Как ИИ научился читать между строк и находить невидимый негатив
Внедрили ИИ-анализ комментариев в соцсетях для СИБУРа и обнаружили 414 184 сообщения с обсуждением компании без прямого упоминания бренда
Задача
Необходимо было выявлять скрытые репутационные риски в комментариях к постам в соцсетях, когда бренд не упоминается напрямую
Решение
Донастроили ИИ-сервис: он собирает посты с упоминанием бренда, анализирует тональность и смысл всех комментариев к ним в реальном времени, автоматически направляет подозрительные сообщения в Telegram-чат для оперативной реакции. Система показывает не только текст комментария, но и ссылку на исходный пост, соседние сообщения и метрики вовлечённости
Результат
За полгода обнаружено 414 184 сообщения с обсуждением компании без упоминания бренда, выделено 385 критически важных упоминаний, требующих вмешательства, в среднем находится на 22% больше скрытых угроз, время реакции сократилось с часов до минут
Похожие кейсы
Как банка пива Pabst Blue Ribbon превратилась в арт-объект, холодильник в выставочный зал, а ошибка посетителя — в вирус
Хорошие истории на ПМЭФ и на Авито
Укрепили имидж Авито как социально значимой платформы и технологического партнёра для бизнеса на ПМЭФ-2025 — заключили 8 новых партнёрств и повысили узнаваемость ключевого атрибута бренда на 2,6%
Безбашенная рекламная кампания на билбордах!
Запустили HR-кампанию на билбордах — увеличили брендовые запросы на 700% в ключевых регионах
Omnirating: исследование рынка ритейла
Провели исследование омниканальности и составили рейтинг для 100 крупнейших ритейлеров российского рынка
День МУРкетолога
Разработали интерактивную игру в Telegram для digital-специалистов, чтобы напомнить о важности work-life баланса и повысить узнаваемость бренда
Флерография: как мы познакомили 59 млн. сердец с новым дейтинг-сервисом Flero
Повысили узнаваемость сервиса Flero через PR-кампании — охват составил более 28,5 млн человек