Category: 公司新闻

上个月，很多品牌类的客户咨询小编，问小编是否可以用我们公司刚接入的deepseek的AI大模型来预测一下今年的315晚会哪些品牌会被点名曝光，小编觉得这个是一件很有趣的事情，就跟我们公司的舆情分析师跟技术一起沟通了一下这个事情，通过一定的维度来判断某个品牌被曝光的可能性，通过会议沟通一致觉得该方案可行，就安排技术通过我们舆情监测软件跑到的历史数据进行分析，把可能会被315晚会点名的品牌给挖出来了。 因涉及到品牌的隐私，小编本文就不具体分析详细的品牌，就分享一下品类。 食品安全与餐饮行业 预制菜安全隐患：随着预制菜普及，可能存在添加剂超标、生产卫生不达标、虚假标注保质期等问题。 网红餐饮乱象：外卖平台卫生差、使用过期食材、后厨操作不规范（如近期曝光的“僵尸肉”“淋巴肉”等）。 儿童食品虚假宣传：如“无糖”“高钙”等标签与实际成分不符。 互联网与新消费陷阱 直播带货虚假宣传：主播夸大功效、刷单造假、销售三无产品（尤其是保健品、化妆品）。 大数据杀熟与隐私泄露：APP过度收集个人信息、算法歧视性定价、老年群体被诱导付费。 AI技术滥用：AI换脸诈骗、虚假AI课程培训骗局。 汽车与新能源行业 新能源汽车质量问题：电池安全（自燃风险）、续航虚标、智能系统故障。 二手车交易欺诈：调表车、事故车翻新、金融贷款套路。 充电桩安全隐患：劣质充电设备导致火灾、收费标准不透明。 医疗健康与美容行业 医美乱象：非法注射针剂、无资质机构操作、美容贷陷阱。 保健品欺诈：针对老年人的“神药”虚假宣传、会议营销骗局。 医疗器械安全隐患：家用医疗器械（如呼吸机、血糖仪）质量不达标。 金融与服务业乱象 预付卡消费跑路：健身房、教培机构突然闭店，消费者退费无门。 网络借贷陷阱：高利贷、暴力催收、学生群体被诱导借贷。 保险销售误导：隐瞒条款、虚假承诺收益。 环保与可持续发展 伪环保产品：虚假宣传“低碳”“可降解”的塑料制品。 电子垃圾违规处理：非法拆解废旧电器导致重金属污染。 预测依据社会热点：预制菜争议、直播带货投诉量激增、医美事故频发等近期舆情。 政策风向：政府工作报告中强调“提振消费信心”“打击假冒伪劣”，重点关注民生领域。 技术趋势：AI技术滥用、新能源汽车普及带来的新风险。 往年曝光连续性：如2023年曝光假香米、直播间骗局，同类问题可能持续深挖。 消费者建议保留消费凭证（合同、聊天记录、付款记录），尤其大额消费。 对“网红产品”“高科技宣传”保持理性，核实资质和口碑。 关注国家市场监督管理总局、消协等官方渠道的预警信息。 若权益受损，可通过12315、黑猫投诉等平台维权。

在小编入行做舆情监测软件销售的时候，很多客户都会问小编公司舆情监测软件的预警精准率，系统的预警逻辑是什么，小编经常会吹小编公司系统预警引入了AI算法，就是这条信息系统判断错误了倾向性，你修改了一下错误的倾向性，这个修改过程，就是机器在学习的过程，后期遇到了类似的信息，机器就会自动判断为正确的倾向性，那个时候这个说法是一个概念，大部分项目的预警都需要靠人工预警来执行，随着年前deepseek的爆火，这一概念变成了可执行的了，真正做到了机器学习，解放人工预警监测人员了。 目前国内知名科技企业深度求索（DeepSeek）自主研发的AI智能预警系统已经正式接入多家主流舆情监测平台，标志着舆情分析行业迎来重大技术升级。该系统通过深度学习与自然语言处理技术，实现了对海量网络数据的实时扫描、精准研判与自动化预警，将传统依赖人工值守的舆情管理模式推向智能化新阶段。 