ИИ-сервис для мониторинга в ORM
ИИ-сервис -это система интеллектуального анализа упоминаний бренда в социальных сетях и на открытых площадках. Сервис был создан командой
HIGH VOLTAGE BRAINS® для решения конкретной задачи: определять
негативные комментарии под постами без прямого упоминания
бренда.
Задача
Бренды и агентства ORM использую традиционные платформы для мониторинга (Brand Analytics, Медиалогия и др.). Основная проблема - высокая доля ручного труда: команды тратят часы на просмотр и анализ комментариев, когда ставят пост с упоминанием компании на отслеживание. Сложные интерфейсы систем также замедляют процесс. Но главный вызов заключался в другом. Как правило, на ручной мониторинг в основном отправляют посты, которые несут угрозу репутации бренда, а позитивные упоминания никто повторно не проверяет, так как на это требуются большие человеческие ресурсы. Таким образом комментарии без прямых упоминаний бренда оставались невидимыми. Например, под позитивным постом мог начаться скрытый скандал, который обнаруживался лишь тогда, когда превращался в полноценный кризис. Такое положение дел не устраивало ни нас, ни нашего заказчика.
Внутренние попытки настроить фильтры или улучшить процессы не увенчались успехом – не хватало экспертизы в области искусственного интеллекта и обработки естественного языка. Подобные ситуации типичны: когда компания долго не может решить задачу автоматизации, причина обычно кроется не в отсутствии инструментов, а в недостатке стратегического подхода к данным. В случае с нашим клиентом первым этапом стало создание именно этой основы – архитектуры сбора и анализа контекста.
Мы применили классическую схему работы:
1. Анализ текущих процессов – чтобы понять, какие данные теряются и на каком этапе.
2. Разработка AI-модели – способной понимать тональность и контекст, а не просто искать слова.
3. Создание интерфейса и системы уведомлений – для интеграции решения в ежедневную работу команды.
Исследование и проектирование системы
Главная цель исследования – зафиксировать, как именно команда клиента работает с данными сейчас, и где возникают разрывы между тем, что важно, и тем, что попадает в отчёты.
Часто руководители уверены, что система мониторинга работает идеально, но если команда продолжает тратить время на ручной поиск или пропускает угрозы – это сигнал, что единого понимания данных внутри нет. В таких случаях анализ процессов становится инструментом синхронизации.
Мы провели серию интервью с PR-менеджерами, SMM-специалистами и аналитиками, чтобы составить карту их рабочих процессов и «слепых зон». Оказалось, что вручную отслеживались только посты с явным негативом, а под нейтральными публикациями могли формироваться рисковые обсуждения. Кроме того, значительное время уходило не на анализ, а на навигацию в сложных интерфейсах.
На основе этих данных мы определили ключевые требования к сервису: понимание контекста, работа в реальном времени, простота интерфейса и интеграция в Telegram для мгновенных оповещений. После согласования с командой клиента все участники пришли к единому видению. Именно в этот момент стал возможен переход к следующему этапу – разработке алгоритма.
Разработка AI-алгоритма
Создание модели потребовало системной аналитики и нескольких итераций. Мы проработали десятки подходов, учитывая несколько факторов:
- Ограничения платформ – на данный момент сервис работает с данными из ВКонтакте и Telegram.
- Точность распознавания – мы нацелились на показатель в 80%, чтобы минимизировать пропуски, но избежать перегруза ложными срабатываниями.
- Скорость обработки – данные должны анализироваться в режиме, близком к реальному времени.
В результате был построен двухканальный механизм. Все упоминания бренда сначала попадают в общий чат «Входящие комментарии». Затем ИИ анализирует их и переправляет сообщения с негативной тональностью – в том числе те, где нет ключевых слов – в отдельный чат «Тональность» для оперативного реагирования.
Интерфейс и функционал
Интерфейс – не просто дашборд, а воплощение логики работы с репутационными данными. Для нас важно было не просто «сделать красиво», а создать систему, которая экономит время, снижает когнитивную нагрузку и помогает команде фокусироваться на главном.
Основные принципы:
- Контекст в карточке – каждая угроза отображается со ссылкой на пост, соседними комментариями и метриками вовлечённости.
- Фильтрация одним кликом – можно выбрать платформу, тональность, дату, охват и другие параметры.
- Интеграция с Telegram – уведомления приходят туда, где команда уже работает.
Внедрение и сопровождение
Следующий шаг – практическая реализация. Мы разработали целостную систему подключения и обучения:
- настройка сбора данных с выбранных платформ;
- создание и настройка Telegram-чатов для уведомлений;
- обучение команды работе с дашбордом;
- техническая поддержка и доработки.
При внедрении мы учитывали реальные условия работы. Например, важно было не просто показать данные, а встроить их в существующие процессы коммуникации и принятия решений. Поэтому мы не ограничились передачей доступов – мы провели воркшопы, подготовили инструкции и назначили персонального менеджера для поддержки.
Результат
Этот проект – пример того, как стратегический подход к данным и AI-решения помогает компаниям не только автоматизировать рутину, но и выстраивать систему раннего предупреждения репутационных угроз. После внедрения ИИ-сервиса клиент получил:
- Сокращение времени на ручной мониторинг на 60–70%.
- Возможность обнаруживать скрытые угрозы до их перерастания в кризис на 22%.
- Повышение скорости реакции на негативные упоминания.
Система продолжает развиваться, и сегодня мы помогаем не только находить негатив, но и анализировать драйверы настроений, готовить автосводки и интегрироваться с корпоративными CRM. А для формирования и поддержания позитивного имиджа в интернете важен системный подход, включающий как мониторинг, так и стратегическое управление репутацией.
