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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。

想必大家都知道，现在企业都在搞一些噱头，来压低供应商的价格，或者砍掉一些他们认为不必要的服务，舆情监测软件服务就是他们砍掉的一部分，但是并不是所有的企业都是这样的哦。国央企还没有对舆情监测软件服务下手，他们每年在舆情监测服务这一块还是比较大方的，而且预算每年都在增加，而且他们每年都必须要做舆情监测的，那么今天小编来给大家讲下为什么舆情监测软件厂商都喜欢做国央企的舆情监测项目。 一、钱多 国央企每年舆情监测相关的费用都有固定的预算，他们在这一方面的预算都是非常多的，而且他们的预算只会每年比前一年多，不会减少相关的费用，一旦减少了相关的费用，第二年就会接着减少预算，所以他们不会主动跟舆情监测软件厂商讲降价的事情，他们只会配合舆情监测软件供应商想办法把这一块预算提高。 二、活少 国央企的公司，很少人赶去碰瓷，他们的运营也是非常保守的，很少会有重大舆情，重大舆论类的事情出来，每年要干的工作量也是非常少的。很多单位一年甚至一点事情都没有，小编服务过很多国央企的客户服务几年，都没有发生过任何舆情，他们连自己买了舆情监测服务都不知道，只知道每年有这么一笔费用支出。 三、好说话 正常民营企业品牌部经常会刁难舆情监测软件厂商各种事情，要求他们干这干那，还经常把锅甩给舆情监测软件厂商，但是国央企的客户非常好说话，做什么事情都是和和气气的。很少会跟舆情监测舆情监测软件厂商的服务人员有任何的纠纷矛盾。

想必大家都知道，舆情监测软件续签率一直是考验这个行业的重要指标，也是很多资本看重这个行业的原因，舆情监测软件用久了就会产生一种依赖，好像少了这个工具会有一种危机感，无法实时发现企业的危机，这也就是为什么很多公司一旦用了这个产品就会一直用，用到公司实在没有经费来干这个工作了。目前就单舆情监测软件来说，他的续签率可以达到80%以上，这在整个软件行业是非常非常高到了，而且这个工具每年的续签费用都不会变，但是随着功能的增加，客户需求的提升，这个软件的费用还在不断的增加。 就小编所在的部门来说，客户服务意识较强的销售，他们的续签率可以达到90%以上，哪怕没有提供任务服务的销售，他们的续签率也可以达到75%以上。而且舆情监测行业还有一个特点，那就是一但甲方用习惯了一个供应商，哪怕这个供应商软件再烂，其它供应商的软件再好，他们都不会怎么换的，除非出了太问题，价格问题太严重了，不然他们都会沿着用之前供应商的软件。这就是为什么很多中小舆情监测软件厂商在这个大环境下能够屹立不倒的原因。

在舆情监测项目中，现在项目越做越大，很多类目明细都放在舆情监测项目中，之前几万的一个舆情监测项目，现在竟然可以做到百万级别，而且每年都有很多个这样百万级别的项目在招标，一般敢公开招标的这种项目，基本上都是别人控制好的，那么今天小编来给大家分享一个有意思的控标类目，通过舆情监测项目中的讲师资格来控标。 小编前几天参加了一个国企舆情监测综合服务项目，项目100多万，但是里面有个要求，要1年4次舆情培训，要求邀请有一定资质的专家讲师来授课，这个对于一般的舆情监测软件厂商或者小公司来说，光请一次讲师的费用就要大几万一年，而且花钱还不一定可以请到这些标书中要求的讲师，但是这个对于一些大的新闻媒体来说，例如：CCTV、人民网、新华网、中华网、搜狐、地方新闻网站等平台，他们自身就有这个资源优势，他们安排一个工作人员就可以胜任这个培训，他们的成本可能就是一个老师的差旅费。这个项目的成本对他们来说就可以减少大几万，中标成功率就高了非常多。 舆情监测项目中的控标项目千奇百怪，主要看甲方愿不愿意冒风险配合，还有就是你们公司是否值得甲方去配合。不要觉得没有中标不公平，别人控标了，那是别人公司确实有甲方吸引的点值得甲方去配合做这个事情。盲目的配合控标是有风险的。人家不会为了那么点小恩小惠做大风险的事情的。

