Как использовать нейросети для анализа соцсетей: рассказываем, тестируем и сравниваем

Аналитика социальных сетей позволяет раскрыть интересы аудитории, тренды рынка и репутацию бренда. Но без специальных инструментов эти сведения сложно не только собрать, но и интерпретировать.

С такой задачей помогают справиться нейросети. Они умеют анализировать комментарии, понимать контекст и работать с медиаконтентом. Это позволяет оперативно выделять основные темы, оценивать настроения аудитории и фиксировать повторяющиеся модели поведения.

В статье рассказываем, как использовать нейросети для анализа данных социальных сетей и какие задачи можно доверить. Также на конкретных примерах показываем пользователям click.ru, как написать понятный запрос.

Оглавление

• Какие задачи по аналитике можно поручить нейросети
• Преимущества и риски аналитики через нейросети
• 3 совета для точного анализа соцсетей нейросетями
• Как написать промт под разные задачи аналитики
• Анализ аудитории
• Оценка эффективности контента
• Анализ конкурентов
• Мониторинг охвата и видимости
• Измерение конверсий
• Мониторинг обратной связи
• Нейросети для анализа соцсетей: тестируем и сравниваем

Какие задачи по аналитике можно поручить нейросети

Нейросети можно настроить на решение конкретных бизнес-задач, которые раньше требовали рутинного ручного труда.

• Анализ аудитории. ИИ определяет демографический портрет подписчиков, их интересы и активность, а также анализирует динамику подписок: выявляет всплески роста или оттока и определяет источники новой аудитории. Это помогает проверить гипотезы о ЦА, отслеживать эффективность каналов привлечения и вовремя реагировать на изменения.
• Оценка эффективности контента. Алгоритмы анализируют вовлеченность по каждому посту: лайки, комментарии, репосты и сохранения. Они успешно определяют, какие форматы и темы вызывают наибольший отклик. Это позволяет делать контент-план на основе данных, а не предположений, и сконцентрироваться на успешных направлениях.
• Анализ конкурентов. Нейросети отслеживают активность других игроков на рынке. Они оценивают их контент-стратегию, метрики вовлеченности и реакцию аудитории на посты. Это помогает перенимать удачные находки и точнее определять собственные преимущества.
• Мониторинг охвата и видимости. Система отслеживает, сколько уникальных пользователей увидело контент и сколько всего было показов. Она разделяет органический и платный охват, а также показывает источники трафика. Это помогает понять, что любят алгоритмы платформы, и скорректировать рекламные стратегии.
• Измерение конверсий. Нейросеть связывает активность в социальных сетях с реальными бизнес-показателями. Она отслеживает переходы на сайт, целевые действия и лиды. Это позволяет оценивать окупаемость инвестиций в SMM и перенаправлять бюджет на самые результативные каналы.
• Мониторинг обратной связи. Нейросети анализируют скорость и тон ответов на комментарии и сообщения. Они отслеживают упоминания бренда и определяют эмоциональный фон обсуждений. Это позволяет улучшать клиентский сервис и оперативно реагировать на проблемные ситуации.

Главный вопрос заключается не в том, какие задачи по аналитике можно доверить нейросетям, а в том, как правильно их ставить. Далее покажем, как именно это грамотно сделать.

Читайте также:

Как SMM-специалисту использовать нейросети для работы с соцсетями

Преимущества и риски аналитики через нейросети

Как и любой другой инструмент, использование нейросетей для аналитики социальных сетей имеет свои сильные стороны и ограничения, которые важно учитывать.

Среди преимуществ бросается в глаза скорость, глубина и простота выполнения важных задач.

• Скорость и масштабируемость. Нейросети за минуты обрабатывают большие объемы данных, на анализ которых у человека ушли бы часы. Это позволяет не упускать важные тренды и оперативно влиять на повестку.
• Глубина анализа. Алгоритмы выявляют сложные, неочевидные для человека закономерности. Например, они могут обнаружить связь между форматом контента и конверсией, которую легко упустить при беглом просмотре.
• Автоматизация рутины. Нейросети освобождают специалистов от монотонной работы: сортировки комментариев, первичной группировки упоминаний, расчета базовых метрик. Это позволяет сосредоточиться на SMM-стратегии и интерпретации результатов.

Однако полагаться на нейросети на 100% не стоит — их применение связано с определенными рисками и ограничениями.

