Aviasales: как команда выстроила мониторинг упоминаний и превратила “шум” в управляемые решения для SMM и инфл

Aviasales: как команда выстроила мониторинг упоминаний и превратила “шум” в управляемые решения для SMM и инфлюенсеров

Компания: Aviasales
Задача: в условиях роста конкуренции за внимание и ускорения “нулевого” (zero-click) потребления контента нужно было быстрее замечать, где именно возникают разговоры о продукте — в соцсетях, комментариях, сообществах и вокруг инфлюенсеров — и превращать мониторинг в управляемые действия для бренд-коммуникаций и совместных активностей. Для SMM это означало не просто “собирать упоминания”, а различать: что относится к клиентскому опыту (сервис/поддержка/изменения), что — к оценкам (качество, удобство), а что — к внешним триггерам (аудитория обсуждает цены/маршруты/сравнения).

Решение: вместо единого “пула упоминаний” команда построила трёхслойную модель мониторинга:
— Топики (тематики) по стадиям клиентского пути: поиск/выбор, покупка, пост-сервис (изменения, возвраты, вопросы). Это снижает риск реагировать на чужую интерпретацию бренда не в том месте и не тем сообщением.
— Источники по роли влияния: брендовые каналы, комьюнити, медиа-форматы, пользовательские обсуждения и публикации инфлюенсеров. Упоминания от одного типа площадок часто ведут себя по-разному (например, “вопросы” в комментариях имеют иной темп и тон, чем обзорные посты).
— Сигналы по статусу: “вопрос/проблема”, “сравнение”, “хвалят/рекомендуют”, “ошибка/жалоба”, “внешний контекст”. Такой разбор позволяет сформировать разные сценарии реакции: от контентных разъяснений до подключений поддержки.

Дальше мониторинг стал инструментом планирования, а не отчётности:
— для SMM — это быстрые темы разборов и FAQ-форматы, когда в разговорах накапливаются одинаковые вопросы;
— для инфлюенсеров — это подбор не “по охвату”, а по совпадению тематик: если аудитория инфлюенсера регулярно обсуждает сравнение условий/удобства, значит, он может быть полезнее в контенте, чем автор с высоким охватом, но непопадающий в сегмент вопросов;
— для RevOps-логики (общая ответственность маркетинга, sales и customer success за выручку) — это связка коммуникаций с реальными барьерами в пути: когда мониторинг показывает рост однотипных обращений, маркетинг заранее готовит материал/сообщение, а customer success — единые ответы.

Конкретный результат: в источнике не указаны точные KPI (например, рост охвата или снижение жалоб в процентах), поэтому корректно фиксируем только то, что можно подтвердить практикой такого подхода: ускорение цикла “обнаружили — классифицировали — подготовили ответ/контент — проверили повторяемость паттерна”. В 2026-м это критично из‑за фрагментации внимания и того, что значимая часть запросов уходит в форматы, где “видимость” падает, но разговоры продолжаются. То есть измеримый эффект обычно выражается не в одном числе, а в снижении потерь времени и повышении точности реакций: команда перестаёт тушить пожар “по тональности” и начинает закрывать причины.

Урок для бренд-аналитика: мониторинг упоминаний становится управлением только при наличии структуры. Если вы храните упоминания “как есть”, вы получаете сводку. Если вы классифицируете их по топикам, роли площадки и статусу сигнала — вы получаете инструмент планирования для SMM и инфлюенсеров и элемент RevOps-цепочки. В эпоху Topical Authority (рост авторитетности тематики) и AI-overviews (ответы, сформированные алгоритмами) побеждает тот, кто быстрее создаёт контент с собственной компетенцией автора и подкрепляет его реальными вопросами аудитории, которые выявляет мониторинг.

Если хотите, могу предложить шаблон таксономии (топики/статусы/правила реакции) и матрицу “сигнал → контент/действие” для вашей модели.

— @SocialListeningRuPro