Стратегия
Предиктивная медиааналитика дает вашей команде преимущество в отслеживании следующего тренда, истории или кризиса. Хрустальный шар не требуется.
Маркетинг был бы намного проще, если бы вы могли предсказывать будущее. К сожалению, это невозможно (если только вы не знаете чего-то, чего не знаю я).
Но есть нечто близкое к этому: предиктивная медиааналитика. Вот как она работает и как ее использовать на практике.
Основные выводы
- Предиктивная медиааналитика снижает неопределенность. Она сужает круг вероятных событий и дает вашей команде время на реакцию.
- Это надстройка над мониторингом, а не его замена. Вам все равно нужно следить за обсуждениями, прежде чем прогнозировать, куда они направятся дальше.
- Для хорошего прогноза все еще нужен человек. Кто-то должен отделить сигнал от шума, а затем решить, что делать дальше.
- Hootsuite помогает командам действовать на опережение. Lumen выявляет сигналы, а Wisdom объясняет, что они означают.
Что такое предиктивная медиааналитика?
Предиктивная медиааналитика использует ИИ, сигналы в реальном времени и исторические закономерности для прогнозирования того, куда могут двигаться обсуждения или внимание аудитории.
Она делает это путем сканирования социальных сетей, новостей и интернета в поисках ранних признаков того, что что-то набирает обороты — будь то зарождающийся тренд или изменение настроений.
Это не предсказание будущего в драматическом смысле. Это анализ вероятностей и траекторий: как быстро распространяется обсуждение, меняется ли темп и насколько оно совпадает с аналогичными обсуждениями, происходившими в прошлом.
Работайте эффективнее с Hootsuite, универсальным инструментом для социальных сетей. Будьте в курсе событий, развивайтесь и обходите конкурентов.
Предиктивная медиааналитика против традиционного медиамониторинга
Ключевое различие заключается в том, что традиционный медиамониторинг отслеживает то, что уже происходит, в то время как предиктивная медиааналитика предвидит, что произойдет дальше.
Допустим, негативный отзыв о вашем бренде набирает много просмотров. Мониторинг покажет вам, что количество упоминаний растет. Предиктивная медиааналитика идет дальше. Она анализирует темп и характер обсуждения, чтобы определить, является ли это лишь кратковременным всплеском или началом чего-то более серьезного.
Вот как они соотносятся:
Важно понимать, что предиктивная аналитика не заменяет мониторинг. Вы не можете прогнозировать обсуждения, за которыми не наблюдаете. Предиктивная аналитика — это, по сути, уровень, построенный поверх данных мониторинга.
Почему предиктивная медиааналитика важна сейчас?
Предиктивная медиааналитика важна сейчас, потому что медиа стало больше, времени на их интерпретацию меньше, а технологии для выявления важных сигналов стали совершеннее.
Медиаландшафт стал более фрагментированным
История больше не живет в одном месте. Она может начаться в TikTok, перекинуться на Reddit и через несколько дней стать мейнстримом.
Когда вы наблюдаете за этими каналами по отдельности, легко упустить из виду, что все они являются частью одной истории. Правильный инструмент предиктивной аналитики связывает эти сигналы воедино.
, например, соединяет точки, отслеживая более 150 миллионов источников на более чем 30 платформах социальных сетей, помогая вам увидеть, как история развивается в медиапространстве.
Окно возможностей для действий сужается
История, на развитие которой раньше уходили недели, теперь может достичь пика и угаснуть за считанные дни. К тому времени, как она попадет в отчет по мониторингу, момент может быть уже упущен.
Предиктивная аналитика дает командам больше времени, сигнализируя о движении на ранних этапах. Это может означать публикацию трендового поста, пока он актуален, или предотвращение негативной истории.
ИИ меняет возможности маркетологов
Медиаданные всегда содержали сигналы о том, что может произойти дальше. Проблема заключалась в том, чтобы найти их в огромном объеме быстро меняющейся, неструктурированной информации.
ИИ меняет это. Он может анализировать большие объемы контента со скоростью и в масштабах, которые раньше были невозможны.
«Теперь мы можем классифицировать данные по языкам, форматам и платформам в объемах и масштабах, значительно превышающих обычную ручную работу, и выявлять небольшие аномалии, которые мы могли бы не заметить раньше», — говорит Эллен Ценг, директор по социальной аналитике и разведке в Block Inc.
В то же время она отмечает, что человеческое суждение никогда не было более важным.
