Разработка AI-системы для мониторинга упоминаний бренда

Проектируем и внедряем системы искусственного интеллекта: от прототипа до production-ready решения. Наша команда объединяет экспертизу в машинном обучении, дата-инжиниринге и MLOps, чтобы AI работал не в лаборатории, а в реальном бизнесе.
Показано 1 из 1 услугВсе 1566 услуг
Разработка AI-системы для мониторинга упоминаний бренда
Средняя
~1-2 недели
Часто задаваемые вопросы
Направления AI-разработки
Этапы разработки AI-решения
Последние работы
  • image_website-b2b-advance_0.png
    Разработка сайта компании B2B ADVANCE
    1240
  • image_web-applications_feedme_466_0.webp
    Разработка веб-приложения для компании FEEDME
    1167
  • image_websites_belfingroup_462_0.webp
    Разработка веб-сайта для компании БЕЛФИНГРУПП
    867
  • image_ecommerce_furnoro_435_0.webp
    Разработка интернет магазина для компании FURNORO
    1084
  • image_logo-advance_0.png
    Разработка логотипа компании B2B Advance
    563
  • image_crm_enviok_479_0.webp
    Разработка веб-приложения для компании Enviok
    829

Разработка AI-системы для мониторинга упоминаний бренда

Brand Monitoring отслеживает, что говорят о вашем бренде в интернете в реальном времени. Негативный отзыв в крупном паблике, упоминание в СМИ, кризисная волна в соцсетях — система обнаруживает это первой.

Источники мониторинга

  • Социальные сети: VK, Telegram, Instagram, OK
  • Отзовики: Яндекс Маркет, Google Maps, 2ГИС, Flamp, IRecommend, Отзовик
  • Новостные агрегаторы: Яндекс.Новости, Google News, Медиалогия
  • Форумы и сообщества: Reddit, Pikabu, отраслевые форумы
  • Видео: YouTube (субтитры + описания), TikTok
  • Маркетплейсы: Wildberries, Ozon (отзывы на продукты)

Техническая архитектура

class BrandMonitor:
    def __init__(self, brand_names: list[str], variations: list[str]):
        self.search_terms = self.build_search_terms(brand_names, variations)
        # brand_names: ["Компания X", "CompanyX"]
        # variations: ["Компания Икс", "КомпанияX", "@company_x"]

    async def process_mention(self, mention: RawMention) -> ProcessedMention:
        return ProcessedMention(
            text=mention.text,
            source=mention.source,
            url=mention.url,
            author=mention.author,
            timestamp=mention.timestamp,
            reach=mention.estimated_reach,  # охват публикации

            # AI-обработка
            sentiment=await self.analyze_sentiment(mention.text),
            topics=await self.extract_topics(mention.text),
            entities=await self.extract_entities(mention.text),
            is_complaint=await self.detect_complaint(mention.text),
            requires_response=await self.assess_response_need(mention),
            priority=self.calculate_priority(mention),
        )

Приоритизация упоминаний

Не все упоминания требуют реакции. Приоритет определяется:

  • Reach: охват публикации (подписчики, просмотры)
  • Sentiment: негативное важнее нейтрального
  • Author authority: журналист, блогер с аудиторией, KOL
  • Viral potential: engagement rate указывает на вирусность
  • Platform: крупные СМИ > личный пост

P1 (реагировать < 2 часа): крупные СМИ, вирусный негатив. P2 (< 24 часа): рядовые негативные отзывы. P3 (< 72 часа): нейтральные упоминания, позитив.

Управление ответами

AI-генерация шаблонов ответов на типовые ситуации. Оператор выбирает шаблон, адаптирует и публикует — из единого интерфейса без переключения между платформами.

Dashboard: динамика sentiment по времени, share of voice vs конкуренты, топ источников, тренды тем. Экспорт еженедельного отчёта для маркетинг-директора.