Contact
Kontakt

Šalabahter za studente: AI u analizama za komunikacijske kampanje

Piše: Filip Pavelić
Datum: 10/06/2026
Kategorija: Iz prakse

Poluprazna predavaonica, dio kolega već se nalazi na pragu REM faze, a profesor objašnjava razliku između SWOT i PESTLE analize. Oni koji su budni pitaju se koji će im to vrag, onima koji spavaju je već svejedno…

Potpuno nam je jasno da je iz studentskog kuta analiza jedan od dosadnih koraka prije nego što krene operativno provođenje i kul kreativne stvari koje se operativno rade tijekom kampanja. Analiza je nerijetko rudarenje, kopanje po bespućima interneta, slaganje različitih grafikona, traženje veza gdje ih nitko drugi (normalan) ne vidi – bez uljepšavanja, nezahvalan posao. I pogodite što? Vrlo vjerojatno je to jedan od prvih poslova koje ćete morati raditi ako se zaposlite u odnosima s javnošću!

Komunikacijski savjetnik ulovljen usred procesa analize. 2026., kolorizirano.

Istodobno, ako u sebi imate malo poriva za istraživanjem i donošenjem vlastitih zaključaka, analiza može biti sjajna stvar i jedna niša u kojoj se možete pronaći. Posljednjih nekoliko godina stvari su se jako promijenile i moderni AI alati analizu čine kudikamo lakšom nego prije 10+ godina. Ovaj blog predstavit će ključne elemente analiza u komunikacijskim strategijama CTA komunikacija koje radimo za većinu klijenata i projekata, a ponudit ćemo vam i neke trikove kako im pristupiti na najbolji način.

***Naravno, ovdje je red da podsjetim na naš pristup u korištenju AI alata – sjajni su, korisni – ali ne mogu zamijeniti vaš mozak. Štogod vam izbaci vaš voljeni ChatGPT, Gemini, Claude ili neki četvrti, upalite kritički um, provjerite i uvijek donesite vlastite zaključke.

Analiza klijenta: s kim uopće imate posla?

Prvi korak svake dubinske analize je upoznati osobu, udrugu, tvrtku ili ustanovu s kojom ćete raditi. O kome se radi, čime se bave, kako funkcioniraju i kako donose odluke? Još važnije, postoji li nešto što nije jasno vidljivo na prvu i treba li biti oprezan oko nečega? Sve to morate saznati u prvim koracima suradnje – najlakše kroz pokoji dobar i otvoren sastanak i malo istraživanja. Ovo potpoglavlje zamislite kao kratki uvod u sve ono što ćete pisati kasnije tijekom strategije.

Također, jako je važno saznati kako je klijent do sada provodio svoje kampanje, gdje su eventualno postojali izazovi i skriva li se negdje nekakva kriza koja samo čeka da napadne.

Kako se kaže, odvjetnike i komunikacijske savjetnike ne moraš voljeti, ali uvijek im trebaš reći istinu.

Osim njemu. Taj ionako zna sve.

Primjer

Dobili ste zadatak raditi s lokalnom udrugom koja organizira glazbeni festival. Na prvom sastanku sve zvuči sjajno: humana ideja, lijepa priča. Ali brzo istraživanje po Facebooku otkriva niz nezadovoljnih komentara iz prošle godine: loša organizacija, kaotičan ulaz, nastup koji je otkazan bez objave. Klijent to nije ni spomenuo. Bez analize, ušli biste u kampanju naslijepo.

Kako vam AI može pomoći?

Alati poput ChatGPT-a ili Claudea odlični su za brzu sintezu javno dostupnih informacija o brendu – recenzije, medijske objave, komentari na društvenim mrežama. U nekoliko minuta možete dobiti pregled percepcije brenda koji bi ručno potrajao satima. Svakako vam preporučamo da samostalno ipak pretražite Internet i nakon što vam AI pomogne. Imajte na umu da je u konačnici najbolja metoda razgovor s klijentom i on vam treba biti polazišna točka.

Analiza konkurencije: što rade oni s kojima se borite za dio kolača?

Jedan od najboljih načina za shvaćanje u kakvoj ste se situaciji našli i kako voditi kampanju dolazi iz promatranja što rade oni s kojima se natječete. Analizu konkurencije moguće je napraviti dobro ili ju je moguće napraviti površno – ključno je biti detaljan, ući u dubine i pogledati što točno „suparnici“ komunikacijski rade.

Vaša analiza konkurencije u najmanju ruku mora odgovoriti na sljedeća pitanja:

  • Koje kanale koriste i s kojom učestalošću?
  • Koje su im ključne poruke i ciljne skupine u komunikaciji?
  • I najvažnije, koje su neiskorištene niše u komunikaciji, odnosno gdje postoji prostor da preuzmete narativ?
Analiza konkurencije nije prepisivanje!

