马上要到中秋国庆双节了，这个假期如果加上3天请假，有13天的假期，很多人会选择出游，这将给脆弱的交通跟拥堵的旅游景区带来极大的考验，近期，很多旅游景区的相关部门负责人联系小编了解网络舆情监测的事情，那么今天小编就来给大家分享一下旅游景区网络舆情监测解决方案： 监测目的： 发现旅游景区在运营过程中，游客反馈的问题：例如设施问题、安全问题、宰客、停车难、被本地人欺负等；从而去解决问题。 监测方向： 核心关键词景区景点监测，外加景区相关地域词的监测，例如龙虎山景区，可以监测龙虎山这个地域关键词。也可以围绕景点覆盖范围内的定点点位，不含有任何关键词的监测。 舆情预警： 很多人相信系统可以100%预警，不登录网页版监测软件去看信息，这个是大错特错，舆情监测系统监测信息并不精准，很多时候会漏掉很多重要的信息，监测人员一定要登录网页版的监测系统看看全部的监测信息。 舆情闭环： 监测到信息，应该及时汇报给领导，让领导安排人去处理舆情，一定要在规定的时间内形成闭环，如果不能形成闭环，要写明详细的原因，舆情落实到具体的人。
据小编统计，国内各大舆情监测软件厂商每天通过爬虫或者插件等方式爬小红书的数据消耗的成本要超过1个亿，而且爬到的数据总量不到小红书的数据总量的60%，而小红书每年为了做发爬虫技术，防止各大舆情监测软件厂商轻松爬到自己网站的数据，也是消耗了大量的财力物力，而且他们又没有足够的证据去起诉那些舆情监测软件厂商，而且小红书做反爬，提升了用户访问小红书网站的难度，给用户带来了极大的不便，这也是一笔非常不小的损失，那么小红书为什么这样做？为什么不直接把API接口数据高价卖给各大舆情监测软件厂商呢？那么小编来给大家分析一下：主要分为法律合规风险、用户版权隐私、商业利益、技术管控、业务定位五大原因： 一、法律与监管风险（最核心） 如果把海量笔记、评论通过 API 卖给舆情厂商，属于把用户创作内容二次商用，会直接侵犯用户著作权。 案例：小红书曾起诉蝉小红（蝉妈妈），对方通过爬虫大规模抓取笔记、评论商业化售卖，法院判决高额赔偿，爬虫批量获取 UGC 做舆情服务本身就存在法律争议。 二、开放平台的业务定位：只服务站内，不做 “数据中间商” 小红书开放平台 API 的设计初衷，服务小红书入驻商家、自研 ERP，解决店铺经营（订单、商品、自家账号笔记管理），天生就不是对外输出全网公开内容给外部舆情行业小红书。 也就是说：你可以拿 API 看你自己的小红书账号下面的内容，但不能拿 API 搜全网所有别人发的笔记做舆情监控。 三、商业层面的顾虑 四、技术层面的巨大压力 舆情监测的特点：关键词全量检索、高频实时扫描、海量评论拉取。 五、现实行业现状（很多舆情系统的小红书数据从哪来）
小编发现一个奇怪的现象，小编公司几千个企业舆情监测类需求的客户，每年不但没有增长，反而在下降，小编也对这些没有再做舆情监测的客户做了简单的调研跟分析，不是被竞品给撬走了，也不是甲方跟公关公司合作了，而是他们不再愿意花钱来做舆情监测这一块工作了。为什么呢？小编研究总结得出以下几个结论： 1、AI替代了舆情监测软件 很多企业都有自己的技术部门，他们自己的技术部门用codex自己搭建了一套舆情监测系统，实时监测网络上面的舆情，然后通过邮箱预警的方式告诉监测人员。这个成本极低，可能就一点点人工费，而且做出来的软件是相当的可以，但是里面的弊端他们也无法考量，因为很多数据不全，漏掉的数据非常多，但是对于很多企业来说，漏掉数据基本上可以忽略，因为他们只是要这个功能，而且一般也不会有什么大的舆情。 2、企业降本增效，减少了预算 这个是绝大部分企业不再做舆情监测的主要原因，小编也遇到了很多这样的客户，公司业绩下滑非常明显，一年几千万，几个亿的营业额到现在几百万的一大把，完全就是腰斩，一个舆情监测软件几万块一年，企业完全承受不起这笔费用，而且很多企业慢慢的在处于一个退化的过程，很多时髦，时尚的东西都慢慢的在去化。
