Один аналитик vs Целый рынок. Как с помощью ИИ превратить шум соцсетей в выводы для бизнеса

Когда компания выпускает новый продукт, на нее обрушивается шквал сообщений. Пользователи обсуждают качество, блогеры выпускают обзоры, СМИ пишут новости. В комментариях становится жарко: появляются вопросы, похвала, критика. С этим потоком нужно как-то работать: разбираться в данных, находить важные сигналы и в итоге принимать решения по следующим шагам.

Если читать все-все сообщения с упоминанием продукта, можно потерять недели. А если работать точечно, есть риск не увидеть полной картины: изучить каждое дерево, но не заметить леса. Поэтому нужны способы для обработки всего массива контента без потери деталей.

В этой статье я, Ваня Бондаренко, практикующий пользователь системы «Медиалогия SM» для аналитики сериалов, расскажу, какие ИИ-инструменты использую в работе, чтобы получать выводы быстрее. При этом способы применимы не только к сериалам. Они полезны в бьюти, финансах, FMCG, производстве, HoReCa, диджитале и других сферах.

От ручного анализа к ИИ: как я работаю с данными

Мне нравится рассматривать данные вручную, для меня это даже полезно. Я работаю с Российским рейтингом сериалов «Медиалогии», где изучаю проекты с точки зрения аналитики.

Самый свежий рейтинг на момент подготовки материала — августовский. На втором месте — «Холод», отечественный хит с Любовью Аксеновой. На его примере покажу, как использую систему «Медиалогия SM».

Как все ИИзменилось

Допустим, я хочу знать, что зрители написали о финале сериала. Ввожу в поиск слово «концовка», открываю сообщения и внимательно читаю комментарии. Могу зависнуть на час — по скромным оценкам. Это, конечно, увлекательно, но прочитать всё у меня вряд ли получится.

Кроме того, я вижу только отдельные комментарии, но у меня нет полной картины. Сколько позитивных упоминаний? А сколько негативных? Чтобы ответить на вопросы, придется читать еще дольше и усерднее. С ИИ-функционалом я делаю ту же работу быстрее.

ИИ-агенты. Предположим, у меня отчет по «Холоду» на 200 тысяч сообщений. Первое, что нужно сделать, — выделить из него только те, которые относятся к финалу сезона. Здесь мне помогает ИИ-агент.

Создаю тег «Финал» и прошу модель ставить его на все сообщения, где упоминается окончание, завершение, финал сериала. Из 200 тыс. упоминаний получаю нужные мне 10 тыс. сообщений.

ИИ-ассистент. Сообщения я отобрал. Теперь пишу ИИ-ассистенту промпт — сделать сводный отчет по сообщениям с тегом «Финал», определить тональность сообщений, привести примеры сообщений и сформулировать выводы.

Через мгновение получаю готовый отчет. Модель показывает, сколько сообщений было изучено, какая доля позитивных и негативных упоминаний, объясняет триггеры аудитории.

Здесь я сразу получаю точность и скорость. Вместо 1 часа я потратил на задачу 10 минут. При этом выводы строятся не на моем субъективном впечатлении от прочитанных комментариев, а на сухих выводах модели.

ИИ-анализ комментариев. Не могу полностью отказать себе в удовольствии почитать комментарии. Только делаю это теперь быстрее. Для этого даже не нужно переходить к посту и читать все подряд.

Например, нахожу самый резонансный пост, нажимаю кнопку «ИИ-анализ» — и модель выдает мне выдержку из комментариев. Получаю описание самого видео, общее настроение пользователей, цитаты и выводы. То есть могу быстро понять, что думают люди, а уже потом решить, нужно ли погружаться.

Есть еще два способа облегчить работу. К сериалам они не всегда применимы, но для других сфер будут полезны.

ИИ-сюжеты. Можно попросить модель объединить сообщения в темы. Она читает весь массив упоминаний и формирует несколько основных сюжетов. Например, четыре темы, которые пользователи обсуждают чаще всего. Если говорить о сериалах, таким образом можно быстро понять, что именно цепляет аудиторию: сюжет, актеры, отдельные сцены.

Аспекты. Для товаров и услуг — особенно полезный инструмент. В системе уже прописаны популярные темы обсуждений: качество, цена, вкус, запах, функциональность и другие характеристики.