人工预警痛点：效率瓶颈与响应延迟 传统舆情监测依赖人工筛查社交媒体、新闻平台及论坛等渠道信息，不仅耗时耗力，且面临两大核心挑战：一是信息过载，人工难以在短时间内处理千万级数据；二是敏感信号识别滞后，尤其在突发事件中，人工判断易受主观因素影响，导致预警延误。据行业报告显示，2022年因人工预警延迟引发的企业公关危机同比增加37%。 DeepSeek智能预警：秒级响应与精准研判 DeepSeek系统针对上述痛点，通过三大技术突破重构预警逻辑： 某省级网信部门试用数据显示，接入DeepSeek后，敏感事件平均预警时间从人工模式的2.3小时缩短至8秒，重大舆情处置效率提升40倍。 解放人力：从“消防员”到“分析师” “过去团队80%精力耗在24小时盯屏和初级信息过滤上，现在AI承担了这些基础工作，我们可以更专注于策略制定和深度研判。”某头部公关公司负责人表示。DeepSeek的接入不仅降低了企业用人成本，更推动从业者角色转型——人工团队从重复劳动中释放，转向危机预案设计、品牌声誉管理等高附加值领域。 行业展望：AI与人机协同成标配 深度求索技术总监李明浩透露，下一步系统将集成预测性分析功能，通过模拟舆情演化趋势，提供“危机发生概率预估”与“应对策略仿真推演”。第三方机构预测，至2025年，超70%的企业舆情管理系统将嵌入AI预警模块，形成“机器实时扫描+人工精准干预”的新工作流。 DeepSeek智能预警系统的落地，不仅是技术替代人力的简单故事，更是人机协同模式在数字治理领域的成功实践。随着AI持续进化，舆情管理的核心价值将从“快速灭火”转向“未燃先知”，为政企机构构建更敏捷、更具前瞻性的风险防控体系。

为提升舆情监测工作的规范化和科学化水平，近日，很多单位宣布将关键绩效指标（KPI）考核机制正式纳入舆情监测项目管理体系。此举旨在通过量化评估和动态追踪，强化责任落实、优化资源配置，推动舆情应对效率与质量的全面提升。 小编最近对接了一个客户，该客户也明确提出来了在舆情监测项目中要加入KPI考核机制，这样可以让他们更有效的把我项目流程，强化供应商的责任心。 背景：舆情管理亟需科学化转型 随着社交媒体和数字化传播的快速发展，舆情环境日趋复杂，传统舆情监测模式面临响应滞后、责任不清、效果难量化等挑战。为适应新形势，在原有舆情监测系统基础上，创新引入KPI考核机制，将监测、分析、处置全流程纳入标准化考核框架，推动舆情管理从“被动应对”向“主动防控”转变。 KPI考核聚焦三大核心指标 根据实施方案，舆情监测项目的KPI考核体系围绕以下核心指标展开： 此外，考核还涵盖“重点领域覆盖率”“舆情报告质量”“危机预警成功率”等细分指标，确保考核体系全面覆盖舆情管理链条。 技术赋能+动态调整 保障考核科学性 为支撑KPI落地，项目团队依托大数据分析平台和AI算法模型，实现舆情数据的实时抓取、自动标注与智能预警。考核数据通过系统自动生成报表，减少人为干预，确保客观公正。同时，KPI指标将按季度复盘，结合行业动态和实际案例进行动态优化，避免“一刀切”导致的僵化问题。 成效初显：效率提升30% 风险防控能力增强 自KPI考核试运行以来，舆情监测效率显著提升。数据显示，舆情事件平均响应时间缩短30%，高风险事件预警准确率提高至92%，跨部门协同处置周期压缩40%。某次突发公共事件中，团队依托KPI驱动的标准化流程，在2小时内完成全网舆情分析并启动应急方案，有效避免了负面舆情的扩散。 