烟台认可舆情监测答疑解惑

1.网络舆情监测：要想做好舆论管理，首先项就是网络舆情监测工作。只有先做好舆情信息的监测，发现舆情，才能进行舆情管理。 2.舆情信息分析：为了能够多方位的掌握舆情特点，会需要从舆情的滋生来源、传播路径、传播地域、热点话题、重点媒体、情感倾向、演变趋势等多角度进行分析。 3.舆情信息引导：如果需要舆情的发展方向可控，并朝着有利的方向发展，那么积极的引导很关键。如：正面宣传；顺应传播格局变化，重视网络新兴媒体的真实性和舆论影响力；通过以全国道德模范、感动人物等为题材，对被引导进行教育；以身作则，依靠真理、人格等的力量来感召他人等等。 4.舆情信息处置：通常来说，除了可以采用与信息发布者沟通删除、与网站管理部门沟通删除、报请公政新闻办公室，信息化办公室处理外，还要给予必要的正面回应和正式答复，具体则可以根据舆论中心诉求进行针对性回应和答复，从而有效化解舆情。 5.舆情信息总结：即将舆情工作过程进行记录存档，也就是舆情管理工作台账，一方面是为了网络舆情工作规范化标准化，另一方面则是总结经验教训企业可以借助舆情监测对营销活动效果、媒体关系维护、危机/客诉管理等方面的工作成效进行考核。烟台认可舆情监测答疑解惑

分析品牌舆情 对企业品牌舆情进行不同维度的整理分析，总结概括监测时间段内品牌舆情的传播情况和特点，进而有针对性地提出相应建议。一般来说，品牌舆情建议可以从品牌宣传推广、敏感舆情的监测和处置、舆论对品牌发展的影响等方面展开。 分析事件舆情 针对企业舆情事件的舆论焦点展开分析，制定对应的公关应对方案，并对后续的效果跟进监测和分析。分析事件中涉事主体暴露的问题和可取之处，为后续的舆情处置提供总结经验教训。此外，也可结合此前类似的舆情事件展开分析，对此类舆情的爆发特点、传播机制等进行研究分析，了解类似事件的舆情规律。烟台认可舆情监测答疑解惑通过对行业动态和竞争对手的舆情信息进行监测，可以了解市场需求，从而提高企业的竞争力。

国内舆情行业发展至今已逾10年，头部舆情系统提供商始终保持着高速的系统迭代速度，在信息获取与呈现方面做到了与时俱进。就“舆情监测”这一单一需求而言，一款成熟的舆情系统已经可以基本满足。然而“舆情监测”只是整个舆情需求链条上的一环，在此基础上更为深入的需求便是“舆情分析”。“舆情监测”这一需求是对海量文本数据的基础应用，相对简单，服务门槛较低，对于使用者而言服务附加值也较低，只能提供告知价值。相较之下，“舆情分析”对应着数据的更深层次应用，即通过对数据的深入分析获取更多的附加价值，如描述性价值、诊断性价值、预测性价值等。

网络舆情的信息量过大，不易于进行数据分析。 互联网每天产出大量的信息，而这样的环境正是民众抒发民意的主要场所，当然也是搜集信息的重要地方。而对于这样大量的数据信息，以往传统的人工收集方式已经不能满足数据分析的需要，互联网舆情分析系统就是通过计算机技术，扩大范围的去收集、分析、概括民意，为用户提供多方面的网络舆情信息，这就是舆情分析需要做的事情。舆情分析就是针对从互联网得到的舆情数据，通过舆情聚类算法得到一个个话题，并分析话题下的舆情数据间的相互的关系、事件发生的先后、并对后期的事件动态发展做一个趋势分析。特殊事件跟踪需要设置相应的专题来做具体的分析判断，从而确定事件动向。通过对标企业敏感信息进行问题属性分类、等操作，为企业自身提升产品，经营媒体关系提供有力支持。

行业信息监测/决策支持企业的舆情监测与媒体数据分析在行业信息监测方面有如下应用方向：1、行业重点信息快报，包括业内主要企业战略发布、人事变动、营销活动等重要信息，以及通过主流行业/财经站点获取的重点行业资讯。2、经营决策支持：定向监测主管/监管部门网站，根据以往监管案例获取关于监管尺度、监管重点等信息，从而避免在经营过程中产生监管风险。同时，收集研判公政发展规划等信息，以辅助企业制定投资决策、寻找发展机遇。通过对企业舆情的监测，能够及时了解行业动态，从而增强企业的竞争力。济南互联网舆情监测服务

网络世界虚假信息充斥，所以在进行舆情处置时应该先多方面调查，确定事件真相，判断情况的准确性。烟台认可舆情监测答疑解惑

随着国内移动互联网发展速度放缓，近年来少有新的媒介载体出现，主流舆情厂商在数据获取层面大概率已迫近极限，此前通过大规模获取数据以期在数据量层面取得比对优势的竞争策略将不可持续，当然在此过程中的海量资源与技术投入已经淘汰掉市场上大部分舆情系统竞争者。在这样的大背景下，舆情行业的竞争将更多地由“数据获取-简单分析”的层面转向“深度分析”层面。为提升自家产品在数据分析层面的竞争力，各个厂商的舆情系统中均包含各类分析模块，名称不同但功能相似，如日报/周报/月报等周期性分析报告、竞品对比报告、事件跟踪报告等。然而，受限于中文互联网内容来源的多样性以及中文自然语言处理的复杂性，系统内嵌的舆情分析功能在效果上往往差强人意，无法满足实际生产环境的要求，在大多数应用场景中，舆情数据在分析层面的价值仍旧依赖人工来输出。烟台认可舆情监测答疑解惑