Человеческая интерпретация дает вам контекст, нюансы, понимание «почему» за этими всплесками и аномалиями, а также способность отличить синтетические данные от аутентичных.
Человеческая интерпретация дает вам контекст, нюансы, понимание «почему» за этими всплесками и аномалиями, а также способность отличить синтетические данные от аутентичных.
Как на самом деле работает предиктивная медиааналитика?
Предиктивная медиааналитика начинается со сбора сигналов из всего медиапространства и установления базового уровня. Затем она сравнивает эти сигналы с прошлыми закономерностями, чтобы предвидеть, куда обсуждение, скорее всего, пойдет дальше.
На высоком уровне процесс выглядит так:
1. Сбор сигналов из медиапространства
Сначала система собирает данные из таких источников, как новости, социальные сети, поисковое поведение и другие части интернета. Затем она может использовать обработку естественного языка для анализа того, что говорят люди.
2. Установление базового уровня
Прежде чем система сможет заметить что-то необычное, ей нужно знать, как выглядит «обычное». Это означает отслеживание нормальных закономерностей с течением времени, например, сколько упоминаний ваш бренд обычно получает за день или неделю.
3. Анализ изменений сигналов
Имея базовый уровень, система может уловить все, что из него выбивается. Например, возможно, тема растет быстрее, чем обычно. Или, возможно, тональность меняется в одну сторону, вместо того чтобы оставаться стабильной.
4. Сравнение с известными закономерностями
Затем система сравнивает происходящее сейчас с тем, как развивались похожие обсуждения в прошлом. Это позволяет отличить кратковременный всплеск от того, что, скорее всего, будет нарастать как снежный ком.
5. Выявление сигналов, заслуживающих внимания
Последний шаг — превращение всего этого анализа в нечто полезное для команды. Вместо того чтобы передавать маркетологам огромную кучу данных, предиктивная аналитика выделяет обсуждения, тренды или риски, которые стоит изучить подробнее.
Что предиктивная медиааналитика помогает делать командам?
Предиктивная медиааналитика помогает командам принимать более быстрые и своевременные решения относительно трендов, кампаний и репутационных рисков.
На практике это выглядит так:
- Выявление репутационных рисков: Предиктивная аналитика может сигнализировать о том, что незначительная проблема набирает необычные обороты, давая вашей команде больше времени на планирование ответа.
- Более точное планирование кампаний: Кампании планируются за месяцы, но к моменту запуска время может быть уже не подходящим. Предиктивная аналитика помогает «почувствовать атмосферу» до того, как что-то будет запущено.
- Приоритизация обсуждений: Некоторые обсуждения продолжают расти. Другие затухают к завтрашнему дню. Предиктивные сигналы помогают командам сосредоточиться на тех, которые с большей вероятностью будут развиваться дальше.
- Использование трендов, пока они актуальны: У трендов короткий срок жизни. Ранний сигнал позволяет вам решить, стоит ли присоединиться к обсуждению, пока оно не стало неактуальным.
- Выявление возможностей на раннем этапе: быстрорастущая тема или изменение интересов аудитории могут указывать на возможность еще до того, как она станет очевидной для всего рынка.
Как начать использовать предиктивную медиааналитику?
Начните с определения решения, которое должна поддерживать предиктивная медиааналитика, а затем соберите данные и сигналы, которые помогут вам предвидеть дальнейшее развитие событий.
Практическая настройка выглядит следующим образом:
- Начинайте с решения, а не с данных
- Проведите аудит текущего стека инструментов мониторинга
- Выбирайте инструменты, созданные для прогнозирования, а не просто для отчетности
- Определите сигналы, важные для вашего бренда
- Настройте оповещения о значимых изменениях
- Создайте цикл непрерывного обучения
1. Начинайте с решения, а не с данных
Предиктивная медиааналитика работает лучше всего, когда она опирается на реальный вопрос.
Возможно, ваша команда по коммуникациям хочет знать, перерастет ли негативная история в нечто большее. Или, может быть, вашей команде по социальным сетям нужно решить, достаточно ли важен зарождающийся тренд, чтобы заменить что-то в контент-плане.
Начните с этого. В противном случае легко получить больше сигналов, но не иметь четкого представления о том, что с ними делать.
2. Проведите аудит текущего стека инструментов мониторинга
Большинство команд уже что-то отслеживают, просто в разных местах. Ваша SMM-команда может отслеживать упоминания бренда, в то время как PR-отдел следит за освещением в СМИ.