今天有个舆情监测的老客户，跟我讲，他们想要赖账，不给钱给舆情监测软件厂商，问我这样是否可行，因为他们软件已经用了一年，他们当时预定是软件使用到期后付款，到期了，他们不想要跟之前的供应商合作，所以想要赖掉这笔钱，后面不合作了。我就告诉他，你这个软件有登录记录，有使用，必须要付款，不然人家舆情监测软件厂商会起诉你，你们公司就会留下赖账的案底，影响后期其它客户对你们公司的信誉评估。那么什么情况下可以不给钱或者少给钱呢？例如你的软件买了1年，实际用了1个季度，后面3个季度都没有登录使用，没有任何使用的痕迹，那么这种情况下，你可以跟舆情监测软件厂商沟通只支付一个季度的费用，剩下3个季度的费用不支付。否则就让他们起诉，起诉他们的证据也只能证明你们有使用一个季度的舆情监测软件，法院也会判支付1个季度的费用。这种条件下沟通，一般舆情监测软件厂商都会同意，不同意的就是销售，销售有些时候为了拿到更多的提成，觉得他们可以拿捏甲方，所以会找各种理由不同意，一般公司不是万不得已，不会起诉甲方的。 那么今天小编来给大家讲下舆情监测行业的付费流程是怎么样的： 1、按年度付费，大部分合同都是默认合同签订后5到20个工作日内付全款。这个很多人都以为要付款后软件才可以给你们开通使用，甚至有些叼的销售要你付款后，才会给你软件用，哪怕过了合同约定的服务期。这个就是大家采购过程中都会遇到的大坑，完全可以约定服务快要到期还有多久付全部款项，千万别一次性付清全款。 2、按季度付费，这个对大家都比较友好，一般都会同意。 3、按月度付费，这个也会同意，就是付款开票比较麻烦。

