Что о вас говорит блогосфера?

Один знакомый поделился ссылками на ресурсы, занимающиеся мониторингом упоминаемости бренда в блогосфере. Блогосфера настолько плотно вошла в нашу жизнь, что даже удивительно, насколько поздно появились данные интернет-сервисы и как маркетологи обходились без них раньше? Похоже, блогосфера прочесывались ими вручную…

В принципе, данным ресурсом не важно, что брать за единицу отслеживания — бренд, фамилию политика, название события (к примеру это может быть «олимпиада в Сочи» или «разлив нефти в Мексиканском заливе»). Кроме упоминаемости слова или словосочетания, с чем, кстати, неплохо справляется Яндекс.Блоги, данные сервисы вычисляют контекст упоминаемости и могут выдать информацию о том, какова доля положительных и отрицательных высказываний, какие бренды-конкуренты сравнивались с вашим и т. п. Анализа контекста упоминаемости как раз у Яндекс.Блогов нет.

Давайте я сначала дам посмотреть презентации этих сервисов, а потому расскажу как работает аналитическая часть.

Первый сервис — BrandSpotter:

Второй — YouScan:

Цены на услуги разнятся очень сильно, хотя функционально сервисы и похожи. На сайтах прайсы найти не составляет труда.

И теперь, как и обещал, немного про алгоритмы анализа. Я не буду трогать поисковый движок, потому как не очень хорошо разбираюсь в этом.

Аналитическая часть строится на методах и алгоритмах контент-анализа. Первый этап на профессиональном языке называется квантификацией. Надо выделить семантическое ядро запросов. Сначала выявляем все словоформы бренда, имени или названия, а так же определяем синонимы. Синонимом Медведев могут выступать слова «Президент», «Глава государства», «Медвепутин» и т. д. Синонимом бренда BMW может быть «бэха», «бумер», «боевая машина вора».

Чаще всего определение всех синонимов возлагается на аналитика, но в принципе, возможен и машинный вариант, по крайней мере, в качестве помощника выявления возможных синонимов. Дело в том, что по законам стилистики использовать в одном абзаце два раза одно и то же наименование субъекта не есть хорошо — и журналисты, и блоггеры в этом случае используют синонимы. Задача вычислительного алгоритма — выявить имена всех субъектов в абзаце и сопоставить с заданным именем. Выявление имен субъектов может помочь аналитику составить словарь синонимов.

Второй шаг касается определения контекста упоминания. Для этого так же надо составить отдельный словарь. Слова «пипец», «ошметки», «сцуко» или «возмущает» будут индикаторами негативного контекста упоминания, а слова «доверие», «высоко оценил» — положительного. Эти слова я взял с первой страницы поиска по блогам службы Яндекс.Блоги. Иными словами, слова с яркой эмоциональной окраской являются индикаторами положительного или отрицательного упоминания. Используя для контент-анализа текстов компьютерные программы, словарь для контекста упоминания можно делать достаточно большим. В принципе, можно просто брать словари слов с положительной или отрицательной эмоциональной окраской и на основе частоты встречаемости этих слов в одном предложении или в одном абзаце или даже в одном тексте с исследуемым словом можно говорить о контексте упоминаемости.

Кроме контекста упоминаемости самой словоформы, можно так же ввести несколько дополнительных факторов: острота публикации, рейтинг публикации или поста как по количеству просмотров, так и по количеству комментариев. Число просмотров показывает просто популярность записи, а вот число комментариев может служить индикатором остроты публикации, того, что она «задевает за живое» и вызывает дискуссии в блогосфере. Кроме того, остроту публикации может характеризовать степень эмоциональной окрашенности слов. Понятно, что задача аналитика, во-первых, составить шкалу эмоциональности слов. и, во-вторых, соответсвующий словарь. К примеру, матерные выражения могут выступать в качестве крайней степени эмоциональной окрашенности. Слова «гад», «убил бы» и т. п. — следующую степень и т. д. Другую сторону шкалы (позитивную) могли бы составлять такие слова как «счастье», «эмоциональный подъем» и т. п.

Следующая проблема, которую должен решить аналитик, занимающийся контент-анализом, что считать единицей счета? Для того, чтобы понять, кого чаще упоминают в блогах — Путина или Медведева, что надо считать? Количество постов и комментариев, где упоминаются их фамилии и синонимы к ним? Или количество упоминаний фамилий и синонимов непосредственно? И считать посты отдельно, комментарии отдельно или вместе? Стоит ли учитывать в качестве дополнительного фактора количество просмотров данного поста и комментариев к нему? Как видим, здесь так же есть несколько нетривиальных вопросов. Лучше всего, на мой взгляд, составлять несколько рейтингов, учитывающих разные факторы.

И последнее. Описанные мною методы и алгоритмы — это мои соображения на счет контент-анализа. Не факт, что указанные сервисы их используют в том виде, как я их описал. Я сервисами не пользовался, потому сказать не могу. Но данные сервисы вещь удобная, особенно для тех, кто озабочен работой с блогосферой, точно они помогут оперативно реагировать на «негатив» в блогах, отслеживать результативность пиар- и рекламных компаний.