Сбор
Публичные посты, видео и метаданные приводятся к единому периоду наблюдения.
Market Intelligence · Telegram · YouTube
Кроссплатформенная аналитика предложения китайских электромобилей и гибридов: от общего медиасигнала до моделей, брендов, каналов и динамики рынка.

Задача
Публикации импортёров, дилеров и автомобильных каналов превращены в сопоставимую систему сигналов. Панель показывает не подтверждённые продажи, а структуру, интенсивность и изменение публичного предложения.
Telegram фиксирует плотность карточек предложения, цен и конкретных моделей. YouTube показывает масштаб видеокоммуникации, просмотры, форматы и события вокруг автомобиля.
Платформы сравниваются по долям, рангам и плотности сигналов внутри каждой выборки — без прямого смешивания несопоставимых абсолютных метрик.
Публичные посты, видео и метаданные приводятся к единому периоду наблюдения.
Распознаются модели, бренды, тип силовой установки и контекст публикации.
Сигналы нормализуются внутри платформ и сопоставляются по долям и рангам.
Графики отделяют наблюдаемые медиасигналы от выводов о продажах и регистрациях.

Telegram Intelligence
Экран показывает, какие автомобили чаще всего появляются в публикациях импортёров, как распределяется внимание между EV и гибридами и насколько концентрировано предложение.
Рядом с абсолютными значениями показаны охват выборки, структура длинного хвоста и ограничения интерпретации данных.

YouTube Intelligence
YouTube дополняет картину просмотрами, длительностью и типом публикаций. Отдельно учитываются короткие ролики и длинные обзоры, которые нельзя корректно сравнивать одной метрикой.
Все ключевые числа сопровождаются пояснениями: что входит в показатель, на какой выборке он рассчитан и какие выводы из него допустимы.
Результат
Видно, какие модели и бренды формируют текущую повестку и где сигнал усиливается.
Telegram и YouTube сравниваются с учётом их разных ролей, охватов и форматов.
Исследование помогает выбирать темы, ассортимент, партнёров и направления дальнейшего анализа.
Связанные кейсы
Соберём источники, определим методику и превратим медиасигналы в проверяемую аналитическую панель.