Контент-анализ

Что такое экспрессивность?

Экспрессивность речи позволяет говорящему человеку, помимо основного содержания высказывания, передать некую информацию о себе, личное отношение к тому, о чем он говорит. Причем такая передача в основном происходит бессознательно.

По экспрессивности речи можно понять, к какой социальной группе, категории относится человек, какие качества ему свойственны – и если это сообщение импульсивно, непроизвольно, посему часто является наиболее правдивым.

Экспрессивность высказывания часто обнаруживает подлинное отношение говорящего к предмету, отношение подчас негативное, какое он не выразил бы, не находясь на пике : иронии, скепсиса, снисхождения, пренебрежения. То есть, он субъективно ставит предмет ниже себя, возвышается над ним, что и делает его речь экспрессивной. Говорящему же при том кажется, что он выразил некие объективные свойства предмета.

Выборка Контент-анализа. Контент-анализ — описание метода

Контент-анализ (от англ. contens содержание) — метод качественно-количественного анализа содержания документов с целью выявления или измерения различных фактов и тенденций, отраженных в этих документах. Особенность контент-анализа состоит в том, что он изучает документы в их социальном контексте.
Может использоваться как основной метод исследования (например, контент-анализ текста при исследовании политической направленности газеты), параллельный, т.е. в сочетании с другими методами (напр., в исследовании эффективности функционирования средств массовой информации), вспомогательный или контрольный (напр., при классификации ответов на открытые вопросы анкет).

Не все документы могут стать объектом контент-анализа. Необходимо, чтобы исследуемое содержание позволило задать однозначное правило для надежного фиксирования нужных характеристик (принцип формализации), а также, чтобы интересующие исследователя элементы содержания встречались с достаточной частотой (принцип статистической значимости). Чаще всего в качестве объектов
исследования контент-анализа выступают сообщения печати, радио, телевидения, протоколы собраний, письма, приказы, распоряжения и т.д., а также данные свободных интервью и открытые вопросы анкет.

Основные направления применения контент-анализа: выявление того, что существовало до текста и что тем или иным образом получило в нем отражение (текст как индикатор определенных сторон изучаемого объекта — окружающей действительности, автора или адресата); определение того, что существует только в тексте как таковом (различные характеристики формы — язык, структура, жанр сообщения, ритм и тон речи); выявление того, что будет существовать после текста, т.е. после его восприятия адресатом (оценка различных эффектов воздействия).

В разработке и практическом применении контент-анализа выделяют несколько стадий. После того, как сформулированы тема, задачи и гипотезы исследования, определяются категории анализа — наиболее общие, ключевые понятия, соответствующие исследовательским задачам. Система категорий играет роль вопросов в анкете и указывает, какие ответы должны быть найдены в тексте. В практике отечественного контент-анализа сложилась довольно устойчивая система категорий — знак, цели, ценности, тема, герой, автор, жанр и др. Все более широко распространяется контент-анализ сообщений средств массовой информации, основанный на парадигматическом подходе, в соответствии с которым изучаемые признаки текстов (содержание проблемы, причины ее возникновения, проблемообразующий субъект, степень напряженности проблемы, пути ее решения и др.) рассматриваются как определенным образом организованная структура.

Категории контент-анализа должны быть исчерпывающими (охватывать все части содержания, определяемые задачами данного исследования), взаимоисключающими (одни и те же части не должны принадлежать различным категориям), надежными (между кодировщиками не должно быть разногласий по поводу того, какие части содержания следует относить к той или иной категории) и уместными (соответствовать поставленной задаче и исследуемому содержанию). При выборе категорий
для контент-анализа следует избегать крайностей: выбора слишком многочисленных и дробных категорий, почти повторяющих текст, и выбора слишком крупных категорий, т.к. это может привести к упрощенному, поверхностному анализу

Иногда необходимо принимать во внимание и отсутствующие элементы текста, которые могут быть значимыми
для контент-анализа

А. «Физические» единицы.

Под таковыми понимаются сущности с четко очерченными физическими, геометрическими или временными границами, как, скажем, экземпляры книги, номера газет, экземпляры плакатов или листовок, фотографии и т.п. Идентификация и подсчет их не составляют особого труда, однако необходимость в таком подсчете возникает достаточно редко; подсчет, скажем, листовок или книг чаще всего осуществляется с целью оценки представленности какой-то тематики или оценки, т.е. реально используются единицы других, характеризуемых ниже типов единиц – обычно концептуальных, пропозициональных или тематических.