Выбираем нужную категорию и тональность — позитив, негатив, нейтральные упоминания. Смотрим, что именно люди говорят про качество, цену, вкус, запах. Это способ быстро просканировать множество сообщений и понять, какие конкретные свойства продукта становятся предметом обсуждения.

Почему инструменты работают не только с сериалами

Путь работы с продуктом везде одинаковый. Сначала компания получает поток сообщений. Затем надо подготовить данные, проанализировать и сформулировать выводы. В финале — принимать решения. Меняется только объект анализа.

Mixit: нереальный пример из бьюти

Теперь возьмем кейс, который, скорее всего, вам будет ближе — релиз парфюмерной линейки Mixit. «Медиалогия» делала рейтинг бьюти-брендов в соцсетях за I полугодие 2026 года, и Mixit занял первое место.

В августе компания выпустила парфюмерную линейку из трех ароматов. Объясню, как Mixit мог использовать систему «Медиалогия SM» на разных этапах запуска.

До релиза: изучить рынок

Таймлайн запуска продукта везде один. Первый период — до релиза. Для Mixit это был март, когда компания объявила, что готовит новый дроп.

На раннем этапе стоит посмотреть на рынок и понять, ждет ли аудитория вообще такой продукт. Можно сравнить себя с конкурентами. Здесь как раз хорошо помогут аспекты: узнать, как пользователи отзываются о парфюмерии других брендов, что им нравится и не нравится. Следует понять, за счет чего Mixit может выделиться.

Выводы можно использовать и при подготовке рекламной кампании. Например, понять, на чем сделать акцент в рекламной кампании.

Еще один вариант — выбрать блогеров для продвижения. Причем выбирать их можно не только по количеству подписчиков или стандартным показателям статистики. Можно посмотреть реальные публикации и оценить вовлеченность аудитории: сумму лайков, репостов и комментариев.

Во время релиза: понять реакцию

Следующий этап — сам запуск. 14 августа линейка вышла, и весь август мы рассматриваем как период релиза. Компания хочет понять, что пользователи думают о продукте. 

Mixit может отслеживать реакцию аудитории: видеть, на чем концентрируется негатив, и оперативно на него реагировать. Можно также понять, почему интерес к продукту меняется со временем.

Здесь помогает связка ИИ-агента и ИИ-ассистента. Из всего потока упоминаний Mixit мы концентрируемся только на парфюме. Создаем тег «Парфюм» и получаем нужные сообщения. Дальше просим ИИ-ассистента составить отчет: посчитать долю позитивных и негативных упоминаний и объяснить причины. 

Например, Mixit смог увидеть, что пользователям нравится упаковка и сами ароматы, а удачным они считают набор, в который входят сразу три аромата. Так массив комментариев превращается в конкретные сигналы, на которые можно опираться в дальнейшей работе.

После релиза: подвести итоги

Третий этап — после запуска. Здесь уже можно оценить результаты рекламной кампании: посмотреть, что сработало, а что не оправдало ожиданий; найти точки роста; использовать данные в других кампаниях. Если компания планирует выпускать новые ароматы, выводы по первой линейке можно перенести на следующий запуск.

Финально посмотрим на публикации блогеров. Открываем самые резонансные посты и с помощью ИИ-анализа комментариев быстро получаем выводы по каждой публикации.

Вместо гипотез — готовые инсайты

С помощью системы «Медиалогия SM» данные превращаются в инсайты. Компания допускает меньше ошибок на проверке гипотез и сохраняет маркетинговый бюджет. Решения принимаются быстрее, чем когда-либо раньше. По моим оценкам, процесс анализа с ИИ ускоряет работу в пять раз.

Вы остаетесь в контексте обсуждений на всех этапах релиза: до, во время и после запуска продукта. Настроение аудитории можно замерить буквально в несколько кликов.

ИИ-агенты помогают убрать лишнее.
ИИ-ассистент — получить сводный отчет и выводы по данным.
ИИ-сюжеты — понять основные темы обсуждений.
ИИ-анализ комментариев — быстро разобраться в отзывах.
Аспекты — сканировать сигналы и управлять репутацией.

В сумме такие инструменты помогают быстрее понимать аудиторию и проводить более эффективные рекламные кампании.

Попробуйте сами

Почувствуйте себя аналитиком, напишите собственные промпты, проверьте модель на своих задачах. Вы сможете убедиться, насколько быстрее стало работать с большим объемом данных. Превращайте шум соцсетей в данные, а данные — в решения.