Увеличившееся количество контента помогает бизнесу развивать бренд
Директор по стратегическим коммуникациям ООО "Палитрумлаб" (система мониторинга и анализа социальных медиа и СМИ Brand Analytics) Василий Черный в ходе Brand Analytics Conference 2 ноября сообщил, что в 2020 г., во время пандемии, в социальных сетях был резкий рост авторов (+30%), затем в 2021 г. было затишье, но в 2022 г. аналитики Brand Analytics снова зафиксировали резкий рост активности авторов (+36%): по их мнению, это стало ответной реакцией на общественно-политическую повестку.
Согласно данным Brand Analytics, в 2023 г. количество активных авторов в соцмедиа продолжило восстанавливаться (+3,7% в октябре 2023 г. по отношению к октябрю 2022 г.), активность в создании контента также выросла - на 3,2%. В России лидирующей по авторам платформой остается "ВКонтакте", по контенту - Telegram, а Instagram* занимает вторую позицию по авторам и третью по объему контента, уступая второе место "Одноклассникам".
Данные Brand Analytics показали, что высокая доля присутствия авторов оказалась на площадках с отзывами (на геосервисах, маркетплейсах, отзовиках): в октябре 2022 г. она составила 8% от всех авторов соцмедиа, это пятое место после "ВКонтакте", Instagram*, Telegram и YouТube.
Brand Analytics сравнил показатели активности россиян в социальных сетях и на медиаплатформах - российских ("ВКонтакте", "Одноклассники", "Дзен", RuTube), зарубежных (Instagram*, YouTube, Facebook*, Tiktok, X (бывший Twitter), а также в Telegram, который компания выносит в отдельную категорию русскоязычных платформ, не объединяя с другими российскими. За активность пользователей компания считала как минимум одно сообщение - пост, комментарий, историю - в месяц, при этом просмотр ленты, сообщений и лайки за активность не считались. Показателями для сравнения стали данные за октябрь 2021 г., 2022 г. и 2023 г.
Станислав Турбин, руководитель SMM в ГК "Яндекс" сообщил корреспонденту ComNews, что, чем больше контента создают пользователи, тем больше у компании данных для анализа и репрезентативнее его результат, однако разницы, контент с какой платформы анализировать - российской, зарубежной, запрещенной в РФ или разрешенной, - нет.
"Технологии машинного обучения (machine learning, ML) помогают быстрее, качественнее и дешевле обрабатывать информацию. ML не собирает данные, а анализирует их - размечает, убирает спам и выделяет главное. Самим мониторингом "Яндекс" не занимается, для этого мы обращаемся к компаниям, кто специализируется на этом, - Brand Analytics, "Медиалогии" и др. Самый сложный формат анализа - это видеоряд. Сначала нужно перевести в текст информацию, которая там воспроизводится, но задача усложняется, когда видеоряд идет с текстовым изображением, субтитрами, а не звуковым рядом", - объяснил Станислав Турбин.
Управляющий директор, начальник центра ИИ-маркетинга ПАО "Сбербанк" Павел Абрамов считает, что машинное обучение подходит для анализа социальных медиа, потому что оно объективно и хорошо масштабируемо.
"У нас сильно прокачана экспертиза в определении тональности по отношению к объекту "Сбер" - это специфичные модели, которые учитывают контекст, язык, классификацию контента. Наиболее затратный проект в обучении машинного обучения в 2022 г. и в 2023 г. - это сокращение количества данных для анализа, чтобы из сотен тысяч сообщений вычленять сигналы, темы, тренды", - сообщил Павел Абрамов.
Как отметил Денис Волков, генеральный директор ООО "Эпикстарс" (платформа для размещения рекламы в соцсетях Epicstars), ИИ широко применяется при планировании рекламных кампаний (РК), чтобы сегментировать аудиторию и выбрать наиболее подходящие площадки для размещения.
"Мы учитываем состав, вовлеченность и интересы целевой аудитории, данные о предыдущих рекламных кампаниях, тональность и форматы подачи информации, географию. ИИ полезен и при создании эффективных креативов - как текстовых, так и видео. Это помогает сократить время на запуск РК с нескольких недель до нескольких часов или даже минут", - добавил он.
"ИИ позволяет корректировать РК "на лету" - на базе анализа обратной связи, реакции целевой аудитории на рекламные сообщения, динамики бизнес-показателей по различным каналам. Чтобы такие решения были эффективны, ИИ должен уметь работать с разноформатными данными, к которым относится и открытая статистика площадок, и внутренняя информация рекламодателя, и материалы СМИ, и сведения о рынке и покупательском поведении", - объяснил Денис Волков.
* принадлежит Meta, признанной в России экстремистской организацией.
