Что ИИ видит в инфополе, чего не замечает обычный мониторинг
Раньше мониторинг инфополя был довольно понятным процессом: собрать упоминания в Медиалогии, Brand Analytics и других системах, отфильтровать шум, открыть самые важные публикации и подготовить отчет. Но сегодня нейронки постепенно меняет сам подход к этой работе.
Если классический PR-мониторинг отвечает на вопрос где и что о нас написали?, то связка мониторинга с ИИ позволяет двигаться дальше: что это значит для бизнеса, какие есть риски и что с этим делать?
PR и защита репутации Для сбора упоминаний обычно пиарщики используют Медиалогию, Brand Analytics или Скан-Интерфакс. Дальше ChatGPT, Claude или Gemini (я сейчас пользуюсь им) может анализировать массив публикаций, определять тональность, делать саммари и находить потенциально кризисные темы. Инструменты компьютерного зрения вроде Gemini, GPT-4o/5 позволяют искать визуальные упоминания бренда, например, логотип на фотографии или продукт в видео, даже если в тексте бренд не упомянут. Что освобождает кучу времени, позволяет быстрее реагировать и тушить антикризис.
Поиск идей для продукта Можно использовать Brand Analytics, Reddit, тематические форумы и отзывы маркетплейсов как источник данных, а затем подключать нейронки: дать им массив отзывов и попросить сгруппировать повторяющиеся проблемы, потребности и жалобы пользователей. На выходе вместо таблицы из тысячи отзывов получаем примерно: «Вот 7 проблем, которые пользователи регулярно называют у вас и конкурентов. Вот три из них, которые могут стать продуктовыми гипотезами».
Предвидение рисков Например, Perplexity, Gemini или ChatGPT могут помочь сопоставить информацию из разных источников и быстро разобраться в контексте события. Особенно интересно это работает с локальными сообществами: иногда несколько сообщений в районных чатах появляются намного раньше новостей.
А вы что-то подобное практикуете у себя в работе? Если да, то какие нейронки используете?
