什么是舆情监测？如何做好舆情监测？

舆情监测日渐成为企业危机管理及品牌营销工作的刚需，但大多数企业采用的舆情监测服务仍停留在最初级的敏感或称负面信息报送层面，未曾涉及更深层次、更多场景的应用。从业务应用场景来看，企业的舆情监测主要可以应用在以下七大场景：

敏感/负面信息监测是七大应用场景中最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全面的实时抓取，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，需注意几个核心要素：全面性、及时性及服务能力。

1、全面性：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。

目前技术实力较强的舆情软件服务商都采用关键词+定向采集结合的方式获取数据，并通过内部搜索引擎提供舆情服务。欲了解详情可阅读：融媒体变革：舆情监测系统的迭代思路与技术架构 - 知乎 (zhihu.com)

及时性的原理即技术服务商通过各个环节的技术优化提高数据抓取——数据分析——数据搜索这个业务闭环的效率。

3、服务能力：作为舆情监测的数据基础，舆情系统在整个业务链条上不可或缺，但再优秀的舆情系统都无法完全取代人工服务。具体而言，人工可以在信息报送、信息分类、报告撰写、危机应对这几个服务方向补足系统的短板。因此，选择舆情服务供应商一定要考察其是否有自有服务团队以及其团队的服务能力，在具体领域的实操经验如何。

企业的舆情监测在品牌/营销传播分析领域主要有以下几个应用方向：

1、企业线上品牌形象评估，包括品牌形象传播力、品牌美誉度、搜索声誉等多个维度。

2、产品/服务线上声誉分析，即通过加强消费者评论/口碑型数据的监测，对企业产品或服务的线上声誉进行持续跟踪，由客关部门快速响应客户问题及诉求，产品/服务部门根据客户需求优化产品或服务，以实现线上声誉的的动态正循环。

3、营销活动效果专题分析：企业会有大量的品牌宣发、新品上市、门店开业等专项营销活动，对营销效果的考核及复盘是整个营销活动的重要组成部分。

企业的舆情监测与媒体数据分析在竞品和对标企业分析的应用场景分为两个方向，正向对比及反向对比。

1、正向对比：对竞品/对标企业的品牌宣传及营销信息进行收集及分析，实时了解竞品动态、竞品宣发专项分析、竞品媒体列表等信息，知己知彼。

2、反向对比：收集监看竞品/对标企业的敏感信息，通过案例分析法对敏感事件的发展脉络、应对措施及公众反馈进行复盘，为企业在自身遇到类似事件时提供借鉴。

同时，通过对竞品/对标企业敏感信息进行问题属性分类、敏感信息站点梳理等操作，为企业自身提升产品/服务质量、经营媒体关系提供有力支持。

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，收集研判政府发展规划等信息，以辅助企业制定投资决策、寻找发展机遇。

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。

媒体关系维护是企业品牌部门的重要工作内容。移动互联网时代下，自媒体平台的崛起给媒体关系维护带来如下挑战：

挑战一：大量有强势话语权和网络号召力的行业自媒体账号出现，部分自媒体的影响力不弱于传统媒体，企业需维护的媒体数量大大增加。

挑战二：自媒体平台数量的增加使得同一篇文章可以短时间内在多个通路曝光，监测不到位便容易遗漏。

挑战三：自媒体/媒体数量巨大，需要科学判断其影响力，以便集中资源维护重点媒体而非广撒网。

针对上述几个挑战，舆情监测可给出如下解决方案：

1、对媒体进行多维度交叉细分，如集团/区域、财经/行业媒体、自媒体/传统媒体、全国性/区域性等，通过人工进行标签标注。

2、加强自媒体平台的覆盖面，引入同一账号在多平台搜索机制，确保该媒介在互联网上的全部通路均被掌握。

3、建立立体的、数据导向的媒体评估体系：通过持续监测媒体发文量、转载量、阅读量、评论量、点赞量等指标计算平均值来评估媒体影响力。同时，通过高频次（如1分钟/次）监测抽样文章发布后阅读数、点赞数等指标的数据走势，与正常曲线拟合来判断媒体/自媒体是否有刷量的操作，剔除虚假影响力媒体。

建设全面而精准的媒体维护清单可以确保日常媒体维护工作分层有序开展，预算精准投放。发生危机时，自媒体影响力评估机制可以帮助企业迅速定位关键节点，集中资源进行处理，而非面对一整篇媒体列表无从下手。

“大数据”的概念自面世以来热度持续居高不下。事实上，舆情服务商在整体数据体量上可以称为大数据服务商，但落到单个企业层面，则需要强调“小数据”的应用。

根据吕兰涛研究院的定义，“小数据”是指需要新的应用方式才能体现出高价值的个体的、高效率的、个性化的信息资产。

企业通过长时间的舆情监测，积累了较多相关数据，则可以根据业务需求、组织架构、区域分布等维度搭建数据框架，预设数据标签/字段体系，为每条数据进行标签标记。同时，可以利用弹性搜索技术提供多条件搜索，以此构建起企业内部舆情数据库。

内部舆情数据库可实现对企业舆情信息的长时间存储，同时通过灵活的查询机制实现超长时间跨度、超多查询条件的搜索，帮助企业进行事件复盘、历史数据回溯、媒体研究等多维度数据洞察，真正有效探索“小数据”的价值。