微信视频号数据很难被舆情监测软件厂商采集全面，这个是行业公知的事情，因为出了腾讯方，没有任何一家第三方公司有微信视频号的全量数据或者API接口数据。而且很多舆情的发酵点来源于微信视频号，舆情监测软件厂商为了做到差异化，别无我有。正加大马力做好微信视频号的数据采集。因为一旦实现了微信视频号数据的全量采集，哪怕可以采集到60%以上，整个监测软件里面的数据就会遥遥领先同行业产品，做到行业第一的地位。那么今天小编就来给大家分析一下微信视频号为什么很难采集： 一、技术壁垒：封闭生态与反爬机制 二、政策合规：数据主权争夺战 三、商业博弈：数据资产的战略价值 四、行业影响评估 五、突破可能：技术演进与监管动态 采访线索建议 风险提示
近日，很多MCN机构，舆情监测软件厂商苦于用爬虫爬不到小红书全量数据，都在想尽一切办法跟小红书官方达成合作，拿到官方API接口数据。但是小红书拒绝向第三方舆情监测软件厂商、MCN机构等有小红书数据需求的公司提供API接口数据。这一决策背后，不仅是平台对用户隐私保护的坚持，更暗含社交内容平台在数据资产控制权、商业竞争与法律合规之间的复杂博弈。 一、数据隐私红线：用户与平台的双向承诺 “用户在小红书分享生活，本质是出于对平台的信任。”小红书COO柯南在近期内部会议中强调。这一表态直接指向平台的核心顾虑——开放API接口可能引发的数据泄露风险。2023年，某舆情监测公司被曝通过非授权接口抓取小红书博主互动数据，甚至未发布笔记的标签信息，导致美妆博主@可可酱等创作者遭遇商业围猎。此类事件与《个人信息保护法》第23条形成直接冲突：平台需对第三方数据调用承担连带责任。上海网信办同年约谈3家违规爬虫企业，更凸显监管层对数据滥用的“零容忍”态度。 二、商业暗战：内容护城河与数据定价权 “拒绝API开放本质是平台对数据资产主权的宣示。”互联网分析师张宇指出。作为估值超200亿美元的“种草经济”核心载体，小红书UGC内容库蕴藏着消费趋势洞察、品牌口碑等关键商业情报。若向舆情公司开放接口，等同于将数据定价权让渡给第三方。有知情人士透露，小红书正内测官方数据平台“灵犀”，计划向认证品牌提供合规数据分析服务。这与其电商战略形成闭环，也解释了为何平台宁愿放弃短期接口授权收入，也要守住数据主导权。 三、生态保卫：反爬虫技术与社区治理的攻防 爬虫泛滥正在扭曲小红书的社区生态。某新消费品牌负责人坦言：“为规避监测软件抓取，我们不得不在笔记中嵌入‘雪糕’代替‘冰淇淋’等变形关键词。”此类“数据内卷”不仅增加内容生产成本，更削弱种草内容的真实性——而这正是小红书区别于其他平台的核心竞争力。技术层面，小红书已建立动态加密、请求频次监控等反爬机制，2024年更被曝出研发区块链溯源水印技术，试图实现内容传播追踪与隐私保护的双重目标。 四、行业镜鉴：数据开放的边界之争 小红书的抉择并非孤例。海外平台Reddit于2023年大幅提高API接口收费，导致多家第三方客户端关停；微博则采取“白名单”制度，严控数据调用权限。这些案例共同折射出内容平台的集体焦虑：如何在数据价值挖掘与生态掌控力间找到平衡点？“未来或出现分级授权模式。”数据合规律师李婷分析，“比如向学术机构开放脱敏数据，但对商业公司保持限制。”这种精细化治理或许能缓解矛盾，但平台需投入更高技术与管理成本。 各方声音 结语 小红书的API接口之争，本质是互联网平台经济演进到深水区的必然碰撞。当数据成为比流量更稀缺的资源时，平台的选择将深刻影响行业规则。这场博弈中没有绝对的对错，唯有在隐私保护、商业创新与生态健康之间找到动态平衡，方能走通可持续发展之路。舆情监测软件厂商想要突破小红书反爬虫代码的封锁，还得想办法提高爬虫方案跟算力方面下功夫。
