Kompanije se danas ne suočavaju s problemom nedostatka podataka. Problem leži u tome što iz mora podataka često ne vide dovoljno brzo šta je zaista važno, šta je signal, šta je šum, a šta potencijalni reputacioni ili poslovni rizik. Istovremeno, pored ljudi i medija, sliku o brendu sve više formiraju i AI alati, koji objedinjuju, ponavljaju i preporučuju određene narative. Zbog toga se analitika više ne svodi samo na izveštavanje, već postaje alat za bržu odluku, korekciju poruka i aktivno upravljanje vidljivošću brenda.

• Kompanije danas raspolažu ogromnim brojem podataka iz različitih izvora – medija, društvenih mreža i digitalnih kanala. Gde najčešće nastaje problem?

Nađa Nikolić: Najčešći problem nije količina podataka, već njihova upotrebljivost. Klijenti vrlo često imaju monitoring, imaju dashboarde, imaju pristup kanalima i brojevima, ali nemaju dovoljno brz i jasan odgovor na pitanje šta je od svega toga zaista bitno za poslovnu odluku. U praksi se onda dešava da se reaguje prekasno, da se energija troši na informacije koje nisu relevantne ili da se odluke donose po osećaju. Naš posao je da taj sloj prevedemo u jasnu sliku – šta se menja, zašto je važno i šta konkretno raditi dalje. Upravo zato smo razvijali usluge koje ne ostaju na nivou monitoringa, već vode ka interpretaciji, preporuci i proveri efekta.

• Po čemu se Market Insight Desk razlikuje od klasičnog klipinga ili standardnog mesečnog izveštaja?

Nađa Nikolić: Razlika je suštinska. Kliping vam pokazuje šta je objavljeno, a mesečni izveštaj daje širu retrospektivu. Market Insight Desk je zamišljen kao brz menadžerski brif koji spaja pregled podataka, ključne uvide i smernice za reakciju. On nije digest, nije kliping i nije duga analiza, već format za C-level i top menadžment, koji mora brzo da razume koje teme dobijaju na intenzitetu, šta ima potencijal da eskalira i gde je potreban odgovor. Desk, zato, izvlači signal, objašnjava implikaciju i predlaže naredne korake, uz jasno definisane pragove kada reagujemo, a kada temu samo nastavljamo da pratimo.

• Kako u praksi izgleda taj „signal” koji klijent ne bi smeo da propusti?

Nađa Nikolić: Signal može da bude različit, zavisno od industrije i prioriteta klijenta. Nekada je to rast negativnih tema u medijima ili porast pritužbi na društvenim mrežama. Nekada je to skok angažovanja konkurenata, pojava nove kampanje, rast kontrolisanih formata konkurencije ili promena regulatornog okvira. U operativnim industrijama to može biti problem sa dostupnošću proizvoda, korisničkom podrškom, isporukom ili reklamacijama. Cilj nije da alarmiramo za svaku promenu, već da sa klijentom unapred definišemo KPI logiku i pragove, pa da se reaguje tamo gde promena ima reputacionu, tržišnu ili poslovnu implikaciju.

• Danas se sve više govori o tome šta AI alati govore o brendovima. Zašto je to postalo važno pitanje za kompanije?

Lazar Jovanović: Zato što sve češće korisnici ne dolaze prvo do sajta, nego do odgovora. AI sistemi već sada objedinjavanjem različitih izvora formiraju sažetu sliku o brendu, proizvodu, usluzi ili kategoriji. Ako se u tim odgovorima ponavljaju zastarele, netačne ili reputaciono rizične tvrdnje, to više nije samo komunikacioni problem, već poslovni problem. Zbog toga smo razvili AI Brand Mirror kao uslugu koja povezuje signal, validaciju, akciju i kontrolu. Dakle, ne pratimo samo šta AI govori, već proveravamo odakle to dolazi, kako se isti narativ vidi na digitalu, koje korektivne poteze treba povući i da li se slika kroz vreme zaista menja.

• Mnogi i dalje razmišljaju kroz klasični SEO. Šta se menja kada govorimo o AI Engine Optimizationu?