专家观点：量化考核是现代化治理的必然趋势 “将KPI引入舆情监测领域，标志着公共治理和企业管理向精细化迈出关键一步。”某高校公共管理学院教授指出，“科学的指标设计能激发团队主动性，同时为资源投入提供数据支撑，未来或将成为行业标配。” 未来规划：深化技术融合 拓展应用场景 相关负责人表示，下一步将探索KPI考核与区块链技术的结合，实现舆情数据存证与考核过程透明化。同时，计划将考核结果与人员培训、绩效激励深度挂钩，进一步激发团队活力，打造舆情管理的“智慧样板”。 舆情监测项目引入KPI考核机制，不仅为行业提供了可复制的管理经验，也为数字化时代的风险防控树立了新标杆。通过“指标引领+技术驱动”的双重发力，正推动舆情管理从“经验主导”迈向“数据说话”，为构建韧性社会注入新动能。

近年来，随着数字化信息爆炸式增长，新闻舆情监测行业迎来快速发展期。然而，多家行业头部企业近期披露的数据显示，尽管市场需求持续扩大，新客户开发却成为制约企业增长的最大瓶颈。这一现象背后，既有行业竞争加剧、市场认知不足的结构性矛盾，也有技术迭代与客户需求错位的现实挑战。目前国内大部分舆情监测软件厂商都是靠着续签客户维持着公司正常运营，每年新客户开发极少，所以新客户开发成了舆情监测公司生死存亡的挑战。 一、新客户开发难的四大核心矛盾 二、破局路径：从技术升级到生态重构 面对增长困境，头部企业正通过三大策略寻求突破： 三、未来趋势：技术驱动下的价值重构 行业专家指出，舆情监测企业需从“数据供应商”转向“决策智囊”角色。例如，利用生成式AI自动生成危机应对策略，或通过行业风险指数帮助客户前置管理。据IDC预测，2025年全球舆情监测市场规模将突破200亿美元，但谁能率先解决新客户开发难题，或将重塑行业竞争格局。 新客户开发困境本质上是行业从粗放扩张转向精细化运营的阵痛期表现。舆情监测企业需在技术深度、服务颗粒度和生态协作度上同步突破，方能在存量竞争时代开辟新增量空间。

常言道，跨个行业穷三年，换个公司穷半年，但是在舆情监测行业，这句话可能更残酷，小编公司有招聘很多舆情监测软件的销售人员，但是每年的人员流动性非常大，流动的主要是这些新销售人员，可以留下来的却是少之又少，那么为什么舆情监测行业的新人这么难留下来呢？难道行业饱和了？行业不缺人了吗？其实都不是的，那么今天小编就来给大家详细的介绍一下吧。 随着互联网的快速发展，舆情监测行业的重要性日益凸显。然而，对于新入行的销售人员来说，他们面临着前所未有的挑战。近日，小编对舆情监测行业的新销售人员进行了一次深入采访，揭示了他们在当前市场环境下的生存现状。 近年来，舆情监测行业市场规模持续增长。根据最新的市场报告，2024年中国舆情监测软件市场规模预计达到50亿元人民币，比去年增长约20%。过去五年，该市场年均增长率约为18%。这一趋势反映出企业和政府机构对舆情监测需求的不断增加。舆情监测软件作为实时追踪、分析和报告公众舆论的工具，已经成为企业、政府和其他组织管理公众关系的关键手段。 然而，市场规模的增长并未直接转化为新销售人员的业绩红利。相反，他们面临着激烈的市场竞争和复杂的客户需求。一方面，市场上存在多个舆情监测软件供应商，产品同质化现象严重。另一方面，客户对舆情监测软件的功能、性能和价格有着多样化的需求，这对新销售人员提出了更高的要求。 新销售人员不仅需要具备专业的产品知识和销售技巧，还需要深入了解客户的实际需求，提供定制化的解决方案。