Проведите инвентаризацию того, что уже отслеживает каждая команда и где хранятся эти сигналы. Это даст предиктивной аналитике больше контекста для выявления закономерностей по разным каналам.
3. Выбирайте инструменты, созданные для прогнозирования, а не просто для отчетности
Множество инструментов отчетности могут рассказать вам, что произошло вчера. Но это не прогнозирование.
Предиктивная платформа должна уметь устанавливать базовый уровень, обнаруживать значимые изменения, отправлять оповещения и оценивать, куда может двигаться обсуждение в дальнейшем.
#1 Простой социальный мониторинг
Упоминания бренда, трендовые темы и тональность всегда под рукой. Улучшите свою стратегию в социальных сетях с помощью важных инсайтов.
Начните бесплатную пробную версию
4. Определите сигналы, важные для вашего бренда
Решите, какие изменения действительно заставят вас остановиться и провести расследование.
Допустим, ваш бренд получает тысячи упоминаний каждую неделю. Небольшой рост может мало что значить. Но если жалобы на продукт внезапно составляют 15% обсуждений, хотя обычно они составляют менее 1%, это гораздо более значимый сигнал.
5. Настройте оповещения о значимых изменениях
Затем настройте оповещения о любых изменениях, которые действительно заставят кого-то из вашей команды обратить внимание. Например, если тема растет в два раза быстрее, чем обычно растут подобные темы в первые 24 часа, это может стоить более пристального изучения.
С помощью команды могут настраивать оповещения в режиме реального времени о важных для них изменениях, поэтому им не нужно ждать следующего отчета, чтобы узнать, что что-то изменилось.
6. Создайте цикл непрерывного обучения
Прогнозы полезны только в том случае, если вы возвращаетесь и сравниваете их с результатом. Развивалась ли история так, как ожидала система? Оказался ли сигнал «шумом»?
Возвращайте эти результаты в систему. Со временем это позволит улучшить прогнозы и упростить понимание того, каким сигналам ваша команда должна доверять.
Каковы ограничения предиктивной медиааналитики?
Предиктивная медиааналитика может дать вам лучшее представление о том, что может произойти дальше, но она не может устранить неопределенность. Вам по-прежнему нужны люди, чтобы интерпретировать сигнал и решать, что с ним делать.
Вот ее самые большие ограничения:
Она оперирует вероятностями, а не гарантиями
Предиктивная аналитика полезна, но это не то же самое, что знание будущего.
«Большинство маркетологов относятся к предиктивной аналитике как к прогнозу того, что произойдет, вроде магического шара», — отмечает Ценг. На самом деле, говорит она, это просто сужает круг вероятного и дает командам немного больше времени, чтобы решить, что делать дальше.
Это важное различие. Цель — не идеальный прогноз. Цель — уменьшить неопределенность при принятии решения, пока еще есть время его принять.
По-прежнему нужен человек, чтобы отличить сигнал от шума
То, что выглядит как зарождающийся тренд, иногда является просто шумом, замаскированным под него. Поэтому, хотя предиктивная аналитика может выявить что-то необычное, для понимания причин происходящего по-прежнему требуется человеческое суждение.
Например, один из способов, которым Ценг проверяет сигнал на прочность, — это проверка того, проявляется ли та же закономерность на нескольких платформах. Всплеск на одном канале может иметь гораздо более простое объяснение, например, изменение алгоритма.
Именно этот контекст не дает вам принять шум платформы за реальное изменение в поведении аудитории.
Для хороших прогнозов все равно нужен кто-то, кто будет действовать
Заметить что-то на ранней стадии полезно. Знать, что с этим делать, — более сложная часть.
«Я видела, как множество прогнозов пропадало впустую, потому что никто не определял, кто будет действовать или что они будут делать», — отмечает Ценг. «Предиктивная аналитика не может работать без реального, надлежащего рабочего процесса и ответственности».
У каждого важного сигнала должен быть владелец. Кто-то должен знать, когда нужно копнуть глубже, эскалировать проблему, внести коррективы или привлечь другую команду. Без этого даже отличный прогноз просто останется висеть на панели управления.
Как Hootsuite помогает командам действовать на основе предиктивных инсайтов?
Hootsuite помогает командам замечать ранние сигналы, понимать их значение и превращать их в более разумные решения по контенту, обмену сообщениями и кампаниям.
