Дамир Халилов - Маркетинг в социальных сетях

• Глубокий мониторинг. В случае с отслеживанием вручную может оказаться проблематичным мониторинг с хронологической глубиной в несколько лет. «Яндекс. Блоги» зачастую не дает просматривать большое количество страниц результатов поиска. Автоматические системы позволяют обходить это ограничение.

• Автоматическая систематизация данных. При ручном мониторинге полученную информацию необходимо самостоятельно заносить в таблицы.

• Анализ полученных данных. Автоматические системы сами способны анализировать данные, в частности, определять тональность упоминаний.

• Формирование отчетов. Кроме того, в большинстве систем мониторинга существует возможность генерации отчетов на основании полученных данных и их анализа. В частности, в эти отчеты входит графическое представление информационного поля, диаграммы, позволяющие наглядно продемонстрировать изменение его объема и качества в динамике, сравнение с конкурентами, соотношение позитивного и негативного информационных полей.

В итоге автоматический мониторинг позволяет, во-первых, значительно снизить трудозатраты за счет автоматизации рутинных процессов, во-вторых, достичь высокой точности за счет лучшей систематизации данных и использования существенного количества инструментов аналитики.

Однако в некоторых случаях бывает целесообразнее использовать ручной мониторинг, в частности:

• если количество упоминаний компании не превышает пяти в день;

• если единственная актуальная задача мониторинга – немедленное реагирование на появляющийся негатив, при этом совершенно нет необходимости в сборе и аналитике данных;

• если нет денег для покупки системы автоматического мониторинга.

Наиболее актуальным инструментом для ручного мониторинга является «Поиск Яндекса по блогам» ( http://blogs.yandex.ru). Это уникальный сервис, полноценных аналогов которому нет в мире. «Яндекс. Блоги» индексирует несколько десятков миллионов русскоязычных блогов, микроблогов и форумов. При этом записи с часто обновляемых ресурсов индексируются несколько раз в час, редко обновляемые блоги индексируются несколько раз в сутки. Следовательно, в базе «Яндекс. Блогов» всегда находится максимально актуальная информация по публикациям в блогах, что делает его идеальным сервисом для мониторинга.

Важной особенностью «Поиска Яндекса по блогам» является то, что по умолчанию результаты поиска ранжируются не по релевантности запросу (как в обычном поиске), а по хронологии. То есть чем меньше времени прошло после публикации поста, тем выше он окажется в выдаче. Таким образом, на первых страницах результатов поиска, как правило, собраны наиболее свежие упоминания. Это соответствует общей логике блогосферы: актуальность публикуемой информации быстро снижается.

В «Яндекс. Блогах» есть несколько специальных вкладок, которые позволяют поставить фильтр на результаты поиска.

• Популярные блоги – выводит в результатах поиска только упоминания в блогах с определенным уровнем популярности. Данный фильтр имеет смысл использовать для составления списка наиболее приоритетного реагирования, поскольку скорость распространения информации (в том числе негативной) из популярных блогов на порядок выше, нежели из тех, где всего несколько подписчиков.

• Блоги – выводит в результатах только упоминания в блогах. Данный режим выставляется по умолчанию.

• Микроблоги – выводит в результатах только упоминания на сервисах микроблогов (Twitter, «Рутвит» и т. д.).

• Комментарии – выводит в результатах только упоминания в комментариях к записям.

• Форумы – выводит в результатах только упоминания на форумах. По умолчанию поиск по форумам не ведется.

• Все блоги и форумы – максимально полные результаты поиска, выводятся все упоминания на всех индексируемых площадках.

Помимо прочего, в «Яндекс. Блогах» можно использовать специфический для «Яндекса» язык запросов, чтобы сделать поиск максимально точным. Более подробно об этом языке можно прочитать на специальной странице: http://help.yandex.ru/search/?id=1111313.

Таким образом, алгоритм ручного мониторинга через сервис «Поиск Яндекса по блогам» выглядит следующим образом.

• Шаг 1. В поисковое окно последовательно вводятся запросы для мониторинга.

• Шаг 2. По каждому из запросов анализируются данные за период, прошедший с момента предыдущего мониторинга.

• Шаг 3. Выделяются упоминания, требующие немедленного реагирования.

• Шаг 4.Полученные данные заносятся в специальную таблицу. Вот основные поля для такой таблицы:

– дата;

– запрос;

– ссылка;

– площадка;

– блогер;

– название поста;

– тональность упоминания;

– инфоповод;

– реакция аудитории (количество комментариев);

– необходимость реагирования.

Хочу особо подчеркнуть, что такая подробная сводка нужна только в том случае, если получаемые данные планируется анализировать. Когда единственная задача – обнаружение негатива и реагирование на него, сводные таблицы не нужны.

На сегодняшний день рынок систем автоматического мониторинга социальных сетей и блогов переживает резкий рост: постоянно появляются новые сервисы. Безусловно, это связано с активным приходом бизнеса в социальные сети и с постепенным усложнением задач, которые он ставит в данной среде.

Большинство систем автоматического мониторинга работают на основе API «Яндекс. Блогов», то есть фактически с помощью собственных алгоритмов анализируют и видоизменяют данные, предоставляемые «Яндексом». Однако есть ряд сервисов (например, Wobot и «Крибрум»), которые создают собственный индекс блогов и форумов, а затем ведут по нему мониторинг.

В качестве примера системы автоматического мониторинга можно взять Brandspotter – один из наиболее популярных русскоязычных сервисов такого рода. Рассмотрим основные возможности, которые он предоставляет.

• Сводка упоминаний. Новые упоминания по заданным запросам появляются практически в режиме реального времени.

• Сводные данные. Здесь опять-таки в режиме реального времени выстраиваются графики с динамикой упоминаний, соотношением положительных и отрицательных высказываний, а также отображающие сравнение ключевых показателей с аналогичными показателями конкурентов.

• Информация о лидерах мнений. В системе можно проследить историю взаимодействия каждого лидера мнений с брендом: когда, сколько раз и в какой тональности он упоминал компанию и продукты. Здесь же указывается популярность блогера, что позволяет понять значимость его высказываний. Кроме того, специальные алгоритмы Brandspotter позволяют выявлять потенциально заинтересованных пользователей, например, друзей и читателей лояльных к вам лидеров мнений.