Искусственный интеллект в управлении репутацией играет все более значимую роль. ИИ способен обрабатывать и анализировать огромные объемы данных, включающие отзывы пользователей, статьи в СМИ и посты в соцсетях. Он увеличивает скорость сбора упоминаний о бренде в 7 раз по сравнению с ручным мониторингом. При его внедрении сокращаются расходы компании, на зарплату сотрудникам, занятым управлением онлайн-репутацией. Алгоритмы машинного обучения лучше предсказывают потенциальные угрозы для репутации, выявляя паттерны, сигнализирующие о возможных проблемах. Они также осуществляют мониторинг упоминаний в режиме реального времени, что делает полученные данные максимально актуальными. Внедрение ИИ дополнительно помогает повысить лояльность потенциальных клиентов, увеличивая прибыль организации. Рассмотрим подробнее способы использования ИИ для эффективного ORM.
Понимание ORM и его значимость
ORM – это инструмент управления репутацией в интернете, включающий работу с поисковыми системами, СМИ, форумами и социальными сетями. Он помогает повысить узнаваемость бренда, укрепить лояльность аудитории и продемонстрировать экспертность сотрудников компании. Внедрение ORM сопровождается следующими мероприятиями:
- мониторинг упоминаний о компании в сети;
- анализ комментариев и отзывов;
- поддержание активности на сайтах, блогах, в соцсетях;
- публикация полезного контента;
- формирование стратегии компании.
Цели ORM — отслеживать, анализировать и управлять репутацией компании, повышая лояльность клиентов и уменьшая негатив по отношении к бренду.
Этот репутационный инструмент особенно актуален в условиях цифровой среды, где информация распространяется почти моментально и может существенно повлиять на общественное мнение и, как следствие, рентабельность бизнеса.
Влияние искусственного интеллекта на ORM
Репутация компании – важный фактор успеха организации. При современном уровне развития технологий ORM и ИИ стали тесно взаимодействовать. Автоматизация мониторинга репутации при использовании ИИ предполагает сбор сведений из разных источников:
- форумов;
- новостных сайтов;
- блогов;
- социальных сетей;
- других онлайн-платформ.
Нейросети подсчитывают число упоминаний бренда, анализируют намерения и эмоции, благодаря чему компании могут провести глубокий анализ общественного мнения. Анализ с помощью ИИ позволяет заблаговременно обнаружить нарастающую волну негатива, способную причинить компании серьезный урон. Искусственный интеллект способен выявлять лидеров мнений, которые способны влиять на целевую аудиторию. Его использовании позволяет достигнуть следующих целей:
- сокращение объема рутинной работы;
- повышение скорости анализа данных;
- отслеживание важных для компании трендов;
- создание контента (при использовании технологии GPT-3 ИИ).
Искусственный интеллект помогает анализировать конкурентов, создавать ассистентов и чат-ботов, определять ЦА и модерировать контент. Более половины опрошенных компаний используют в работе с репутацией алгоритмы ИИ, включающие автоматизацию ответов на отзывы и мониторинг.
В качестве инструментов, использующих ИИ в ORM, чаще всего применяются:
- Brand Analytics – анализ тональности отзывов;
- Google Perspective API – определение токсичности комментариев;
- Hootsuite и Sprout Social – автоматический мониторинг соцсетей.
Алгоритмы определения тональности работают на основе обработки естественного языка и машинного обучения. Их основная задача — классифицировать отзывы, твиты, посты в соцсетях на положительные, отрицательные или нейтральные. в качестве основного инструмента чаще всего применяется машинное обучение, позволяющее выявить в текстах паттерны и взаимосвязи. Дополнительно определяется эмоциональная нагрузка слов или фраз. Столь ложный подход позволяет распознавать и классифицировать эмоции, содержащиеся в отзывах.
Преимущества внедрения ИИ в ORM
Внедрение искусственного интеллекта в ORM влияет на:
- скорость реакции (ускорение обработки информации и принятия решений);
- снижение издержек (сокращение необходимости в ручном труде и оптимизация ресурсов);
- повышение точности ( уменьшение числа ошибок и улучшение качество анализа данных).
Нейросети могут распознавать эмоциональную тональность и контекст. Автоматизация контент-маркетинга с помощью ИИ может снизить зависимость от использования услуг копирайтеров, но на данный момент полностью заменить их невозможно — ИИ скорее будет помогать. Это происходит из-за того, что сегодня SEO-тексты все чаще проверяются на создание нейросетями, поэтому сотрудники компании должны «очеловечивать» тексты.
Понять преимущества ИИ в ORM легче, если сравнивать последний с традиционным вариантом управления онлайн репутаций. Обработка данных у традиционного ORM занимает значительное время, так как включает в себя ручной анализ упоминаний, составление отчетов и стратегическое планирование. ORM с использованием ИИ выдает результаты значительно быстрее благодаря автоматизации. процессов обработки данных. То же касается и точности анализа тональности. При традиционном варианте высок риск субъективной интерпретации, так как здесь присутствует человеческий фактор. Искусственному интеллекту ничего подобного не свойственно.
