OPUBLIKOWANO: 28 maja 2024
AI i automatyzacja mogą znacząco usprawnić monitorowanie reputacji online firmy. Dzięki zaawansowanym algorytmom przetwarzania języka naturalnego, analizy sentymentu i web scrapingu, firmy mogą na bieżąco śledzić wzmianki o sobie w sieci i szybko reagować na potencjalne kryzysy wizerunkowe.
Jak użyć AI oraz automatyzację do monitorowania reputacji online
Monitorowanie reputacji online to jedno z kluczowych zadań w dzisiejszym PR. Negatywne opinie klientów, niepochlebne artykuły czy komentarze w mediach społecznościowych mogą w krótkim czasie zaszkodzić wizerunkowi marki budowanemu latami. Ręczne śledzenie każdej wzmianki o firmie w sieci jest jednak czasochłonne i wymaga zaangażowania dużych zasobów. Tu z pomocą przychodzi sztuczna inteligencja i automatyzacja.
Wykorzystując zaawansowane modele przetwarzania języka naturalnego, takie jak GPT-4, można automatycznie analizować ogromne ilości treści online - od postów w mediach społecznościowych, przez fora internetowe, po artykuły na portalach. AI nie tylko identyfikuje wzmianki o danej marce, ale także określa ich wydźwięk emocjonalny (pozytywny, negatywny, neutralny). Pozwala to szybko wychwytywać potencjalne zagrożenia i odpowiednio na nie reagować.
Kolejnym elementem jest automatyzacja procesów zbierania i raportowania danych. Za pomocą narzędzi no-code, jak Zapier, można zintegrować różne źródła informacji (np. wyniki web scrapingu, alerty Google, posty z social media) i przesyłać je do centralnej bazy danych. Stamtąd, wykorzystując szablony w Google Docs, raporty trafiają automatycznie do odpowiednich osób w firmie. Dzięki temu zespół PR ma zawsze aktualne dane i może skupić się na strategicznych działaniach, zamiast na żmudnych, manualnych zadaniach.
Case - zastosowanie AI do monitorowania reputacji online
Opis problemu
Firma Zdrowy Uśmiech, sieć klinik stomatologicznych, zauważyła w ostatnim czasie niepokojący trend. W sieci zaczęły pojawiać się negatywne opinie na temat jakości usług w niektórych placówkach. Część niezadowolonych klientów skarżyła się na forach, inni wystawiali niskie oceny na Google Maps. Choć były to pojedyncze przypadki, firma obawiała się, że mogą one zaszkodzić jej reputacji i zniechęcić potencjalnych pacjentów.
Dział PR firmy miał dotychczas problem z szybkim wychwytywaniem takich sygnałów. Ręczne przeszukiwanie internetu było czasochłonne i nie zawsze skuteczne. Brakowało też narzędzia, które pozwoliłoby ocenić skalę problemu i zidentyfikować placówki, których najczęściej dotyczyły skargi. Firma postanowiła wdrożyć rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji, aby usprawnić monitorowanie swojej reputacji online.
Monitorowanie reputacji online za pomocą GPT-4
Problem monitorowania reputacji online firmy Zdrowy Uśmiech należy do klasy zagadnień przetwarzania języka naturalnego oraz analizy sentymentu. Biorąc pod uwagę te kategorie oraz potrzebę analizy dużych ilości danych tekstowych, optymalnym rozwiązaniem będzie zastosowanie modelu językowego GPT-4.
GPT-4 to potężny model do przetwarzania języka naturalnego, który doskonale radzi sobie ze zrozumieniem kontekstu wypowiedzi i określaniem jej wydźwięku emocjonalnego. Przeanalizuje on zebrane z sieci wzmianki o marce Zdrowy Uśmiech i zakwalifikuje je jako pozytywne, negatywne lub neutralne. Pomoże to oszacować skalę ewentualnego kryzysu i wskazać obszary wymagające reakcji działu PR.
Zastosowanie GPT-4 i automatyzacji procesów pozwoli firmie Zdrowy Uśmiech być zawsze o krok przed potencjalnymi zagrożeniami dla jej reputacji online.
Algorytm rozwiązania przy użyciu GPT-4
Rozwiązanie oparte na modelu GPT-4 i automatyzacji będzie działać według następującego algorytmu:
1. Zdefiniowanie listy słów kluczowych związanych z marką Zdrowy Uśmiech (nazwa firmy, adresy placówek itp.) w Google Sheets.
2. Konfiguracja web scrapera (np. ScrapingBee) do regularnego przeszukiwania wybranych portali, forów, mediów społecznościowych i Google Maps pod kątem zdefiniowanych słów kluczowych. Scraper będzie zbierał treść wzmianek wraz z linkami do źródeł.
3. Przesyłanie zebranych danych przez API do modelu GPT-4, który dokona analizy sentymentu i klasyfikacji wzmianek jako pozytywne, negatywne lub neutralne.
4. Zapisywanie wyników analizy w Google Sheets wraz z oryginalnymi treściami, linkami źródłowymi oraz znacznikami czasowymi.
5. Wyzwalanie automatycznego alertu na Slacku do działu PR w przypadku nagłego wzrostu liczby negatywnych wzmianek.
6. Generowanie codziennego raportu w Google Docs podsumowującego wzmianki z ostatnich 24h i zawierającego rekomendacje dalszych działań. Raport wysyłany mailowo do odpowiednich osób przez Zapier.
7. Raz w tygodniu analiza trendów i szczegółowy raport w Google Docs z wykresami generowanymi przez Python libraries (matplotlib, seaborn).
Zastosowanie takiego rozwiązania pozwoli firmie Zdrowy Uśmiech:
Korzyści z wdrożenia systemu monitorowania reputacji online opartego na AI:
- Automatycznie monitorować opinie na swój temat w sieci z wielu źródeł
- Szybko identyfikować pojawiające się kryzysy wizerunkowe
- Mieć aktualne dane do podejmowania strategicznych decyzji
- Odciążyć dział PR z czasochłonnych, manualnych zadań
Potencjalne korzyści z wykorzystania AI do monitorowania reputacji online
Wdrożenie systemu monitorowania reputacji online opartego na sztucznej inteligencji niesie ze sobą liczne korzyści dla firmy. Przede wszystkim pozwala oszczędzić czas i zasoby działu PR. Zamiast ręcznie przeczesywać sieć w poszukiwaniu wzmianek, zespół może polegać na automatycznych raportach generowanych przez system. Dzięki temu może skupić się na planowaniu strategii komunikacji i reagowaniu na kluczowe kwestie.
AI umożliwia też stały monitoring opinii na temat marki, 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu. W przypadku nagłego wzrostu liczby negatywnych wzmianek system natychmiast powiadomi odpowiednie osoby. Pozwoli to błyskawicznie reagować na kryzysy zanim eskalują i wyrządzą większe szkody wizerunkowe. Regularne raporty pomogą także zidentyfikować powtarzające się problemy i obszary wymagające poprawy w obsłudze klienta czy komunikacji.