Brand Analytics vs Medialogia: как ИИ меняет клиентскую аналитику

Сервисы аналитики дают возможность обрабатывать огромные массивы контента из СМИ и соцсетей и мгновенно получать актуальные данные.

Нужно узнать тренды и самые обсуждаемые инфоповоды? Необходимо выяснить, кто и в каком тоне написал о бренде? С сервисами мониторинга СМИ и соцсетей это возможно за считанные минуты. А с внедрением в них нейросетей клиентская аналитика стала еще более простой, быстрой и удобной.

Среди самых популярных сервисов медиамониторинга — Brand Analytics и Medialogia. Оба предлагают ИИ-аналитику данных. Что умеют их нейропомощники? Какие новые возможности открывает применение ИИ в мониторинге социальных сетей и СМИ? Давайте разбираться.

ИИ-аналитика 2025/2026

С каждым годом количество пользователей интернета растет. В отчете Digital 2025 Global Overview указано, что в 2025 году 63,9% жителей Земли пользуется соцсетями, а интернетом в целом — 67,9%. Для сравнения: в 2020 году интернетом пользовалось 4,52 млрд. человек, а в 2025 году эта цифра достигла 5,56 млрд. Растет и объем генерируемого контента.

Как пишет «Мегабайт» со ссылкой на доклад Seagate и IDC, в 2025 году объем данных в интернете достигнет 163 зеттабайт (1021 байт). И без применения нейросетей обрабатывать такие массивы информации — трудоемкая задача.

Сервисы упрощают контроль упоминаний о компании и поиск актуальных тем для создания контента. Такие системы медиамониторинга быстро находят сообщения, в которых говорят о заданном объекте, формируют выборки. Но они все равно объемные. И требуется немало времени на сортировку и группировку данных, выделение тенденций и пр.

Конечно, облегчить себе задачу можно с помощью тщательной настройки сервиса, использования подходящей семантики и фильтров. Но даже после этого у аналитика остается много кропотливой работы.

Внедрение искусственного интеллекта в изучение выборок — это, определенно, прорыв в анализе контента медиа и соцсетей. Нейросеть фильтрует и кластеризует сведения, анализирует их и создает короткие отчеты, выявляет закономерности и подсвечивает сильные и слабые стороны взаимодействия организации с клиентами. Благодаря этому репутационный аудит бренда становится более быстрым и автоматизированным.

Компании Brand Analytics и Medialogia интересны тем, что используют нейросети собственной разработки. А это делает мониторинг социальных сетей и СМИ с помощью искусственного интеллекта более точным за счет его узкой специализации. У обеих компаний есть разные функции для оперативной аналитики инфополя.

У компаний есть функции с похожими названиями — «Сюжеты ИИ» у Medialogia и «Сюжеты» у Brand Analytics. И обе используют для работы нейросети.

Изучать контент с упоминаниями вручную — дело очень трудозатратное. По данным «Медиалогии», на определение тематики и разметку 1 уникального сообщения аналитику приходится тратить от 15 секунд до 1 минуты. Для упрощения и ускорения обработки информации и применяется сюжетирование.

«Сюжеты ИИ» от «Медиалогии» используются для группировки сообщений из выборки в темы. Особенность этой функции сервиса — она предназначена для анализа контента социальных медиа.

При формировании сюжетов можно выбирать разные режимы работы нейропомощника. Они обозначаются цифрами от 1 до 7.

Чем меньше значение числа, тем короче будет список сюжетов. Но они будут более точно сгруппированы. Чем больше значение числа, тем обширнее список сюжетов (они делятся на мелкие подгруппы). И сведений в такой выборке будет больше. Есть у Medialogia обзоры и видеодемонстрации работы нейпоромощника при разных настройках, поэтому пользователю разобраться в них будет несложно.

При создании выборок производится автоматическая их оптимизация. Для сюжетов указывается количество включенных в них единиц проанализированного контента, вовлеченность, размер аудитории, просмотры.

«Сюжеты» от Brand Analytics кластеризуют похожие сообщения. Их особенность — сбор и объединение данных в тематические группы происходит в режиме реального времени на потоке. «Сюжеты» применяются для сбора данных и из соцмедиа, и из СМИ.

Благодаря внедрению ИИ в инструмент «Сюжеты» удалось свести попадание в выборки нерелевантных сообщений к минимуму, а в заголовках более точно отображать их содержание.

У компании Brand Analytics есть собственный ИИ-ассистент. Что это за инструмент аналитики? В чем его отличие от других ИИ-помощников?

BrandGPT обучен на собственных датасетах компании, что позволяет ему хорошо понимать информацию из соцмедиа и СМИ.