政务单位舆情监测工作，核心围绕属地维稳、民生诉求处置、政策舆论引导、突发事件应急管控开展，兼具高合规、高精准、高时效、高保密四大特性。与企业品牌舆情监测不同，政务舆情软件采购不能只看功能数量与价格，必须严格贴合党政网信要求、内网安全规范、项目验收标准及常态化值班工作场景。 目前市面多数通用舆情系统存在信源属地缺失、数据不合规、无内网适配、误报漏报严重、售后无政务专属服务等问题，盲目采购极易出现“能用但不合规、有功能但不落地、上线后无法验收”的情况。本文结合2026年政务信息化采购规范、网信舆情工作要求，系统梳理政务单位舆情软件选型要点与核心注意事项，为区县政府、融媒体中心、街道办、国企、事业单位提供标准化采购参考。 一、优先卡死合规底线，杜绝验收风险（政务采购第一准则） 合规性是政务舆情采购的硬性红线，所有选型、比价、验收工作均需以合规为前提，任何功能优势都不能抵消合规漏洞。 1、数据安全与部署合规：涉密单位、核心政务部门、融媒体中心严禁使用通用SaaS公有云多租户版本，必须支持本地化私有化部署、政务云专属部署，实现数据本地留存、物理隔离、不出内网，杜绝舆情数据、民生敏感信息外流风险。普通基层街道、非涉密单位，如需使用云端版本，需核验厂商独立租户隔离机制，杜绝数据混存。 2、资质合规齐全：优先选择具备等保三级认证、信息安全服务资质、网信算法合规备案、涉密适配资质的系统，可顺利通过政务审计、信息化项目验收、网信专项检查。无正规合规资质的低价系统，即便功能齐全，也存在验收失败、项目整改风险。 3、操作全程可溯源：系统需完整记录账号登录、数据查看、信息导出、报告编辑、预警处置等全流程日志，支持长期溯源审计，满足政务规范化、可追溯管理要求，规避人为操作风险。 二、核验专属信源能力，适配政务属地舆情场景 企业舆情侧重品牌口碑，政务舆情核心是属地风险防控，通用舆情系统最大短板就是本地小众信源缺失，导致属地突发舆情、基层民生投诉漏报，引发舆情失控。 1、全覆盖属地核心信源：除主流新闻、微博、抖音、小红书、视频号等通用渠道外，必须完整覆盖本地公众号、属地自媒体、区县论坛、同城爆料平台、本地社群公开内容、民生投诉板块，这是政务舆情早发现、早介入的关键。 2、政务专属渠道监测：需支持市长信箱、政务留言板、信访投诉平台、地方融媒体矩阵、政策讨论专区等政务专属渠道监测，精准捕捉民生诉求、政策争议、基层矛盾舆情。 3、支持自定义补源迭代：网络小众平台、本地爆料账号持续更新，系统需支持自主新增小众站点、专属账号、垂直渠道，可根据属地舆情变化动态扩容信源，杜绝长期监测盲区。 三、严控算法精度，满足政务零重大漏报要求 政务舆情容错率极低，重大负面舆情、群体性舆情、民生投诉舆情零漏报是硬性标准，同时需严控误报率，减少值班人员无效工作量。 1、拒绝机械关键词匹配：淘汰传统纯关键词检索模式，必须搭载AI深度学习算法，支持语义深度研判、场景识别、反讽调侃识别、歧义词汇过滤，适配网络口语化、碎片化舆情场景。 2、多模态全媒体识别：针对当下高发的短视频舆情，需支持视频画面OCR识别、语音转写、字幕解析、评论区全量抓取，解决无文字短视频、隐性吐槽舆情漏报问题，实现全媒体无死角监测。 3、量化精度指标：选型验收需明确量化标准，整体预警准确率≥95%、误报率≤5%、重大敏感舆情零漏报，可纳入采购合同与验收条款，避免厂商口头承诺、实际效果不达标。 四、适配政务工作流程，功能贴合常态化办公 政务舆情软件无需堆砌花哨功能，核心是贴合日常值守、突发处置、定期汇报、台账归档四大工作场景，适配政务办公规范。 1、分级预警与多端推送：支持按舆情风险等级划分普通、关注、预警、紧急四级预警，可分级推送至值班人员、分管领导、管理层，支持微信、企业微信、短信、邮箱、系统弹窗多渠道同步提醒，保障非工作时间突发舆情及时触达。 2、政务专属报告模板：系统需内置标准化舆情日报、周报、月报、突发事件专项报告模板，贴合政务汇报话术与格式，支持自动生成、一键导出、定时推送，大幅减少人工整理工作量，适配台账归档、上级汇报需求。 3、多账号分级权限管理：支持部门分组、角色分权，区分查看、预警、编辑、导出、运维权限，实现权责分明、各司其职，适配多部门协同值守模式，杜绝数据泄露、权限混乱问题。 4、舆情溯源与趋势研判：支持突发事件全程追踪、传播链路梳理、首发账号定位、热度趋势分析、网民观点汇总，为舆情研判、应急处置、工作总结提供精准数据支撑。 五、部署模式精准选型，匹配单位层级需求 政务单位需根据涉密等级、内网需求、预算周期选择部署模式，避免部署方式不符导致验收不通过。 1、私有化本地部署（推荐：区县、融媒体、重点机关、国企）：数据本地留存、内网独立运行、物理安全隔离，支持政务系统接口对接、功能定制，合规性拉满，适配长期常态化使用，一次部署长期受益，无年度订阅溢价。 2、合规SaaS云端部署（适配：基层街道、乡镇、非涉密单位）：低成本快速上线、无需运维、厂商持续迭代信源与算法，适合预算有限、短期落地、无内网对接需求的基层单位，需严格核验独立租户隔离、数据不外流。 六、售后与值守服务：政务采购核心隐性指标 舆情危机不分上下班、节假日，优质的售后值守服务是政务舆情工作的重要保障，也是低价系统的核心短板。 1、7×24小时专属值守服务：要求厂商提供全天候人工辅助监测、突发舆情协助研判、紧急事件专项跟进，非单纯机器预警，解决夜间、节假日舆情处置空白问题。 2、常态化词库优化与复盘：厂商需定期协助优化监测关键词、排除歧义词、清理无效预警，定期复盘误报漏报问题，持续提升系统精准度，适配不断变化的网络舆论环境。 3、政务专属培训与落地服务：提供上门培训、线上实操指导、工作流程梳理，帮助值班人员快速上手，适配政务标准化工作流程，杜绝“系统上线但不会用、用不好”的问题。 七、政务采购避坑注意事项（重点） 1、不唯低价采购：低价通用系统普遍存在属地信源缺失、算法老旧、无合规资质、售后空白问题，极易造成舆情漏报、工作失职，隐性风险远高于采购成本。 2、拒绝虚假私有化部署：部分厂商伪私有化部署，数据仍回流厂商云端，存在合规漏洞，验收时需核验数据本地存储、独立数据库、物理隔离三大核心条件。 3、功能适配优先于数量：无需追求冗余高端功能，重点保障属地监测、精准预警、合规安全、报告归档四大刚需功能落地，贴合政务实际工作场景。 4、所有指标写入合同验收条款：误报漏报率、信源覆盖范围、预警时效、值守服务均需量化写入合同，避免厂商口头承诺、验收无依据。 总结 政务单位采购舆情软件，核心逻辑不是买一套工具，而是买一套合规、精准、安全、可持续的属地舆情风控体系。选型需优先卡死合规安全底线，重点核验属地信源覆盖、AI精准研判、分级预警汇报、政务适配能力与7×24小时值守服务，结合单位涉密等级、预算规模、业务场景选择适配的部署模式。 2026年政务舆情采购最优标准：合规达标无风险、属地监测无盲区、重大舆情零漏报、值守服务有保障、功能落地适配政务工作，真正实现网络舆情早发现、早研判、早处置、早上报，筑牢属地网络舆论安全防线。