Никита Прохоров - Управление репутацией в интернете

• Название: Управление репутацией в интернете
• Автор: Никита Прохоров
• Жанр: Интернет
• Год: 2017
• ISBN: 978-5-4257-0299-9

В этой книге ведущие российские интернет-эксперты в области управления репутацией рассказывают о том, какие существуют сервисы мониторинга репутации в Сети, как осуществляется управление репутацией в поисковых системах, как определить оптимальный «уровень шума» вокруг маленьких и больших брендов, что такое репутационные войны в Сети и вторжение в медиапространство, каких результатов в области управления репутацией можно ждать интернет-магазину, большому бренду, интернет-стартапу, частному лицу, и многое другое. Книга будет полезна всем, кто ведет бизнес в интернете, а также широкому кругу читателей, кому небезразлична их деловая и личная репутация.

---

• социальные сети: Facebook, Twitter, «ВКонтакте», «Мой мир» и др.;

• блоги и форумы: Livejournal, Blogspot и др.;

• тематические сайты и порталы, в том числе интернет-СМИ;

• сервисы отзывов: Яндекс. Маркет, otzyv.ru и др. (Этот пункт особенно актуален для мониторинга упоминаний компании, продукта и бренда.)

Одним из критериев качества мониторинга является полнота охвата – доля информации об объекте, исследуемая во время работы, от общего объема информации об объекте в Сети.

Существует пять основных типов контента[19]. Разберем их на примере случая с укусом Суареса:

• текст – новости в СМИ, посты в блогах, комментарии;

• изображение – фотографии, скриншоты и прочие картинки;

• видео – трансляции в СМИ, записи на YouTube и прочих видеохостингах;

• аудио – музыка, радиотрансляции, аудиоподкасты;

• файлы – различные вложения к сообщениям или вложения на интернет-страницах, которые нужно скачивать отдельно. Могут включать в себя все предыдущие типы.

Они по-разному индексируются, воспринимаются и распространяются в Сети. Особую трудность представляет мониторинг изображений, видео- и аудиозаписей.

Также принято выделять три тональности контента:

• негативная (отрицательная);

• позитивная (положительная);

• нейтральная.

Рассмотрим примеры тональностей сообщений на примере укуса Суареса. Если брать обычные выпуски новостей и сюжеты в СМИ про сам инцидент и последующую дисквалификацию, мы увидим явный негатив, так как весь контент сведен к наказанию и дисквалификации. А на скриншоте из соцсети представлены примеры позитивных тональностей сообщений.

Что примечательно, негативные тональности СМИ явно контрастируют с позитивной реакцией аудитории. Новости генерируют негативный контент, а читатели получают удовольствие от кажущегося им забавным случая и оставляют положительные комментарии. Это пример того, что крайне важно производить мониторинг как средств массовой информации, так и социальных сетей. Независимо друг от друга они выдают контент разной направленности и тональности. Пути использования этой информации удастся правильно выбрать, только рассматривая оба источника данных вместе.

Суарес смог получить личную выгоду из всей ситуации. Спонсорские контракты спортсменов часто завязаны именно на популярности персоны, и в данном случае, «пошумев», Суарес обратил на себя внимание более широкой аудитории. Как результат, после чемпионата мира производитель спортивной одежды и экипировки Adidas запустила рекламную кампанию There will be haters с Суаресом в главной роли. Отголоски инцидента с укусом в этой кампании обнаружить несложно.

А как потенциально хорош повод для рекламы зубной пасты тем же Суаресом? Пока сюжет остается в памяти аудитории, его нужно активно использовать.

Итак, можно выделить два основных этапа мониторинга репутации: сбор информации и ее классификация.

Мониторинг в интернете подразделяется на ручной и автоматический.

Первичный мониторинг, как правило, осуществляется вручную при помощи запросов в поисковых системах (как правило Google и «Яндекс») и дает представление об общем числе существующих упоминаний об объекте мониторинга и их интенсивности то есть количестве за определенное время. С его помощью можно получить самую первую информацию о суммарном количестве высказываний.

Как правило результаты ручного мониторинга сохраняются и структурируются в таблице Excel. Ручной мониторинг характеризуется низкой скоростью и большим объемом работы по сравнению с автоматическим, но позволяет точнее выявлять позитив и негатив об объекте мониторинга в интернете.