很多人都说下红书采集困难，有些机构跟舆情监测软件厂商甚至放弃了小红书数据的采集，直接从第三方机构采买这方面的数据，这个是很明智的选择，那么今天小编就来给大家分享一下最近某舆情监测软件厂商还有MCN机构对小红书数据采集的成功跟失败案例，希望这些案例能够对广大网友有所帮助。让广大朋友在做小红书数据采集的时候走少弯路。 某MCN机构采集小红书数据的成功经验： 小红书采集最大的困难点在于小红书真实用户的账号，如果账号资源充足，而且账号不会经常被小红书平台封掉，小红书数据的采集率可以达到80%以上，这里面需要的小红书账号大概在2000个以上，当然多多益善哈。现在很少公司有这么多的账号，除非是一个公司每个人都贡献几个小红书账号，这个有点不现实，这家MCN机构就想到了一个好办法，租用用户的小红书账号，一个月给几块钱一个账号的租金，一个月账号的成本大概在1万多元，而用户租用一个小红书账号一个月虽然只有几元钱的收入，但是一年下来也是几十元上百元，也是非常可观的。而且他们还可以租用知乎账号等。这个机构就是通过这种方法，解决小红书账号的问题，让小红书数据的采集率达到了80%以上。远超行业中40%-50%采集率的水平。 某舆情监测软件厂商采集小红书数据的失败案例： 遇到问题去找供应商，没有创新的方法这个对于很多舆情监测软件厂商的技术来说，采购是一件比较棘手的事情，如果说是代码问题，他们肯定很容易解决，他们太依赖供应商了，供应商会给他们提供海量的小红书账号，但是这些账号经常不稳定，很多都是水军号，动不动就会被封掉，导致舆情监测经常采集不到数据，或者采集到的数据比较困难。这就是为什么舆情监测软件厂商采集到的小红书数据最近迟迟没有重大的突破。
国内某知名舆情监测软件厂商近期试图甩卖其舆情监测板块业务，听说他们公司多元化发展，舆情监测板块竞争力越来越薄弱了，所以想要甩卖舆情监测这一块业务。他们找了国内多家舆情监测软件厂商如舆情通、智慧星光等公司，不知道啥原因，却遭遇市场冷遇，这一现象折射出行业深层次矛盾与潜在风险。通过剖析舆情监测行业的竞争格局、技术瓶颈、市场信任危机及商业模式困境，可揭示这一业务“烫手山芋”背后的复杂逻辑。如果可以轻松甩卖公司舆情监测板块的业务，小编相信国内很多舆情监测软件厂商的老板都会把自己的公司给卖掉，洗手上岸实现财务自由了。舆情监测厂商难甩卖的主要原因如下： 一、行业格局重构：技术迭代与竞争内卷的双重挤压 舆情监测行业已进入存量竞争阶段，技术门槛与市场集中度同步提升。头部企业如湖南蚁坊软件凭借“鹰击早发现”“鹰眼速读网”等自主研发产品，构建了从数据采集到智能研判的全链条技术壁垒。蚁坊软件与国防科大联合建立的“海量数据处理工程研究中心”，使其在自然语言处理、情感分析等核心技术上保持领先。相比之下，中小厂商的技术迭代能力明显滞后，难以应对短视频字幕监测、多模态数据融合等新兴需求。 价格战进一步加剧行业分化。深圳某企业推出的“8000元/年不限关键词”套餐，直接击穿行业成本底线。这种“赔本赚吆喝”的竞争策略，既挤压了中小厂商的生存空间，也导致潜在接盘方对业务可持续性产生质疑。当行业利润率持续走低时，任何并购行为都可能沦为“接盘亏损资产”。 二、市场信任危机：数据合法性与服务价值的双重拷问 舆情监测的数据采集边界始终是行业敏感点。尽管合同中可约定责任归属，但数据来源的合法性仍面临监管风险。某舆情监测厂商曾因未经授权抓取政务平台数据被处罚，此类事件直接削弱了客户对服务的信任度。在数据隐私保护趋严的背景下，接盘方需承担潜在的合规成本。 服务价值贬值也是核心矛盾。早期舆情监测以“替代人工”为卖点，如今客户更关注多维度数据分析与危机处置能力。某头部企业推出的“鹰眼早报告”系统，通过“大数据智能分析+人工研判”，将报告制作效率提升10倍以上。这种“技术+服务”的深度融合，使得单一监测工具的市场吸引力急剧下降。接盘方若无法提供增值服务，将难以在竞争中立足。 三、商业模式困境：客户结构失衡与现金流风险 依赖企业客户的厂商正面临严峻挑战。经济下行压力下，企业普遍削减非核心支出，舆情监测预算首当其冲。某医药连锁企业因医保政策调整导致营收下滑，其舆情监测服务续费率下降30%。这种客户结构失衡直接导致业务稳定性堪忧。 支付周期延长与坏账风险加剧现金流压力。舆情监测厂商为提升客单价，普遍推行“按年付费”模式，但客户付款流程复杂化使得回款周期延长。某厂商披露的数据显示，其应收账款周转天数从2022年的68天增至2024年的92天。若接盘方承接此类业务，可能陷入“收入确认与回款错配”的财务困境。 