Программные сервисы и системы медиа-мониторинга (СММ, англ. Media Monitoring Systems, MM) предоставляют пользователям возможность получения актуальной информации из различных медиа-каналов: телевидения, радио, газет, журналов, блогов, онлайн-СМИ, видео-каналов, социальных сетей.
Программные системы медиа-мониторинга должны обладать следующими основными функциональными возможностями:
Сбор информации о том, где и как упоминается организация, ее бренды и продукты в онлайн и офлайн СМИ.
Анализ собранной информации для выявления трендов, смысловых связей и степени упоминаемости.
Определение тональности упоминаний (положительная, отрицательная или нейтральная) и их уровня.
Идентификация ключевых слов и фраз, связанных с организацией и её продуктами.
Создание отчётов и дашбордов для визуализации данных и предоставления аналитических выводов.
NodeXL — это программное дополнение для программы Excel, позволяющее строить, анализировать и исследовать сетевые модели так же не сложно, как стандартные круговые диаграммы. Узнать больше про NodeXL
Cision Communications Cloud — это онлайн-сервис, наделяющий коммуницирующих профессионалов мощными программными инструментами управления информацией и контактами. Узнать больше про Cision Communications Cloud
Интернет-сервис Dow Jones Factiva — это глобальная база нововстей с возможностью поиска и анализа информации из изданий с платной подпиской. Узнать больше про Factiva
Онлайн-сервис PandaRank — это остановившая развитие в 2019 году информационная система, объединявшая данные о популярных аккаунтах из большинства социальных сетей. Узнать больше про PandaRank
Медиа-платформа Talkwalker — это один из ведущих американских программных продуктов для анализа социальных данных, помогающая предприятиям и агентствам собирать и интерпретировать сведения для управления репутацией, а также находить идеи для маркетинговых и PR-действий. ... Узнать больше про Talkwalker
Sprout Social — это медиа-сервис, помогающий агентствам и предприятиям — как крупным, так и малым — извлекать бизнес-ценность из социальных сетей с помощью инструментов взаимодействия, публикации, мониторинга и аналитики соцмедиа. Узнать больше про Sprout Social
Feedly — это сервис агрегации и приложение для интеллектуального чтения, которое позволяет пользователям собирать, сопоставлять, организовывать и использовать веб-контент в едином интерфейсе. Узнать больше про Feedly
LexisNexis Social Analytics — онлайн-платформа сбора и анализа данных социальных сетей по определенным критериям для выбранного объекта. Сервис позволяет актуализировать понимание маркетинговой и социальной активности компании. Узнать больше про Nexis Social Analytics
LexisNexis Newsdesk — онлайн-сервис для оптимизации процесса поиска необходимой информации в различных СМИ. Система предоставляет инструменты по анализу и визуализации полученных данных для принятия взвешенных управленческих решений. Узнать больше про Nexis Newsdesk
Yext — это система медиа-аналитики, предназначенная для мониторинга и анализа данных из различных медиаисточников. Узнать больше про Yext
Программные сервисы и системы медиа-мониторинга (СММ, англ. Media Monitoring Systems, MM) предоставляют пользователям возможность получения актуальной информации из различных медиа-каналов: телевидения, радио, газет, журналов, блогов, онлайн-СМИ, видео-каналов, социальных сетей.
Процесс Медиа-мониторинга заключается в систематическом сборе, анализе и оценке информации о компании, продукте или услуге в СМИ (Средствах массовой информации). Целями медиа-мониторинга являются:
Изучение мнений о компании, её продуктах и услугах, которые выражаются в СМИ. Таким образом, компания может узнать, как её воспринимают потенциальные клиенты и общественность в целом.
Контроль за информационной обстановкой в отношении компании и её конкурентов. Это позволяет оперативно реагировать на возможные кризисные ситуации и негативные комментарии о компании или её продуктах в СМИ.
Определение тенденций в своей отрасли и управление своими маркетинговыми стратегиями на основе этих тенденций.
Мониторинг эффективности рекламных кампаний и других маркетинговых мероприятий.
Процесс Медиа-мониторинга включает в себя:
Сбор информации: Наблюдение и запись публикаций о компании и её продуктов в СМИ, их анализ и классификация.
Анализ информации: Изучение данной информации на предмет позитивных или негативных реакций на продукт компании, причины этих реакций, а также общие тенденции и взгляды, связанные с компанией или её продуктами.
Оценка информации: Оценка значимости и важности того или иного материала для компании, а также его влияния на репутацию и бизнес компании.
Составление отчётов: Создание ежедневных, еженедельных или месячных отчётов об изменениях и тенденциях в СМИ, о дополнительной информации, которая может быть полезна для компании.
Принятие решений: На основе собранной информации и её анализа, компания может принимать решения по рекламным кампаниям, маркетингу, PR и других мероприятий.