最近小编公司有个负责舆情监测项目投标的同事，非常苦恼，因为他最近一个季度有十几个标要投，而且每个标都市几十上百万的，这样的一个标需要非常多的时间来梳理甲方的需求，写标书等，之前几个月，平均每个季度就3到5个标，这最后一个季度是之前的几倍，为什么会出现这个怪异的现象呢？那么小编来给大家分析一下： 1、年度公司要把申请的预算用完 每个公司在年末的时候要申请下一个年度的每个部门经费，这些经费要用来干什么工作，一旦申请下来，就要用掉，如果不用掉，会影响第二个年度的费用申请，那么第二个年度就很难再去申请这笔费用，而且部门申请的其它费用也有可能砍掉，还会在公司落下不好的形象，说不作为、瞎申请经费等，所以他们一定要把这个费用用掉。 2、年底不得不完成任务 很多公司前几个季度懒懒散散，不怎么爱干活，能够推脱的工作尽量推脱，但是到了年底最后一个季度，要做出一点成绩，要有成果给公司，特别是在年终汇报的时候，有可以汇报的内容，舆情监测是一个很好的工作成果，因为这个是整个品牌部门的工作核心。
AI可以减少人类的工作时间，提高工作效率，但是很多岗位AI还是没有办法完全取代人类，就拿舆情监测行业来说吧。目前的舆情监测软件里面增加一个AI机器人将会提高什么样的效果呢？那么小编就来给大家分析一下舆情监测软件里面增加AI机器人的应用场景将会发生什么样的变化： 1、AI机器人自动处理事件分析报告 同样用deepseek底层逻辑分析一个社会上的热门事件，你直接在deepseek应用程序里面叫AI可以生产一份报告，但是你用舆情监测软件叫AI也可以生产一份事件分析报告，但是2份报告却是完全不一样的，因为deepseek应用程序会根据deepseek获取到的有限数据进行分析产出一个事件分析报告，而舆情监测软件会根据舆情监测软件采集到的全量数据生成一份事件分析报告，舆情监测软件里面的数据是deepseek获取到的数据的10倍，全量数据生成的报告绝对比批量数据生成的报告更加完整，分析维度更加的丰富。而且这个分析出来的效果绝对远胜一个有几十年工作经验的舆情分析师，很多维度舆情分析师都想不出来。 2、处理预警 AI可以根据学习到的信息都监测到的信息做精准的负面预警，但是有些信息他们还是没有办法把控，因为这些信息就是中性信息，但是他们对甲方来说就是潜在的雷，必须要人工介入，例如某上市公司原始股东在网络上面挂卖原始股，这个看上去就是一个普通的信息，但是这对于上市公司来说，这就是一个天大的雷，严重影响股价的，网友肯定会猜忌这个原始股东肯定知道什么内部消息，提前出手，股价将会带来灾难性打击，这个AI无法精准捕捉到，但是人工可以。 3、舆情监测报告 对于舆情监测分析报告，例如周报，月报、日报这些内容，AI可以根据你写过的格式，自动生成相应的报告，但是有个舆情监测总结这一块，AI还是没有办法把控住那个度，特别是针对于服务国央企客户，他们不知道他们领导想要看什么内容，不想要看到什么内容，什么内容方便汇报，什么方便不方便汇报，这个还需要人工来进行调整。 目前舆情监测软件里面的AI数值机器人可以取代95%以上的人工工作量，还有5%以内的工作量还是需要人工介入的。不久的将来这个5%可以降低到1%，但是绝对降低不到0.