Традиционный ORM имеет ограничение в виде размера команды и времени, поэтому количество обрабатываемых упоминаний значительно ниже в сравнении с ORM, использующим алгоритмы ИИ. При этом стоимость внедрения последнего будет на порядок выше, поэтому в первую очередь этим инструментом пользуются крупные компании, нуждающиеся в быстрой и точной обработке данных. Что касается расходов на эксплуатацию, то со временем они сравнятся с тратами на обслуживание традиционного ORM или даже станут ниже за счет экономии на труде сотрудников.
Практические примеры использования ИИ в ORM
Примеры ИИ в управлении репутацией:
Кейс 1: Компания-провайдер из Сибири использует ИИ для мониторинга социальных сетей, что позволило сократить время реакции на негативные отзывы на 50%. До 2018 года она не использовала ИИ в кризисном управлении репутацией, обрабатывая большинство онлайн-платформ вручную. Ответы давались по скриптам, что вызывало недовольство у клиентов. Время на ответ пользователю занимало до 22 ч. Внедрение ИИ на основе системы Brand Analytics позволило увидеть улучшения результатов работы уже через 1 месяц.
В 2024 году на платформе Brand Analytics появилась новая функция – чат-бот Brand GPT, с помощью которого компании смогли оперативно получать сведения об изменении отзывов и тональности упоминаний за определенный период.
Время на ответы пользователей уменьшилось до 20 секунд, был обновлен список площадок, где можно собирать релевантную аудиторию. Сообщения стали автоматически попадать в группу положительных или негативных. Оператор стал более вдумчиво отвечать на комментарии пользователей, из-за чего выросла лояльность абонентов к компании.
Кейс 2: Компания Y внедрила ИИ для анализа тональности отзывов, что привело к повышению удовлетворенности клиентов на 20%. Искусственный интеллект позволяет анализировать настроение пользователей, помогая компании понять, что потенциальные клиенты думают о её продуктах или услугах.
Потенциальные риски и ограничения
ИИ в управлении рисками пока несовершенен. Он может допускать ошибки из-за неверной интерпретации данных или контекста, поэтому нейросеть периодически принимает ошибочные решения. Также ИИ не всегда правильно определяет тональность отзывов.
Основные ограничения ИИ в ORM:
- возникновение задержек с выгрузкой упоминаний за прошедший день;
- неверная транскрибация мультимедийного контента, приводящие к возникновению нерелевантных упоминаний;
- отсутствие индекса площадок для нейросети, из-за чего автоматизированный мониторинг приходится дополнять ручным;
- точное определение тональности невозможно, и в лучшем случае составляет 60-70%.
Использование ИИ в управлении рисками нередко сопровождается проблемами в вопросах этики. Это обусловлено созданием фейковых (фальшивых) отзывов, позволяющих манипулировать общественным мнением. “Фальшивки” чаще всего выявляются посредством анализа текста.Фейковые отзывы могут иметь схожие структуры или определенные «маркерные» слова. Также осуществляется проверка аккаунтов и анализ IP-адресов. Все больше платформ используют верификацию через соцсети или привязку к реальным данным для подтверждения подлинности отзывов.
Большое количество фейков генерируется с использованием GhatGPT. Такие отзывы и комментарии существуют в интернете уже давно, но сегодня они приобретают особенную значимость, поскольку средства ИИ становятся доступными широким массам. Ведется разработка нейросетей, которые будут выявлять ИИ, создающий фальшивые отзывы. Однако последние результаты исследований говорят о том, что пока что отличить отзывы, созданные человеком и нейросетью, пока еще сложно. крупные платформы борются с генеративными фейковыми отзывами с помощью специальных программ, распознающих текст, написанный ИИ. Временные метки, одинаковые IP-адреса или высокая частота публикаций также помогают распознать текст, потенциально созданный ИИ.
При внедрении нейросетей компания попадает в зависимость от развития технологий. Возникают риски, связанные с полной зависимостью от ИИ без участия человека. Компания должна осознавать, что потребители ценят в общении с брендами искренность, внимание и личное отношение. Пока что ИИ не может обеспечить это в полной мере.
Заключение
Искусственный интеллект в маркетинге находит широкое применение в области управления репутацией. Автоматизация рутинных процессов позволяет добиться резкого увеличения скорости обработки информации. Нейросети постоянно обучаются и уже могут определять тональность отзывов и генерировать подходящие ответы.
Однако технологии по-прежнему не совершенны, поэтому полностью избежать ошибок невозможно. Полное полагание на работу ИИ несет с собой для компании существенные риски, поэтому на данном этапе развития не стоит исключать человеческий фактор.
