Охват
BrandSpotter позволяет отслеживать сообщения из более чем 90 млн источников, включая блоги (Livejournal.ru, Liveinternet.ru, Diary.ru и другие), социальные сети (Facebook, Вконтакте, Instagram, Google+ и другие), микроблоги (Twitter, Juick), тысячи тематических и региональных форумов, а также сотни онлайн-СМИ. Мы отдельно подключили сайты ритейлеров (Ozon.ru, Eldorado, Белый ветер, Mvideo и др.), агрегаторов (Яндекс.Маркет, Torg.mail.ru) и сайты отзывов.
А для сайтов и форумов, не имеющих API, специалисты BrandSpotter создали собственные алгоритмы сбора данных.
Лингвистика
BrandSpotter — система мониторинга социальных медиа с автоматическим определением тональности. Это означает, что лингвистический модуль, разработчиком которого является BrandSpotter, на основе текста сообщения оценивает его тональность (по отношениею к бренду, продукту и т.п.) как негативную, позитивную или нейтральную. Определение основано не просто на словаре «хороших» и «плохих» слов: мы используем технологию машинного обучения, модуль выстраивает сотни сложных правил сочетания слов, смайликов и других признаков, опираясь на корпуса текстов, размеченных вручную. И постоянно переобучается по мере того, как асессоры исправляют его ошибки. Также существует возможность задавать традиционные правила определения тональности на основе списков слов.
Важно, что для каждого бизнес-сегмента модель обучается отдельно. Ведь, к примеру, о банковской сфере люди говорят иным языком, чем о детском питании. Чем дольше мы работаем с конкретным сегментом, тем точнее автоопределение тональности для него — по некоторым сегментам (мобильные телефоны, косметика, молочные продукты, детское питание, питание для животных, лекарства) точность определения тональности варьируется от 80 до 90%, что является наилучшим показателем на российском рынке.
Языки и ретроспектива
Данные за прошлый период могут обеспечить компании оперативное понимание того, как меняется отношение пользователя к ее продукту в динамике. Поэтому мы спроектировали BrandSpotter таким образом, чтобы система могла получать сообщения за несколько лет назад: но нужно учитывать, что часть данных может быть удалена пользователями, часть источников отдают данные за прошлый период хуже, чем за настоящий.
BrandSpotter работает не только с русским, но и с любыми другими известными языками: среди наших клиентов компании, которым необходимо получать сообщения на казахском, украинском, армянском, европейских языках. Однако нужно учитывать, что лингвистическая система нуждается в обучении каждому языку, поэтому для корректной оценки сообщений на новых языках необходима предварительная работа с носителями языка на стороне клиента.
Метрики
Метрики BrandSpotter помогают брендам не только достигать поставленных KPI по известности и уровню репутации, но и решать множество других актуальных задач. Мы предоставляем возможность увидеть потенциальный охват сообщений (opportunity reach), отследить появление агентов влияния (метрика «повторяемость упоминаний»), сравнить упоминаемость бренда и его конкурентов, оценить сравнительную важность отдельных тем обсуждения и разных площадок.
Отдельная страница предоставляет информацию о лидерах мнений (отдельно об адвокатах бренда и его ненавистниках), которые говорят о бренде, обсуждают его темы или конкурентов. «Облако частотности» показывает, какие слова употребляют пользователи по отношению к названию компании, продуктам или услугам клиента в зависимости от того, хвалят они или ругают.