最近，小编看到很多中小舆情监测工作室都在朋友圈宣传自己公司自己研发的小红书数据采集插件采集小红书数据情况多么牛逼，有些甚至宣称自己可以采集到小红书100% 的数据，这完全就是瞎扯，那么今天小编来给大家分享一下目前舆情监测行业用插件采集小红书的数据情况： 插件开发原理： 1、用codex直接发布一个指令，生成一个可以自动根据关键词来采集小红书数据的360浏览器的插件，可以设置每个关键词查询时间周期，也就是多久查询一次，是否翻页等，是否需要进入文章页中查看等，一般都采用不进入文章页查看，这样采集效率可以高出100倍。 2、安装codex生成的插件到360浏览器中，插件中登录小红书账号，就可以根据自己的需求去采集小红书上面的数据了 全程不需要输入任何的代码，也不需要服务器，电脑打开360浏览器，就自动根据需求采集数据了。非常简单，但是这个采集有个弊端，只能采集到30%到50%左右的小红书数据，而且要根据固定的关键词去采集小红书的数据。小红书千人千面，展现在特定人特定账号里面的数据有限，哪怕你多加几个账号去采集，采集到的数据还是只能达到50%-70%，达不到100%。 目前小红书每日新增的数据量大概在1000万条左右，国内知名的舆情监测软件厂商还是要根据账号定向监测去爬小红书的数据，插件只是辅助监测工具，目前爬到的小红书数据仍然有限，想要突破极致，必须要通过AI工具，后面小编将跟大家分享我们公司的AI 助力舆情监测对网站小红书数据抓取的方法。
AI可以帮助企业做很多事情，但是不能完全做，就好比你要做一个汇报PPT，之前自己一个人做需要10个小时，在AI的加持下，整个流程你可能只需要15分钟，额外需要几元钱的token费用，这就大大提升了企业的运营人工成本。舆情监测行业也是一样，有了AI的加持，大大节省了人力的支出，下面小编来给大家详细介绍一下AI怎么助力舆情监测软件公司的实施发展。 1、财务部 之前核算工资，报销发票的核对，开票、报税等各种工作，非常复杂，有些公司有常规的财务软件还好，可以大大提升财务流程，但是软件也不是那么特别智能，但是有了AI加持后，只要把一张发票丢给AI，AI会自动分析发票真伪，评估报销是否合理合规，是否会有税务风险等，之前3个财务干的活，现在1个财务就可以干了。 2、人力资源部 之前人力资源部筛选简历，非常费劲，现在一个岗位可能就会有几百份，甚至上千份简历要筛选，需要1天甚至更多的时间，很多时候优秀的人才会被pass掉，但是有了AI，直接把简历丢给AI，AI自动筛选出10份非常优秀的简历给企业人力资源部门去二次核查。几分钟就可以干完人力一天干的活。 3、爬虫算法部门 之前要部署监测一个网站，需要复制，黏贴，修改代码，但是现在直接把网站域名丢给AI，AI自动弄好代码，还分分析爬这个网站可能存在的风险点等，之前一个人一天可能只能部署几个网站，有了AI加持后，一个人一天可以部署上百个网站，而且不需要太高的技术含量，什么难处理的网站，AI都会精准给出逻辑性强，执行力完美的代码。 AI对舆情监测行业来说也是一个颠覆的发展，大大减少了人力物力的支出，降本增效是非常明显的，就拿一年营业额3个亿的舆情监测软件厂商来说，一年至少可以省下2千万到5千万的各种成本，这就是AI带来的科技行业的革命。
最近，保险公司对舆情监测软件厂商有了一个新的需求，要求监测他们旗下所有业务员的抖音、微博、今日头条、微信公众号，微信视频号、小红书账号等发布信息的情况，实时监测他们的发布信息，一旦发现相关敏感的信息就要及时预警，那些信息他们会觉得异常，主要诸如：虚假宣传、拥有负面情绪等相关舆情，他们为什么要做这个工作呢？主要有2点：一是银保监对他们有要求，发现敏感内容，会对相应的公司进行处罚；第二个是他们内部监测要求，及时监测员工的一些不良负面言论，对公司的品牌跟形象是否会带来负面影响，这里面监测主要是监测网络上面公开的资讯类信息，像朋友圈、聊天记录这些涉及到隐私的内容是监测不到的。当然他们还有关于群聊、朋友圈等监测需求，但是这些是舆情监测软件实现不了的。 下面小编来给大家分析一下这个项目的难点重点：重点：梳理出所有的员工自媒体账号台账，及时更新这些员工的账号台账，例如新入职的员工、离职员工的账号更新 难点：保险员工的自媒体账号很多都是不活跃的，新注册的账号，这个很多时候舆情监测软件检测不到，需要额外部署采集，有一定的费用产生。 项目实施非常简单，就是一个常规的舆情监测软件就够了，没有过大的成本。也不是那么的复杂。