Системы медиа-мониторинга используются для анализа и отслеживания средств массовой информации, включая печатные издания, радио, телевидение и Интернет. Они предназначены для сбора, анализа и визуализации данных о медийном покрытии компании, продуктов, рынков и событий, а также для определения отношения медиа-аудитории к определенным темам. В целом, программные системы медиа-мониторинга помогают оценить эффективность медийных кампаний, измерить общественное мнение и оценить конкурентов.
Системы медиа-мониторинга в основном используют следующие группы пользователей:
При выборе программного продукта из функционального класса систем медиа-мониторинга (СММ) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые будут определять эффективность использования системы в рамках конкретных бизнес-задач. Важно проанализировать масштаб деятельности компании — для малого бизнеса может быть достаточно системы с базовым набором функций и ограниченным количеством отслеживаемых источников, в то время как крупным корпорациям и холдингам потребуются решения с расширенными возможностями, поддержкой большого объёма данных и интеграцией с другими корпоративными системами. Также следует обратить внимание на отраслевые требования — например, в финансовом секторе могут быть необходимы дополнительные функции для отслеживания упоминаний о конкретных финансовых инструментах или компаниях, а в сфере розничной торговли — возможности анализа потребительских настроений и трендов. Не менее важными являются технические ограничения, включая совместимость с существующей ИТ-инфраструктурой, требования к производительности и безопасности, а также возможности масштабирования системы в будущем.
Ключевые аспекты при принятии решения:
После анализа вышеперечисленных факторов следует провести пилотное тестирование нескольких наиболее подходящих решений, чтобы на практике оценить их функциональность, удобство использования и соответствие конкретным бизнес-процессам. Также целесообразно изучить отзывы других компаний, уже использующих подобные системы, и оценить уровень поддержки и обслуживания, предоставляемый разработчиком.
Использование программной системы медиа-мониторинга позволяет бизнесу получать более полную и точную картину происходящего на рынке и в социальной сфере, что помогает принимать более обоснованные решения и улучшать свой бизнес.
Программные системы медиа-мониторинга должны обладать следующими основными функциональными возможностями:
Сбор информации о том, где и как упоминается организация, ее бренды и продукты в онлайн и офлайн СМИ.
Анализ собранной информации для выявления трендов, смысловых связей и степени упоминаемости.
Определение тональности упоминаний (положительная, отрицательная или нейтральная) и их уровня.
Идентификация ключевых слов и фраз, связанных с организацией и её продуктами.
Создание отчётов и дашбордов для визуализации данных и предоставления аналитических выводов.
В 2025 году на рынке систем медиа-мониторинга (СММ) можно ожидать усиления тенденций, связанных с применением передовых технологий обработки больших объёмов данных, повышением уровня автоматизации процессов сбора и анализа информации, а также с интеграцией мультимодальных подходов к анализу контента. Важную роль будут играть развитие алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта, совершенствование методов выявления дезинформации и фейковых новостей, а также повышение уровня персонализации предоставляемых сервисов.
Развитие алгоритмов обработки естественного языка (ОЕЯ). Усовершенствование моделей для более точного анализа тональности, выявления ключевых тем и сущностей в текстовом контенте, что позволит повысить качество мониторинга и анализа информации из различных источников.
Интеграция мультимодальных аналитических инструментов. Объединение возможностей анализа текста, аудио и видеоконтента в рамках единой платформы для получения более полной картины медийной активности и более глубокого понимания контекста упоминаний.
Применение методов машинного обучения для выявления дезинформации. Разработка и внедрение алгоритмов, способных автоматически распознавать признаки фейковых новостей и манипулятивного контента, что повысит достоверность анализируемой информации.
Персонализация аналитических отчётов. Создание инструментов для генерации отчётов, адаптированных под конкретные потребности и интересы пользователей, с возможностью настройки параметров анализа и представления результатов.
Расширение интеграции с социальными сетями и мессенджерами. Улучшение механизмов сбора данных из популярных платформ для обеспечения более полного охвата медийного пространства и оперативного реагирования на актуальные события.
Использование технологий распределённых вычислений. Применение облачных и распределённых вычислительных ресурсов для обработки больших объёмов данных, что позволит повысить скорость и масштабируемость систем медиа-мониторинга.
Развитие инструментов визуализации данных. Создание более совершенных средств визуализации аналитических данных, которые помогут пользователям быстрее воспринимать и анализировать информацию, выявлять тренды и аномалии в медийной активности.
Social Media Research Foundation