Основными плюсами ручного мониторинга являются:

• высокая точность определения тональности. Человек практически со стопроцентной точностью определяет тональность упоминания объекта мониторинга;

• высокая точность поиска объекта. Человек практически со стопроцентной точностью определяет, упоминается ли объект мониторинга на той или иной странице в интернете;

• возможность анализа изображений, видео- и аудиозаписей и файлов. Человек может анализировать не только текст, но и все остальные виды контента в интернете;

• возможность поиска в любых источниках, проиндексированных поисковой системой.

Минусы ручного мониторинга:

• низкая скорость. Производительность ручного мониторинга ограничена физическими возможностями человека;

• трудности при больших объемах информации. Их анализ также ограничен физическими возможностями человека;

• медленное реагирование. Человек не способен перманентно производить мониторинг, а значит, новые упоминания объекта в интернете будут отыскиваться с задержкой.

Автоматический мониторинг производят специальные системы, которые требуют минимального вмешательства человека. В России основными инструментами ручного мониторинга являются Brand Analytics, Youscan, IQbuzz, Brandspotter, Wobot, Kribrum, Semanticforce. На момент написания книги готовится к запуску еще один проект – Яндекс. Медиана, однако о его функционале пока можно судить только по анонсам. Отечественный рынок систем мониторинга активно развивается, и некоторые крупные бренды создают свои системы, заточенные под конкретные задачи бренда.

Автоматические системы собирают упоминания об объекте мониторинга в интернете, структурируют их и отмечают тональности (позитивные, негативные, нейтральные). Также они могут проставлять различные теги к упоминаниям («жалобы», «достоинства», «недостатки», «реклама» и т. д.).

Системы автоматического мониторинга могут определять и структурировать следующие параметры:

• общее количество упоминаний;

• количество уникальных источников;

• количество уникальных авторов;

• количество упоминаний в день;

• динамику интенсивности упоминаний в процентном соотношении за неделю;

• динамику тональностей;

• максимальное количество упоминаний в день;

• «увлеченность» – среднее количество упоминаний от одного автора.

Плюсами автоматического мониторинга являются:

• высокая скорость. Этот параметр зависит от производительности движка системы мониторинга, но каждая из них работает во много раз быстрее человека;

• большой объем обрабатываемой информации. Также зависит от производительности системы;

• возможность проводить мониторинг в режиме реального времени. В отличие от ручного автоматический мониторинг проводится постоянно, что позволяет находить новые упоминания объекта мониторинга значительно быстрее;

• возможность оперативной перенастройки.

Минусы автоматического мониторинга:

• ошибки в определении тональности. Несмотря на стремительное развитие систем мониторинга, они все еще далеки от человеческих возможностей по определению тональностей упоминаний об объекте. Как правило, точность определения тональностей для автоматических систем мониторинга составляет примерно 60 – 70 %. Сложность заключается в том, что системы не способны распознать шутки, сарказм, сленг, другие языки, опечатки, грамматические ошибки и т. д.;

• низкая точность определения самого объекта. Системы мониторинга могут ошибаться в том, упоминается либо нет объект на той или иной странице. Упоминания собираются просто на основании заданных ключевых запросов и параметров. Если у бренда неуникальное название, могут собираться ложные упоминания;

• необходимость коррекции результатов человеком. Из-за недостатков, описанных в предыдущих пунктах, результаты работы автоматических систем должны контролироваться и корректироваться человеком;

• невозможность анализа изображения, видео- и аудиозаписей. Современные системы автоматического мониторинга имеют возможность анализировать в интернете только текст. Но если учитывать темпы их развития, вероятно, в будущем они получат возможность анализировать изображения, видео- и аудиозаписи и файлы. Тогда этот недостаток будет устранен.

При выборе типа мониторинга необходимо учитывать все плюсы и минусы автоматического и ручного мониторинга исходя из конкретной ситуации и поставленных задач.

Степень автоматизации может быть различной. В некоторых случаях автоматизацию используют на этапе сбора информации, а в некоторых – и на этапе определения тональности. Уровень автоматизации процесса главным образом зависит от интенсивности отзывов (количество новых сообщений в единицу времени, например, в месяц).

Далее следует более глубокий мониторинг, называемый аудитом репутации, в ходе которого детально описывается объект, готовится его семантика, выделяются области мониторинга, после чего происходит сбор информации и ее классификация по тональности.

Итоговая суммарная репутация объекта может быть определена лишь после придания весовых характеристик упоминаний. Вес высказывания будет зависеть от различных показателей: количества просмотров высказывания, посещаемости сайта, числа подписчиков в социальных сетях, количества «лайков» и репостов, количества перепостов высказывания, качества аудитории высказывания, географической привязки.