02.09.2026
Большая часть разговоров о брендах сегодня происходит там, где компании не всегда могут их контролировать: в соцсетях, мессенджерах, отзывах, СМИ и пользовательских сообществах. Именно там может зародиться репутационный кризис, появиться первая жалоба на продукт или сформироваться волна обсуждений, способная за несколько часов изменить отношение аудитории к компании.
Как вовремя обнаружить источник негатива, почему количество упоминаний уже недостаточно для оценки эффективности PR и зачем бизнесу анализировать архив данных за десятилетие? Об этом, а также о развитии продуктовой аналитики, репутационных дашбордах и растущей роли искусственного интеллекта в преддверии Brand Analytics Conference Kazakhstan 2026 мы поговорили с Мариной Черномазовой, руководителем коммерческого отдела Brand Analytics Центральная Азия.
— До 80% упоминаний бренда появляется вне официальных аккаунтов. Как в таких условиях удаётся находить первоисточник инфоповода или волны негатива?
— Да, это несложно благодаря системе мониторинга и аналитики соцмедиа и СМИ Brand Analytics. Она отслеживает более 114 000 источников — соцсети, форумы, отзовики, мессенджеры, геосервисы, UGC-площадки, а также офлайн и онлайн СМИ —индексирует публичные сообщения на всех этих источниках и обеспечивает по ним поиск. Это позволяет не пропустить никакие упоминания, даже те, которые были опубликованы за пределами официальных аккаунтов. Мало того, можно выстроить хронологию сообщений по теме и найти самое первое сообщение, откуда и пошла волна. Плюс система фиксирует аномальные всплески негатива практически в реальном времени, так что возможно увидеть зарождающийся кризис на самой ранней стадии и успеть среагировать, а не разбирать ситуацию постфактум.
— Какие сигналы помогают понять, где именно началась волна обсуждений, если она уже разошлась по десяткам площадок?
— Нужно смотреть на несколько сигналов сразу. Прежде всего — время публикации: сравнить таймстампы сообщений на разных площадках и найти то, которое появилось раньше остальных. Дальше — тип источника и автора: часто волну запускает один конкретный пост или публикация в СМИ, а всё остальное — это уже репосты и обсуждения. При этом отчёты по авторам и источникам показывают, кто был первым. Ещё один сигнал — динамика упоминаний: резкий скачок на графике активности показывает момент, когда тема «взорвалась», и от этого момента можно откатиться назад к точке старта. И наконец, география — видно, с какой площадки или региона пошло дальнейшее распространение. Вместе эти сигналы позволяют восстановить всю цепочку: кто сказал первым, кто подхватил и как это разошлось дальше.
— Чем метрики вроде индекса медиаприсутствия и цитирования полезнее простого подсчёта упоминаний — как компании оценивают реальный эффект PR‑кампаний?
— Простой подсчёт упоминаний — это метрика объёма: она отвечает только на вопрос «сколько раз бренд был упомянут». Но также важен вопрос «как именно он упомянут» — и здесь на первый план выходит индекс медиаприсутствия. Индекс медиаприсутствия учитывает роль объекта в каждой публикации и вес издания — это, по сути, прозрачный инструмент оценки эффективности PR и media relations – оценки качества присутствия бренда в медиаполе. Упоминание в топовом СМИ даёт кампании совершенно другой вес, нежели случайное упоминание в малоцитируемом СМИ и метрика это отражает. Оценка реального результата PR-кампании — это не только про количество упоминаний, а еще про то, где именно бренд появился, кто на него сослался и насколько долго тема оставалась живой в инфополе. Именно это и показывает индекс медиаприсутствия.
— Brand Analytics хранит архив сообщений с 2012 года. Зачем бизнесу смотреть так далеко назад и насколько востребованы ретроспективные исследования?
— Глубокий архив нужен не для разового среза, а чтобы видеть полную историю. Это востребовано в нескольких сценариях: оценка репутации в динамике — как бренд проходил кризисы раньше; бенчмаркинг — сравнение с тем, как рынок или конкуренты вели себя в похожих ситуациях; юридические и due diligence задачи — когда нужно поднять конкретное заявление многолетней давности; и анализ сезонности — когда закономерности видны только на длинной дистанции.
