Agente de Monitoramento de Redes Sociais

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O Agente de Monitoramento de Redes Sociais é uma ferramenta vigilante de inteligência de marca, projetada para supervisionar conversas digitais 24 horas por dia, 7 dias por semana. Ele automatiza o rastreamento de menções à marca, analisa o sentimento público e identifica tendências emergentes, garantindo que as equipes de marketing possam responder proativamente tanto a oportunidades quanto a possíveis crises de relações públicas sem ter que monitorar os fluxos manualmente.

Capacidades e Recursos¶

O Agente de Monitoramento de Redes Sociais é otimizado para as seguintes tarefas de monitoramento:

• Rastreamento de Menções em Tempo Real: Varre continuamente plataformas sociais (ex: X/Twitter, LinkedIn, Reddit) em busca de marcações diretas, palavras-chave ou hashtags associadas à marca.
• Análise de Sentimento: Avalia o tom dos comentários dos usuários (Positivo, Neutro, Negativo) para medir a saúde geral da marca.
• Alerta de Crise: Detecta picos de sentimento negativo ou palavras-chave específicas de “risco” e dispara imediatamente notificações para a equipe de suporte ou de relações públicas.
• Identificação de Tendências: Agrega temas recorrentes no feedback dos clientes para destacar solicitações de produtos ou reclamações comuns.

Guia de Integração¶

Ao contrário das ferramentas padrão integradas via API, o Agente de Monitoramento de Redes Sociais é implantado e gerenciado diretamente pelas equipes de suporte e engenharia da 4Geeks.

1. Solicitar Acesso: Entre em contato com seu gerente de conta da 4Geeks para solicitar o Agente de Monitoramento de Redes Sociais.
2. Configuração: Um membro da equipe 4Geeks trabalhará com você para definir as palavras-chave monitoradas, os limites de sentimento negativo e os destinatários dos alertas.
3. Implantação: O agente é conectado aos seus fluxos de escuta social ou canais de dados pelos técnicos da 4Geeks para iniciar o monitoramento ativo.

Cenários de Fluxo de Trabalho e Uso de Tokens¶

Os cenários a seguir ilustram como o agente interage com os usuários e estimam os custos associados com base no modelo de tokens da 4Geeks.

Cenário 1: Alerta de Sentimento Negativo (Prevenção de Crise)¶

O agente detecta um influxo repentino de comentários negativos em relação a uma interrupção de serviço específica. Ele filtra o ruído e envia um resumo conciso do alerta para o Community Manager.

sequenceDiagram
  autonumber
  actor User as Fluxo Social
  participant Agent as Agente de Monitoramento
  participant Slack as Canal de Alerta da Equipe

  User->>Agent: Influxo de menções (Fluxo de Dados)
  Note right of User: Entrada processada: ~400 palavras

  Agent->>Agent: Analisa Sentimento (Negativo)
  Agent->>Agent: Identifica Causa Raiz (Serviço Fora do Ar)

  Agent-->>Slack: Alerta de Alta Prioridade + Resumo
  Note left of Agent: Saída: ~100 palavras

Estimativa de Custo¶

• Dados de Entrada: Um lote de ~20 comentários/tweets de usuários processados para contexto (~400 palavras).
• Dados de Saída:
  • Cabeçalho do Alerta (Nível de Gravidade)
  • Resumo do Problema
  • Amostras de Citações
  • Total de Saída: ~100 palavras.
• Volume Total: ~500 palavras.
• Cálculo de Tokens: 500 palavras ÷ 0,75 palavras/token = ~666 tokens.
• Custo Estimado: ~650 - 700 Tokens

Cenário 2: Relatório Semanal de Saúde da Marca¶

Um Diretor de Marketing solicita um resumo do engajamento da semana em uma nova campanha de lançamento de produto para entender como o público a está recebendo.

sequenceDiagram
  autonumber
  actor Director as Diretor de Marketing
  participant Agent as Agente de Monitoramento
  participant DB as Banco de Dados de Sentimento

  Director->>Agent: Solicita Relatório Semanal "Campanha X"
  Note right of Director: Entrada: ~50 palavras

  Agent->>DB: Recupera Postagens de Alto Engajamento da Semana
  Agent->>Agent: Resume Temas e Sentimento

  Agent-->>Director: Retorna Relatório Estruturado
  Note left of Agent: Saída: ~600 palavras

Estimativa de Custo¶

• Dados de Entrada: Solicitação do usuário + Dados contextuais recuperados (Top 10 comentários/posts analisados) (~300 palavras).
• Dados de Saída:
  • Sumário Executivo
  • Detalhamento de Sentimento (Porcentagem)
  • Top 3 Temas Positivos/Negativos
  • Total de Saída: ~600 palavras.
• Volume Total: ~900 palavras.
• Cálculo de Tokens: 900 palavras ÷ 0,75 palavras/token = ~1.200 tokens.
• Custo Estimado: ~1.150 - 1.250 Tokens

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