дни. Аудиторию, по идее, должны волновать другие темы помимо знаменитого укуса. Что же интересует футбольных фанатов? Их внимание приковано к трансферному окну, которое закрывается как раз в начале осени, а также выходящим каждую осень футбольным симуляторам серии FIFA. Заведем все три темы как теги в систему мониторинга. Смотрим, как аудитория обсуждает данные темы в русскоязычном сегменте интернета. (Далее показаны графики из системы YouScan.)

Как мы видим на графике с хронологией упоминания тематик, больше всего аудиторию волнуют слухи с трансферного рынка, причем явный пик обсуждений приходится на конец августа – к моменту закрытия трансферного окна. Что интересно, укус до сих пор обсуждается, причем есть явные всплески. О появлении Суареса в компьютерной игре также говорят, но уже менее активно.

Система автоматического мониторинга оперативно строит диаграмму источников упоминаний.

Пользователь может оперативно переключать диаграмму по нужным тематикам и выявлять взаимосвязи между темами и источниками.

Теперь давайте попробуем разобраться в сегодняшнем положении дел на рынке систем мониторинга и выяснить, какая из них самая популярная, а какая дает наибольшую полноту и качество.

Попытки ответить на этот вопрос предпринимались и ранее. Весной 2014 года на конференции E-target состоялось первое соревнование систем мониторинга социальных медиа, где встретились Kribrum, IQBuzz, YouScan, Wobot и BrandSpotter[20]20
  http://www.cossa.ru/155/92830/


[Закрыть]. Арбитром со стороны клиентов была Екатерина Белоусова, представитель интернет-магазина Enter.

Системы проверили свои способности по сбору упоминаний на тестовом проекте интернет-магазина Enter. Сбор проходил в течение двух недель перед стартом соревнования. В качестве критериев оценки работы сервисов были выбраны общее количество упоминаний, число источников, процент «лишних» упоминаний. Именно эти параметры большинство заказчиков мониторинга выделяют в качестве основных.

В результате YouScan и BrandSpotter собрали больше всех упоминаний, IQBuzz увидел больше всего источников, а Kribrum смог лучше всех отделить упоминания про интернет-магазин от упоминаний о кнопке Enter на клавиатуре и о музыкальной группе Enter Shikari, которые составляли наибольший «шум».

Кроме того, в рамках конференции была презентована первая в истории России аналитика рынка. В ее основу было положено мнение экспертов – представителей систем мониторинга, которых опросили до начала конференции. К сожалению, далеко не все системы смогли попасть в рейтинг и тем более поучаствовать в соревновании, но все же некоторые знания о рынке можно почерпнуть.

Согласно опросу, объем рынка систем мониторинга в социальных медиа в России составляет сегодня около 240 млн руб. в год и имеет темп роста 48 %. Лидерами были признаны YouScan и IQBuzz, которые охватывают около 45 % общего количества проектов по мониторингу.

Кроме участников соревнования в рейтинг попали и системы Brand Analytics и SemanticForce. Самое большое расхождение во мнениях экспертов было вокруг системы Kribrum, которая выглядела в глазах экспертов неоднозначно. Ниже показано итоговое распределение долей рынка.

Однако ряд специалистов говорят о том, что 240 млн руб. – сильно заниженная цифра. В 2016 году в статье «Повелители лайков» на сайте Forbes представитель Brand Analytics оценил емкость рынка по управлению репутацией онлайн в 12-14 млрд руб. в год[21]21
  http://www.forbes.ru/svoi-biznes/startapy/313553-poveliteli-laikov-kak-sidorin-labsozdaet-reputatsiyu-v-internete/


[Закрыть]. А это значит, что емкость рынка систем мониторинга может быть в несколько раз больше, чем показал представленный опрос.

Высказались эксперты и по поводу основных трендов в развитии сервисов. Максимальная значимость тренда составляла 50 условных баллов, а итоговое распределение представлено так.

По мнению специалистов, в настоящее время почти все системы делают ставку на развитие аналитики и автоматического определения тональностей высказываний.