Primjer

Radite za novu lokalnu pivovaru. Konkurenti su dva etablirana brenda koji komuniciraju isključivo kroz “tradiciju i kvalitetu”. Vizuali su im slični, tonalitet isti, tradicionalno i dosadno. Analiza otkriva da nitko od njih ne komunicira priču o ljudima: pivaru, receptu, lokalnoj priči. Tu je rupa u narativu, tu je vaša niša. Vaš klijent može preuzeti cijeli taj prostor.

Kako vam AI može pomoći?

Zamolite AI da vam pomogne analizirati javno dostupan sadržaj konkurenata. Možete unijeti tekst objava, opise brendova ili slogane i tražiti analizu tonaliteta, vrijednosti i poruka. Svakako je brže nego da ručno kopate po dubinama interneta, ali zapamtite: interpretacija rezultata je i dalje posao za ljudski mozak!

Analiza medijskih objava: kvaliteta iznad kvantitete

Ono što klijent misli i želi komunicirati, i ono što javnost dobije nakon što mediji odrade svoj posao, često predstavlja dvije različite stvari. Iz tog razloga, veoma je važno pri početku suradnje/kampanje provesti analizu medijskih objava. Primjerice, klijent ima 100 ostvarenih objava u posljednjih godinu dana, od čega su većina najosnovnije servisne informacije, a dio ih je izrazito negativno iz bilo kojeg razloga. Pred vama je izazov s kojim ćete se morati suočiti što prije i krenuti graditi medijsku reputaciju.

Prava analiza medijskih objava gleda mimo samog broja objava. Ključan je sentiment:  pozitivan, negativan, neutralan? Postoji li neka osoba kod klijenta koja je već medijski isprofilirana? Koji novinari prate ovu temu i kako joj pristupaju? Postoje li glasnogovornici u medijskom prostoru koji oblikuju priču mimo klijenta?

Prvi susret s grafovima u excelu.

Primjer

Klijent je manja specijalizirana bolnica s 80 medijskih objava godišnje. Na prvu sve izgleda odlično. Ali analiza sentimenta otkriva da je 60% objava neutralno-servisno (novi ordinacijski sati, obavijesti), 15% pozitivno, a 25% negativno – uglavnom pisma čitatelja o čekanjima i neugodnim iskustvima. Broj objava je dobar, slika u javnosti nije. To je problem koji treba promotriti i analizirati prije nego što krenete s ikakvom kampanjom.

Kako vam AI može pomoći?

AI alati danas mogu brzo analizirati veće količine teksta i identificirati sentiment, ključne teme i ponavljajuće obrasce. Međutim, postoji i jedna velika zamka – AI (još uvijek) ne razumije ironiju i lokalni mikrokontekst. Uvijek sami prođite kroz ključne teme i objave, steknite svoj dojam. Također, ovaj dio analize obično ima najviše grafikona i ostalih vizualizacija. Pomozite si AI-em u tim slučajevima!

Analiza digitalnih kanala: što online ekipa kaže o klijentu

Analiza digitalnih kanala znači uzeti miš i tipkovnicu i dubinski ući u svu internetsku aktivnost klijenta koja izlazi iz okvira klasičnih medija. Znači – društvene mreže, web stranice, newsletteri blogovi i slično!

Što se web stranice tiče: odakle dolazi promet, koje stranice korisnici posjećuju i koliko dugo, gdje napuštaju stranicu? Na društvenim mrežama: koji format sadržaja donosi stvarnu interakciju, tko je zapravo vaša publika i odgovara li ciljanoj skupini? U newsletterima: što ljudi otvaraju i što ignoriraju? U oglasima: koji koncepti funkcioniraju, a koji samo troše budžet?

Opet, potrebno je napraviti odmak od prvoloptaških brojki. Broj pratitelja i engagement su super, ali važnije je shvatiti što nam govore? Broj posjetitelja na web stranici može biti sjajan, ali ako se oni zadržavaju 5 sekundi znači da nešto ne valja… Idite u dubinu i tražite trendove, poveznice, zakonitosti!

Analiza digitalnih kanala je smirujuća nekim ljudima.

Primjer

Turistička agencija ima 12.000 pratitelja na Instagramu i ponosi se time. GA4 analiza web stranice pokazuje da Instagram donosi samo 3% ukupnog prometa i ti posjetitelji ostaju prosječno 8 sekundi. Google organska pretraga donosi 70% prometa s prosječnim boravkom od 3 minute. Zaključak: agencija troši kreativnu energiju na pogrešan kanal.

Kako vam AI može pomoći?

AI alati sve bolje integriraju s analitičkim platformama. Google Analytics ima vlastite AI uvide, Meta Business Suite nudi automatske preporuke, a ChatGPT može pomoći interpretirati izvješća koja inače ostanu nečitana u nekoj zagubljenoj mapi. Pitajte AI da vam objasni što znače podaci i zatim se zapitajte zašto.

Kvalitativna i kvantitativna istraživanja: ako imate novaca i vremena, pitajte ljude!

Ovo je dio koji se najčešće preskače u analizi jer „nema vremena“ ili „nema budžeta“. Inače, radi se o podatcima koji će vam biti ključni za izradu stvarno SMART ključnih pokazatelja uspješnosti jer će vam dati najbolji benchmark.