Пример контент-анализа рекламы. Анализ контекстной рекламы

Конкуренция в контекстной рекламе «Яндекс.Директ» и Google Ads иногда зашкаливает, поэтому важно знать об используемых ключевых словах и качестве рекламных объявлений у конкурентов. Такой анализ поможет выявить:

какие призывы к действию используют конкуренты, на чем акцентируют внимание в объявлениях;

используют ли дополнительные расширения для работы с контекстной рекламой;

какие идеи можно позаимствовать и переделать под себя;

какие примерные затраты у конкурентов на рекламу.

Вот несколько программ и сервисов, которые помогут провести исследование:

DirectEditor – программа для редактирования и анализа рекламных кампаний Яндекс.Директа. Особого внимания заслуживает функция «Конкуренты», с помощью которой можно провести анализ конкурентов в Яндекс.Директ по всем ключевым словам выбранного уровня. Данные дополняются также прогнозом стоимости бюджета контекстной рекламы от Яндекс.Директ с учетом реальных позиций.

SpyWord – анализирует количество и качество ключевых слов конкурентов. Для этого необходимо ввести домен конкурента или ключевое слово.

Прогноз бюджета «Яндекс.Директа» позволяет не только оценить будущие затраты на рекламу, но и посмотреть рекламные объявления конкурентов по введенным вами ключевым словам:

Serpstat – многофункциональная SEO-платформа. В разделе «Анализ ключевых фраз» можно посмотреть, какие именно страницы получают трафик из контекста и сколько объявлений настроено на конкретную страницу.

Контент-анализ: основные процедуры и единицы

Процедура контент-анализа предусматривает несколько важных этапов. В их числе выделение качественных и количественных единиц анализа, составление кодировочной инструкции, пилотажной кодировки текста и всего массива исследуемых текстов, а также расчет количественного соотношения единиц анализа в исследуемом тексте. После этого следует интерпретация полученных данных.

Пример 1

К примеру, в качестве смысловых единиц анализа информации об определенной политической избирательной кампании (призывы и программы, листовки и публикации в прессе) применяют события и субъекты событий (политические партии и лидеры, официальные лица и избиратели), их отношения к событиям (хорошо — плохо, выгодно — невыгодно, за — против), позиции, цели, программы, интересы, установки, ценностные ориентации, личные и деловые качества кандидатов.

Нужна помощь преподавателя?
Опиши задание — и наши эксперты тебе помогут!

Описать задание

Основателем данного метода считается Лассуэл Г., который применял четырехмерную схему анализа информации, изложенной в газетах: за себя — против себя, за противника — против противника.

Сама же процедура проведения контент-анализа предусматривает разработку кодировочной инструкции, а именно описания приемов кодирования соответствующего текста, способов его фиксации и дальнейшей обработки данных. Она содержит краткое обоснование определенных категорий анализа. Помимо того, в ней обязательно имеется словарь индикаторов категорий, а также подкатегорий контент-анализа непосредственно в терминах исследуемого текста. В цифровом или буквенном формате определяют коды текстов, обозначают выбранные единицы количественного анализа.

В большинстве случае описываются формы рабочей регистрации частоты, а также объема упоминания категорий контент-анализа. Пример тому представлен в далее:

Рисунок 1. Форма рабочей фиксации частоты и объема категорий контент-анализа

Количественная обработка информации всегда предполагает использование типичных способов статистического анализа данных, а именно распределения и частоты встречаемости категорий анализа, коэффициентов корреляции.

Основная методическая сложность контент-анализа — нахождение в тексте соответствующих смыслу единиц анализа исследуемого явления, а также их адекватное описание. Для обоснования полноты выделяемых единиц анализа разработаны такие процедуры, как метод независимого критерия, метод экспертов и метод «снежного кома».

Е. Макроструктурные единицы.

Под макроструктурными единицами понимаются достаточно сложные понятийные конструкции, образующие «верхние этажи» человеческих представлений о мире и, в частности, идеологических систем. Эти конструкции, как правило, носят характер сценариев и описывают стереотипные модели развития, с которыми сопряжены ожидания будущего, соображения о прошлом, эмоциональные ассоциации и т.д. Часто эти конструкции имеют литературные или фольклорные прототипы, что отражается в их названиях. Все они в очень сильной степени претендуют на объяснение действительности.

