Розробка AI-системи для моніторингу згадок бренду

Проектуємо та впроваджуємо системи штучного інтелекту: від прототипу до production-ready рішення. Наша команда поєднує експертизу в машинному навчанні, дата-інжинірингу та MLOps, щоб AI працював не в лабораторії, а в реальному бізнесі.
Показано 1 з 1Усі 1566 послуг
Розробка AI-системи для моніторингу згадок бренду
Середній
~1-2 тижні
Часті запитання

Напрямки AI-розробки

Етапи розробки AI-рішення

Останні роботи

  • image_website-b2b-advance_0.webp
    Розробка сайту компанії B2B ADVANCE
    1284
  • image_web-applications_feedme_466_0.webp
    Розробка веб-додатків для компанії FEEDME
    1197
  • image_websites_belfingroup_462_0.webp
    Розробка веб-сайту для компанії БЕЛФІНГРУП
    901
  • image_ecommerce_furnoro_435_0.webp
    Розробка інтернет магазину для компанії FURNORO
    1119
  • image_logo-advance_0.webp
    Розробка логотипу компанії B2B Advance
    586
  • image_crm_enviok_479_0.webp
    Розробка веб-додатків для компанії Enviok
    853

Розробка AI-системи моніторингу упоминань бренду

Brand Monitoring відслідковує, що говорять про ваш бренд в інтернеті в реальному часі. Негативний відгук у крупному паблику, упоминання в ЗМІ, кризова хвиля в соцмережах — система виявляє першою.

Джерела моніторингу

  • Соціальні мережи: VK, Telegram, Instagram, OK
  • Сайти відгуків: Яндекс.Маркет, Google Maps, місцеві довідники, Flamp, IRecommend, Отзовик
  • Новинні агрегатори: Яндекс.Новости, Google News, медіаагрегатори
  • Форуми та спільноти: Reddit, Pikabu, галузьові форуми
  • Відео: YouTube (субтитри + описи), TikTok
  • Маркетплейси: Wildberries, Ozon (відгуки на продукти)

Технічна архітектура

class BrandMonitor:
    def __init__(self, brand_names: list[str], variations: list[str]):
        self.search_terms = self.build_search_terms(brand_names, variations)
        # brand_names: ["Company X", "CompanyX"]
        # variations: ["Company Ікс", "CompanyX", "@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 публікації

            # AI-обробка
            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),
        )

Пріоритизація упоминань

Не всі упоминання потребують реакції. Пріоритет визначається:

  • Reach: охват публікації (підписники, перегляди)
  • Sentiment: негатив важливіше нейтрального
  • Author authority: журналіст, блогер з аудиторією, KOL
  • Viral potential: engagement rate вказує на вірусність
  • Platform: крупні ЗМІ > особистий пост

P1 (реагувати < 2 години): крупні ЗМІ, вірусний негатив. P2 (< 24 години): рядові негативні відгуки. P3 (< 72 години): нейтральні упоминання, позитив.

Управління відповідями

AI-генерація шаблонів відповідей на типові ситуації. Оператор вибирає шаблон, адаптує та публікує — з єдиного інтерфейсу без переключення між платформами.

Дашборд: динаміка sentiment по часу, share of voice vs конкуренти, топ джерела, тренди тем. Експорт тижневого звіту для маркетинг-директора.