FBM.API / Портрет Войти

Методология FBM.API / Портрет

Оценка аудитории, которая опирается на исследования, а не на один промт

FBM.API / Портрет анализирует публичные сигналы канала, сопоставляет их с исследовательской базой FBM и использует AI для структурирования результата. На выходе получается карточка аудитории, которую можно сравнивать между площадками и использовать в медиапланировании.

Исследовательская база

На что опирается оценка аудитории

Доверенная фактура

Обобщённые исследования FBM задают базовые ориентиры по платформам, форматам контента и аудиториям.

Публичный контекст

Описание канала, публикации, язык, темы, активность и доступные метаданные уточняют профиль конкретного источника.

Калиброванная модель

AI-структурирование собирает признаки по единой методологии, а проверки согласованности уменьшают случайность результата.

Интерпретация результата

Как читать силу сигнала

Карточка собирает возраст, пол, географию, города, тематику и тип площадки. Сила сигнала показывает, насколько доступные признаки поддерживают вывод: сильный результат пригоден для рабочего сравнения, средний требует внимания к пояснениям, слабый лучше дополнить ручной проверкой.

Прямое обогащение

Какие данные добавляет FBM.API

Для поддерживаемых социальных платформ сервис может использовать датасеты по блогерам, группам и каналам, публикации, просмотры и реакции, показатели охвата и вовлечённости, динамику активности и сравнение площадок. Если прямых данных недостаточно, карточка явно опирается на доступный публичный контекст.

Границы оценки

Что важно учитывать

Портрет работает с публичными и доступными сигналами. Он помогает принимать решения быстрее, но не заменяет ручную проверку там, где требуется юридическая, финансовая или репутационная экспертиза. Методология и исследовательская база обновляются, поэтому новые карточки могут быть точнее старых.