NodeXL — это программное дополнение для программы Excel, позволяющее строить, анализировать и исследовать сетевые модели так же не сложно, как стандартные круговые диаграммы.
Cision

Cision Communications Cloud — это онлайн-сервис, наделяющий коммуницирующих профессионалов мощными программными инструментами управления информацией и контактами.
Dow Jones & Company

Интернет-сервис Dow Jones Factiva — это глобальная база нововстей с возможностью поиска и анализа информации из изданий с платной подпиской.
PandaRank

Онлайн-сервис PandaRank — это остановившая развитие в 2019 году информационная система, объединявшая данные о популярных аккаунтах из большинства социальных сетей.
Talkwalker

Медиа-платформа Talkwalker — это один из ведущих американских программных продуктов для анализа социальных данных, помогающая предприятиям и агентствам собирать и интерпретировать сведения для управления репутацией, а также находить идеи для маркетинговых и PR-действий.
Sprout Social

Sprout Social — это медиа-сервис, помогающий агентствам и предприятиям — как крупным, так и малым — извлекать бизнес-ценность из социальных сетей с помощью инструментов взаимодействия, публикации, мониторинга и аналитики соцмедиа.
Feedly

Feedly — это сервис агрегации и приложение для интеллектуального чтения, которое позволяет пользователям собирать, сопоставлять, организовывать и использовать веб-контент в едином интерфейсе.
LexisNexis

LexisNexis Social Analytics — онлайн-платформа сбора и анализа данных социальных сетей по определенным критериям для выбранного объекта. Сервис позволяет актуализировать понимание маркетинговой и социальной активности компании.
LexisNexis

LexisNexis Newsdesk — онлайн-сервис для оптимизации процесса поиска необходимой информации в различных СМИ. Система предоставляет инструменты по анализу и визуализации полученных данных для принятия взвешенных управленческих решений.
Yext

