En veille et Social Listening, la détection de bad buzz, crises, buzz positif et tout accroissement de mentions est primordiale. Que cela soit pour la veille de crise, le suivi de campagne, l’analyse d’impact de prise de paroles, l’analyse de réputation, il est essentiel de comprendre et de détecter des augmentations de mentions sur votre marque, vos produits, vos dirigeants ou ceux de vos concurrents. Il faut donc anticiper au mieux ces variations.
Nous avons précédemment abordé les avancées en intelligence artificielle qui améliorent les outils de veille et de social listening, tout en facilitant la tâche des experts du domaine.
L’intelligence artificielle, et en particulier le machine learning et le deep learning, jouent un rôle clé dans l’automatisation accrue du traitement du langage naturel, la formulation de requêtes et d’expressions, l’évaluation des émotions, la catégorisation des messages, des données et des publications, ainsi que le visual listening.
Aujourd’hui, nous continuons d’explorer les innovations avec l’adoption de technologies d’intelligence artificielle dédiées à la prévision des tendances, des phénomènes viraux, des crises et des changements dans les campagnes media et social media.
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Intelligence Artificielle et Social Media Listening : Les exemples concrets
📃sommaire :
I. L’analyse de pics inhabituels avec l’IA et ChatGPT
II. L’alerte intelligente par mail : AI Sentinel
III. Les applications de l’analyse et anticipation de pics et tendances avec l'IA
Digimind vous propose déjà un assistant virtuel qui vous aide à détecter les pics de mentions et à les analyser :
En tant que veilleur ou analyste social listening, professionnel de la communication et des RP, il n’est pas toujours aisé de détecter les “vrais” pics de mentions. A l’aide de AI Sense, l’IA propriétaire Digimind et de ChatGPT®, l’assistant virtuel détecte et vous explique les pics de manière quantitative ET Qualitative.
1. L’intelligence artificielle, grâce à l’apprentissage automatique (machine learning), identifie les pics inhabituels de mentions dans l’ensemble des messages, publications et articles collectés par votre outil de veille ou de social listening
2. L’intelligence artificielle va ensuite analyser les causes initiales du pic, ainsi que tous les mécanismes de propagation, afin de vous fournir l’explication ou les explications du pic. Ces explications sont souvent multiples, car au-delà du message, divers mécanismes peuvent provoquer le partage et la viralité.
Pour cela, l’intelligence artificielle vous fournit d’abord des indicateurs quantitatifs :
Ensuite, elle fournit d’autres informations plus qualitatives sur les émetteurs, comme les influenceurs et leaders d’opinion qui partagent le sujet, ainsi que les médias et sites d’actualité qui contribuent à sa diffusion.
3. Grâce à la combinaison de la puissance et des fonctionnalités des IA Digimind et ChatGPT®, vous obtiendrez une analyse détaillée des pics d’activité. Il n’est plus nécessaire de parcourir des messages ou des articles pour saisir l’essence, les implications et les conséquences d’une tendance, d’un buzz ou d’une crise potentielle émergente. Un résumé est automatiquement généré pour vous, expliquant en quelques phrases les raisons de ces pics.
Digimind vous propose maintenant un nouveau module permettant de perfectionner et surtout de mieux anticiper les évolutions soudaines de mentions.
AI Sentinel détectera automatiquement toute augmentation actuelle ou anticipée des mentions liées à votre requête et vous enverra une alerte mail, vous permettant de répondre rapidement aux tendances, crises, buzz et tous événements émergents.
Il convient simplement de paramétrer votre alerte sur les requêtes de votre choix en choisissant le type “AI Sentinel”.
Il faut sélectionner les destinataires et aussi votre fuseau horaire afin que vous soyez alerté en cohérence avec votre localisation. Vous pouvez également préciser les pays et les langues concernées par votre alerte afin d’affiner vos notifications.
Vous êtes maintenant prêt à recevoir des alertes dès le début de formation d’un pic de mentions inhabituel.
Imaginons que vous prenez en charge le social listening de vos concurrents dans le secteur des Compagnies aériennes en zone Asie Pacifique.
a. Vous recevez par exemple une alerte intelligente sur la compagnie australienne Qantas: Celle-ci a annoncé en effet une refonte majeure de son programme "Frequent Flyer", en offrant davantage d'options de réservation. Un pic de mentions* commence en effet à se former.
(*) Une mention concerne toute publication sur le web et les médias sociaux: un post (ou tweet), un commentaire, un article de blog…
Vous vous dites peut-être que, au regard des médias sociaux, les volumes affichés ici sont relativement faibles: 12 mentions, 27 mentions. C’est normal. L’intérêt des Alertes d’AI Sentinel est justement d’anticiper les pics en formation afin de vous laisser le temps de prendre les actions potentielles nécessaires. Cette alerte concerne le pic du 8 avril ci-dessous, affiché ici tel qu’il se dessine à la fin de la journée.
Vous avez reçu l’alerte correspondant à la zone ici en jaune, c’est-à dire en début de formation anticipée du pic.↓
L’alerte AI Sentinel au début du pic (en jaune)
b. A la fin de la journée du 8 avril, les indicateurs du pic complètement formé (C) sont en effet de tout autre nature: le pic atteint plus de 1000 mentions avec plus de 600 interactions sur le tweet initial de la tendance. Nous sommes donc passé d’une augmentation de 44% supérieure à la normal dans l’alerte à une augmentation de 99% soit un doublement du niveau moyen de mentions.
Détection des pics de mentions sur Qantas et l’analyse automatique des causes du pic C
Ce premier exemple concerne une offre commerciale qui est reprise de manière significative par les internautes. Evidemment, le système d’alerte peut vous prévenir aussi sur des informations négatives, portant atteinte à la réputation de votre marque.
C’est le cas de Starbucks, l’une des marques pointée du doigt dans le cadre du conflit Israël Hamas. Ici l’alerte concernent l’appel au boycott de Starbucks en raison de son soutien présumé à Israël et de son traitement des syndicats. Certains soulignent l'inefficacité de boycotter une seule entreprise.
L’alerte apparait au début de la formation du pic le 3 avril alors que le volume de mentions concernant l’appel au boycott, fréquent ces dernières semaines, a affiché une augmentation de 65%. Au final, le pic représente une forte augmentation du volume de 840% soit plus de 46 800 mentions.
L’analyse des évolutions et des tendances est essentielle pour la veille concurrentielle et le social media listening. Voici quelques exemples d’utilisation de l’analyse automatique des pics de mentions et de leurs causes :
Compréhension des Drivers de Réputation et des Parties Prenantes
L’analyse des pics et des tendances peut jouer un rôle crucial dans la compréhension de la réputation d’une organisation
Drivers de Réputation :
Détection des Crises :
Les IA combinées de AI Sense + ChatGPT vont expliquer et synthétiser automatiquement des pics de mentions diversifiés chez vos concurrents.
Exemple pour le secteur automobile :
Sur 30 jours, vous êtes alertés sur 5 pics de mentions détectés pour Ford avec des drivers bien différents, analysés automatiquement par les AIs :
7. Analyse de l’influence de parties prenantes :
N'attendez pas pour muscler et assister vos analyses avec l'apport des Intelligences artificielles !
Image du header: générée par Midjourney