Поделиться
Решение Brand Analytics проанализирует текст на картинках в соцмедиа
Brand Analytics, проект резидента «Сколково» компании «Палитрумлаб», разработал и внедрил в систему анализа социальных медиа уникальное решение, которое позволяет в режиме реального времени искать и анализировать текст на изображениях. Технология уже доступна всем пользователям Brand Analytics без дополнительной оплаты в рамках всех действующих тарифов.
Каждое третье из 25 млн изображений, ежедневно публикуемых в русскоязычных соцмедиа, содержит текст, который не распознают мониторинговые системы. Решение от Brand Analytics не только «расшифровывает» текст на изображениях, но и «узнаёт» логотипы, так как в подавляющем большинстве случаев бренды используют в лого текстовое написание. При этом в отличие от существующих технологий распознавания логотипов решению Brand Analytics не требуется обучать нейронную сеть «узнавать» каждый бренд.
Наталья Соколова, CEO Brand Analytics, отметила: «Наша новая технология открывает для анализа значительный пласт контента, ранее выпадавший из поля зрения мониторинговых систем. Ведь часто именно на картинках «прячутся» и скрытые вбросы, и пользовательские инсайты, и много другого контента, неожиданного даже для нас, а уж тем более для компаний и брендов. Картинка с текстом стала чуть ли не главным форматом для продвижения в соцсетях. А массово публикуемые фотографии со смартфонов представляют собой кладезь полезной информации о нашем потреблении. Не сомневаемся, что в ближайшее время наши клиенты расскажут нам много новых историй, которые открыл для них поиск текста по картинкам в соцмедиа».
Новая технология Brand Analytics нацелена на решение широкого спектра задач: продвижение – анализ эффективности рекламной кампании; репутация – выявление вбросов и информационных атак; безопасность – предотвращение «слива» сотрудниками служебных документов; продукт – анализ сильных и слабых сторон продукта, конкурентный анализ; прайс-мониторинг – анализ фото чеков на товары и акций магазинов; пиратство – обнаружение распространения пиратского контента.
Предложенное решение будет полезно широкому кругу пользователей: маркетологам, сотрудникам PR и рекламы, smm-специалистам, а также сотрудникам служб безопасности.
Валерий Курин, руководитель направления отдела мониторинга и анализа коммуникационных рисков Сбербанка России, сказал: «Мы уже давно наблюдаем тренд по увеличению числа публикаций в виде текста в картинке – многие информационные паблики и просто пользователи социальных сетей используют такой подход для привлечения внимания аудитории и упрощения подачи информации. Однако эффективных инструментов анализа таких публикаций пока нет, а значит достаточно большие информационные потоки не охватываются автоматизированными системами мониторинга. Обязательно будем тестировать новое решение от Brand Analytics».
«Природа» картинок с текстом может быть совершенно разная. Для обеспечения максимальной эффективности система работает в широком диапазоне вариантов написания текста – от рекламных объявлений до чеков из магазинов или дисклеймеров на медицинских препаратах.
При распознавании текста поддерживаются русский, казахский, украинский и белорусский языки. Анализируются все публикации с изображениями: как с сопроводительным текстом, так и без него. Все распознанные тексты хранятся в платформе сбора данных, за счет чего релевантные поисковому запросу сообщения «подтягиваются» в соответствующую тему мониторинга.
Михаил Стюгин, проектный менеджер Кластера информационных технологий Фонда «Сколково», отметил: «Анализ мультимедийных данных сегодня в фокусе внимания всех поставщиков BI-решений в сегменте Big Data. Разработчики стремятся перевести в текст различные виды медиаконтента для последующего анализа. Text mining (интеллектуальный анализ текстов) продолжает набирать обороты. При этом анализ пользовательского контента из соцсетей представляется наиболее интересным и перспективным для бизнеса».
В настоящее время система Brand Analytics ищет и распознает текст на всех картинках, опубликованных авторами с аудиторией от 500 пользователей. В течение месяца планируется распространить эту технологию на 100% публичного потока вне зависимости от аудитории авторов.
Короткая ссылка