最近小编接到了很多想要了解舆情监测，有想要靠舆情监测软件扩展公司业务，挣大钱的客户，但是他们对舆情监测软件的了解完全就是空白，不知道舆情监测软件到底可以做些什么？那么今天小编就来给大家分享一下舆情监测软件到底可以帮助企业做些什么东西，企业如何 通过舆情监测软件来实现盈利？ 1、监测企业品牌网络上面声量情况 企业想要了解自身品牌在互联网上面的声量以及传播情况，传统的方法是百度搜索，但是这种效果低，很多网站都没有办法统计在百度里面，因为百度搜索引擎收入的网站有限，很多例如微博、抖音、小红书、快手、微信视频号等平台都不会收入，你在百度上面也就根本搜索不到，但是你在舆情监测软件上面可以看到，而且舆情监测软件对这些监测到的数据进行了各种分类，打标签，例如：正面信息，负面信息、投诉类信息，发布负面诋毁信息的自媒体网站背景情况分析、信息的传播情况、信息的研判等功能，舆情监测软件都做到了。 2、做一些分析报告 例如国际知名品牌NIKE等，想要了解他们自身品牌在中国的品牌传播情况，品牌的口碑情况的分析报告，通过传统的人工根本没有办法实现，而且他们的数据量是非常非常大的，一天就是几万，几十万条数据，如果是分析几个月，一年的数据，几百万条数据，甚至几千万条数据，光凭人工根本没有办法去分析处理，必须要用到专业的舆情监测软件来处理。 3、媒体管理工具 舆情监测软件可以对监测到的每个媒体进行打标签，例如这个是友好媒体，这个是不友好的媒体，还可以对所有的监测信息进行存储，也是一个很友好的企业台账功能。
最近几个月，小编都没有分享小红书反爬虫数据的算法逻辑，还有最近小红书的爬虫爬取数据情况，那么今天小编应广大客户后台的邀请，再次来给大家分享一下近期各大舆情监测软件厂商跟小红书网站的爬虫算法大战战况如何？其实最近几个月，小红书虽然每个月都会有几次算法更新迭代，但是对整个舆情监测行业爬取到小红书数据的影响较小。用一句人话来说就是：现有的爬虫算法可以稳定的爬到小红书的60%以上的数据，但是还是没有办法突破100%，但是也不会掉到之前的20%左右。 难道是舆情监测软件厂商彻底被小红书的反爬虫技术打败了？其实不是的，各大厂商还在想法设法搞到更多小红书的数据，那么小编今天就来分享一个AI抓取小红书数据的算法逻辑跟部分代码： import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport time headers = {“User‑Agent”: “Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36”,“Referer”: “https://www.xiaohongshu.com/”,# 必须填入你浏览器登录后的Cookie，频繁请求会被平台拦截“Cookie”: “xxx 你的浏览器cookie”} def get_note_demo(note_id: str):“””获取笔记页面演示（仅结构，实际小红书返回加密JSON）”””url = f”https://www.xiaohongshu.com/discovery/item/{note_id}”try:resp = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)if resp.status_code != 200:print(f”访问失败，状态码:{resp.status_code}”)return None if name == “main“:get_note_demo(“65xxxxxxxxx”) 目前采用采用AI可以在时效性跟全面性提高20%左右的工作效率，目前这套算法还不成熟，还要不断的训练AI，相信在不久的将来，可以提高50%左右的效率。 只要小红书全量数据一日没有拿下，舆情监测软件厂商的爬虫工程师们任务永远不会终止。