企业开展舆情监测，是为了更好的开展业务决策

　　企业开展舆情监测，是为了更好的开展业务决策

　　企业进行舆情监测，以更好地做出业务决策。通过监测自身、客户、渠道商、供应链、监管政策、竞争对手等不同群体的舆情，为研发、营销、销售等方面的战略制定提供客观依据。

　　01 主流企业舆情监测程序

　　目前的舆情监测程序，虽然在外观上可以有很酷的视觉效果，但底层是爬虫爬行和关键词匹配，辅以人工写报告，这是基本的操作模式。

　　在市场上，这种运作方式体现在：舆论产品和服务的价格由目标数量关键词决定；舆情系统的输入是一组手动配置并持续维护的关键词和布尔逻辑组合；当舆情系统的输出细化到每一条匹配的新闻或用户生成的内容时，就是某个关键词匹配的结果。

　　以下以网上公开的三个不同舆论厂商的产品界面为例（图1-1至图1-3）：

　　

　　

　　图1-1 A系统界面：通过关键词管理实现舆情监控

　　

　　

　　图1-2 B的系统界面：将关键词组合成舆情监控条目

　　

　　

　　图1-3 C系统界面：可以选择检测类型，但只能手动添加相关词

　　显然，这种模式有明显的缺陷。基于关键词匹配的模式不能满足以下常见需求：

　　比如一个企业可能有上千个渠道和终端客户，舆情系统不能把每一个都搜索为关键词，然后将不同的关键词的结果合并，这样会造成爆款信息，系统用户每天要翻成百上千页，如何区分这些关键词，以及每个关键词的权重，然后排序，很重要。

　　再比如，在分析某个客户或竞争对手时，需要自动找出所有与该目标相关的目标，例如下属公司和部门、员工、股份公司和股东。这些很难通过关键词一一列举，并指明关联的类别，因为这些目标实际上构成了一个关系网络，需要探索网络结构。

　　另外，关键词和企业业务的关系也很密切。如何将每个关键词的结果结合起来，满足业务场景的需求，技术难度较大，导致现有很多舆情产品的准确率很低。 关键词似乎有很多匹配，或者很酷的视觉效果，但是当你仔细阅读，或者点击底部，你会发现匹配的网页要么不准确，要么大部分没用。

　　这是目前主流舆论产品解决方案无法满足企业舆论场景客户需求的主要原因。

　　02 理想的企业舆情监测方案

　　为企业提供理想的舆情监测方案，需要从客户的需求出发，解决以下问题：

　　Look a lot：在企业舆论场景中，客户关注的子公司、员工、客户、分销商、供应链、竞争对手、监管机构等目标可能有上千个。有必要汇总所有这些目标的内容并确定它们的优先级。排序。

　　仔细看：无论是分析竞争对手的行为，分析潜在客户的购买意向和竞标机会，还是分析政府和主管部门的监管政策，都需要将信息按照上百种类型进行分类。对舆论的业务场景和使用的部门按需推送。

　　放眼远方：对于关键词定义的未知或不可用的查询目标，例如对于供应链中的一家公司，甚至其所在园区的生产事故，数百个千分之一的客户都包括在内在不诚实的人名单等中。这些间接但重要的信息需要远远地看到。

　　当然，在易用性方面，解决方案还必须在舆情结果的可视化以及内容和用户的管理方面达到一定的标准。例如，不同目标、不同维度的分析结果需要以交互式可视化报表的形式展示；不同部门的人员可以以不同的权限读取数据。除了SAAS，还应该有手机甚至微信的推送。

　　我们使用以下一组舆情分析示例来说明理想的舆情监测系统应该是什么样子：

　　

　　

　　图2-1 盐城化工园区爆炸

　　如果这是舆论系统第一次看到的内容（图2-1）：2019年3月21日下午，江苏省盐城市响水县陈家港镇发生爆炸。

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　　图2-2 爆炸对园区企业的影响

　　那么舆论系统应该会预测到3月21日这个3月25日的报道（图2-2）：在工厂所在的园区，联华科技的两家子公司也将受到两家子公司停产的影响，联华科技部分产品延迟出货，3月22日一开市，联华科技股价几乎跌至跌停。

　　

　　