• Зависимость от качества данных. Нейросеть основывает свои выводы на том, какую информацию вы ей передадите. Любые неточности или пробелы повлияют на конечный результат.
• Иллюзия объективности. Результаты анализа часто выглядят как абсолютная истина, но на деле они сильно зависят от того, как именно вы сформулируете запрос. Разные промты к одним и тем же данным могут дать противоречивые выводы.
• Отсутствие полного контекста. Алгоритм может не распознать иронию, сарказм или локальный мем, которые так распространены при общении в социальных сетях. Без понимания широкого контекста интерпретация некоторых высказываний может быть неверной.

3 совета для точного анализа соцсетей нейросетями

Чтобы нейросети стали надежным помощником, а не источником ошибок, можно воспользоваться нашими советами.

• Экспериментируйте с подачей. Один и тот же вопрос, заданный в разных форматах, даст разные по глубине ответы. Просто сравните: «проанализируй» / «найди три причины» / «сравни и выдели тенденцию».
• Назначайте нейросети роль. Чтобы помочь алгоритму работать в нужном контексте, можно сделать промт с установки: «Ты опытный маркетолог…» или «Ты специалист по SMM…».
• Используйте принцип «от общего к частному». Сначала попросите нейросеть дать общую сводку по данным, а затем задайте уточняющие вопросы по конкретным аспектам, которые она выявила.

Главный принцип — рассматривать нейросеть не как простой инструмент, а как усилитель ваших способностей. Она берет на себя масштаб: анализирует массивы данных и находит в них скрытые закономерности. Вы же фокусируетесь на контексте и действиях: оцениваете значимость этих открытий, принимаете на их основе стратегические решения и планируете конкретные шаги.

Такой подход превращает нейросеть в полноценного партнера, экономящего ваш самый ценный ресурс — время для глубокого анализа.

Как написать промт под разные задачи аналитики

Качество результата работы нейросети напрямую зависит от качества запроса. Универсальная формула промта для аналитики может включать три элемента.

1. Контекст. Общее описание задачи и вашей цели.
2. Суть задачи. Конкретное действие, которое должна выполнить нейросеть.
3. Формат ответа. Как вы хотите получить результат: таблица, список, вывод.

Конечно, эту формулу можно адаптировать и расширять под свои нужды. Рассмотрим, как ее применять на практике под решение основных задач аналитики.

Анализ аудитории

Нейросети нужны данные о ваших подписчиках, чтобы сделать выводы. Вы предоставляете факты, она — анализ и идеи.

Какие данные предоставить. Стоит обратить внимание на три главных критерия:

• на демографию. Данные о поле, возрасте, географии подписчиков;
• интересы. Список пабликов, брендов, хобби, которые интересны вашей аудитории;
• активность. Данные о времени, когда ваши подписчики онлайн.

Где брать эти данные. Информация о демографии, интересах и активности аудитории доступна в статистике группы или вашего аккаунта в самих соцсетях, а также в сервисах мониторинга вроде LiveDune или Telemetr. Доступ к этим и многим другим маркетинговым и бизнес-инструментам можно получить через маркетплейс click.ru и оплачивать их баллами, заработанными на партнерской программе.

Пример промта
Контекст. Я владелец группы ВКонтакте о йоге с 5 тыс. подписчиков. Хочу понять свою аудиторию, чтобы найти бренды для коллабораций и улучшить контент.
Задача. Проанализируй предоставленные данные об аудитории. Основные интересы моих подписчиков — здоровый образ жизни, путешествия и правильное питание. 75% — женщины 25-34 лет из Москвы и Санкт-Петербурга. Сформулируй 5 гипотез о их потребностях и предложи 3 конкретных бренда из сферы здорового образа жизни, с которыми можно сделать совместный проект. Обоснуй каждый выбор.
Формат ответа. Структурированный список с гипотезами и списком брендов для коллаборации с обоснованием.

Оценка эффективности контента

Нейросеть может читать посты в соцсетях, анализировать структурированные данные по ним и находить закономерности.

Какие данные предоставить. Таблица в Excel или Google Sheets с данными по типу контента, теме постов, охвату, лайкам, комментариям, репостам и реакциям.

Где брать эти данные. Статистику по охвату, вовлеченности и сохранениям по каждому посту можно получить из встроенной статистики аккаунтов в соцсетях. Для выгрузки данных в форматах XLS и CSV можно использовать,например, сервисы LiveDune или Telemetr.

