Программные продукты медиа-аналитики предоставляют пользователям возможность получения актуальной информации из различных медиа-каналов: телевидения, радио, газет, журналов, онлайн-СМИ, социальных сетей.
Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Чтобы претендовать на включение в категорию систем медиа-аналитики, продукт должен:

M-Adaptive — это интернет-сервис информационного мониторинга и медиа-анализа в глобальном масштабе. Отслеживает публикации в онлайн-СМИ, на форумах, в соцсетях на 68 языках, по любому количеству тем и ключевых слов. Инструмент показывает данные на 100 интерактивных граф ... Узнать больше про M-Adaptive

Industry Insights — это информационный онлайн-портал на базе технологий искусственного интеллекта, предоставляющий бизнес-сведения, соответствующие интересам пользования. Узнать больше про Industry Insights Portal
Программные продукты медиа-аналитики предоставляют пользователям возможность получения актуальной информации из различных медиа-каналов: телевидения, радио, газет, журналов, онлайн-СМИ, социальных сетей.
Производя медиа-аналитику компании анализируют содержание различных медиа-каналов: телевидения, радио, газет, журналов, онлайн-СМИ, социальных сетей. Отделы по связям с общественностью осуществляют такой анализ для отслеживания медиа-содержимого, имеющего отношение к своему бренду, к продуктам, к интересующей отрасли, а также к клиентам и деловым партнерам. Специалисты-PR стараются отслеживать упоминания о компаниях в средствах массовой информации, включая социальные сети, блоги и новостные организации.
В небольшом бизнесе периодический анализ медиа-среды может выполнять сам руководитель бизнеса, коммерческий директор или директор по развитию бизнеса. В средних и крупных предприятиях задачами информационной аналитики медиа часто занимаются руководители маркетинга и руководители по связям с общественностью (PR), рыночные (маркетинговые) аналитики, продуктовые аналитики, маркетологи, специалисты по продвижению.
Программные сервисы и системы медиа-аналитики (СМА, англ. Media Analytics Systems, MA) позволяют бизнесу выполнять информационный анализ присутствия в медиа-среде своего бренда или других объектов, отслеживать динамику упоминаемости, тональность негатив/позитив, а также проводить сравнение по этим показателям с конкурентами. Системы медиа-аналитики помогают маркетинговым командам проводить оценку имиджа компании, бренда или же конкретного персонального бренда.
Программное обеспечение медиа-аналитики помогает улучшить связи с общественностью, способствует сбору информации не только в СМИ, но также и в социальных сетях, блогах и прочих источниках неструктурированной информации. Данные программы, выполняя функции медиа-мониторинга, позволяют оценить такие индекс предпочтения, индекс напряженности, индекс продвижения, индекс цитирования и прочие медиа-характеристики.
Интеграция с другими системами и сервисами анализа позволяют автоматизировать сбор такой информации, как эмоциональный окрас публикаций, контекст упоминания, а также проводить сегментацию по площади упоминания, охвату аудитории, типам источников упоминания.
Системы медиа-аналитики в основном используют следующие группы пользователей:
На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта из функционального класса Системы медиа-аналитики (СМА) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят эффективность использования продукта для решения конкретных бизнес-задач. Важно проанализировать масштаб деятельности компании, специфику отрасли, требования к глубине и скорости анализа данных, наличие необходимых интеграционных возможностей с другими корпоративными системами, уровень безопасности и защиты данных, а также соответствие продукта действующим законодательным и отраслевым нормам. Например, для крупных корпораций может быть критически важна возможность обработки больших объёмов данных и интеграция с существующими ERP- и CRM-системами, тогда как для небольших компаний приоритет может быть отдан простоте использования и доступности продукта.
Также следует обратить внимание на репутацию разработчика, наличие технической поддержки и обучающих материалов, возможность кастомизации продукта под специфические нужды бизнеса и наличие успешных кейсов внедрения в компаниях со схожими характеристиками. Немаловажным фактором является удобство пользовательского интерфейса и наличие обучающих материалов для быстрого освоения продукта сотрудниками.