Lazar Jovanović: Klasični SEO ostaje važan, ali više nije dovoljan. Danas nije dovoljno da brend bude dobro rangiran samo u tradicionalnoj pretrazi; mora da bude prisutan i citiran u odgovorima koje daju AI sistemi. AI Engine Optimization zato spaja SEO, AEO, GEO i digitalni PR u jedinstven okvir. Mi ne merimo samo generičke pozicije, već pitanja koja ljudi zaista postavljaju i share-of-answer kroz više AI sistema. To znači da klijent dobija realniji pogled na svoju vidljivost u novom okruženju pretrage, zajedno sa planom kako da poboljša citabilnost, autoritet izvora i sadržajnu spremnost da bi ga AI sistemi prepoznali kao relevantan izvor.

• U vašem portfoliju su i Topic, Industry i Snap izveštaji. Kako klijent zna šta mu je zaista potrebno?

Nađa Nikolić: To zavisi od pitanja koje pokušava da reši. Topic Report je najbolji kada kompanija želi da razume razvoj određene teme, javno mnjenje, tonalitet i aktere koji oblikuju narativ. Industry Report je pravi izbor kada klijent želi da vidi svoju poziciju u odnosu na konkurenciju, da razume ko komunicira, kako komunicira i gde postoje prilike za diferencijaciju. Snap Report je najoperativniji format i idealan je za kampanje, krizne situacije i teme koje se brzo menjaju, kada su potrebni brzi preseci i redovni timski pregledi. Naš zadatak je da kroz brif i definisanje obima (scoping) pomognemo klijentu da ne kupuje „sve”, već upravo ono što rešava njegov konkretan problem.

• Jedna od novih usluga je i Connected Data Solutions uz Digital Twins AI. Šta klijent dobija kada se analitika spoji sa digitalnim blizancima?

Nađa Nikolić: Digitalni blizanci su AI simulacije stvarnih ljudi. Kreirani su na osnovu demografskih, psihografskih i bihevioralnih podataka i omogućavaju nam da testiramo poruke i scenarije pre donošenja odluke. Kada tu mogućnost spojimo sa našom analitikom, klijent dobija mnogo brži put od uvida do odluke. Social listening i monitoring nam kažu šta publika govori i gde se priča širi, ali Digital Twins dodaje sloj validacije: zašto se nešto događa, u šta publika veruje, šta odbija i kako bi različiti segmenti reagovali na određenu poruku ili potez brenda. To je posebno važno kada nema vremena za klasično istraživanje ili kada je potrebno brzo proveriti hipotezu, testirati poruku ili smanjiti reputacioni rizik. Suština je u tome da ne ostanemo samo na pitanju šta se dešava, već da dođemo do odgovora šta to znači i šta sada da radimo.

• Gde ovakav pristup najviše doprinosi klijentu?

Nađa Nikolić: Najviše doprinosi u situacijama kada je brzina odlučivanja presudna, na primer, tokom kriza, kampanja, osetljivih tema ili u industrijama sa visokom reputacionom izloženošću. Prednost je što Digital Twins pristup omogućava brzo testiranje dodatnih pitanja, segmentaciju specifične publike i osnovne nalaze istog dana, bez klasične logistike koju zahtevaju tradicionalna istraživanja. Zato taj model ima smisla kao dodatni sloj uz našu analitiku: kada uvid pokaže da postoji rizik ili nejasnoća, validacija pomaže da odgovor ne bude intuitivan, već proverljiv i argumentovan.

Kada biste danas savetovali izvršnog direktora ili direktora marketinga, koje bi tri stvari morao da uradi da bi bolje razumeo svoj brend u digitalnom i AI okruženju?

Lazar Jovanović: Prvo, mora da uspostavi sistem koji razlikuje signal od šuma – bez toga će i dalje kasniti sa reakcijama. Drugo, mora da razume ne samo šta se o brendu govori na digitalu već i šta AI alati iz tih izvora zaključuju i ponavljaju. Treće, mora da poveže reputaciju, sadržaj, pretragu i autoritet izvora u jedinstven pristup, jer su to danas međuzavisne stvari. Brendovi koji to rade ranije uspostavljaju bolju kontrolu nad narativom, veću AI vidljivost i više prostora da utiču na način na koji ih tržište razume. Oni koji to ne rade prepuštaju svoju sliku spoljnim signalima, šumu i tuđim interpretacijama.