Пример промта

Контекст. Вот таблица с метриками 50 последних постов в моем аккаунте ВКонтакте.

Задача. Проанализируй данные и ответь:

• Какой тип контента стабильно дает самый высокий охват и вовлеченность?
• Какие три тематики постов получают больше всего комментариев и сохранений?
• Сформулируй три рекомендации по контентной стратегии на основе этого анализа.

Формат ответа. Краткий отчет с ответами на три вопроса в виде пронумерованного списка.

Анализ конкурентов

Нейросеть способна провести комплексный анализ активности конкурентов. Для этого вы предоставляете ей данные, а она суммирует их и находит закономерности.

Какие данные предоставить. Тексты постов конкурентов и комментарии под ними.

Где брать эти данные. Для сбора публикаций и комментариев конкурентов подходят сервисы мониторинга, такие как TGStat, Telemetr и LiveDune. Они позволяют выгружать тексты постов, метрики вовлеченности и обратную связь аудитории для последующего анализа. Также комментарии можно скопировать вручную.

Пример промта

Контекст. Я развиваю блог о кофе. Ниже приведены тексты 10 последних постов конкурентов в Telegram с описанием сопровождающих фотографий и видео и комментарии к ним.

Задача. Проанализируй их контент и обратную связь. Определи:

• Какие темы и форматы вызывают наибольший спор и активное обсуждение в комментариях: обзоры, обучение, личный опыт?
• На какие частые вопросы или боли аудитории они реагируют в своих постах?
• Какую тематику или подачу, судя по этой информации, они упускают? Какую нишу мы могли бы занять?

Формат ответа. Структурированный ответ по трем пунктам с примерами.

Мониторинг охвата и видимости

Нейросеть может найти корреляции между различными метриками охвата и другими параметрами контента, чтобы выявить, что именно влияет на видимость.

Какие данные предоставить. Таблица с информацией по постам: тип контента, дата публикации, общий охват, органический охват, платный охват, источники трафика и др.

Где брать эти данные. Подобную информацию можно получить в личном кабинете соцсетей, а также в сервисах типа Roistat, LiveDune, Экспекто.

Пример промта

Контекст. Я хочу понять, какой контент лучше всего продвигают алгоритмы ВКонтакте, чтобы скорректировать мой контент-план. Вот таблица с метриками охвата за последний месяц и мой действующий контент-план.

Задача. Проанализируй данные и определи:

• Какой тип контента стабильно лидирует по органическому охвату?
• Есть ли зависимость между днем недели / временем публикации и объемом охвата из раздела «Рекомендации»?
• Проанализируй мой контент-план и предложи, как его можно скорректировать с учетом выявленных закономерностей для максимального охвата. 
• Сформулируй три конкретных предложения по увеличению органической видимости на основе выявленных закономерностей.

Формат ответа. Краткий отчет с ответами на эти вопросы в виде пронумерованного списка и конкретные предложения по корректировке контент-плана.

Измерение конверсий

Нейросети способны проанализировать, какие действия в социальных сетях — будь то просмотр поста, комментарий или переход по рекламе — приводят к целевым действиям на сайте, и предложить наиболее эффективные пути клиента.

Какие данные предоставить. Создайте общую таблицу или загрузите по отдельности сведения по основным метрикам.

• Базовые метрики соцсетей: охват, вовлеченность, коэффициент кликабельности (CTR) и др.
• Бизнес-показатели: лиды, продажи, средний чек, стоимость привлечения клиента (CAC) и др.

Где брать эти данные. Для полной картины потребуется собрать информацию из разных источников.

• Базовые метрики соцсетей найдете в статистике сообществ и рекламных кабинетов.
• Бизнес-показатели можно посмотреть в вашей CRM-системе.

Читайте также:

CTR: что это, как кликабельность влияет на успех рекламной кампании

Пример промта

Контекст. Мы запустили 5 разных рекламных креативов ВКонтакте, которые вели на страницу оформления заказа. Вот таблица, где указаны затраты на каждый креатив, количество кликов по нему и количество фактических заказов с этого клика.