У «универсальных» нейросетей наблюдается одна неприятная особенность — придумывание. При создании BrandGPT разработчики учли этот момент и обучали нейропомощника работать в области аналитики, а не изготовления контента. Также был внедрен фактчекинг с многоэтапной проверкой достоверности ответа.

Тезисы нейропомощника можно быстро проверить, взглянув на предлагаемые им примеры сообщений (на основе которых сделан вывод).

ИИ-ассистент от Brand Analytics интересен тем, что он может анализировать собранную системой информацию и создавать собственные выборки. И пользователю очень просто работать с данными благодаря тому, что к BrandGPT можно обращаться в свободной форме, задавая вопросы.

Еще одна особенность — возможность использовать готовые аналитические сценарии:

• Мнения пользователей.
• Мнения инфлюенсеров.
• Тематики позитива.
• Тематики негатива.
• Преимущества (по мнению пользователей).
• Недостатки (по мнению пользователей).
• Основные новости (самые обсуждаемые инфоповоды).
• SWOT-анализ (сильные и слабые стороны, угрозы и возможности для персоны или организации).
• Мнения сотрудников.
• Имидж работодателя.
• Резонансные обсуждения.
• Федеральная повестка и главные инфоповоды (для СМИ).

Достаточно указать нужный период в календаре, кликнуть на сценарий, выбрать объект для изучения (или прописать его вручную). И запустить работу нейропомощника.

А еще BrandGPT умеет формулировать тезисы, выявляя главное в обработанной информации. Это делает процесс изучения мнений еще более быстрым и автоматизированным.

Нейросеть в сервисах онлайн-мониторинга репутации — это не просто следование трендам и еще один инфоповод для привлечения внимания к бренду. Это реальный рабочий инструмент, который делает контроль репутации компании и выявление трендов в обсуждениях более удобными.

С помощью нейросети Brand Analytics можно быстро провести аудит присутствия в медиа. К примеру, нейропомощника можно привлечь к изучению упоминаний и мнений пользователей онлайн-кинотеатров в Telegram. Для этого необходимо выбрать фильтр по источнику и исключить сообщения, которые относятся к автоматически определяемым промо категориям.

Отфильтрованные сообщения в Telegram удобно проанализировать с помощью BrandGPT. Например, для начала использовать предложенный вопрос: «Расскажи, о чем пишут?». Нейропомощник выдаст обзор тем и покажет примеры обсуждений.

Один из ярких кейсов аудита репутации бренда — сотрудничество агентства Markway с организацией «Здесь аптека». Перед ним была поставлена задача оптимизировать взаимодействие клиента с потребителями.

Для этого нужно было найти упоминания бренда, определить центры негатива, отработать возражения и наладить персональное общение с потребителями, оставляющими отзывы. Также стояла цель выявить лояльную аудиторию, повысить количество повторных покупок за счет роста лояльности к бренду.

Система Brand Analytics применялась для поиска, агрегации и анализа сообщений о сети аптек на разных источниках. ИИ-агент BrandGPT задействовали для определения причин позитива и негатива.

Найденные тематики были использованы для создания тегов и обработки обратной связи. Это помогло понять, о чем важно говорить с аудиторией, и как.

В результате разработали сценарии общения с потребителями в зависимости от объективности претензии. Благодаря этому улучшились все ключевые показатели эффективности коммуникаций. К примеру, на 7,56% выросла доля позитивных сообщений, и на 2,19% увеличилась аудитория.

Управление репутацией в интернете архиважно для брендов, которые относительно недавно вошли на новый для них рынок. Например, TANK активно набирает популярность у российских автомобилистов. Поэтому «Медиалогия» проанализировала упоминания этого бренда для демонстрации возможностей системы.

Вначале выбирается объект, настраиваются фильтры (язык, определение спама и пр.), указывается период, за который необходимо найти упоминания компании в интернете. За период с 1.10.24 по 08.10.24 было обнаружено около 5 тыс. сообщений, из них 1,1 тыс. позитивных и 118 негативных.

Результаты сбора информации отображаются в ленте. И для работы с ней и нужны «Сюжеты ИИ». Нейропомощник нашел в ленте популярные тематики (от 4 до 17 групп с учетом разных настроек).

У Brand Analytics тарифы 2025 года уже включают в себя ИИ-ассистента, этот функционал не нужно докупать отдельно. Он доступен на тарифах, начиная с «Базового».

