泰安大数据舆情监测渠道

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。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。泰安大数据舆情监测渠道

走势研判，这个事件的萌芽期，发展期，高潮期，回落期都在什么时候，什么体量，什么时间，你能不能分析，以及话题发展过程中会不会出现延伸热点，这些都是要考虑的。研判走势比较难，而且还是个动态过程，一方面要把握当前主要传播节点的风向，还要找出未来可能会影响走势的风险点。随着处置过程的变化，走势也在相应变化。这个说起来比较复杂，后面我会在专栏里单独细说，通过几个案例来说明这个走势研判。这是一门极具技术含量的工作。枣庄放心选舆情监测多少钱舆情监测能够从大数据中提取出与企业相关的信息，分析各种信息后，找到对企业有利信息并加以利用。

敏感/负面信息监测敏感/负面信息监测是七大应用场景中为基础同时极其重要的应用，顾名思义，即通过对互联网信息较为多方面的实时抓取，监测与监测主体相关的信息，尤其关注敏感/负面信息。信息监测工作做得是否到位，需注意几个中心要素：多方面性、及时性及服务能力。1、多方面性：指信息抓取的广度，覆盖面越广，数据遗漏的可能性越低。监测实操中，理想的监测范围应覆盖以下三种数据类型：常规类数据、行业垂直类数据、评论型口碑数据。2、及时性：及时性较容易理解，即数据获取是否及时。从舆情处置的角度来讲，越早获知舆情通知，越有充足的时间加以应对，舆情发酵到不可收拾的概率就越低。

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。通过对企业舆情的监测，能够及时发现客户对产品和服务的诉求，从而提高企业的服务效率。

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。1、营销活动效果：评估新闻发布量、重点媒体占比、标题提及率、潜在触达量、媒体交互率、正面评论率等指标。2、 媒体关系维护：借助舆情监测工具评估媒体影响力、报道偏好、媒体转载关系等，建立媒体维护清单。同时，监测分析清单媒体报道频次、报道倾向性等指标，以实现对媒体关系维护的考核。3、危机/客诉管理：对监测到的敏感信息按照区域、敏感信息类型进行交叉分类，以实现子单位在危机/客诉管理方面的对比考评。同时，也可引入竞品指标进行对比分析。在网络舆论多元化的环境里，人们很容易受到不同的意见的影响，产生正面或负面的行为。东营专注舆情监测宣传

营销活动效果：评估新闻发布量、重点媒体占比、标题提及率、潜在触达量、媒体交互率、正面评论率等指标。泰安大数据舆情监测渠道

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。泰安大数据舆情监测渠道