Для обозначения таких конструкций чаще всего используется термин «идеологема»; в различных дисциплинах говорят также о мифологемах, кочующих образах и т.д. Среди подобного рода конструкций, присутствующих в общественном сознании современной России (и распределенных, порою причудливо, по разным идеологическим системам), имеются, например, следующие: Заговор, Оргия коррупции / Криминальная революция / Беспередел, Ограбление / Конверсия власти в собственность, Страна дураков / Город Глупов, «Нет, ребята, все не так», «Возвращение в цивилизацию» и др. Некоторые еще недавно значимые идеологемы (скажем, Борьба за власть, Естественный распад или Тотальная некомпетентность) в последние полтора-два года по различным причинам вышли из фокуса внимания средств массовой информации, а отчасти и населения.

Б. Структурно-семиотические единицы.

Под таковыми имеются в виду основные элементы семиотических систем (см. СЕМИОТИКА). В случае естественного языка это:

– лексика языка (слова и их эквиваленты, например выражение железная дорога или термин контент-анализ, т.е. то, что фиксируется в словарях) и

– грамматические показатели (например, отрицательные частицы или показатели таких категорий, как, скажем, отглагольные имена).

Количественный подсчет встречаемости слов в тексте – это, пожалуй, самый простой вариант контент-анализа, который, однако, зачастую способен давать небезынтересные результаты. Чаще всего, конечно, подсчитываются «интересные», или «ключевые» слова и/или словосочетания, например названия ценностных категорий типа свобода, стабильность, доверие, территориальная целостность; сценариев типа предательство или разочарование; достаточно однозначные обозначения тех или иных общественно значимых явлений, например коррупция, преступность или терроризм; значимые атрибуты наподобие жесткий, решительный; эмоционально окрашенная оценочная лексика типа разрушительный, неудержимый, подлый, кошмарный, человеконенавистнический; слова-пароли (тоже зачастую эмоционально окрашенные) типа патриоты, коммунофашисты, мондиалисты или белопридурки; слова, сильно активизированные в конкретный момент времени, вроде «Семья» или «Мабетекс» в начале осени 1999 или все та же «Семья» и «Медиа-Мост» в конце весны 2000 в России, терроризм во множестве стран мира осенью 2001 и т.д.

Контент-анализ грамматических категорий представляет собой достаточно редкое исследовательское начинание, стимулом к которому является гипотеза (весьма правдоподобная) о том, что употребление грамматических форм в меньшей степени, чем употребление лексики, контролируется автором текста и поэтому может послужить источником таких сведений о нем, которые он сам вовсе не собирался делать доступными своим читателям. В политической психологии существует специальная исследовательская методика, так называемый анализ когнитивной сложности, которая на основе фактически контент-аналитической процедуры позволяет делать выводы о том, насколько простым (или, напротив, сложным) является видение политической ситуации автором текста и как оно меняется со временем. Единицами контент-анализа, лежащего в основе оценки когнитивной сложности, являются, например, относимые обычно к служебной лексике категорические квантификаторы типа всегда, никогда, всякий, которым противостоят квантификаторы типа иногда, некоторый и т.п.; категорические (вроде знаменитого однозначно) оценки истинности в противоположность осторожным возможно или не исключено, что; языковые средства дифференцированного рассмотрения ситуации наподобие с одной стороны… с другой стороны; упоминания взаимодействия, баланса, взаимозависимости, компромисса и т.д.

Известны и примеры контент-анализа чисто грамматических средств, например исследования соотношения глагольных форм, обозначающих, соответственно, процессы и результаты, исследование номинализованных (с отглагольными именами типа построение, усиление и т.п.) конструкций в языке партийных документов брежневского времени, отрицания в политическом тексте и др.

Поскольку объектами контент-анализа могут быть не только вербальные (естественноязыковые), но и другие виды текстов (например, карикатуры, фотоснимки, рекламные клипы), постольку в числе структурно-семиотических единиц контент-анализа могут присутствовать визуальные и звуковые (чаще всего музыкальные) образы и символы, которые могут анализироваться на тех же основаниях, что и единицы естественного языка.