В этом тарифе предусмотрено 30 запросов в месяц. Стоимость — 72 000 р./ мес*. На использование Brand Analytics цена может быть снижена с учетом периода оплаты (например, при покупке доступа на год сумма уменьшится на 10%). На более дорогих тарифах количество запросов увеличено до 50 в месяц. А отчет «Сюжеты» доступен на всех тарифах без ограничения.

«Медиалогия» предлагает подключать «Сюжеты ИИ» через персонального менеджера. Количество запросов определяется тарифом. Минимальная оплата за использование сервиса анализа данных — 25 000 р./мес*.

* Актуально на август 2025 года

При выборе сервиса мониторинга репутации и трендов важно обращать внимание на следующие моменты:

1. Наличие большого количества функций.
2. Обработка сведений с нужных площадок (СМИ и социальные медиа).
3. Скорость обработки запроса.
4. Формат выдаваемой информации (кластеры, тезисы).
5. Анализ выборки по значимым для задачи параметрам — охват, количество сообщений, популярная площадка, вовлеченность и др.
6. Наличие искусственного интеллекта.
7. Изучение СМИ и соцсетей как в одной выборке, так и отдельно.
8. Удобство интерфейса.

1. Может ли ИИ в системе мониторинга упоминаний не только анализировать отзывы в соцсети, но и писать к ним ответы?

   В теории — может. Но, как правило, задача таких специализированных помощников — быстро группировать и анализировать данные. На их основе можно дать задачу другим генеративным моделям создать подходящие универсальные ответы с учетом tone of voice компании, или же написать их вручную.

2. Может ли система мониторинга с искусственным интеллектом полностью заменить аналитика?

   Сервисы мониторинга упоминаний являются полезным инструментом аналитика, упрощая его труд, а не заменяя человека. Хотя искусственному интеллекту можно делегировать отдельные задачи.

3. Можно ли настроить мгновенные уведомления о нетипичном поведении пользователей интернета?

   Да, можно. В популярных системах мониторинга репутации доступна настройка всплывающих и иных уведомлений. Например, Brand Analytics дает возможность получать в системе, по почте или в Telegram уведомления при резком изменении инфополя, например, росте сообщений в интернете, при публикации на авторитетной площадке с большим количеством пользователей, а также появлении контента с упоминанием заданных слов у избранных авторов и др.

4. Можно ли настраивать сервис мониторинга с искусственным интеллектом под свои потребности?

   Как правило, эта возможность предусмотрена в системах контроля репутации. Можно добавить свою семантику, теги, объекты и др.

5. Может ли нейропомощник ошибаться?

   Ошибки мониторинга медиа возможны. Такое случается из-за сложного контекста сообщения, неправильного распознавания тональности отзывов (например, трудности с восприятием сарказма) и по ряду других причин. У лидеров рынка такие моменты встречаются редко, но лучше перепроверять сведения, предоставленные искусственным интеллектом.

6. Запрашивает ли ИИ данные напрямую из интернета?

   Обычно системы мониторинга СМИ формируют выборку данных с учетом заданных пользователем параметров. И нейропомощник работает уже с этой информацией внутри системы.

В ИИ-мониторинге наметился тренд на мультимодальный анализ информации. Аналитика упоминаний уже не ограничивается изучением только текстового контента. Brand Analytics и Medialogia уже распознают надписи на изображениях и выделяют важную информацию из видео (в т.ч. сторис). И по прогнозам специалистов, мультимодальный анализ будет и дальше развиваться.

От систем медиамониторинга 2025/26 пользователи ожидают не только сбор и количественную обработку данных, которые бы упростили труд аналитика. Но и получение инсайтов. У популярных систем медиамониторинга этот функционал уже реализован, и, вероятно, будет в дальнейшем совершенствоваться.

Brand Analytics vs Medialogia? У каждой компании, которая интегрировала нейросети в процесс мониторинга медиа и соцсетей, свое видение того, как должен работать этот инструмент. Brand Analytics больше внимания уделяет автоматизации, а Medialogia — возможностям тонкой настройки кластеризации информации благодаря разным режимам ИИ.

«Медиалогия» наверняка придется по душе тем, кому нужно получение разноплановых выборок для изучения, например, большого количества мелких групп с тематиками.

Brand Analytics объединяет сообщения в соцмедиа и СМИ в сюжеты и позволяет фильтровать их на основе метаданных (роль объекта мониторинга в сообщении, возраст и пол авторов и т.д.).

Создавать выборки можно и с помощью BrandGPT. Например, найти интересующую информацию по теме можно, задавая нейроассистенту вопросы в свободной форме. BrandGPT хорош тем, что формулирует тезисы, делает SWOT-анализ, формулирует краткие выводы на основе найденной информации.