Применение систем медиа-аналитики позволяет компании лучше понимать медиа-среду в поле своей деятельности и свой рынок в целом:
Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Чтобы претендовать на включение в категорию систем медиа-аналитики, продукт должен:
В соответствие с экспертно-аналитическими прогнозами Soware, в 2026 году на рынке систем медиа-аналитики (СМА) продолжат доминировать тенденции, связанные с углублённым применением цифровых технологий для анализа медиапространства, при этом ожидается усиление интеграции передовых решений и расширение функциональности существующих систем.
На технологическом рынке «Системы медиа-аналитики» в 2026 году следует учтывать следующие ключевые тренды:
Развитие алгоритмов машинного обучения. Усовершенствование моделей машинного обучения позволит повысить точность предсказаний трендов и настроений в медиа, а также оптимизировать процессы классификации и сегментации контента по тематикам и тональности.
Расширение возможностей NLP. Дальнейшее развитие технологий обработки естественного языка будет направлено на улучшение анализа сложных лингвистических конструкций, диалектов и сленга, что повысит качество извлечения смысловой информации из неструктурированных данных.
Интеграция с платформами Big Data. Усиление интеграции СМА с системами управления большими данными обеспечит возможность анализа ещё более обширных и разнородных наборов данных, что позволит выявлять скрытые закономерности и тренды в медиапространстве.
Усовершенствование визуализации данных. Развитие инструментов визуализации сделает результаты анализа более наглядными и доступными для широкой аудитории, включая лиц, не обладающих специализированными знаниями в области аналитики.
Мониторинг в реальном времени. Совершенствование технологий мониторинга позволит не только оперативно отслеживать информацию, но и автоматически генерировать отчёты и уведомления о ключевых событиях и изменениях в медиапространстве.
Анализ мультимедийного контента. Прогресс в области анализа видео- и аудиоматериалов откроет новые возможности для извлечения информации, включая распознавание лиц, речи и эмоционального фона, что расширит спектр анализируемых данных.
Применение блокчейн-технологий. Расширение использования блокчейна в СМА обеспечит не только защиту данных и подтверждение их подлинности, но и создание децентрализованных платформ для совместного использования аналитических данных и результатов исследований.
M-Brain

M-Adaptive — это интернет-сервис информационного мониторинга и медиа-анализа в глобальном масштабе. Отслеживает публикации в онлайн-СМИ, на форумах, в соцсетях на 68 языках, по любому количеству тем и ключевых слов. Инструмент показывает данные на 100 интерактивных графиках с последующим экспортом д ...
M-Brain

Industry Insights — это информационный онлайн-портал на базе технологий искусственного интеллекта, предоставляющий бизнес-сведения, соответствующие интересам пользования.
Программные продукты медиа-аналитики предоставляют пользователям возможность получения актуальной информации из различных медиа-каналов: телевидения, радио, газет, журналов, онлайн-СМИ, социальных сетей.
Производя медиа-аналитику компании анализируют содержание различных медиа-каналов: телевидения, радио, газет, журналов, онлайн-СМИ, социальных сетей. Отделы по связям с общественностью осуществляют такой анализ для отслеживания медиа-содержимого, имеющего отношение к своему бренду, к продуктам, к интересующей отрасли, а также к клиентам и деловым партнерам. Специалисты-PR стараются отслеживать упоминания о компаниях в средствах массовой информации, включая социальные сети, блоги и новостные организации.
В небольшом бизнесе периодический анализ медиа-среды может выполнять сам руководитель бизнеса, коммерческий директор или директор по развитию бизнеса. В средних и крупных предприятиях задачами информационной аналитики медиа часто занимаются руководители маркетинга и руководители по связям с общественностью (PR), рыночные (маркетинговые) аналитики, продуктовые аналитики, маркетологи, специалисты по продвижению.
Программные сервисы и системы медиа-аналитики (СМА, англ. Media Analytics Systems, MA) позволяют бизнесу выполнять информационный анализ присутствия в медиа-среде своего бренда или других объектов, отслеживать динамику упоминаемости, тональность негатив/позитив, а также проводить сравнение по этим показателям с конкурентами. Системы медиа-аналитики помогают маркетинговым командам проводить оценку имиджа компании, бренда или же конкретного персонального бренда.
