为什么舆情监测还没有老板刷到的快？

　　|在舆情工作里，墨菲定律吊打每一个人

　　一、“舆情监测还没有老板刷到的快”的三个原因

　　对于PR来说，每次老板的对话框直接甩给过来一个链接的时候，都会感觉天塌了，次数多了，恨不得供一个女娲在工位上。

　　当然这也是我最初接触舆情监测时候最大的痛点，总结下来主要有三个原因，

　　原因一【来源】，来自私域

　　舆情通常分为公域信息和私域信息。

　　公域信息是普通用户或者媒体/自媒体在各个网站、社交媒体上发布的信息，是所有人都能看到的；

　　私域信息则是流传在“朋友圈”中的内容，因为话题或尺度没有暴露在公域中，而是在群聊中广泛流传，也可能是“人传人”。

　　现有监测系统对私域信息束手无策，只能通过“潜伏”的方式获取一些信息，但墨菲定律永远生效，广泛流传热烈讨论的群里一定没有自己人。

　　当私域热点涉及到一个公司，作为老板被“转发告知”的几率，是远高于有一个朋友看到了后转给PR的概率的。

　　自然就出现了“老板转给PR的消息很多人都知道了，但是舆情监测系统却‘失灵’了”。

　　原因二【系统】，抓取有遗漏，监测有延迟

　　市面上的舆情监测公司，无论它宣传自己讲AI应用的如何出神入化，最终几乎都是机推(抓取)+人选(研判)+发给领导/对接部门的模式。

　　各家感受下来，系统按照关键词抓取信息的时效，平均1h甚至更快，但不排除漏掉一些信息的可能性。

　　同时视频号漏采率非常高，其它平台的新号也会漏采，而人工研判和转发推送则会延迟更多，除非真的有人24h轮班只刷一家的消息。

　　细说一下漏采。目前舆情系统对于社媒平台(除视频号),一般称全量抓取。

　　但漏监的时候基本都会解释，系统是通过“关键词+账号定向采集”的进行抓取，意味着产生舆情的账号没有在既有“账号库”里，就可能被漏掉。

　　我接触的系统，多数都是按月巡查并新增各平台账号，也就是说如果一条舆情是新号发的，恰巧这个号没赶上增补那一天，大概率是会被漏掉的。

　　另外还有一个致命原因，新号的新手保护期。也就是一个全新账号，前几条内容可能有流量倾斜。

　　这导致新号发一条踩到热点的内容，它“爆”成舆情且系统监测不到它的概率，将会大大大大增加。

　　以上解释了为什么有一些舆情，明明是一个新号发的第一条也是唯一一条内容，它就爆了，就被老板看到了。

　　原因三【技术】，大数据秒级推送

　　解释了“监测失灵”，再看“为什么老板会第一时间看到”

　　除了很多人会转给老板以外，另一个原因则是大数据。

　　讲实话，老板对公司的关注度和投入度，是远高于打工人的。

　　具体场景就是“一有空闲就在各个社媒平台搜自己公司，想看别人怎么骂的，更爱看更多人怎么夸的。”

　　结果就是大数据发现，“这个人太爱看这个公司的一切信息了，我这一旦有了必须立刻马上秒级推送给他”。

　　另外我发现，好多老板都是不关闭app推送的!每一条push都能精准送到他们的锁屏上!!

　　拉满这几个buff,所以老板的接收时效远高于监测也是合情合理的。

　　另外，jrtt这个app,我真的想说，老板们真的很爱看，信息量真的很大，互动量也是真的多，我们处置真的很艰难，但是它推送的真的很精准，我好恨啊!

　　二、如何通过系统关键词设置提高监测覆盖率

　　如上所述，目前的舆情监测系统，主要是通过关键词的匹配，实现对信息的抓取。

　　所以关键词的设置非常重要，把尽量多的关键词组合囊括到监测的抓取逻辑里，才能抓取到更多的信息。

　　当前的舆情监测系统，几乎都是通过“与或非”的逻辑来配置关键词。

　　我们要在配置这一步，找出尽量多的关键词组合，同时发掘尽量多的排除词，这样才能最大程度扩大监测范围，同时排除无效信息。

　　其实在前几年，有一些舆情监测公司是专门有“语义分析师”这个岗位的。

　　“语义分析师”专门负责给每个客户公司配置关键词，他们通过负面内容的经验积累，加上对公司的特异性分析，能够组合出几百甚至上千个关键词组。

　　但因为这个岗位其实能直接创造的价值是很难衡量的，所以近几年很多公司已经取消了这个岗位，关键词的配置也主要靠甲方自行提供。

　　所以PR必须要尽量穷尽关键词，才能尽量少的漏监漏报。

　　关键词配置步骤及扩容方式：

　　1、确定供应商的后台逻辑，主体关键词是支持三个及以上的词语组合，还是只支持两个词的简单组合，即(A+B+C)还是(A+B);

　　注意，一定要确认，系统是否支持排除词(这个很重要，是我筛选供应商的关键考量点);

　　2、确定公司全称、简称，谐音称呼、用户戏称等，记为a;

　　3、尽量穷举公司所有产品名称及简称和民间称呼，记为b;

　　4、通过公司过去的主要舆情，总结出舆情事件关键词及同义词，记为c;

　　5、根据公司过往主要舆情，总结出主要负面词及同义词，记为d;

　　6、通过a+b,找到与关注信息无关的关键词，记为m

　　7、组合关键词

　　1)无论正负面，全量信息监测，a+b即可，后期依靠系统的情感判断简单区分正负面(准确率80%左右);

　　2)只监测负面信息，如果支持A+B+C,则a+(b|c)+d;如果仅支持A+B,则(a|b)+(c|d)

　　3)排除词应用于上述组合

　　以上是最最底层的关键词设置及信息抓取逻辑，现在很多系统都支持信息预览，可以在设置之后通过结果预览来灵活运用和调整。

　　以上，希望有帮助。