Category: 舆情方案

目前国内基本上所有的服务类品牌都有在做网络舆情监测工作，其中有一块叫做客诉类舆情监测项目，这一块工作一般由客服部门来执行，也有些公司是由品牌部门、市场部门来做，他们做这一块工作的目的不是来删除问题，而是发现品牌服务过程中的一些问题，从而来解决客户遇到的问题，从而增加品牌在客户心中的美誉度，小编接触过多家品牌公司的客诉舆情监测工作，例如：京东旗下某品牌、某知名物流品牌、某知名二手奢侈品品牌、 某婚恋交友网站等，这些都是面向C端的客户，经常会出现客诉类的舆情，而且每天最少都有几十条以上的客诉类信息。那么今天小编来给大家分享一下客诉类的舆情监测分析报告该怎么写。 1、确定报告监测周期性，一般是以周报为周期，也可以是月报、季度报、年报的形式。 2、把周期类监测到的数据汇总，并且对每条客诉类的舆情进行一级标签：可以分为：1级舆情、2级舆情、3级舆情、4级舆情等。 3、把周期类的客诉舆情进行二级标签，把常见的问题做标签，例如：客服服务差、产品质量、物流问题等 4、以各种图谱的形式展示周期内的舆情情况，让报告阅览人员一看就知道运营问题在哪里，从而有针对性的去解决问题。 5、对未来舆情形式做一个研判，这个可以用AI来研判，也可以人工来预判。这个是领导最希望看到的报告的一部分内容。

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：

想必大家都知道，大部分公司老板喊得最多的一个口号就是降本增效，今年很多公司的品牌部门对舆情监测项目也开始降本增效了，而且降得非常狠，从几十万一下子降到几万块一年，而且完成的工作内容要不打折。这个对于很多人来说完全就是不可能实现的事情，但是一切绝有可能，而且是非常简单就可以实现的内容。 在进行本文的内容撰写之前，小编给大家先分享一个案例吧，某保健品公司请来了一个之前在字节跳动做公关的新的品牌公关经理，他们之前一年的舆情监测费用是十几万，主要需求是：舆情监测软件、人工7*24小时预警服务、舆情监测月报服务，因为这个是之前的负责人为了偷懒把所有的东西外包给第三方来做，舆情监测这一块内容完全跟部门脱钩了。而且他们公司一天也没有几条负面，而且就算有负面舆情监测软件都可以预警到。还有就是舆情监测月报，第三方服务公司完全不能够写出他们老板需要get到的点，因为他们对他们公司跟行业不了解。他们领导就对这个舆情监测项目做了如下的优化： 1、舆情监测软件———–之前不用软件，对供应商的软件好坏不了解，经过多方询价测试对比，换了一个数据全面，功能强大的软件 2、人工7*24小时预警———替换成自己公司品牌部的人上午看一次监测结果，下午看一次监测结果，一天大概消耗10分钟 3、舆情监测月报——–由品牌部门自己的同事来做 这一一执行下来，公司节省了十多万的成本，但是公司人工没有加，就是品牌部门的工作量增加了一些，执行效果比以前更好了，因为现在不仅仅监测软件数据更全面，功能更强，自己公司品牌部门写出来的报告领导更喜欢看了。 从上面降本增效的案例可以看出来，其实目前的主要问题点在于企业品牌部门的人不愿意自己干活，不愿意担责任，懒，所以才会把一个几万块钱的项目做成十几万的项目来外包出去。其实舆情监测项目本身就是企业品牌部门工作职责之一。这个项目从几十万降本增效到几万块是绝对可以实现的。