Задача. Проанализируй эффективность кампаний:

• Рассчитай CR (конверсию) и CPA (стоимость заказа) для каждого креатива.
• Определи, какой креатив был самым рентабельным, а какой — привлек больше всего кликов, но с низкой конверсией.
• Сделай вывод: на какие элементы креатива стоит делать упор в следующий раз?

Формат ответа. Таблица с расчетами CR и CPA для каждого креатива, а также выводы и рекомендации списком.

Мониторинг обратной связи

Можно доверить нейросети качественный анализ текстов, чтобы определить не только явную, но и скрытую тональность, а также сгруппировать отзывы по темам.

Какие данные предоставить. Скопированный текст комментариев, отзывов и упоминаний из социальных сетей за выбранный период.

Где брать эти данные. Сбор информации можно автоматизировать в сервисах MyReviews, JagaJam или LiveDune. Эти платформы собирают упоминания о бренде из разных источников и предоставляют выгрузки для дальнейшей аналитики.

Пример промта

Контекст. Мы получили около 500 комментариев под последними постами и в обсуждениях о нашем бренде. Важно оперативно оценить настроения и выявить проблемы.

Задача. Проанализируй предоставленный набор комментариев:

• Раздели все упоминания на позитивные, нейтральные и негативные. Посчитай их процентное соотношение.
• Сгруппируй негативные отзывы по темам (например: «доставка», «качество товара», «работа поддержки»).
• Выдели 2-3 самых частых проблемы или вопроса, которые волнуют аудиторию.

Формат ответа. Краткая сводка с процентным соотношением тональности, структурированный список ключевых проблем с примерами комментариев и предложение по улучшению ситуации.

Читайте также:

50 промтов ChatGPT и других текстовых нейросетей для маркетологов и владельцев бизнеса

Нейросети для анализа соцсетей: тестируем и сравниваем

С большинством текстовыми запросами сегодня справляются самые разные нейросети, и вы можете работать практически в любой. Но мы все же отобрали четверку AI-сервисов, которые качественно справляются с задачами аналитики соцсетей: ChatGPT, Deepseek, GigaChat и YandexGPT.

Все они:

• поддерживают русский язык;
• позволяют загружать файлы;
• имеют бесплатный доступ.

Кроме того, мы протестировали, как эти сервисы справляются с задачей на практике — задали всем нейросетям один запрос:

Контекст. Я хочу понять портрет и ключевые интересы аудитории моего прямого конкурента. Вот тексты его последних постов и комментариев к ним.

Суть задачи. Проанализируй предоставленные данные и ответь:

1. Кто целевая аудитория этого сообщества (пол, примерный возраст, основные интересы)?
2. Какие темы и тип контента вызывают наибольший отклик?

Формат ответа. Подготовь максимально краткий отчет по этим пунктам.

И вот как они справились с задачами.

ChatGPT. Универсальный и мощный помощник. Надежно анализирует таблицы, тексты и даже извлекает их из загруженных изображений и PDF.

Такой ответ мы получили на наш запрос:

Deepseek. Полноценный аналог ChatGPT. Хорошо справляется с анализом контент-планов и текстовой статистики.

Нашу задачу нейросеть решила так:

GigaChat. Подходит для глубокого анализа русскоязычного контента, понимает лингвистические особенности и контекст. Требует входа по номеру телефона или через СберID.

Такой ответ мы получили на наш запрос:

YandexGPT. Российская нейросеть которая тонко улавливает нюансы разговорной русской речи, что позволяет точнее анализировать неформальные обсуждения в соцсетях и мессенджерах.

YandexGPT справился с нашим запросом таким образом:

Подводя итоги эксперимента, отметим:

• все нейросети единогласно определили целевую аудиторию как женщин 20-35 лет, активно готовящихся к свадьбе;
• все нейросети выделили ключевые темы для вовлечения: разборы реальных свадеб, новости о знаменитостях и рекомендации подрядчиков;
• только GigaChat выполнил условие краткости с первого раза — остальные нейросети пришлось об этом просить дополнительно.

Основное различие в ответах заключается в глубине анализа:

• Deepseek сделал акцент на психологическом портрете аудитории, ищущей уникальность;
• GigaChat дал более широкий демографический срез;
• ChatGPT и YandexGPT точнее выделили конкретные форматы контента.

Таким образом, наш эксперимент наглядно доказал: нейросети уже сегодня готовы брать на себя рутинную аналитику, освобождая время для стратегических решений — нужно лишь научиться ставить им четкие задачи.