По сути, архив превращает мониторинг из вопроса «что происходит сейчас» в вопрос «как это развивалось и куда движется дальше». И для нас важно, что мы можем дать клиентам такую глубину — доступ к срезу данных с 2012 года, когда это действительно нужно.
— Насколько казахстанские бренды интересуются продуктовой аналитикой — отчётами, которые группируют отзывы по сильным и слабым сторонам товара?
— Замечаю среди казахстанских клиентов, что интерес к продуктовой аналитике растёт — особенно у брендов в конкурентных нишах: ритейл, банки, телеком, маркетплейсы. Раньше компании смотрели на отзывы точечно, просто читали их вручную. Сейчас всё больше запрашивают именно структурированную аналитику: что пользователи хвалят, за что критикуют, какие темы повторяются чаще всего. Особенно это востребовано перед запуском нового продукта или при работе над улучшением сервиса — когда нужно быстро понять сильные и слабые стороны не по ощущениям, а по конкретным цифрам.
Очень удобно, что в системе Brand Analytics есть отчёт «Продукты» — он собирает отзывы с карточек товаров на маркетплейсах, отзовиках и в магазинах приложений и по каждой карточке показывает количество сообщений, среднюю оценку и распределение тональности. При этом отчёт сразу выводит топ позитивных и топ негативных характеристик — то есть видно, например, что чаще всего хвалят обслуживание и профессионализм консультантов, а ругают именно качество сервиса. Есть также раздел «Аспекты» — он идёт ещё глубже, до анализа отдельных характеристик: вкус, упаковка, сервис, надёжность и так далее. Система определяет тональность по каждому аспекту отдельно, так что видно не общую оценку отзыва, а конкретно, что в нём хвалят, а что критикуют — с наглядными графиками и рейтингом сильных и слабых сторон.
— Можете привести пример, когда именно данные аналитики, а не интуиция, изменили решение казахстанской компании — по продукту, коммуникации или кризису?
— Такое действительно случается регулярно, ведь сегодня решение, принятое только на основе интуиции, может обойтись очень дорого. Хороший пример — кейс нашего клиента, агентства PressLab, которое на базе Brand Analytics построило Ситуационный центр Управления образования города Алматы.
До этого более 65% жалоб на проблемы в школах и садах вообще не доходили до официальных каналов — люди писали в соцсетях и мессенджерах, а среднее время реакции на официальное обращение достигало семи дней. Благодаря комплексному мониторингу инфополя это время сократили до 60 минут, а количество обращений через официальные каналы снизилось на 42,8%. Изменился сам подход к коммуникации — от реакции постфактум перешли к раннему обнаружению и предупреждению кризисов. Подробнее о кейсе можно узнать здесь. А 16 сентября на нашей конференции Игорь Сарыпов лично расскажет об этом кейсе. Здесь речь даже не просто о репутации — а о том, что дети и их родители всегда будут услышаны.
— Насколько реальна проблема репутационных рисков из‑за действий сотрудников в соцсетях (когда сотрудник написал что-то не то в соцсетях и это ударило по репутации компании) в Казахстане?
— Эта проблема более чем реальна — и не только в Казахстане, а во всех странах СНГ. Сформировалась так называемая «культура отмены», когда бренд отменяют из-за одного необдуманного высказывания сотрудника или топ-менеджера в соцсетях. Одно сообщение способно свести на «нет» годы работы над репутацией и обратить против бренда ненависть тысяч пользователей буквально за считаные часы. И здесь худший сценарий — это отмолчаться и подождать, пока всё само уляжется. Некоторые компании до сих пор проверяют эту стратегию на себе — и потом через неделю с удивлением обнаруживают, что выручка упала, а пользователи принципиально перестали покупать продукцию бренда.
Поэтому здесь важны две вещи: вовремя отследить само сообщение и реакцию аудитории — и своевременно закрыть вопрос через выстроенную кризисную коммуникационную стратегию. Одно без другого не работает.
