负面爆发了再做舆情？论舆情监测的重要性

很多品牌都是等到负面新闻上了热搜、朋友圈刷屏之后才想到要进行舆情公关。此时再去灭火的话，代价大而成效小，并且还会越描越黑。最好的做法就是让舆情监测成为一种常态化的工作。接下来分几个方面来说说，舆情监控可以解决哪些问题、数据来自哪里、如何抽取出来以及抽取出之后要看些什么。

第一：舆情监控可以解决什么问题呢？

最重要的一点就是把被动应对变为主动预警。可以将品牌的名称、产品的名称以及创始人的名字全部录制进去。只要全网出现新的讨论就会被系统自动抓取到。还可以设置一些敏感词如“欺骗”、“虚假”等，也可以设定一个阈值，在同一个话题上一天之内新增了五十条以上的评论之后就立刻通过飞书发送报警信息。负面还没有形成规模的时候你已经知道了。

它可以进行情绪识别。用NLP的技术来让系统自动把评论、帖子、文章分为正面、负面、中立三类，并且产生出一个情感的趋势图表。不需要逐条查看，就可以知道舆论倾向在哪一边。竞品分析也是一项重要的工作，在各个竞争对手的声音大小、互动次数以及爆款文章的数量上都要进行跟踪和比较。当竞品的文章被大量转发的时候，系统的就会发出提示信息给到用户。品牌与竞品在整个网络中的声量比的变化也可以很直观地体现出来，哪些品牌在增长，哪些品牌在衰退。也就是说危机管理由原来的被动应对转为事前预警，竞争决策不再依靠直觉而是根据数据来做决定。

第二：这些数据从哪来？

主要的数据来源是主流的新媒体平台以及内容社区，比如公众号、抖音、小红书、视频号、微博、B站等等。不需要你自己去爬取了，平台按照你设定好的关键词以及竞争对手账号来抓取相关联的文章、帖子、评论和讨论。竞品公众号也可以进行监测，并且可以追溯到近三年的历史推文。即既可以看现在的情况，又可以翻阅以前的老账，在对竞争对手过去的运营方式加以研究之后得出结论。

第三：怎样得到这些数据呢？

第一步，梳理监测需求：品牌词、产品词、敏感词、竞品账号。
第二步，在平台里录入这些关键词和账号，设置预警阈值和推送渠道，比如飞书。
第三步，系统开始分钟级监测。竞品爆款文章发布后15分钟内阅读量激增，它也能实时捕捉，传统工具可能还停留在小时甚至天的更新频率。第四步，数据自动聚合分析。有技术团队的话，还可以用API方式，把数据接进自己的BI看板或数据库，实现自动化报表。非技术用户用平台配置和飞书预警也够用。

四、抽取之后看看有哪些重要的数据指标？

关键词监测：覆盖品牌名、产品名、创始人名字等核心词，一旦全网有任何新增的相关讨论，系统自动抓取。
敏感词与预警阈值：设置敏感词（如“欺骗”“虚假”），或设定话题讨论量阈值（如同一话题一天内新增超 50 条讨论），触发飞书预警。
竞品品牌词监测：竞品的负面也可能波及自身品牌，提前知道能做好准备。
智能情绪分析：通过 NLP 技术对采集到的评论、帖子、文章进行自动情感判定，精准分类为正面、负面、中性，并生成情感趋势图表。

常见问题解答

问：只有大的企业才可以用到舆情监控系统吗？
回答：不正确。可以提供个性化的服务方案，并根据关键词进行监控以及创建行业的排行榜，免费试用期也可以自由选择。

问：要技术团队吗？
答：不一定是。把关键词和飞书报警一起放进系统里之后，运营人员就可以使用了。有技术团队可以利用API进行深度集成。

问：发现负面内容可以自动删除帖子吗？
答：不可以。它的好处就是能提前发出警报，让你有时间去应对，而不会直接删除帖子。

问：数据对不对？
答案是用NLP的情感分析以及多维交叉验证来检测刷量的行为，并且数据比较可靠。

总而言之，负面事件发生之后再去进行舆论应对，就相当于房子已经起火了才去买保险。平时要对关键词、敏感词和竞品账号进行舆情监控，并且由系统来代替我们去关注它们的变化情况，在出现异常的时候能够及时发出警报，这样才能够把潜在的风险消灭于无形之中。