然而，在实际操作中，他们往往发现客户需求难以捉摸，产品演示和案例分享也难以完全打动客户。这导致新销售人员在拓展市场时步履维艰，业绩难以突破。 新舆情监测软件销售人员难留下来的最主要原因还是内部的饱和，意向度高的客户跟质量高的客户都在老销售的名下或者已经跟其它老销售合作了，新销售只能开垦新的需求市场，针对一个有十几年的包和市场，叫新销售去发展开拓新土地，非常困难，舆情监测行业新销售平均成交第一单的周期要4到6个月，而且他们基本上没有续签项目，完全靠底薪很难在公司苟活下去，而且未来的光完全看不到，这也就是很多新销售做舆情监测行业做了一段时间就发现不对劲，换到其它赛道了。 此外，舆情监测行业的市场规范尚未完全建立，也增加了新销售人员的难度。一些小型或新兴的舆情监测公司为了抢占市场份额，采取低价竞争、虚假宣传等不正当手段，扰乱了市场秩序。这不仅损害了行业的整体形象，也增加了新销售人员的销售难度。 面对这些挑战，新销售人员并非束手无策。他们可以通过不断学习和实践，提升自身的专业素养和销售能力。同时，积极与客户沟通，深入了解客户的实际需求，提供更具针对性的解决方案。此外，他们还可以借助社交媒体、行业论坛等渠道，扩大自己的人脉圈，拓展客户资源。 值得注意的是，尽管当前舆情监测行业新销售人员面临着诸多挑战，但市场机遇依然存在。随着互联网的进一步发展，企业和政府机构对舆情监测的需求将持续增长。特别是在突发事件应对、品牌形象维护、政策反馈收集等方面，舆情监测软件将发挥越来越重要的作用。这为舆情监测行业提供了新的发展机遇，也为新销售人员提供了更多的销售机会。 综上所述，舆情监测行业新销售人员在当前市场环境下面临着诸多挑战，但同时也存在着巨大的市场机遇。只有不断提升自身专业素养和销售能力，积极应对市场变化，才能在激烈的市场竞争中脱颖而出，实现个人和企业的共同发展。

在2025年的数字化时代，信息的传播速度之快前所未有，企业如何在瞬息万变的舆论环境中保持声誉和形象，成为了一个亟待解决的重要课题。舆情监测与API接口的结合，为企业提供了一种高效、自动化的解决方案，助力企业在复杂多变的网络环境中稳健前行。 近日，随着AI技术的不断进步和大数据应用的日益广泛，舆情监测已成为企业不可或缺的一部分。舆情监测系统能够实时监测并收集来自新闻、社交媒体、论坛等渠道上与企业相关的信息，通过AI技术和大数据分析，对这些信息进行情感分析和关键词提取，帮助企业全面了解公众对企业的看法和评价。 在这一背景下，API接口的作用愈发凸显。API，即应用程序编程接口，它允许不同的软件应用程序之间进行数据交换和通信。舆情数据API接口能够为企业提供实时、准确的舆情数据，这些数据涵盖了新闻、社交媒体、论坛等多个渠道，确保了信息的全面性和多样性。 以某知名舆情监测服务提供商为例，其提供的舆情监测API接口服务，不仅能够帮助企业实时监测舆情信息，还能够进行情感分析和关键词提取，为企业提供全面的舆情分析报告。这些报告包括舆情概述、热点话题分析、情感倾向统计、传播路径梳理等内容，为企业决策提供了有力的数据支持。 在实际应用中，企业可以通过接入舆情监测API接口，将舆情数据集成到自己的系统中，实现数据的实时更新和分析。这样一来，企业就能够随时掌握市场动态、了解公众需求、监测竞争对手的动向，为自身的品牌管理、危机应对和市场策略调整提供有力支持。 此外，舆情监测API接口还具有高度的灵活性和可扩展性。企业可以根据自己的需求，自定义监测范围和关键词，实现个性化的舆情监测。