　　图2-3 爆发对竞争企业的影响

　　一个理想的舆论系统不仅可以预测3月25日的上述消息，还可以预测3月22日的报道内容（图2-3）：事故直接影响国内间苯二胺）价格另一家供应商浙江龙盛将大幅上涨。

　　在技术手段上，要达到这样的理想效果，舆情策划需要基于知识图谱和认知推理，体现在以下几个方面：

　　使用目标的关系网络而不是目标名称作为关键词来匹配爬虫获取的信息。例如，分析一家大公司的动态，需要自动识别该公司所有的员工、后代、公司、园区、生产的产品等，并进一步扩大关系网络进行匹配。目标的关系网络需要自动提取和构建，无论是从在目标机构工作的新闻媒体和入驻企业中提取客户关系，还是从中标结果中提取客户关系，还是从中标结果中提取客户关系。现有商业信息数据库和学术文献 在图书馆获取股东关系、合著者关系、任命关系等。情报的筛选需要一定的因果推理和相关性分析步骤，而不是字面上的匹配关键词的文字，比如推理某地大火是否影响某家公司，推理是否有公开招标机会等。适合某公司，推断出事故的官员是否会涉及公司等。 03 企业头条：定制企业舆论头条

　　企业头条是基于自主研发的TML认知计算平台的企业级智能搜索产品。旨在帮助企业自动关注大量目标客户、分销商、竞争对手和监管机构，订阅有趣的智能场景和模式，以SAAS的形式可视化和浏览，使用手机和H5应用。阅读和推送。

　　它具有以下特点：

　　(1）采用知识图谱技术，用图表达舆情关注。采集和舆情分析时，目标是基础监测单元，而不是关键词，目标动态是自动发现（图3-1）。全面覆盖目标组织及其相关组织和相关任务的舆情，使其全面可见。

　　

　　

　　图3-1 采集目标周围的舆论，自动找到对应的关键词，并自动添加关键词

　　(2）是面向业务的，细分智能模型，不同场景监控不同方面（图3-2到图3-4）。比如园区的商业形象和企业风险监测 前者主要监测公共交通、企业管理、生产事故等，后者监测市场活动和盈利能力，根据舆情和客户需求的业务场景，将信息分为几种推送，以便可以实现仔细看。

　　

　　

　　图3-2 行业动态从行业标准和行业活动维度采集和分析信息；

　　

　　

　　图3-3 从投资收购、机构调整等维度对竞争对手动态信息采集与分析；

　　

　　

　　图3-从调研、技术研发等维度采集并分析自身动态；

　　(3）通过挖掘目标关系网络自动发现相关机构和关键词及相关路径，并将自动发现的相关组织加入目标关系网络进行新一轮关系挖掘。用户也有你可以根据需要在SAAS端上传多个目标组织，挖矿得到的关系网可以在SAAS端查看（图3-5）和移动端（图3-6））。这个可以挖排除未知查询。定位和监控舆论，以实现远见卓识。

　　

　　

　　图3-5 SAAS可以查看组织的关联企业，随着关系的探索不断增加新的组织

　　

　　图3-6 通过目标的关系网络进行匹配，给出关联路径，手机也可以查看

　　(4）最终结果准确、权威、可读性强，可以自动形成报告并以头条的形式呈现在PC端和手机端。当然，也可以根据需要自定义呈现方式企业需求，例如挂在客户公众号和小程序SAAS端（图3-7）舆情概览和手机端（图3-8）首页概览，用户可根据实际情况选择）需要，也可以根据公司的要求来定制。

　　

　　

　　图3-7 SAAS端自动生成的舆情概览页面

　　

　　

　　图3-8 移动端自动生成舆情概览页面04 使用和服务方式

　　免费版

　　“企业头条”提供免费版，可以满足企业自身风险监控的基本需求。以公司自身及相关人员、机构、地点为监控目标组织，深入挖掘目标关系网络。

　　每个目标组织最多可自动发现30个关联公司和关联人，从违法违规、法律诉讼、个人风险等多个维度监控其风险事件，并利用现有的舆论结果用于统计的H5首页Report格式。

　　标准版

　　当客户需要对上千个目标进行舆情监测时，可以选择企业头条标准版，涵盖了免费版的所有功能，但在性能和功能方面有更大的容量。

　　例如，支持上传包括公司自身在内的1000个目标组织，在挖掘目标关系网络的同时，每个目标组织可以自动发现多达30个关联公司，从违法违规、法律诉讼到个人风险。多维度全方位监控风险事件。

　　在信息来源方面，增加微博、微信公众号和众多自媒体数据源，让舆情监测更加全面。标准版还提供了SAAS版的操作界面。客户可以根据需要自定义目标、智能模式和可视化报告，并管理内容、读者和数据。

　　高级定制版

　　当企业客户有更高级的舆情监控需求时，例如将采集的数据存储在本地，针对特定的网站甚至国外的网站进行采集，定制行业领域的智能分析模式时，标准版的“企业头条”无法满足需求。此时，您可以选择我们提供的高级版定制开发和服务。

　　客户甚至可以自己命名舆论产品，包括小程序、Android应用、IOS应用等。高级版的价格根据客户的需求而有所不同。