HIGH VOLTAGE BRAINS® для решения конкретной задачи: определять
негативные комментарии под постами без прямого упоминания
бренда.
Задача
Бренды и агентства ORM использую традиционные платформы для мониторинга (Brand Analytics, Медиалогия и др.). Основная проблема - высокая доля ручного труда: команды тратят часы на просмотр и анализ комментариев, когда ставят пост с упоминанием компании на отслеживание. Сложные интерфейсы систем также замедляют процесс. Но главный вызов заключался в другом. Как правило, на ручной мониторинг в основном отправляют посты, которые несут угрозу репутации бренда, а позитивные упоминания никто повторно не проверяет, так как на это требуются большие человеческие ресурсы. Таким образом комментарии без прямых упоминаний бренда оставались невидимыми. Например, под позитивным постом мог начаться скрытый скандал, который обнаруживался лишь тогда, когда превращался в полноценный кризис. Такое положение дел не устраивало ни нас, ни нашего заказчика.
Внутренние попытки настроить фильтры или улучшить процессы не увенчались успехом – не хватало экспертизы в области искусственного интеллекта и обработки естественного языка. Подобные ситуации типичны: когда компания долго не может решить задачу автоматизации, причина обычно кроется не в отсутствии инструментов, а в недостатке стратегического подхода к данным. В случае с нашим клиентом первым этапом стало создание именно этой основы – архитектуры сбора и анализа контекста.
Мы применили классическую схему работы:
1. Анализ текущих процессов – чтобы понять, какие данные теряются и на каком этапе.
2. Разработка AI-модели – способной понимать тональность и контекст, а не просто искать слова.
3. Создание интерфейса и системы уведомлений – для интеграции решения в ежедневную работу команды.
Исследование и проектирование системы
Главная цель исследования – зафиксировать, как именно команда клиента работает с данными сейчас, и где возникают разрывы между тем, что важно, и тем, что попадает в отчёты.
Часто руководители уверены, что система мониторинга работает идеально, но если команда продолжает тратить время на ручной поиск или пропускает угрозы – это сигнал, что единого понимания данных внутри нет. В таких случаях анализ процессов становится инструментом синхронизации.
Мы провели серию интервью с PR-менеджерами, SMM-специалистами и аналитиками, чтобы составить карту их рабочих процессов и «слепых зон». Оказалось, что вручную отслеживались только посты с явным негативом, а под нейтральными публикациями могли формироваться рисковые обсуждения. Кроме того, значительное время уходило не на анализ, а на навигацию в сложных интерфейсах.
На основе этих данных мы определили ключевые требования к сервису: понимание контекста, работа в реальном времени, простота интерфейса и интеграция в Telegram для мгновенных оповещений. После согласования с командой клиента все участники пришли к единому видению. Именно в этот момент стал возможен переход к следующему этапу – разработке алгоритма.
Разработка AI-алгоритма
Создание модели потребовало системной аналитики и нескольких итераций. Мы проработали десятки подходов, учитывая несколько факторов:
- Ограничения платформ – на данный момент сервис работает с данными из ВКонтакте и Telegram.
- Точность распознавания – мы нацелились на показатель в 80%, чтобы минимизировать пропуски, но избежать перегруза ложными срабатываниями.
- Скорость обработки – данные должны анализироваться в режиме, близком к реальному времени.
В результате был построен двухканальный механизм. Все упоминания бренда сначала попадают в общий чат «Входящие комментарии». Затем ИИ анализирует их и переправляет сообщения с негативной тональностью – в том числе те, где нет ключевых слов – в отдельный чат «Тональность» для оперативного реагирования.
Интерфейс и функционал
Интерфейс – не просто дашборд, а воплощение логики работы с репутационными данными. Для нас важно было не просто «сделать красиво», а создать систему, которая экономит время, снижает когнитивную нагрузку и помогает команде фокусироваться на главном.
Основные принципы:
- Контекст в карточке – каждая угроза отображается со ссылкой на пост, соседними комментариями и метриками вовлечённости.
- Фильтрация одним кликом – можно выбрать платформу, тональность, дату, охват и другие параметры.
- Интеграция с Telegram – уведомления приходят туда, где команда уже работает.
Внедрение и сопровождение
Следующий шаг – практическая реализация. Мы разработали целостную систему подключения и обучения:
- настройка сбора данных с выбранных платформ;
- создание и настройка Telegram-чатов для уведомлений;
- обучение команды работе с дашбордом;
- техническая поддержка и доработки.
При внедрении мы учитывали реальные условия работы. Например, важно было не просто показать данные, а встроить их в существующие процессы коммуникации и принятия решений. Поэтому мы не ограничились передачей доступов – мы провели воркшопы, подготовили инструкции и назначили персонального менеджера для поддержки.
Результат
Этот проект – пример того, как стратегический подход к данным и AI-решения помогает компаниям не только автоматизировать рутину, но и выстраивать систему раннего предупреждения репутационных угроз. После внедрения ИИ-сервиса клиент получил:
- Сокращение времени на ручной мониторинг на 60–70%.
- Возможность обнаруживать скрытые угрозы до их перерастания в кризис на 22%.
- Повышение скорости реакции на негативные упоминания.
Система продолжает развиваться, и сегодня мы помогаем не только находить негатив, но и анализировать драйверы настроений, готовить автосводки и интегрироваться с корпоративными CRM. А для формирования и поддержания позитивного имиджа в интернете важен системный подход, включающий как мониторинг, так и стратегическое управление репутацией.