同时，随着技术的不断进步，舆情监测API接口的功能也在不断升级和完善，为企业提供更加全面、准确、高效的舆情监测服务。 值得一提的是，舆情监测与API接口的结合，不仅为企业提供了数据支持，还为企业带来了实实在在的商业价值。通过实时监测舆情信息，企业可以及时发现并应对负面舆情，保护品牌声誉；通过了解市场动态和竞争对手的动向，企业可以调整营销策略和商业计划，抢占市场先机；通过情感分析和关键词提取，企业可以深入了解公众对企业的看法和评价，为产品改进和研发提供参考。 在数字化时代，舆情监测与API接口的结合已成为企业声誉和形象的重要保障。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，舆情监测API接口服务将为企业提供更加全面、准确、高效的舆情监测服务，助力企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。

想必大家都知道推特（twitter）在国内不能正常访问，因为网络监管政策和审查制度。不仅仅是推特，还有很多其他海外的网站都不能正常访问，但是有很多做国际贸易，一路一带的企业想要看自己的企业品牌在海外的声誉情况，这个怎么办呢？那么今天小编来给大家介绍一下如何做twitter等海外平台的网络舆情监测工作。 一、舆情监测软件 在介绍舆情监测软件操作方法的时候，小编要给大家介绍一些法律常识，目前国内的企业，哪怕是正规的舆情监测软件厂商都不能监测海外需要翻墙的平台，如果做这方面工作，是违法的行为。还有海外一些地区，他们对知识产权保护很到位，如果发现你在用舆情监测软件做这方面工作，也是违法犯罪的行为，而且还是比较严重的。目前国内没有哪家舆情监测软件厂商会冒着法律的风险来做海外敏感平台的舆情监测工作。前几年管控不严，小编知道有些舆情监测软件厂商有干了这方面的工作，但是最近几年都没有正儿八经的企业赶开展这方面的工作了。 但是香港那边还有一些企业在做海外平台的网络舆情监测工作，因为香港可以正常访问一些诸如twitter等平台的网站，据小编了解到的，香港那边的舆情监测软件售卖的价格远高于国内的舆情监测软件价格，而且服务各方面远不如国内的平台。如果真的要用软件做这方面工作，建议海外公司跟香港的软件厂商合作，千万不要用国内的公司跟香港的公司合作。 二、人工检索 安排人工定期到这些平台上面来检索相关的信息，因为企业的相关关键词比较少，操作起来也比较快，主要用主关键词，具体方法如下： 1、在海外主流搜索引擎谷歌上面搜索，然后按照时间先后排序看看有没有敏感舆情。 2、在主流媒体平台tiktok、脸书、TW、油管等平台上面搜索相关的关键词，没有必要所有的词都去搜索

在介绍文章之前，小编要给大家普及一个常识，以免大家寻找供应商的时候踩坑。网站方不能把API接口数据销售给第三方平台进行分析使用，这种是违法的行为；据小编了解到的是目前小红书公司没有为任何公司提供API接口数据，那些所谓的拥有小红书API接口数据的，都是销售在传播的虚假信息。 目前国内很多公司，诸如舆情监测软件厂商（舆情通、智慧星光、清博舆情、慧科大数据、红麦舆情、百分点舆情、晓影舆情、五节舆情、博约舆情、新智舆情、舆情小秘书等几十家舆情监测软件厂商）、营销分析平台（小红书数据营销分析平台有：有赞、千瓜、数说聚合、新红数据、新榜等几十家平台）、小红书种草机构等都在通过一定的方式用着小红书的数据。 