— Обращаются ли казахстанские компании с задачами по обнаружению утечек информации или технических сбоев через мониторинг?
— Спрос такой есть, но чаще всего это не отдельная задача, а «побочный эффект» более широкого репутационного мониторинга — то, что находится, что называется, заодно.
У нас был показательный случай: один из банков Центральной Азии запустил отслеживание упоминаний о себе — с обычной целью следить за репутацией — и в процессе обнаружил, что в Telegram несколько человек продают базу данных клиентов этого самого банка. Нашли это совершенно случайно, просто потому что начали смотреть.
И это довольно типичная история: когда бренд запускает мониторинг, он почти всегда открывает для себя что-то, чего не искал изначально. Это не основная цель, но это всегда идёт бонусом
— Кто в Казахстане уже использует дашборды репутации в реальном времени — и какие показатели топ‑менеджмент смотрит чаще всего?
— Чаще всего это крупные компании с высокой публичной чувствительностью — банки, телеком, ритейл с большой сетью, реже — медиа и госструктуры. Логика простая: чем больше у бренда точек контакта с людьми и чем выше цена репутационной ошибки, тем быстрее там переходят от разовых отчётов к дашборду, который смотрят каждый день, а не раз в месяц. Топ-менеджмент обычно смотрит на несколько ключевых вещей: динамику упоминаний — не пошёл ли резкий всплеск; тональность — соотношение позитива и негатива; и share of voice относительно конкурентов. Это три показателя, которые за секунды дают понять — всё спокойно или нужно вмешиваться. Мы, кстати, именно поэтому в первую очередь советуем клиентам сразу после старта мониторинга собрать себе такой дашборд — у нас это Brand Visor, который собирается за пару минут и показывает полную картину в реальном времени: динамику сообщений, тональность, гео, источники, авторов, топ слов и саму ленту сообщений. Есть и формат сравнения с конкурентами, и возможность собрать кастомный шаблон с нуля. Отдельная удобная деталь — такие дашборды можно выводить на большой экран или расшаривать коллегам без доступа к самой системе, что особенно полезно для антикризисных штабов или для регулярных отчётов руководству.
— В системе есть ИИ‑ассистент, который за 2-3 минуты анализирует десятки тысяч сообщений. С какими вопросами к нему чаще всего обращаются и насколько ему доверяют?
— Доверие — это справедливый вопрос, но у нас он решается на уровне архитектуры: BrandGPT работает исключительно с уже собранными данными по теме — то есть каждый его ответ опирается на конкретный массив реальных сообщений, а не на догадки. Это снимает основную тревогу, которая обычно возникает вокруг ИИ, — что он может «нафантазировать».
По вопросам — чаще всего бренды используют уже готовые преднастроенные сценарии: основные новости, мнения пользователей, резонансные обсуждения — таких сценариев довольно много, вплоть до того, что ассистент может сделать SWOT-анализ по бренду прямо на основе собранных упоминаний. Но помимо готовых сценариев всегда можно задать и свой, произвольный вопрос — и BrandGPT так же ответит, опираясь на реальные данные из темы.
— Насколько изменился запрос клиентов за последний год — стали ли компании в Казахстане прицельно спрашивать про ИИ-функции, или для большинства это пока приятный бонус, а не причина покупки?
— Могу с уверенностью сказать, что за последний год запросы клиентов стали более осознанными — и в подходе к аналитике соцмедиа в целом, и к ИИ-функциям в частности. Но если говорить честно, для большинства компаний ИИ пока остаётся приятным бонусом, а не самостоятельной причиной покупки: мы не рассказываем про самые продвинутые ИИ-функции сразу на первой встрече, а даём клиенту время освоиться с основным функционалом системы и понять свои цели и задачи. При этом растёт и число продвинутых пользователей, для которых ИИ — уже не бонус, а конкретный запрос: они приходят на первую встречу с прицельными вопросами про ИИ-функции, и с ними мы готовы обсуждать это сразу.
— Если казахстанская компания только начинает системный мониторинг и хочет сразу использовать ИИ‑возможности — с чего вы посоветовали бы стартовать и какую ошибку важно не допустить?