Системы мониторинга полезны не только в достижении коммерческих целей. Поиск и аналитику информационных потоков можно использовать и в социальных проектах, например, при поиске упоминаний наркотиков в российском сегменте интернета. Подобный проект участвовал в программе грантов в Одинцове, ниже представлены выдержки из его результатов.

Задач, которые можно решить путем поиска упоминаний о вредных веществах, множество:

• составить карту угроз – в каких регионах чаще всего обсуждают наркотики;

• выявить наиболее часто упоминаемые наркотики;

• выявлять торговцев и передавать данные в компетентные органы;

• выявлять потенциальные сделки и передавать данные в компетентные органы;

• выявлять самих наркоманов и предлагать им реабилитацию.

Начнем с составления карты. Данный функционал рассмотрим на примере системы мониторинга Brand Analytics. В систему для теста были заведены четыре темы, соответствующие по заданной семантике (набору запросов-названий) группам запрещенных препаратов. Посмотрим на результат сбора данных за установленный период времени.

Как видно, по карте можно четко определить, в каком регионе какой препарат чаще упоминается в Сети. Чем темнее закрашен регион, тем чаще в нем упоминается «лидирующая» по количеству упоминаний группа препаратов (каждой соответствует свой цвет).

Но составление карты – только один из примеров результата мониторинга. Давайте рассмотрим и другие.

Оказывается, наркотики действительно обсуждают. Можно легко выявить места продаж и оперативно передавать информацию о них в соответствующие структуры. Думаете, о наркотиках не пишут? Очень много пишут, причем даже в открытых городских группах, с упоминанием адресов. Например:

Обратите внимание: в сообщении указано место продаж запрещенных препаратов, и при этом автор просит «максимальный перепост», то есть умышленно пытается создать сообщению большой охват. Если кто-то в упомянутом городе не знал, где продают данные вещества, то теперь узнает. Это сообщение, само собой, надо оперативно передавать в компетентные органы для проверки.

Интересны и комментарии к данному сообщению, часть из которых по отдельности также собирается системой мониторинга:

Стоит отметить верхний комментарий, автор которого явно знает, где можно получить запрещенные препараты, а автор второго намекает на присутствие других точек продаж. Оба комментария могут быть интересны борцам с наркотиками.

Теперь посмотрим, как системы мониторинга выглядят изнутри.

На скриншоте представлен фрагмент интерфейса системы мониторинга, разработанной авторами книги. В зависимости от выбранной системы компоновка окон может несколько меняться, но общий функционал одинаков практически у всех.

Слева на конкретном примере представлена общая статистика по заданным темам. Показаны общее число упоминаний объектов исследования в заданный период, охват аудитории и прочие параметры. График – это динамика количества упоминаний по времени (можно смотреть по датам, месяцам, годам, часам). На графике показано самое начало работы по мониторингу. Каждый новый всплеск упоминаний – это расширение количества запросов. Надо отметить, что такая картина характерна для крупных исследований. Команда проекта по ходу его внедрения выявляет новые варианты написания бренда-объекта, сленговые обозначения, альтернативные названия. Далее идет разбивка упоминаний по тематикам (тегам).

В нашем примере при выявлении упоминания запрещенных препаратов менеджер по мониторингу ставил на выбор один из множества вариантов тегов: точный тип объекта-наркотика, город, покупатель. Когда исследуется крупный бренд, можно завести как теги все его товары, а потом собирать отдельный отчет по тегам для выявления лидирующего продукта или услуги. Если мы проводим мониторинг политической партии, целесообразно завести в теги всех политиков и активистов и размечать их в выявленных упоминаниях. Потом останется вывести общий график по тегам, получив результат своеобразных виртуальных выборов-праймериз на основании мониторинга.

Завершая тему с мониторингом наркотиков, приведем инфографику по результатам одного из подобных проектов.

Подобные карты особенно полезны для наглядности исследований. Аналогично можно сравнивать:

• рейтинг политических партий;

• популярность футбольных клубов;

• лидеров отрасли;

• дефицит товаров по регионам.