Kvantitativna istraživanja (ankete, upitnici) najčešće odgovaraju na pitanje „koliko?“. Koliko ljudi dijeli mišljenje oko neke teze, koliko posto publike zna za brend… Ovim putem dobivate utemeljenje za svoje teze kroz statističke podatke i mogućnost praćenja kroz vrijeme.

Kvalitativna istraživanja (fokus grupe, dubinski intervjui) daju vam dublju sliku, odgovaraju na pitanje „zašto?“. Zašto javnost ima određenu percepciju o klijentu, kako vide proizvod, koje emocije vezuju uz brend? Na ovaj način možete shvatiti koje su zapravo promjene potrebne u percepciji i kako ih postići.

Primjer

Brend zdrave hrane želi lansirati novu liniju proteinskih pločica. Anketa (n=200) pokazuje da 78% ispitanika “brine o zdravoj prehrani”. Fokus grupa s 8 sudionika otkriva nešto što anketa nije: svi kupuju proteinske pločice kao alibi, zapravo ih jedu  uz kavu i kolač, a primarni kriterij kupnje je okus, ne nutritivni sastav. Kampanja temeljena samo na anketi promašila bi potpuno.

Kako vam AI može pomoći?

AI može pomoći u pripremi protokola za intervjue, interpretaciji kvantitativnih podataka, kodiranju kvalitativnih podataka i sintezi nalaza iz fokus grupa. Alati poput Claudea ili ChatGPT mogu brzo identificirati obrasce u tekstualnim odgovorima koji bi vam ručno uzeli sate. Ipak, provedbu istraživanja ne možete delegirati jer se radi o veoma slojevitom poslu. Ljudi neverbalno ponekad otkriju više nego što su htjeli, AI još uvijek to ne uspijeva uloviti.

Analiza okruženja, PESTLE i SWOT: kampanja ne živi u vakuumu

Ovo je dio koji studenti najčešće odrade kao formalnost. PESTLE i SWOT popunite u deset minuta, stavite u prezentaciju, idete dalje. Ni pisac ovih redova ih ne voli, ali činjenica je da na najbolji način daju sažeti prikaz okruženja u kojem se kampanja odvija, odnosno prilika i opasnosti u daljnjem tijeku kampanje.

PESTLE je podsjetnik da vaša kampanja, ma koliko bila kreativno briljantna, mora biti prilagođena nizu varijabli koji na nju utječu. Politička situacija može učiniti određenu, nevinu poruku neprimjerenom ili izuzetno snažnom, ovisno o trenutku. Ekonomska klima određuje kako publika reagira na cijene, luksuz, sigurnost. Društveni trendovi mijenjaju što je prihvatljivo, a što odbojno. Tehnologija mijenja gdje i kako ljudi konzumiraju sadržaj. Zakonski okvir određuje što smijete reći i kako. Ekološka osjetljivost sve više određuje kako publika vrednuje tvrtke.

S druge strane, SWOT dolazi na kraju. On se radi kada ste već dobili sve informacije koje vam analiza može pružiti. To znači da su snage i slabosti objektivno potvrđene, a ne izlaze iz feelinga. Prilike su utemeljene na podacima, ne optimizmu, a prijetnje su stvarne i relevantne. U takvom obliku, SWOT prestaje biti formalnost i postaje strateška mapa za sve što dolazi nakon.

Kako vam AI može pomoći? Kada ste napravili sve prethodne stavke analize, možete ga zatražiti da vam isporuči PESTLE i SWOT analizu, ali vraćamo se na početak bloga – vaš mozak je taj koji mora razmotriti sve napisano, obogatiti sve ono što tamo piše!

Umjesto zaključka: analizirajmo!

Uz sve blagodati AI-a, on i dalje ne može umjesto vas učiniti sve ono za što je potreban čovjek, razumijevanje konteksta, primjećivanje ljudi. AI ne može sjesti s klijentom na kavu i kroz neobavezan razgovor shvatiti više nego kroz 100 stranica dokumenta. Ne može razumjeti zašto lokalni novinar ima vašeg klijenta na piku. Ne može shvatiti sarkazam nekog komentara na društvenim mrežama. Što može?

Može ubrzati procese, pomoći u slaganju strukture i sintezi podataka. Ali misaoni dio mora i dalje biti samo vaš! I to je super, jer sve veći broj ljudi, unutar i izvan industrije, sve više zapušta taj misaoni proces. Algoritmi rade sve za nas, na nama je samo da dišemo? Ne, na nama je da se trudimo razumjeti kontekst, postavljamo pametna, strateška pitanja i stvarno promišljamo o stvarima kojima radimo.

Analiza je možda staromodna, ali korištenje mozga nikad nije bilo više cool! Uz pomoć analize svakako ćete ostvarivati bolje rezultate – od studentskih zadataka i caseova do prvih poslovnih poduhvata!

Pročitaj još tekstova