— Я бы советовала начинать не с ИИ-фич, а с базы — с точной настройки самой темы мониторинга: правильные ключевые слова и минус-слова, чтобы отсечь лишнее. Только когда лента чистая и релевантная, есть смысл включать ИИ-возможности поверх. Главная ошибка, которую важно не допустить, — захотеть сразу «отдать всё ИИ» и полностью довериться автоматической разметке, не проверив её на своих данных. У каждой отрасли своя специфика: то, что для банка будет негативным аспектом «надёжности», для ритейла может звучать совсем иначе. Поэтому первые несколько недель стоит держать человека в контуре — сверять, как система определяет тональность для вашего продукта, точечно донастраивать поисковый запрос, теги, фильтры, правила при необходимости, и только после этого переходить на автоматику и полное доверие отчётам.
— Аналитику сейчас можно подключить напрямую к внешним нейросетям — ChatGPT, Claude, GigaChat, YandexGPT. Что это даёт на практике обычному маркетологу или PR-специалисту?
— На практике это значит, что можно просто написать нейросети, которая имеет доступ в Brand Analytics: «покажи динамику упоминаний бренда за последний месяц» или «сделай отчёт по тональности для руководства» — и получить готовый результат прямо в диалоге, без выгрузок, экспорта в Excel и т.д. Это реально экономит время на рутине: нейросеть может быстро собрать аналитику по нужному срезу и сразу структурировать вывод, оформить отчёт в удобном формате — с графиками и таблицами, — или даже помочь собрать презентацию на основе данных мониторинга.
И это далеко не всё, для чего можно использовать МСР— вариантов гораздо больше. Однако результат зависит от того, насколько корректно сформирован промпт и насколько хорошо вы понимаете данные и возможности Brand Analytics.
— Куда движется автоматизация аналитики в перспективе года-двух — какие рутинные задачи PR- и маркетинг-команд ИИ заберёт на себя следующими?
— В ближайший год-два ИИ, думаю, заберёт всё то рутинное, что не требует творческого решения. Во-первых, интерпретацию данных — не просто показать цифры и сюжеты, а сразу объяснить человеческим языком, почему вырос негатив или откуда всплеск, без ручного анализа со стороны специалиста. Во-вторых, кастомную отчётность — сейчас система уже сама собирает отчёты по стандартному формату, а дальше сможет понимать и нестандартные запросы руководства, собирая нужный разрез без участия аналитика. В-третьих, первичную реакцию на кризисы — не только замечать всплеск негатива, но и подсказывать, с чем он связан и что требует первой реакции. Ну и черновики коммуникации — ответы на комментарии, тезисы пресс-релизов, которые останется только отредактировать.
А вот стратегия и финальные решения — что говорить и кому — останутся за человеком.
— 16 сентября в Алматы пройдет Brand Analytics Conference Kazakhstan 2026. Можете рассказать чуть подробнее об этом мероприятии?
— Для меня лично это мероприятие — в первую очередь возможность собрать друзей, коллег и партнёров в одном месте. Пообщаться простым языком об актуальных возможностях аналитики соцмедиа в Казахстане, послушать локальные кейсы, подискутировать — и просто классно, позитивно провести время в дружелюбной атмосфере.
Но мы, конечно, стараемся сделать конференцию еще и максимально полезной. В открытии события будет представлено актуальное исследование социальных платформ и СМИ в Казахстане, а также исследование такого явления, как культура отмены брендов.
В рамках панельной дискуссии с экспертами рынка обсудим ключевые тренды развития рынка коммуникаций республики в 2026 году и как технологии помогают справиться с индустриальными вызовами.
Традиционно одной из самых востребованных секций станет секция с кейсами, которая показывает реальную пользу от использования аналитики соцмедиа. Эти примеры можно «списать» и воспользоваться успешными практиками коллег по цеху.
Ну и, конечно, не обойдется без представления новых аналитических возможностей Brand Analytics, часть из которых будет впервые анонсирована в Алматы и предназначена специально для рынка Центральной Азии.
Саида Сулеева
фото из личного архива Марины Черномазовой