——2024年中国酒业数字化风控峰会发布行业解决方案 成都，2024年3月——近日，某知名白酒品牌因“年份酒标注争议”登上热搜，24小时内抖音相关话题播放量超2亿次，电商平台退货率激增30%。事件背后，折射出白酒行业在数字化时代面临的舆情管理难题。为应对这一挑战，中国酒业协会联合多家科技企业发布《白酒行业网络舆情智能监测白皮书》，推出定制化解决方案，助力传统酒企实现从“被动灭火”到“主动防御”的转型。 行业痛点：从假酒谣言到文化认同危机 白酒行业舆情风险呈现“双重叠加”特征：一方面，产品质量（如塑化剂、勾兑工艺）、价格波动（高端酒炒作）等传统问题仍高频触发危机；另一方面，年轻消费者对“酒桌文化”的批判、非遗工艺真实性争议等社会议题，正在衍生新的品牌信任风险。 数据显示，2023年白酒行业网络负面舆情中，短视频平台占比达58%，其中“酒类测评博主”“工艺揭秘类内容”成为主要发酵源头。某酱香型白酒企业曾因一则“酿酒车间卫生问题”的偷拍短视频，导致市值单日蒸发超20亿元。 解决方案：AI+行业知识图谱构建“护城河” 针对白酒行业特殊性，新发布的解决方案聚焦三大核心模块： 实战案例：数字化风控如何“转危为机” 2024年春节前夕，某高端白酒品牌监测到境外社交平台出现“使用工业酒精”的谣言，系统立即启动多语言舆情追踪，并识别出87%的传播账号为僵尸号。企业迅速联合行业协会发布全产业链质检报告，同时通过海外TikTok直播间展示蒸馏工艺，最终推动该话题登上“正面案例”热搜榜，品牌国际搜索量反增200%。 专家视角：传统行业需“技术+文化”双轮驱动 中国酒业协会秘书长宋涛指出：“白酒舆情管理不能停留在删帖层面，必须用技术手段深挖数据价值，更要讲好中国白酒的文化叙事。”据悉，头部酒企已开始运用舆情数据反向指导生产，例如根据“口感辛辣”“包装过度”等高频反馈优化产品，实现“监测-改进-口碑提升”闭环。在消费者主权崛起的时代，一瓶白酒从酿造到消费的每个环节都可能引发舆论海啸。通过AI赋能的全链路监测，白酒行业正将千年酿造智慧转化为数字化时代的话语权争夺利器——这或许正是传统产业与新技术共振的最佳注脚。

因工作要求，很多做一路一带的企业，在海外有产业的公司，还有一些单位工作的需求，境外网站的数据舆情监测成了国内很多工作人员的家常便饭，但是这个不像国内那么简单的监测，做境外网站的舆情监测工作将面临诸多的问题。在国内开展境外网站的网络舆情监测工作确实面临诸多挑战，主要原因涉及技术、政策、文化和法律等多个层面，以下是具体分析及应对思路： 一、核心难点解析网络访问限制与数据获取障碍 防火墙与IP封锁：境内访问境外社交媒体（如Twitter、Facebook）或新闻网站常受网络限制，需通过VPN等技术手段突破，但稳定性差且存在法律风险。 反爬虫技术：境外平台普遍采用动态验证码、IP频率限制等手段，直接爬取数据易触发封禁。 API接口限制：部分平台对数据API调用设置严格权限（如Twitter API收费及政策收紧），获取原始数据成本高。 多语言与文化差异的复杂性 语言多样性：需覆盖英语、小语种（如阿拉伯语、东南亚语言）及方言，机器翻译在舆情分析中易失真。 文化语境差异：境外舆情常隐含讽刺、隐喻（如欧美政治梗），需本地化团队解读，否则易误判情绪倾向。 法律与隐私合规风险 境外数据合规：欧盟GDPR、美国CCPA等法规对数据采集、存储有严格要求，跨境传输可能面临诉讼风险。 国内法规限制：未经审批监测境外敏感内容可能违反《网络安全法》，需平衡合规性与监测需求。 信息噪音与虚假信息干扰 虚假账号与机器人：境外平台存在大量水军、政治性机器人账号（如俄乌冲突中的信息战），需算法识别虚假传播链。 多平台碎片化传播：舆情可能从Telegram转向Discord等新兴平台，追踪跨平台传播路径难度大。 二、合法合规做境外网站舆情监测工作的思路 把这份工作安排给香港或者海外工作的同事，让他们做舆情监测工作，因为在香港跟海外，他们可以随便访问境外网站的数据，不需要用VPN做翻墙或者其它措施，而且访问速度快。他们可以用舆情监测软件做这部分工作或者安排人工定期查看都可以。这个工作在他们来做是合法合规的，他们做好后再以报告的形式给国内的同事或者领导看，国内看监测报告跟结果是合法合规的。