Этапы применения контент-анализа

Необходимым условием применения методики анализа содержания является наличие материального носителя информации. Во всех случаях, когда существует или может быть воссоздан такой носитель, допустимо использование методики контент-анализа.

Первый этап

Определение совокупности изучаемых источников или сообщений с помощью набора заданных критериев, которым должно отвечать каждое сообщение:

  • заданный тип источника (пресса, телевидение, радио, рекламные или пропагандистские материалы)
  • один тип сообщений (статьи, заметки, плакаты);
  • заданные стороны, участвующие в процессе коммуникации (отправитель, получатель (реципиент);
  • сопоставимый размер сообщений (минимальный объём или длина);
  • частота появления сообщений;
  • способ распространения сообщений;
  • место распространения сообщений;
  • время появления сообщений.

При необходимости можно использовать и другие критерии, однако перечисленные выше встречаются чаще всего.

Второй этап

Формирование выборочной совокупности сообщений. В некоторых случаях можно изучать всю определённую на первом этапе совокупность источников, поскольку подлежащие анализу случаи (сообщения) часто ограничены по числу и хорошо доступны. Однако иногда контент-анализ должен опираться на ограниченную выборку, взятую из большего массива информации.

Третий этап

Выявление единиц анализа. Ими могут быть слова или темы. Правильный выбор единиц анализа — важная составляющая всей работы. Простейшим элементом сообщения является слово. Тема — это другая единица, представляющая собой отдельное высказывание о каком-либо предмете. Существуют достаточно чёткие требования к выбору возможной единицы анализа:

  • она должна быть достаточно большой, чтобы выражать значение;
  • она должна быть достаточно малой, чтобы не выражать много значений;
  • она должна легко идентифицироваться;
  • число единиц должно быть настолько велико, чтобы из них можно было делать выборку.

Если в качестве единицы анализа избирается тема, то она также выделяется в соответствии с некоторыми правилами:

  • Тема не может выходить за пределы абзаца.
  • Новая тема возникает, если происходит смена:
    • воспринимающего,
    • действующего,
    • цели,
    • категории.

Существуют также и специальные методики контент-анализа, адаптированные к нуждам исторических и историко-философских исследований.

Четвёртый этап

Выделение единиц счёта, которые могут совпадать со смысловыми единицами или носить специфический характер. В первом случае процедура анализа сводится к подсчёту частоты упоминания выделенной смысловой единицы, во втором исследователь на основе анализируемого материала и целей исследования сам выдвигает единицы счёта, которыми могут быть:

  • физическая протяженность текстов;
  • площадь текста, заполненная смысловыми единицами;
  • число строк (абзацев, знаков, колонок текста);
  • длительность трансляции по радио или ТВ;
  • метраж плёнки при аудио- и видеозаписях,
  • количество рисунков с определённым содержанием, сюжетом и проч..

В некоторых случаях исследователи используют и другие элементы счёта. Принципиальное значение на этом этапе контент-анализа имеет строгое дефинирование его операторов.

Пятый этап

Непосредственно процедура подсчёта. Она в общем виде сходна со стандартными приёмами классификации по выделенным группировкам. Применяется составление специальных таблиц, использование компьютерных программ, специальных формул, статистических расчётов.

Обычно составляются таблицы вида:

Единицы анализа Единицы анализа Единицы счёта Единицы счёта
Категории Подкатегории Частота упоминания абсолютная, раз Частота упоминания относительная, %
1 Категория 01 подкатегория 15 32
02 подкатегория 7 15
03 подкатегория 25 53
Итого: 47 100

Шестой этап

Интерпретация полученных результатов в соответствии с целями и задачами конкретного исследования. Обычно на этом этапе выявляются и оцениваются такие характеристики текстового материала, которые позволяют делать заключения о том, что хотел подчеркнуть или скрыть его автор. Возможно выявление процента распространенности в обществе субъективных смыслов объекта или явления.

Реляционный анализ

Как указано выше, реляционный анализ основывается на концептуальном анализе, исследуя отношения между понятиями в тексте. И, как и в случае с другими видами исследований, первоначальный выбор в отношении того, что изучается и/или кодируется, часто определяет возможности этого конкретного исследования

Для реляционного анализа важно сначала решить, какой тип концепции будет изучен. Исследования проводились как с одной категорией, так и с целыми 500 категориями концепций

Очевидно, что слишком много категорий могут сделать ваши результаты неясными, а слишком мало может привести к ненадежным и потенциально недействительным выводам. Поэтому важно, чтобы процедуры кодирования опирались на контекст и потребности ваших исследований.