Программное обеспечение медиа-аналитики помогает улучшить связи с общественностью, способствует сбору информации не только в СМИ, но также и в социальных сетях, блогах и прочих источниках неструктурированной информации. Данные программы, выполняя функции медиа-мониторинга, позволяют оценить такие индекс предпочтения, индекс напряженности, индекс продвижения, индекс цитирования и прочие медиа-характеристики.
Интеграция с другими системами и сервисами анализа позволяют автоматизировать сбор такой информации, как эмоциональный окрас публикаций, контекст упоминания, а также проводить сегментацию по площади упоминания, охвату аудитории, типам источников упоминания.
Системы медиа-аналитики в основном используют следующие группы пользователей:
На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта из функционального класса Системы медиа-аналитики (СМА) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят эффективность использования продукта для решения конкретных бизнес-задач. Важно проанализировать масштаб деятельности компании, специфику отрасли, требования к глубине и скорости анализа данных, наличие необходимых интеграционных возможностей с другими корпоративными системами, уровень безопасности и защиты данных, а также соответствие продукта действующим законодательным и отраслевым нормам. Например, для крупных корпораций может быть критически важна возможность обработки больших объёмов данных и интеграция с существующими ERP- и CRM-системами, тогда как для небольших компаний приоритет может быть отдан простоте использования и доступности продукта.
Также следует обратить внимание на репутацию разработчика, наличие технической поддержки и обучающих материалов, возможность кастомизации продукта под специфические нужды бизнеса и наличие успешных кейсов внедрения в компаниях со схожими характеристиками. Немаловажным фактором является удобство пользовательского интерфейса и наличие обучающих материалов для быстрого освоения продукта сотрудниками.
Применение систем медиа-аналитики позволяет компании лучше понимать медиа-среду в поле своей деятельности и свой рынок в целом:
Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Чтобы претендовать на включение в категорию систем медиа-аналитики, продукт должен:
В соответствие с экспертно-аналитическими прогнозами Soware, в 2026 году на рынке систем медиа-аналитики (СМА) продолжат доминировать тенденции, связанные с углублённым применением цифровых технологий для анализа медиапространства, при этом ожидается усиление интеграции передовых решений и расширение функциональности существующих систем.
На технологическом рынке «Системы медиа-аналитики» в 2026 году следует учтывать следующие ключевые тренды:
Развитие алгоритмов машинного обучения. Усовершенствование моделей машинного обучения позволит повысить точность предсказаний трендов и настроений в медиа, а также оптимизировать процессы классификации и сегментации контента по тематикам и тональности.
Расширение возможностей NLP. Дальнейшее развитие технологий обработки естественного языка будет направлено на улучшение анализа сложных лингвистических конструкций, диалектов и сленга, что повысит качество извлечения смысловой информации из неструктурированных данных.
Интеграция с платформами Big Data. Усиление интеграции СМА с системами управления большими данными обеспечит возможность анализа ещё более обширных и разнородных наборов данных, что позволит выявлять скрытые закономерности и тренды в медиапространстве.
Усовершенствование визуализации данных. Развитие инструментов визуализации сделает результаты анализа более наглядными и доступными для широкой аудитории, включая лиц, не обладающих специализированными знаниями в области аналитики.
Мониторинг в реальном времени. Совершенствование технологий мониторинга позволит не только оперативно отслеживать информацию, но и автоматически генерировать отчёты и уведомления о ключевых событиях и изменениях в медиапространстве.
Анализ мультимедийного контента. Прогресс в области анализа видео- и аудиоматериалов откроет новые возможности для извлечения информации, включая распознавание лиц, речи и эмоционального фона, что расширит спектр анализируемых данных.
Применение блокчейн-технологий. Расширение использования блокчейна в СМА обеспечит не только защиту данных и подтверждение их подлинности, но и создание децентрализованных платформ для совместного использования аналитических данных и результатов исследований.