Задача
Нужно было понимать, что о компании говорят в интернете: где есть негатив, что пишут клиенты и какие темы вызывают вопросы. Ручной мониторинг занимал много времени и часто упускал важные упоминания.
Требовалось автоматизировать сбор отзывов и публикаций, чтобы получать сводку настроений и быстро реагировать.
Решение
Я настроил систему анализа настроений: скрапер (это программа, которая автоматически собирает данные с сайтов и площадок) собирает отзывы, статьи и упоминания. Затем всё агрегируется и выдаётся в сжатом виде, с акцентом на негатив или позитив — в зависимости от задачи.
Получаются удобные отчёты с ключевыми выводами и ссылками на источники.
Как работает сценарий
1) Скрапер собирает упоминания о компании на выбранных площадках.
2) Алгоритм классифицирует тексты по тональности: позитив, нейтрально, негатив.
3) Формируется отчёт с кратким резюме и ссылками на источники.
Что это дало
Компания получает регулярную картину репутации в сети, быстро видит очаги негатива и может оперативно реагировать.
Кроме того, позитивные отзывы можно использовать в маркетинге и на сайте.
Где посмотреть
Используется в рабочих проектах: отчёты формируются автоматически и доступны по внутренней ссылке.
