自媒体时代，网络舆情发酵速度快、传播范围广、影响巨大。自然机器人舆情监测工具，对各平台舆情进行汇集、监测，利用AI研判、深度分析，生成直观的数据看板，及时推送高危舆情信息进行预警消息提醒，提前应对，化解危机舆论，转危为机，保护品牌声誉。

一、方案介绍
支持平台：
品牌：微博、小红书、抖音、懂车帝、汽车之家
餐饮：美团外卖、美团团购、饿了么、大众点评、抖音团购
电商：淘宝、天猫、京东、拼多多、亚马逊
海外平台：Instagram、Facebook、X（Twitter）、 YouTube、TikTok
目标人群：▪品牌管理 ▪市场营销 ▪公关团队 ▪社交媒体 ▪市场调研人员 ▪政府监管部门 ▪采购部门 ▪产品开发部门 ▪客户部门
行业场景
MCN机构：活跃在新媒体内容创作领域，负责品牌内容生产与传播，高度依赖网络口碑和品牌声誉。

餐饮行业：拥有众多实体店面及线上销售渠道，食品安全、服务质量、口碑直接影响到客流及品牌信任度。

电商行业：商品评价、用户体验、售后服务等内容产生大量网络舆情，且传播速度快；竞品舆情的对比分析，找准差异化竞争优势。

汽车行业：针对新车发布、召回事件、投诉等关键节点，强化舆情监测以防控负面舆情扩散。
二、品牌舆情管理痛点
品牌形象受损

海量信息筛选困难：多平台舆情数据量庞大，涉及到多维度数据分析，关键舆情信号识别是一项艰巨任务。

舆情预处理重复繁琐：原始舆情数据存在噪音和不规范的内容，包括情感分析、主题识别、关键词提取等，需要进行数据清洗和预处理。

舆情变化迅速：网络舆情具有高时效性，传播速度极快，反应时间紧迫，企业需要在短时间内对事件作出公开回应，稍有迟疑就可能导致舆论进一步发酵，品牌信任重建困难。

评分和转化率降低

预警机制缺陷：信息通报滞后或隐瞒实情，突发性的舆论事件无法及时捕捉，延缓危机应对速度，加剧事态恶化。

回复率不达标：评价回复率不达标，回复不及时，舆情发散，客户满意度降低，潜在问题升级，负面效应放大。

回应理性失衡：网络舆论常常先于事实发酵，情绪激烈时，若态度轻率，可能导致可控的舆情进一步升级，形成新的舆论焦点。

三、舆情管理场景案例
对各平台舆情进行汇集、监测，通过AI研判、深度分析生成直观的数据看板，及时推送高危舆情信息进行预警消息提醒，提高对客响应效率及客户服务体验，保护品牌声誉。

舆情评论批量获取，一键同步至在线表格
全面获取舆情评价内容、评分、评论人等多字段信息；将不同平台同店铺、同商品数据录入至在线表格，跨平台全自动操作


AI舆情分析，智能分类打标
评价分类：AI支持对评价内容按照正面、负面、中性进行情感分析，自动识别好评、中评、差评，无需人力逐条分析判断
商品提取：从文章内容、评价内容中提取商品名称
评价标签：根据舆情原文，AI自动生成品牌关注的核心标签，并自动进行标签提取，完成标签数据的多类型分析和总结
责任判定：AI能够根据用户评价和反馈信息，自动判定可能的标签分类—商家、骑手、服务员；品牌商、售卖方、物流等


AI生成回复话术，自动回传平台
●AI判断评论的情感倾向，如正面、负面或中性评价，基于已有原则，AI会根据评论的内容类型和情感色彩生成针对性的回复
●插入人工审核
●完善话术后，一键回传平台，完成自动回复

多维度数据看板，一目了然
自然机器人能够集中、实时展示关键业务指标和数据分析结果，将数据通过仪表盘的图表、词云、按钮、数字等多种图形化组件呈现出来，以直观易懂的方式迅速了解当前的业务状况、趋势变化及潜在问题。

监控预警：高危舆情自动报警推送
对数据进行规则设定，特定数据一旦超过阈值，高危舆情自动进行消息提醒，通知负责人及时处理。

发送到对应群聊并@相关负责人
自动创建工单并拉群进行高危舆情预警
工单建群后，AI自动识别过往工单中是否有类似问题

使用自然机器人舆情管理方案，企业可以全面了解消费者对产品、服务和行业的看法，从而优化产品设计、改进营销策略，提高市场竞争力。同时，通过实时监测和分析舆情数据，企业可以更好地管理和应对潜在的危机和负面舆情，保护品牌声誉。