Мониторинг и прогнозирование трендов по более чем 150 млн источников с помощью Lumen
отслеживает более 150 миллионов источников в социальных сетях, новостях и интернете, чтобы улавливать обсуждения и тренды в самом начале их развития. Система может выявить растущую тему в вашей категории, изменение тональности, новый язык, который использует ваша аудитория, или конкурента, начинающего захватывать большую часть обсуждения.
Эти сигналы помогают вашей команде предвидеть, куда смещается внимание, и решать, нужно ли корректировать сообщения, создавать актуальный контент или готовить ответ.
Спрашивайте Wisdom для получения ответов простым языком о возникающих нарративах
Выявление сдвига — это только первая часть. Вашей команде все еще нужно понять, что его движет.
, ИИ-агент Hootsuite, ориентированный на социальные сети, помогает командам разобраться в этих сигналах. Задавайте вопросы вроде «Что движет этим трендом?» или «Какая аудитория продвигает это обсуждение?» и получайте более четкое представление о том, что происходит, почему это важно и что делать дальше.
Часто задаваемые вопросы: Предиктивная медиааналитика
Что такое предиктивная медиааналитика?
Предиктивная медиааналитика использует искусственный интеллект, данные в реальном времени и исторические данные для прогнозирования того, куда, скорее всего, будет двигаться обсуждение. Не все инструменты медиамониторинга предлагают предиктивную аналитику, поэтому стоит проверить, действительно ли платформа прогнозирует тренды или просто сообщает о них постфактум.
Чем предиктивная медиааналитика отличается от медиамониторинга?
Медиамониторинг отслеживает то, что уже происходит: текущие упоминания, охват и тональность. Это реактивный мониторинг, который сообщает вам о дискуссии уже после того, как она началась. Предиктивная медиааналитика идет дальше, используя прогнозную аналитику и машинное обучение, чтобы предсказать, что произойдет в будущем. Такой предиктивный мониторинг дает командам по маркетингу, коммуникациям и PR больше времени на принятие решений.
Какие данные используются в модели предиктивной медиааналитики?
Предиктивные модели обычно собирают данные из социальных сетей, новостных ресурсов и интернета в целом, а затем пропускают их через алгоритмы машинного обучения для выявления закономерностей. К распространенным методам относятся анализ тональности (определение эмоциональной окраски дискуссии), тематическое моделирование (определение того, о чем на самом деле идет речь) и обнаружение аномалий (выявление активности, выходящей за рамки нормы). В совокупности эти методы превращают анализ необработанных данных в стратегические инсайты, на основе которых команда может действовать.
Как предиктивная медиааналитика улучшает антикризисное управление?
Она дает командам преимущество во времени. Вместо того чтобы узнавать о кризисе, когда он уже стал трендом, предиктивная медиааналитика позволяет заметить ранние признаки, такие как всплеск негативных настроений или жалоба, набирающая обороты на разных платформах, пока еще есть время подготовить ответ. Такое заблаговременное предупреждение часто становится решающим фактором между проактивной и реактивной PR-стратегией.
Как Hootsuite помогает командам использовать предиктивные инсайты?
Hootsuite объединяет предиктивную медиааналитику в единую платформу. Lumen отвечает за мониторинг социальных сетей, социальный листинг и прогнозирование, а Wisdom помогает командам понять, что на самом деле означают эти сигналы и что делать дальше, не требуя при этом знаний в области Data Science.
Опережайте следующий тренд, новость или кризис вместе с Hootsuite. Используйте Lumen от Talkwalker, чтобы находить ранние сигналы в более чем 150 миллионах источников, а затем попросите Wisdom объяснить, что движет дискуссией и что вашей команде следует предпринять дальше. Попробуйте Hootsuite бесплатно уже сегодня.
Инструмент №1 для работы с социальными сетями
Создавайте. Планируйте. Публикуйте. Взаимодействуйте. Измеряйте. Побеждайте.
Автор: Эрин Родриг
Эрин Родриг — писатель и контент-стратег, которая отлично разбирается как в текстах, так и в стратегиях. Будучи бывшим помощником менеджера по маркетингу в HubSpot, она пишет об ИИ, социальных сетях и SEO, помогая маркетологам быть на шаг впереди.
Инструмент №1 для работы с социальными сетями
Создавайте. Планируйте. Публикуйте. Взаимодействуйте. Измеряйте. Побеждайте.
