Раньше мы отдавали по 40-50 тыс. рублей в месяц за enterprise-сервисы мониторинга. Но платить столько ради пары десятков упоминаний продукта в день – это забивать гвозди микроскопом.
Задача: прилетел негатив – мы моментально об этом узнали. Я спроектировал логику, а разработчик собрал инструмент. Архитектура простая, но на 100% закрывает боли.
1. Сбор данных
Свой парсер на Python. Где площадки отдают данные по API – берем напрямую. Остальное тянем через Selenium с ротацией прокси от банов.
2. Оценка сарказма
Классический текстовый анализ сыпался на фразах вроде «Отличный сервис, ждал ответа сутки, спасибо!». Подключили LLM по API. Принципиально не брали тяжелые флагманы – для задачи «ругают/хвалят» они избыточны и дороги. Взяли легковесную gpt-4o-mini. Она щелкает скрытый негатив идеально, а косты режутся в десятки раз.
3. Алерты
Если нейронка видит проблему (например, баг на чекауте) – скрипт через aiogram кидает пуш в рабочий Telegram со ссылкой на отзыв.
Итог: время реакции на негатив сократилось с 2 дней до 1 часа. Бюджет – около $5/мес на токены и копейки на VPS.
А как вы решаете задачу мониторинга своих продуктов? Платите за YouScan/Brand Analytics или собираете внутренние велосипеды?
Автор: PetrSuh