在当今信息爆炸的时代，舆情监测已成为企业和政府机构不可或缺的重要工具。随着自然语言处理（NLP）技术的飞速发展，结合舆情监测软件提供的API接口数据，NLP大模型在文本信息的深度学习和理解方面取得了显著进展，为舆情分析带来了前所未有的精准度和时效性。同时舆情监测软件的海量历史+实时的API接口文本数据，助力于NLP大模型深度对文本信息进行学习，使其获得超人大脑的知识能力。 舆情监测软件API：数据的桥梁 舆情监测软件通过实时抓取、分析各大社交媒体、新闻网站、论坛等多源信息，形成海量数据集合。这些软件提供的API接口，成为连接数据与分析模型的桥梁。API接口不仅支持高效的数据传输，还能够根据用户需求定制化输出，包括情感倾向、关键词频次、热点话题等多种维度的数据，为NLP大模型提供了丰富且多样化的训练素材。 NLP大模型的深度学习之旅 借助舆情监测软件API接口提供的高质量数据，NLP大模型得以在更广阔的文本海洋中遨游，进行深度学习和模式识别。这些模型通过复杂的神经网络结构，不仅能够理解文本的字面意义，还能捕捉到隐藏在字里行间的情绪色彩、语境变化以及潜在的社会趋势。例如，通过分析大量用户评论，模型能够准确判断公众对某一事件或产品的态度倾向，为决策者提供科学依据。 精准舆情分析与预警 结合API接口数据的NLP大模型，在舆情分析领域展现出强大的预测和预警能力。通过历史数据与实时数据的对比分析，模型能够识别出异常信息流动模式，及时预警潜在的舆论风险。这不仅有助于企业和政府机构快速响应负面舆情，还能在正面宣传策略制定中发挥重要作用，有效提升品牌形象和社会影响力。 技术融合推动行业创新 舆情监测软件与NLP大模型的深度融合，不仅是技术上的革新，更是行业应用模式的变革。这种技术融合促进了舆情分析从人工密集型向智能化、自动化的转型，极大地提高了工作效率和准确性。同时，随着技术的不断进步，未来有望在更多领域如危机管理、市场营销、政策评估等方面发挥更大价值。 舆情监测软件API接口数据作为NLP大模型深度学习的强大驱动力，正引领着舆情分析进入一个全新的智能时代。随着技术的不断成熟和应用场景的持续拓展，我们有理由相信，未来的舆情管理将更加高效、精准，为社会的和谐稳定发展贡献力量。

在当今信息爆炸的时代，舆情监测已成为企业和政府机构不可或缺的重要工具。舆情监测软件通过其强大的数据收集与分析能力，帮助用户及时了解公众对特定事件、品牌或政策的看法和态度。其中，API（应用程序接口）接口作为舆情监测软件的核心组件，更是发挥着至关重要的作用。本文将深入探讨舆情监测软件中API接口舆情数据的主要应用场景。 舆情监测软件API接口应用场景一：舆情监测软件厂商 目前国内100%以上的舆情监测软件厂商的数据都不是自己采集的，有很大一部分都是通过API接口从网站方或者其它舆情监测软件中调用的，其主要原因是自己去采集成本高，而且采集难度大，需要消耗大量的技术，服务器等。采用API接口的模式可以大大减少舆情监测软件厂商的运营成本。 舆情监测软件API接口应用场景二：NLP大模型机器学习数据 NLP大模型机器学习需要很多的数据去学习，做NLP大模型的主要核心技术是算法，他们的团队部门无论从人工还是成本方面都是非常有限制的，特别是时间这一块，他们去采集网络上面一些数据是轻而易举的事情，技术完全没有问题，但是他们没有那么多的时间去消耗，没有那么多的人去做这个简单的爬虫工作，但是他们的大模型需要海量的数据来学习，这个他们一般都会寻求舆情监测软件厂商来提供这方面的数据。 舆情监测软件API接口应用场景三：集成项目中的舆情监测板块 现在很多单位为了方便采购流程，便于自己管理舆情数据，会把舆情监测这一块功能一起打包放在集成项目中，这就无形给集成项目供应商加大了很大的难度，因为在这个集成项目中，舆情监测板块只是算了很少一部分的钱甚至没有算钱在里面，但是他们自己完全没有这方面的能力，如果单独要开发舆情监测这一块功能非常简单，但是这个数据采集却要几千万，这个时候集成商就会选择跟舆情监测软件厂商合作，舆情监测软件厂商会通过API接口把舆情监测软件里面的数据传输给集成项目中，这样下来集成商只要增加几万的成本就可以实现集成项目中舆情监测这一块功能，目前被广泛应用。 除了上面3大常见应用场景，舆情监测软件API接口还能对数据进行深度挖掘和分析。通过数据挖掘和机器学习技术，企业可以识别出舆情背后的趋势和模式，预测未来的舆情走向。舆情监测软件中的API接口在舆情数据收集、分析和应用方面发挥着至关重要的作用。无论是企业品牌监测、行业趋势分析还是政府机构政策感知，API接口都为用户提供了强大的数据支持。随着技术的不断进步和应用领域的扩展，舆情监测软件API接口将在越来越多的领域发挥越来越重要的作用。