四、潜在接盘方的理性选择：技术壁垒与生态协同的双重考量 具备接盘能力的企业多为两类：一是综合型科技巨头，如阿里云、腾讯云等，其通过整合舆情监测能力完善数据中台生态；二是垂直领域服务商，如专注政务舆情的蚁坊软件，其通过并购强化区域市场覆盖。但这两类主体均表现出高度谨慎：科技巨头更倾向自主研发以掌控核心技术，垂直服务商则优先选择与自身业务协同性强的标的。 某厂商的甩卖案例印证了这一逻辑。其业务虽覆盖全网监测，但缺乏政务领域案例积累，且短视频监测需额外付费。这种“技术短板+盈利模式缺陷”的组合，使得潜在买家望而却步。 结语：行业洗牌下的生存法则 舆情监测行业的整合潮背后，是技术、市场与资本的三重博弈。对于甩卖方而言，剥离非核心业务虽可缓解短期压力，但若无法解决技术滞后、客户流失等根本问题，终将沦为行业淘汰赛的牺牲品。对于接盘方而言，需以“技术壁垒+生态协同”为标尺，避免陷入“接盘亏损-再抛售”的恶性循环。唯有构建可持续的商业模式，方能在舆情监测的下半场竞争中占据一席之地。
最近2年国内有个在短视频领域发展非常快的舆情监测软件公司，他们的发展速度一度超过了国内几大知名头部舆情监测软件厂商，目前为止，国内在短视频监测领域做得最好的救属中科天玑的舆情监测软件了。他们为什么做得这么好？其它公司难道没有这个技术实力可以做得比他们更好吗？小编觉得主要有2方面的原因吧，第一方面就是他们技术实力比较雄厚，国内头部舆情监测软件厂商都是民营企业，大部分公司都在降本增效，很多优秀的技术人才都流失了，软件研发跟更新迭代创新能力不行；第二方面就是他们舍得砸钱去做这个事情，而且他们自己拥有服务器算力等资源，资源匹配上了对于舆情数据的采集完全不是问题，而且短视频抽帧识别，还有短视频的评论的数据，这个都需要很大的服务器资源跟算力。中科天玑拥有中科曙光这个大树，不仅有足够的服务器资源，还有遥遥领先的算力支撑，在舆情监测领域占据了很大的优势。 小编相信，在不久的将来，随着中科天玑文本数据的升级，还有国内政务体系采购制度的变化，中科天玑很有可能成为国内遥遥领先的舆情监测软件厂商。
最近，小编接到很多舆情监测软件厂商的销售电话，他们说他们的舆情监测软件里面的数据都是从网站API接口直接调用的，小编问他们怎么拿到网站API接口数据的。他们就说是跟网站合作拿到API接口数据的，还有些是通过黑客手段拿到API接口数据的，小编听到这，就呵呵呵呵的把电话挂断了，太不专业了，完全就是在忽悠人。那么今天小编来给大家详细说一下为什么他们是在忽悠人： 1、数据是网站的核心资源，例如人民网上面所有的新闻数据，有人做个其它类型的网站，有发同样的数据内容，是不是会减少人民网的流量，如果你是人民网，你是不是会去起诉盗用你网站的数据？ 2、大数据法中有规定，禁止交易涉及到隐私类的数据，例如新浪微博用户的注册信息，还有网友发布的微博数据等都是禁止买卖交易的，如果你是用户，发现自己在网站上面的数据被网站站长通过API接口调用你会怎么想？ 3、据小编对目前国内黑客技术的了解，如果真的有那么牛逼可以把网站API接口数据拿到，这样的技术早就去360等大公司做就职了，而不会拿着几万一个月的工资去舆情监测软件厂商干活。而且通过非法手段拿网站API接口数据是违法的。这个方法国内没有舆情监测软件厂商有那么傻，去干这个事情。 就目前小编了解到的情况，国内舆情监测软件厂商95%以上网站的数据都是自己通过爬虫技术去爬到的，还有几个比较重要的网站是跟网站站长通过某种合作方式通过API接口拿到的数据。
最近，由于中美贸易摩擦，越来越多的出海企业把眼光投向了中南亚一些国家，那么今天小编就来给大家分析一下泰国的网络环境舆情监测情况吧。2023年10月，随着泰国互联网用户突破5500万（占总人口78%），社交媒体成为公众表达意见的核心平台。当然关于当地网络言论自由，还是有一定的限制的，因为当局也在做网络舆情监测工作，让广大网民不要把网络当作法外之地，想要干什么就可以干什么。那么小编就来一个出海汽车企业的案例来给大家分析一下吧。 某汽车品牌在国内一天的数据量大概在3-4万条每天。但是用泰国的舆情监测软件监测了一下该汽车品牌在泰国一天的信息量，却发现少得可怜。平均每天大概在2-3条。这个有几个存在的因素，例如：泰国人口数、互联网网民可以吐槽的地方少，还有一个就是该品牌在泰国传播情况确实不乐观。但是这个数据跟几万条一天差距却在万倍之差。最最主要的一个因素就是泰国的互联网环境没有大家想象中的那么好。 目前出海企业做泰国网络舆情监测主要监测方向还是泰国的一些重大新闻事件、政策法规变动。他们对当地的一些鸡毛蒜皮的小的言论并不是特别关注，而且出海舆情监测软件监测的内容也没有国内那么全，精准。
