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对于大多数企业来说，这样的事情肯定会成为一场公关噩梦:一家大型科技公司刚刚发布了软件更新，导致自己的平板电脑频繁崩溃。不久，用户在网上抱怨。然而，他们的不满很早就被blab发现了，blab是一家成长中的网络分析公司，能够在各种话题在网络世界流行之前及时掌握趋势。
blab的创始人兼首席执行官兰迪·布朗宁(Randy browning)认为，他们将向这家科技公司发出预警，这种小规模的投诉可能会在40小时内演变成大规模的唾弃。相关评论主要集中在脸书和主要新闻博客上。
“你有40个小时的时间来做广告，否则这件事就会被博客圈加热。因此，该公司的营销人员可以用40个小时来减少这件事的潜在影响。”
预测未来只是吹牛的例行公事。他们将监控社交网络上的各种对话，这可以在事情引起主流关注的三天前预测出来。这家总部位于西雅图的公司利用其“水晶球”帮助各大品牌提前预测在72小时内哪些内容会引起观众的共鸣，以便在正确的时间和地点开展高效的营销活动。布朗宁说:“我们把未来带到了前线。”“让品牌提前看明天的报纸。”
社交媒体的价值得到了强调
作为一名多年从事广告和营销的老手，布朗宁越来越意识到社交媒体的营销潜力。在他看来，社交网络就像虚拟世界中的街头聚会，人们在这里交流日常经验，互相推荐不同的品牌。对于主要品牌来说，关键问题是:我们如何参加这种聚会？
布朗宁说，当企业投入宝贵的广告预算时，他们希望控制信息传播的方式。然而，网络传播的速度极快，当信息被目标受众接收时，往往已经过时。“许多品牌无力影响人们的决策。”他说，“这是对我们行业的颠覆。我们不能再依赖单向沟通，而必须适应双向沟通。必须实现实时通信。”
2013年“超级碗”足球赛期间有一个实时营销的经典案例:在那场比赛中，体育场突然停电半个小时，奥利奥不失时机地发布了一个合适的广告:“你仍然可以在黑暗中接触。”
为了充分利用各种突发事件，公司成立了一个完整的社交媒体团队，可以在几分钟内应对任何突发事件。但不是每个品牌都有能力这么快做出反应。因此，“预测未来”开始发挥作用。
探索独特的预测模型
布朗宁在2012年成立了一个技术团队，并创建了blab。但是他们很快就碰壁了:在收集网络数据的过程中，他们发现传统的自然语言处理技术过于有限；使用搜索词和主题标签来寻找线索太慢，成本太高，并且经常忽略不包含关键词的相关对话。
因此，布朗宁和blab首席技术官斯特凡帕普决定依靠统计数据，而不是语言信息。他们创建了一个名为blabpredicts的专有系统，根据对话的常见形式对其进行分类。有了这些模式，该平台可以预测某些问题将在何时、何地以何种速度传播，以及具体的影响有多大。
“我不是寻找我认为重要的东西，而是寻找人们在谈论的东西。我们可以准确预测一个时段何时会广泛传播，而且准确率可以在半小时内达到。”
例如，blab最近与一家洗涤剂公司研究了“气味”的话题。
“没有人会用‘场景#’来发布内容，这不符合英语表达方式。因此，搜索不是最好的研究方法。但是我们从气味开始，然后让我们的引擎学习所有相关的单词和短语，然后开始寻找与这些内容相关的对话。这样，我们就可以找到完全不包含“场景”或“涂抹”的相关内容。”
实时会话建模系统
在众多的社会分析工具中，blab有几个突出的特点。他们不依赖历史数据，而是通过复杂的会话建模系统收集信息。blab预测每分钟做出约100万个预测，每天过滤超过1亿个会话。
该平台可以通过各种内容模式跟踪对话，包括任何语言的推特(甚至是克林贡语)、脸书上的笑脸符号、instagram上的照片和youtube上的3秒钟视频。Blab随后可以预测这一对话的发展，这样客户就可以在危机爆发前向目标受众发送适当的信息或控制其影响力。总体来说，该系统的准确率可以达到70%。
美国市场研究公司gartner的研究主管Julie hopkins说，大多数企业在进行基本的社交媒体分析时可能不会使用blab。例如，他们中的大多数人只是想不断了解消费者对自己品牌的态度。
“如果企业能够快速响应，并能根据受众的不同感受制作内容和信息，blab就能派上用场并提供额外的帮助。营销人员不遗余力地在正确的时间向正确的用户展示品牌，并提供最好的服务和产品。这种灵活性可以为他们带来额外的能力。”
到目前为止，blab已经筹集了585万美元，其客户中已经有10个“国际品牌”，但布朗宁拒绝透露客户的身份。该公司上个月推出了第二版blabpredicts，布朗宁现在正专注于与媒体和广告公司建立合作关系。
“我们第一次为媒体机构提供了一组具有并行功能的数据。”
当他说这话时，他激动得说不出话来。预测互联网的未来对他来说可能只是一天的工作，但这份工作到目前为止让他兴奋不已。
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