在企业品牌部门日常工作中有个非常头痛的问题，那就是一些敏感的舆情，例如小红书、抖音、知乎问答、新浪微博等平台上面的一些敏感舆情，他们想要处理掉，但是处理掉会引发很多问题，所以他们不敢去处理，能够做到的就是日常常规每天打开这些信息看看他们的点赞数、评论数、转发数等是否有新增，或者突增，一旦这些数据发生了变化，对品牌的声誉影响非常大，所以他们迫切希望舆情监测软件可以实现这个功能，一旦特别关注的内容，一旦互动数突增或者达到某个阈值的时候，可以通过电话、手机APP、微信等方式通知舆情监测人员。在很早以前国内舆情监测软件是无法实现这个功能的，也很少有舆情监测软件厂商有这个能力可以实现这个功能，最近甲鱼舆情监测软件应广大需求者的需求，实现了该功能，那么小编来给大家介绍一下这个功能的应用场景跟案例吧： 案例一：某香港优才的客户，有个小红书客诉纠纷的帖子，甲鱼舆情监测软件监测到该帖子点赞数为0，评论数为0，基本上没有人关注这个帖子，但是帖子内容比较敏感，跟发帖人沟通多次，都没有办法解决这个问题，客户就采用了冷处理的方式。客户担心每天安排人员打开这个帖子看互动数，会增加帖子的热度，所以用甲鱼舆情监测软件一键刷新功能，可以实时监测到该帖子的点赞数、收藏数、评论数，而且这些数据一旦突增，就会通过微信通知预警人员，这样可以大大减少监测人员的工作时间。 案例二：某上市地产公司，有个离职员工在脉脉上面发布了一条公司内部管理+薪资待遇等领导不想看到的内容，而且一旦被网友讨论，就会对公司造成比较大的影响，客户公司安排监测人员要时刻关注这个帖子的评论数据，一旦有网友评论该帖子的内容要时刻推送给监测人员，但是监测人员不可能实时盯着这个帖子看，而且实时刷新会增加帖子的热度，但是甲鱼舆情监测软件可以实时监测帖子的内容，一旦有新增评论等互动数据等就会马上通知监测人员。 除了监测敏感舆情外，甲鱼舆情监测软件互动数刷新功能还能够助力品牌部门进行品牌营销洞察分析。它整合了公共大数据和消费者研究小数据，从产研、品牌、产品、营销、行业、渠道、服务和体验等多个方面进行全面分析和诊断，为品牌部门提供可落地的解决方案。这有助于品牌部门精准画像品牌、追踪声誉变化、挖掘潜在需求、分析偏好趋势、对比竞争态势、借鉴学习策略、综合效果评估等。 甲鱼舆情监测软件在助力品牌部门监测敏感舆情方面展现出了强大的能力。其功能全面且细致、时效性强且数据质量高、预警机制完善且报告简洁明了以及助力品牌营销洞察分析等特点，使得它成为了品牌部门不可或缺的舆情监测工具。因此，甲鱼舆情监测软件的爆火并非偶然，而是其卓越性能和市场需求共同作用的结果。

记得在2010年的时候，有个卖燕窝的客户找到小编，他们有个需求，想要通过舆情监测软件来实现，他们的需求是：通过燕窝这个关键词，来找小红书上面回复过燕窝，或者买过燕窝，经常在吃燕窝的客户，然后他们找到这些客户的联系方式，对他们进行精准营销，从而来拓客。当时由于技术实力有限，而且没有太大的经历来投入到这方面的研发，该项目一直停滞不前。但是现在通过算法的优化升级，对小红书的评论采集的更新迭代，常规的营销类舆情监测工具可以实现这类客户的需求。下面小编来给大详细介绍一下这个项目的执行过程： 项目需求：通过舆情监测软件来找小红书上面想要买燕窝，吃过燕窝、一直在吃燕窝的潜在客户，从而对他们进行精准营销 项目执行方案： 1、通过燕窝这个关键词，把小红书上面在2023年-2024年12月这个期间，把含有燕窝关键词的所有小红书帖子给抓取出来 2、对这些帖子的评论进行刷新，把所有的评论数据抓取出来 3、对这些评论数据进行AI潜在客户洞察筛选，筛选出想要买燕窝、吃过燕窝、一直在吃燕窝等潜在客户 4、对这些潜在小红书用户进行精准营销（具体的营销方式小编就不详细介绍了） 项目执行一个月后效果： 1、拓客效率提升了300%以上，通过小红书转换来的客户比之前人工的提高了1000%以上的销售额 2、企业官方账号涨粉率比平时高了500%以上 3、企业小红书活动群活跃度比以前有了极大提升 上述方案目前被很多客单价高，复购率高的行业给应用，而且反馈的效果都非常不错。关于具体的效果，大家可以脑洞大开的思考一下项目方案到底可不可行？

