Что хотите найти

Коротко о главном:

Давайте рассмотрим пример с Telegram. Для начала определим, какие темы вызывают больший интерес у аудитории бренда Chery на этой платформе. Добавим фильтр для Telegram в наш отчет, исключив при этом спам и рекламу. Отключим опцию «Оптимизированная выборка» в настройках функции «Сюжеты ИИ», чтобы использовать свои собственные фильтры. Увеличим количество сюжетов, объединяя их по несколько сообщений, чтобы получить более полное представление об аудитории.

Для начала формируем отчет по интересующему объекту, например, по автомобилю Chery. Система выдает более 80 тысяч упоминаний, которые нам придется проанализировать. Чтобы понять, о чем все эти тексты, нужно перейти в раздел «Сюжеты ИИ» и нажать кнопку «Определить сюжеты». В настройках можно указать режим ИИ, чтобы определить количество сюжетов и точность их анализа.

На примере автомобильного бренда Chery мы рассмотрим эффективные способы анализа упоминаний бренда в социальных сетях. Также рассмотрим, как использовать нейронные сети для анализа инфоповодов конкурентов, целой отрасли, определения самых популярных и влиятельных блогеров, пишущих на определенные темы.

Используем функцию «Оптимизировать выборку», чтобы исключить автоматически спам, объявления и рекламу. После пары минут ожидания в подготовленном нейросетью отчете мы увидим список сюжетов и их метрики — количество сообщений по каждой теме, индекс качества, аудиторию, вовлеченность, просмотры, количество позитивных и негативных сообщений.

С возрастом люди осторожнее относятся к ИИ, в том числе по причине непонимания этих технологий (16–26% среди поколений застоя и оттепели затруднились ответить на вопрос о доверии ИИ в различных сферах). Однако, по-видимому, россияне старшего возраста возлагают надежды на внедрение ИИ в здравоохранение — 36% представителей поколения оттепели декларируют доверие новым технологиям в медицине (vs 28% среди всех россиян).

Общая тенденция показывает, что чем более абстрактной или отдаленной от повседневного опыта кажется сфера применения ИИ, тем ниже уровень доверия к нему. Кроме того, низкий уровень доверия отмечен в сферах с высокой социальной ответственностью (государственное управление, образование, экономика), что может сигнализировать о необходимости четких этических принципов и прозрачных механизмов контроля за применением ИИ в этих областях.

Довольно часто встречается задача по изучению обсуждений вокруг конкурирующих брендов в соцсетях. Однако мониторинг и разметка всех упоминаний в социальных медиа может быть довольно трудоемким процессом, особенно когда речь идет о крупных брендах, таких как банки, ритейлеры и ИТ-компании с высокой частотой упоминаний. Аналитики также сталкиваются с проблемой разметки больших данных, где много эпизодических и малозначимых упоминаний. Отсеять их разом, опираясь только на главную роль, не всегда является правильным решением, так как в эпизодических упоминаниях могут содержаться важные виральные темы обсуждений.

Объем сообщений для конкурентного анализа может достигать нескольких сотен тысяч постов, тогда нейросеть будет обрабатывать данные от 5 до 30 минут. Важно учитывать, что нейросети требуется не менее нескольких десятков сообщений для сравнения текстов по смыслу.

Получите бесплатный доступ к Медиалогии SM на 7 дней

Уровень доверия россиян к искусственному интеллекту варьируется в зависимости от сферы применения: больше всего ИИ доверяют в повседневных технологиях, например, интернет-девайсам, а наибольшие опасения вызывает его использование в социально значимых областях.

Примерно четвертая-пятая часть опрошенных склоняются к тому, что ИИ никак не повлияет на перечисленные сферы (18–25%). В целом разрыв между группой сторонников и противников не такой большой, а значит, консенсуса в российском обществе по вопросу внедрения ИИ в банковскую сферу, сферу правопорядка и сферу образования пока нет.

После запуска нейросети мы сможем просмотреть набор сюжетов и исключить те, которые не подходят, например, посвященные авариям. Выберем сюжет с наибольшим вовлечением и охватом аудитории. Полученные данные можно экспортировать в Excel и представить коллегам для обсуждения.

Применяя нейросети в Медиалогии, мы выяснили, что наиболее важной тенденцией июля 2024 является обсуждение проблем с поставками Zeekr в России, также прогнозируется рост цен на авторынке из-за повышения утилизационного сбора и перспективы производства российского электромобиля “Атом”.

Иногда возникает необходимость изучить структуру информационных сюжетов на определенном канале или в общем списке пабликов. Этот анализ помогает определить наиболее успешные темы для создания привлекательного контента в рамках коммуникационной стратегии.

Россияне чаще говорят о положительном влиянии ИИ, чем об отрицательном, когда речь идет о применении данных технологий для обеспечения правопорядка (37% vs 22%) и в банковской сфере (33% vs 29%). Тогда как в сфере образования складывается обратная ситуация: 39% уверены, что ИИ снизит качество образования, 28% полагают, что повысит. Вероятно, люди могут опасаться, что внедрение ИИ в образование снизит роль и качество живого общения между учителями и учениками, не сможет обеспечить индивидуальный подход к обучению. Сфера образования затрагивает воспитание, формирование и развитие личности детей и подростков, поэтому любые технологические новшества здесь зачастую воспринимаются настороженно, особенно в части влияния на качество обучения.