Yext — это система медиа-аналитики, предназначенная для мониторинга и анализа данных из различных медиаисточников.
Программные сервисы и системы медиа-мониторинга (СММ, англ. Media Monitoring Systems, MM) предоставляют пользователям возможность получения актуальной информации из различных медиа-каналов: телевидения, радио, газет, журналов, блогов, онлайн-СМИ, видео-каналов, социальных сетей.
Процесс Медиа-мониторинга заключается в систематическом сборе, анализе и оценке информации о компании, продукте или услуге в СМИ (Средствах массовой информации). Целями медиа-мониторинга являются:
Изучение мнений о компании, её продуктах и услугах, которые выражаются в СМИ. Таким образом, компания может узнать, как её воспринимают потенциальные клиенты и общественность в целом.
Контроль за информационной обстановкой в отношении компании и её конкурентов. Это позволяет оперативно реагировать на возможные кризисные ситуации и негативные комментарии о компании или её продуктах в СМИ.
Определение тенденций в своей отрасли и управление своими маркетинговыми стратегиями на основе этих тенденций.
Мониторинг эффективности рекламных кампаний и других маркетинговых мероприятий.
Процесс Медиа-мониторинга включает в себя:
Сбор информации: Наблюдение и запись публикаций о компании и её продуктов в СМИ, их анализ и классификация.
Анализ информации: Изучение данной информации на предмет позитивных или негативных реакций на продукт компании, причины этих реакций, а также общие тенденции и взгляды, связанные с компанией или её продуктами.
Оценка информации: Оценка значимости и важности того или иного материала для компании, а также его влияния на репутацию и бизнес компании.
Составление отчётов: Создание ежедневных, еженедельных или месячных отчётов об изменениях и тенденциях в СМИ, о дополнительной информации, которая может быть полезна для компании.
Принятие решений: На основе собранной информации и её анализа, компания может принимать решения по рекламным кампаниям, маркетингу, PR и других мероприятий.
Системы медиа-мониторинга используются для анализа и отслеживания средств массовой информации, включая печатные издания, радио, телевидение и Интернет. Они предназначены для сбора, анализа и визуализации данных о медийном покрытии компании, продуктов, рынков и событий, а также для определения отношения медиа-аудитории к определенным темам. В целом, программные системы медиа-мониторинга помогают оценить эффективность медийных кампаний, измерить общественное мнение и оценить конкурентов.
Системы медиа-мониторинга в основном используют следующие группы пользователей:
При выборе программного продукта из функционального класса систем медиа-мониторинга (СММ) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые будут определять эффективность использования системы в рамках конкретных бизнес-задач. Важно проанализировать масштаб деятельности компании — для малого бизнеса может быть достаточно системы с базовым набором функций и ограниченным количеством отслеживаемых источников, в то время как крупным корпорациям и холдингам потребуются решения с расширенными возможностями, поддержкой большого объёма данных и интеграцией с другими корпоративными системами. Также следует обратить внимание на отраслевые требования — например, в финансовом секторе могут быть необходимы дополнительные функции для отслеживания упоминаний о конкретных финансовых инструментах или компаниях, а в сфере розничной торговли — возможности анализа потребительских настроений и трендов. Не менее важными являются технические ограничения, включая совместимость с существующей ИТ-инфраструктурой, требования к производительности и безопасности, а также возможности масштабирования системы в будущем.
Ключевые аспекты при принятии решения:
После анализа вышеперечисленных факторов следует провести пилотное тестирование нескольких наиболее подходящих решений, чтобы на практике оценить их функциональность, удобство использования и соответствие конкретным бизнес-процессам. Также целесообразно изучить отзывы других компаний, уже использующих подобные системы, и оценить уровень поддержки и обслуживания, предоставляемый разработчиком.
Использование программной системы медиа-мониторинга позволяет бизнесу получать более полную и точную картину происходящего на рынке и в социальной сфере, что помогает принимать более обоснованные решения и улучшать свой бизнес.
Программные системы медиа-мониторинга должны обладать следующими основными функциональными возможностями:
Сбор информации о том, где и как упоминается организация, ее бренды и продукты в онлайн и офлайн СМИ.
Анализ собранной информации для выявления трендов, смысловых связей и степени упоминаемости.
Определение тональности упоминаний (положительная, отрицательная или нейтральная) и их уровня.
Идентификация ключевых слов и фраз, связанных с организацией и её продуктами.
Создание отчётов и дашбордов для визуализации данных и предоставления аналитических выводов.
В 2025 году на рынке систем медиа-мониторинга (СММ) можно ожидать усиления тенденций, связанных с применением передовых технологий обработки больших объёмов данных, повышением уровня автоматизации процессов сбора и анализа информации, а также с интеграцией мультимодальных подходов к анализу контента. Важную роль будут играть развитие алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта, совершенствование методов выявления дезинформации и фейковых новостей, а также повышение уровня персонализации предоставляемых сервисов.
Развитие алгоритмов обработки естественного языка (ОЕЯ). Усовершенствование моделей для более точного анализа тональности, выявления ключевых тем и сущностей в текстовом контенте, что позволит повысить качество мониторинга и анализа информации из различных источников.
Интеграция мультимодальных аналитических инструментов. Объединение возможностей анализа текста, аудио и видеоконтента в рамках единой платформы для получения более полной картины медийной активности и более глубокого понимания контекста упоминаний.
Применение методов машинного обучения для выявления дезинформации. Разработка и внедрение алгоритмов, способных автоматически распознавать признаки фейковых новостей и манипулятивного контента, что повысит достоверность анализируемой информации.
Персонализация аналитических отчётов. Создание инструментов для генерации отчётов, адаптированных под конкретные потребности и интересы пользователей, с возможностью настройки параметров анализа и представления результатов.
Расширение интеграции с социальными сетями и мессенджерами. Улучшение механизмов сбора данных из популярных платформ для обеспечения более полного охвата медийного пространства и оперативного реагирования на актуальные события.
Использование технологий распределённых вычислений. Применение облачных и распределённых вычислительных ресурсов для обработки больших объёмов данных, что позволит повысить скорость и масштабируемость систем медиа-мониторинга.
Развитие инструментов визуализации данных. Создание более совершенных средств визуализации аналитических данных, которые помогут пользователям быстрее воспринимать и анализировать информацию, выявлять тренды и аномалии в медийной активности.