Существует множество методов реляционного анализа, и эта гибкость делает его популярным. Исследователи могут разработать свои собственные процедуры в соответствии с характером своего проекта. После тщательной проверки процедуры ее можно применять и сравнивать по группам населения с течением времени. Процесс реляционного анализа достиг высокой степени компьютерной автоматизации, но по-прежнему, как и большинство форм исследований, требует много времени. Возможно, самое сильное утверждение, которое можно сделать, состоит в том, что он сохраняет высокую степень статистической строгости, не теряя при этом богатства деталей, проявляющихся в других качественных методах.

Основные процедуры контент-анализа

В настоящее время к базовым процедурам контент-анализа относятся
выявление смысловых единиц и выделение единиц счета.

1. Выявление смысловых единиц контент-анализа

Смысловыми единицами могут быть:

  • понятия, выраженные в отдельных терминах;
  • темы, выраженные в целых смысловых абзацах, частях текстов, статьях, радиопередачах и т. п.;
  • имена, фамилии людей;
  • события, факты и т. п.;
  • смысл апелляций к потенциальному адресату.

Единицы контент-анализа выделяются в зависимости от содержания, целей, задач и гипотез конкретного исследования.

2. Выделение единиц счета

Единицы счета могут совпадать либо не совпадать с единицами анализа. В 1-м случае процедура сводится к подсчету частоты упоминания выделенной смысловой единицы, во 2-м — исследователь на основе анализируемого материала и здравого смысла сам выдвигает единицы счета, которыми могут быть:

  • физическая протяженность текстов;
  • площадь текста, заполненная смысловыми единицами;
  • число строк (абзацев, знаков, колонок текста);
  • длительность трансляции по радио или ТВ;
  • метраж пленки при аудио- и видеозаписях,
  • количество рисунков с определенным содержанием, сюжетом и пр.

3. Процедура подсчета

Подсчет результатов в общем виде сходен со стандартными приемами классификации по выделенным группировкам. Применяется составление специальных таблиц, применение компьютерных программ, специальных формул (напр., «формула оценки удельного веса смысловых категорий в общем объеме текста»), статистические расчеты понятности и аттрактивности текста.

Метод контент-анализа широко применяется как вспомогательное средство в психологии, социологии и др. науках при анализе ответов на открытые вопросы анкет, материалов наблюдений, результатов психологического тестирования (в частности, в проективных методиках), для анализа результатов в методе фокус-групп.

Подобные методы используются также в исследованиях массовых коммуникаций, в маркетинговых и многих др. исследованиях.

Контент-анализ может использоваться для исследования большей части документальных источников, однако лучше всего он работает при относительно большом количестве однопорядковых данных.

  1. Большой психологический словарь. Под общ. ред. Б.Г. Мещерякова, В.П. Зинченко. Москва, 2004.
  2. Методологические и методические проблемы контент-анализа. Вып. 1-2. М., 1973;
  3. Методы анализа документов в социологических исследованиях. М , 1985;
  • Контент-анализ как метод исследования
  • Контент-анализ — описание метода
  • Проведение контент-анализа
  • Политический контент-анализ
  • Контент-анализ рекламы
  • Контент-анализ в социальной психологии

И.В. Дмитриев, 2005 г.
Публикуется с любезного разрешения автора

Проведение контент-анализа

С.И. Григорьев

Слово «контент» означает содержимое (или содержание)
документа. Контент-анализом называют метод
сбора количественных данных об изучаемом явлении или процессе, содержащихся в
документах. Под документом при этом понимается не только официальный текст
(типа инструкции или правового закона), но все написанное или произнесенное,
все, что стало коммуникацией. Контент-анализу подвергаются книги, газетные или
журнальные статьи, объявления, телевизионные выступления, кино- и видеозаписи,
фотографии, лозунги, этикетки, рисунки, другие произведения искусства, а также,
разумеется, и официальные документы.