Изучать «шумность» одной темы помогут карты для исследований проблематик, например:

• отключение горячей воды;

• волнения из-за курса валют по регионам;

• обсуждение грядущих выборов;

• обсуждение конкретной новости, популярности бренда или персоны по регионам;

• и даже ажиотаж по регионам, скажем, вокруг ожидания нового iPhone.

У системы мониторинга Brand Analytics есть даже отдельный проект по предсказанию эпидемий заболеваний. Она вылавливает упоминания симптомов в рамках одного региона, а затем замеряет его динамику и внезапные всплески упоминаний, которые значительно отклоняются от нормы. Соответственно, в этом регионе можно прогнозировать потенциальную эпидемию.

Теперь попробуем создать в Brand Analytics «битву брендов». Начнем с футбольной тематики и возьмем для сравнения три футбольных клуба: «Спартак», «Динамо», «Зенит». Поставим узкие временные рамки – один день – для сбора упоминаний и построим карту.

Как видим, в большинстве регионов самым популярным по упоминаниям в Сети в установленный день стал футбольный клуб «Зенит». Однако, как было сказано, это вовсе не означает, что в большинстве регионов данный клуб является самым популярным. Тут стоит учесть, что за два дня до даты запуска мониторинга «Зенит» одержал значимую победу в матче Лиги чемпионов, которую освещали в новостях и оживленно обсуждали, – именно поэтому много упоминаний идет по всем регионам России.

Чтобы не учитывать эту «зашумленность», попробуем составить «битву брендов» только из «Спартака» и «Динамо». Строим новую карту. Заложим для сбора данных период уже в три дня.

Обращаем внимание, что цвета брендов на карте изменились. Система закрасила регионы, где чаще упоминается «Спартак», светлосерым. Как видим, в равных условиях упоминаний в Сети (а логично предположить, что и обсуждений) про футбольный клуб «Спартак» больше.

Однако ситуация может быть переменчивой. Уже через несколько дней после исследования прошел матч между этими командами, на котором возник инцидент между сотрудником «Динамо» и болельщиком «Спартака», после чего заговорили о возможном увольнении сотрудника. Давайте теперь снова взглянем на карту и узнаем, как ситуация повлияла на обсуждения в Сети.

Упоминания «Динамо» доминируют в большинстве регионов, «Спартак» уступил даже в Москве. Это тот самый случай, когда негативный повод может привести к всплеску упоминаний и итоговому доминированию над конкурентом в медиапространстве.

Напомним, что карта составляется на основании именно упоминаний в Сети. Если в каком-то регионе по этому показателю явно доминирует один бренд, это не значит, что он там обязательно популярнее. Продажи в то же самое время могут лучше идти у менее «шумящего» бренда.

Всегда стоит учитывать причины всплеска упоминаний бренда. Вот лишь некоторые из них:

• проводимые конкурсы – подарки за ретвиты, репосты;

• появление бренда в новостях – при этом новости могут быть и негативными;

• обсуждение бренда в локальных группах, форумах – и снова не факт, что обсуждения ведутся в позитивном ключе.

Другой хороший пример комплексного мониторинга – исследование упоминаний в интернете глав городов и районов Московской области, которое было проведено компанией Reputation Guru (ее соучредителем был один из авторов книги, Дмитрий Сидорин), при поддержке Youscan и «Медиалогии» с 15 июня 2012 по 15 июня 2013 г.

Упоминания 72 городов Московской области и их руководителей изучались целый год.

В первую очередь объектам исследования – главам городов была присвоена семантика, то есть набор ключевых фраз, по которым осуществлялся поиск информации. Затем с помощью систем мониторинга был начат поиск информации в социальных сетях и СМИ. Несмотря на то что полнота сбора не была стопроцентной, в рамках исследования приводился сравнительный анализ и данные нормировались на один из показателей, чтобы избежать погрешности. В целом стоит отметить, что ни один мониторинг не обеспечивает стопроцентного сбора информации. У систем разные алгоритмы сбора данных, некоторые социальные сети иногда свои данные не отдают.