很多人谈到网络舆情监测系统的时候，可能会想到企业品牌部门、政府职能部门进行网络舆情监测工作，但是基本上没有人会想到高校科研团队也会要用到舆情监测系统。近年来，随着大数据与人工智能技术的快速发展，舆情监测系统正从传统的社情民意分析工具升级为高校科研的“智能助手”。国内多所高校科研团队通过引入定制化舆情监测平台，在社会科学、公共政策、教育技术等领域取得突破性进展，实现了数据驱动科研的新范式。那么今天小编就来给大家分析几个高校科研团队用网络舆情监测软件的案例吧： 案例一：对于国际某项政策的颁布后的网名声音跟影响力 对于这个课题研究，需要把政策颁布后网络上面所有相关的信息通过舆情监测软件给抓取出来。然后把所有数据的评论数据进行二次刷新。然后对这些原帖+评论数据进行分析。这个项目看似简单，但是没有舆情加监测软件，通过网络上面杂乱的数据，很难通过精准的数据来提供有力的说服报告。 案例二：新闻稿件撰写的AI大模型的研发 目前市场上虽然后很多可以自动生成软文的大模型，但是他们写出来的软件质量残次不齐，所以高校就想要研究一款可以写出高质量软件的AI大模型，这种大模型的需要学习海量的高质量的新闻稿件，再加上高校特有的算法模型。就可以研发出一套会自动写高质量新闻稿件的大模型产品 未来展望：构建学术舆情生态 目前，教育部科技司已将舆情监测系统纳入“教育数字化战略行动”支持目录，鼓励高校：
最近接到很多做AI大模型项目的开发公司的电话咨询，他们为甲方做AI大模型项目，但是项目需要用到舆情监测软件API接口数据，他们拿到这些数据去训练，然后用AI自动去对这些数据进行处理打标签，把处理好的数据发送给到甲方。这样就可以把精准的数据展现在甲方的面前，大大节省了人力资源。 例如：某日化品牌，他们需要用到AI大模型来打假，利用AI来识别： 1、国内淘宝、天猫、京东、拼多多、咸鱼等平台售卖的产品是否有未经他们公司授权的？ 2、国内电商平台上面售卖的某类产品是否侵犯了他们公司的知识产权的？ 3、国内互联网平台，例如小红书、抖音、微博等是否有网友通过他们的产品来恶意引流的 这些都需要用到爬虫数据，爬虫把全网相关的实时数据+历史数据，全部爬出来，然后通过API接口实时传输给AI大模型去自动判断这类数据是否是甲方需要的侵权类的信息。当然这个AI大模型都是经过海量的历史数据学习的，所以他们可以精准判断信息的精准程度。很多时候人工都无法精准判断出来，但是AI就可以。这就是AI大模型的魅力。这个项目的核心还是：舆情监测软件API接口数据 + AI大模型。 所以很多AI大模型的项目，他们的重要战略资源还是舆情监测软件API接口中的数据。
前几天去了一个做了20多年财经公关的朋友公司喝茶，其中聊到上市公司舆情监测工作由哪个部门负责的时候，我们一直都以为上市公司舆情监测工作由董秘办对接的第三方财经公关公司负责网络舆情监测工作，聊着聊着，我就发现，我之前的认知完全就是错误的，为什么会这样的呢？那么小编来给大家分享一下上市公司董秘相关的知识，董秘办的董秘主要有三种： 1、上市公司内部单独培养出来的董秘，由之前其它部门的领导提拔上来的，在公司占股比例较高，在公司很有话语权，但是这种董秘不是非常专业，舆情监测一般由董秘负责 2、外聘的董秘，上市公司为了由董秘这个角色各外聘的一个岗位，就是一个傀儡，没有任何实权的 3、公司领导为了公司更好的发展跟再融资，外聘了一个第三方很有经验的董秘，这种董秘也是很有话语权，但是一般舆情监测都是品牌部门同事负责 听完上面的分析，小编就对这个公关公司的朋友非常认可，对后面跟进上市公司的董秘跟品牌部关于舆情监测项目有了新的认识。