Метод контент-анализа используется социологами уже более ста лет.
С его помощью изучалась религиозная символика и популярные песни,
устанавливались отличия эротических кинокартин от порнографических,
устанавливалась мера эффективности политических слоганов (лозунгов, используемых
в выборных кампаниях), реклам и вражеской пропаганды, определялись особенности
суицидального поведения, проявившиеся в предсмертных записках самоубийц,
стереотипы сознания различных социальных групп, выявлялась направленность
демонстрации людей определенной национальности на телеэкранах, идеологическая
подоплека передовиц газет, отличия в трактовках одного и того же события в
разных СМИ, исследовались многие другие темы.

В последние десятилетия данный
социологический метод заимствовали и активно используют те представители социогуманитарных наук (юристы, историки, журналисты, языковеды, литературоведы,
политологи, психологи, экономисты, педагоги, социальные работники, культурологи,
библиотековеды, искусствоведы и др.), которые заинтересованы в установлении
объективных признаков разнообразных человеческих коммуникаций.

Как происходит сегментация визуального контента по теме «Красота»

Размер фото означает размер так называемого кластера (группы схожих сегментов картинок/фото). Часть данных ожидаемо попадает в сегменты, связанные с косметологией и услугами в этой области. Другой сегмент уже больше отражает поведение пользователей — люди делятся своими «модными» решениями. Третья группа выявила темы, которые могут потеряться на фоне остальных, если смотреть только на ключевые слова.

Каждый анализируемый сегмент можно описать подробнее. Посмотрим, из чего состоит сегмент «Аксессуары».

Сначала мы оценили его размер, то есть долю в общем объёме контента и выделили близкие по смыслу сегменты. Мы также изучили состав сегмента: сколько в нём контента от людей, а сколько клаттера. Анализ цветовой гаммы показывает популярные в текущий момент оттенки.

С помощью дополнительных инструментов автоматического анализа на базе искусственного интеллекта можно оценить доминирующие эмоциональные потребности в сегменте. Мы также смотрели на используемую людьми лексику и наиболее популярные типы продуктов.

Содержание изображений можно анализировать в связке с показателями взаимодействия аудитории с контентом (количество комментариев, лайков). Это позволяет строить и проверять гипотезы о привлекательности темы, продукта, способа их представления в соцсети.

Анализ смыслового сегмента

Размер сегмента «Аксессуары»: 7%.

Похожие сегменты: «Стильные фото». В сегменте высокое содержание рекламного материала: 73%, доля UGC невелика. Отличительные визуальные образы: кольца, серьги, броши, подвески, сумочки

Если смотреть только на текст, возникает риск упустить важные нюансы. Без дополнительного анализа содержания изображений становится сложнее увидеть другие смыслы, отражённые в digital-среде.

В категории «Красоты» мы заметили, что текст в основном отражает лишь самые крупные смысловые сегменты, которые можно охарактеризовать как «процедуры для поддержания красоты»: макияж, маски, маникюр.

Это означает, что, выбирая темы для позиционирования продукта или бренда, мы рискуем остаться только на территории «внешней красоты» и не заметить возможностей для общения с аудиторией на языке более глубинных ценностей, например, естественной красоты природы.

Этот смысл был выражен в словах не так ярко, как на картинках. Кроме того, фото природы больше отражали голос людей, а «процедуры для поддержания красоты» закономерным образом составляли рекламный клаттер. Тему природы, в свою очередь, легко позиционировать вокруг естественной красоты. Такие неочевидные параллели создают базу идей для небанального креатива.

Вот лишь некоторые из подобных идей на смысловой территории красоты.

Красота — это необходимость.

Как и здоровье, красота делает жизнь лучше. Люди хотят, чтобы каждый день был красивым. Бренд может стать источником вдохновения для аудитории, помогая привносить больше красоты в рутину — от покупки продуктов питания до выбора подарков.

Красота вдохновляет делиться ею.

Люди не стыдятся показывать друг другу, что они красивы. Бренды, поддерживающие самовыражение, строят более глубокие отношения с аудиторией.

Натуральная красота.

Всё больше людей устаёт от навязанных стереотипов во внешности, отдавая предпочтение естественному, натуральному облику. Бренды могут объединить силы с природой, отвечая на потребность аудитории раскрывать заложенную изначально красоту.

Красота как награда.

Люди ищут красоту во всём. Тяжёлый труд в фитнес-зале стоит того, потому что помогает достичь красоты. Помогая аудитории понять, какая награда ждёт после трудностей, бренд становится к ней ближе.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Adblock
detector