今天，导师安排小编用舆情监测软件分析企业品牌部在遇到超过10000声量（这里面的声量指的是关于这个危机事件的报道信息量，每个声量单独一条网址）的网络危机事件的时候，不同企业采用不同的处理方式，所达到的效果是怎么样的？因为企业性质的不同，危机事件的规模跟影响力的不同，所以该分析报告并不是非常严谨，但是对于企业处理应对网络危机公关事件的时候，还是有一定的参考价值，特分析以下案例，供各位参考： 实验对比公司：国内上市公司 实验数据时间：2023年事件 实验事件的声量：超过10000条 事件报道真实性：真实 危机事件处理方式：冷处理、正面澄清回应、找人删除、找水军发正面稿件压制、报案处理 危机事件一：2023年某上市公司销售食品监测出化学元素超标，被界面新闻报道了，当然报道转发讨论声量超过3万条 解决方式：冷处理 结果：该公司产品被媒体报道后，该公司第一时间监测并且发现了该事件的问题严重性；内部进行了内部沟通讨论，也想到了：正面回应、冷处理、找人删除、正面澄清等方法来解决该事件，但是每种解决方法都有一定的弊端，最终错过了危机事件黄金处理时间，网络上面的声量越来越大，最高峰一天有20多万条声量，但是7天后该事件声量降到了几百条每天。虽然这其中该公司下架了有问题的商品，配合相关部门进行调查，内部进行了自纠自查，但是网友，媒体不知道他们做了什么，不买单。最后该公司品牌声誉造成了极大的影响，不仅该报道产品没有任何销量了，其它产品也深受影响。 危机事件二：2023年某矿泉水公司因为产品里面（矿物质元素超标）问题被新华网报道了，报道当天转发讨论声量超过5万条 采用方式：正面澄清回应 结果：该公司产品在被媒体报道后，该公司第一时间监测并且发现了该问题的严重性，直接在问题发出后2小时发出来澄清说明函：主要的内容大概是：针对什么时间什么时候媒体报道的什么事件他们知道了，并且安排了相应的人员进行处理，并且承诺多少时间内会给出处理结果；该公司在规定时间内给出正面的处理结果，解答的网友的疑惑，该事件在第三天声量就降到了2000多，后面也没有新增。 危机事件三：2023年某科技公司老板丑闻被网友给挖出来，被人民网报道，该事件当天声量超过3万条信息 采用方式：找人删除方式 结果：该事件被报道后，公共关系负责人、董秘都被叫去沟通处理该事件，最后被没有任何处置跟经验的老板拍板敲定采用删除的方式来处理该事件，几天处理下来，花费了大量的人力跟物力解决该事件，对声量的发展没有任何好的效应，反而带来了网友二波讨论。甚至公司内部员工也参与了吃瓜爆料的行列中。该事件在10天左右声量才达到2000多，之后每天微博、抖音、小红书、知乎等平台都会有几条几十条的声量。 危机事件四：23年某生物医药公司涉及到侵犯怀孕员工的合法权益问题，被中国网报道，声量达到了3万以上 采用处理方式：水军灌水 结果：该事件被报道后，该公司不仅不反思自己的问题，反而请大量水军去网络上面灌水，混淆视听，结果不仅没有降低事件的声量跟影响力，反而增加了事件的声量跟影响力。照成水军跟网媒互怼的局面。 危机事件五：23年某互联网公司因为运营问题，被媒体报道，声量超过6万 采用处理方式：报警处理 结果：该公司老板以为网络上面关于他们公司的声量传播不正常，怀疑有人在恶搞他们，但是他们没有办法取证，到底哪里不实，哪里在恶搞。最后也没有立下案。 企业在遇到网络危机公关的时候，有很多种处理方式，不同的处理方式的结果也是不一样的，不能按部就班别人公司的处置案例来应对自己公司遇到的危机，但是解决危机的核心法则就是：先处理互联网危机中的问题，问题都没有解决好，谈何处理网络危机？