目前国内大部分第三方机构拥有的小红书数据都是通过第三方平台或者自己用爬虫技术手法爬到的，没有任何一家公司拥有API接口数据。虽然小红书很不喜欢第三方平台抓取到小红书的数据，但是还是有很多平台在想方设法的去抓取小红书的数据。目前双方还在不断的博弈过程中。之前小红书号称国内反爬最厉害的一个平台，目前以上最厉害的一个平台，最近一段反爬风控，就给舆情监测软件厂商来了一个措手不及。让很多拥有小红书数据的第三方平台对小红书抓取能力彻底失去了信心。 如果哪天小红书真的断了所有第三方平台的抓取数据的机会，小红书将会失去很大很大一批水军用户，具体是哪些，大家自己去脑补哈。未来第三方平台绝对不可能拿到小红书全量数据的，哪怕拿到50%都是需要花费很大成本跟人工的。

今天下午，跟一个前同事聊天，他现在自己在运营一个舆情监测业务相关的公司，主要客户群体是事业单位、机关、高校、医院类客户。他之前在舆情监测软件厂商里面就职，一年就可以干大几百万的业绩，现在自己出来干了，把之前在舆情监测软件厂商签约的客户，都带到自己公司了，他们买了清博、舆情通、博约、舆情秘书、晓影等多个舆情监测软件厂商的软件，根据客户的需求情况，预算情况，低价买舆情监测软件，卖给甲方，争取中间的差价，而且他们还不需要垫付任何费用，收到了甲方的钱才给舆情监测软件厂商。这个是目前很多有地方关系的公司搞的运营模式，这种是稳赚不赔的买卖。 虽然他们一年可以干几百万的业绩，但是他们也面临着回款难的问题，一年干下来，除去人工，商务费用，公司运营成本等，就挣到了那些欠款，因为今年很多单位的甲方回款比较慢，很多甚至是这几年都没有办法支付回款的，但是他们的商务费用还要给到办事人员，最后拖欠的就是舆情监测软件厂商的费用。这只是舆情监测行业的一个小缩影，从侧面可以反应出舆情监测软件厂商的处境，回款难的大问题。舆情监测软件厂商没有办法去拖欠任何人的任何费用，服务器租金、办公室租金、员工工资等各种运营成本，而且现在银行贷款、上市融资又是特别困难，这样运营下去，会导致舆情监测软件厂商资金链断裂倒闭。今年上半年就有南京一家知名做政法体系舆情监测的舆情监测软件厂商就是因为资金链断裂倒闭了。相信在不久的将来，会有更多的舆情监测软件厂商会因为资金链问题倒闭。他们不是因为运营问题亏损，而是回款导致资金链问题倒闭的。

用户满意度调查，做过的人可能会说，线下找人调研，发调研报告，让人打分，评估，这个靠谱吗？ 用户满意度调查，有的人可能会说：拿到一些客户的信息，进行线上或者电话回访调查，这个靠谱吗？ 小编觉得以上数据都不靠谱，那么用网络数据，用舆情监测软件来分析就一定靠谱吗？小编觉得还真的有一种方法可行，而且非常靠谱，那么小编来给大家分享一下分析方法： 目前网络上面数据质量最好的平台就是小红书数据，但是小红书数据有很多地方是种草的，唯一没有种草的就是小红书评论的数据，就算有种草，也是非常少量的，所以品牌方要做用户满意度调研报告分析用得最好的平台就是小红书评论数据来做调研分析。那么小编来给大家分析一下具体的方法： 1、用舆情监测软件爬取最近1年关于品牌在小红书上面的所有数据（因为品牌用户满意度每年都在变化） 2、数据抽样，没有必要把所有的数据都来做分析，这样成本太高了，抽样1000条–10000条数据来做分析 3、对抽样的数据的评论数据进行抓取，把所有的评论都给抓出来 4、安排人工对每条有效评论数据进行满意度打分，去掉一些无效平台。满意度分数（1—5分） 5、根据打分结果输出用户品牌满意度