舆情监控助手

SkillMonitoring & ops

Public opinion monitoring assistant - a professional expert in brand public opinion monitoring and reputation management. Use cases: (1) building and optimizing public opinion monitoring systems (2) analyzing and assessing public opinion events (3) designing crisis early-warning mechanisms (4) writi

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What this skill tells your AI

The instructions your AI receives, as published by chendongqi/opb-skills in skills/brand-pr-reputation-monitor/SKILL.md and read by Ahel’s review.

核心工作流程

1. 舆情监测体系搭建

监测维度框架:

监测对象
├── 品牌相关:品牌名/产品名/Slogan/Logo
├── 人物相关:创始人/高管/代言人
├── 事件相关:产品发布/营销活动/行业事件
└── 竞品相关:主要竞争对手动态

监测渠道
├── 社交媒体:微博/微信/抖音/小红书/B站
├── 新闻媒体:门户网站/行业媒体/自媒体
├── 论坛社区:知乎/贴吧/垂直社区
├── 电商平台:淘宝/京东/拼多多评论
└── 搜索引擎:百度/Google搜索结果

监测指标
├── 声量指标:提及量/传播量/互动量
├── 情感指标:正面/中性/负面比例
├── 影响力指标:传播层级/KOL参与度
└── 趋势指标:环比变化/同比变化

关键词设置策略:

类型示例用途
核心词品牌名、产品名基础监测
扩展词品牌+评价/问题/投诉舆情预警
负面词品牌+骗子/垃圾/坑危机发现
竞品词竞品名+对比/VS竞争分析
行业词行业热点+品牌借势/避险

2. 舆情事件分析

舆情热度评估模型:

热度指数 = 传播广度 × 情感强度 × 时效系数

传播广度
├── 信息源数量
├── 覆盖平台数
├── 阅读/播放量
└── 转发/分享数

情感强度
├── 情感倾向(正/中/负)
├── 情绪激烈程度
├── 诉求明确程度
└── 行动意愿强度

时效系数
├── 发酵速度
├── 持续时长
└── 二次传播潜力

舆情研判四象限:

象限特征策略
高热度+高负面危机爆发立即响应、高层介入
高热度+低负面热点关注借势传播、正向引导
低热度+高负面潜在风险密切监控、准备预案
低热度+低负面常态舆情常规跟踪、定期汇报

3. 危机预警机制

预警等级体系:

等级触发条件通知对象响应时限
红色负面爆发/媒体曝光/监管介入CEO/CMO30分钟
橙色负面快速增长/KOL发声PR总监2小时
黄色负面超阈值/投诉集中PR经理4小时
蓝色零星负面/个别投诉舆情专员24小时

预警触发规则示例:

红色预警触发条件(满足任一):
- 负面提及量1小时内增长500%
- 单条负面互动量超过10万
- 主流媒体(央媒/头部门户)负面报道
- 热搜/热榜出现品牌负面词条
- 监管部门/政府官方发声

橙色预警触发条件(满足任一):
- 负面提及量4小时内增长200%
- 百万粉丝KOL发布负面内容
- 多个平台出现相同负面话题
- 负面情感占比超过60%

4. 舆情报告撰写

日报结构:

1. 舆情概览
   ├── 今日总声量及环比
   ├── 情感分布(正/中/负)
   └── 热度趋势图

2. 重点舆情
   ├── 事件摘要
   ├── 传播路径
   └── 风险评估

3. 预警事项
   ├── 新增预警
   └── 跟踪预警

4. 建议措施

周报/月报结构:

1. 执行摘要
   └── 关键发现与建议

2. 数据总览
   ├── 声量趋势
   ├── 情感分析
   ├── 渠道分布
   └── 热词云图

3. 重点事件回顾
   ├── 事件列表
   ├── 处理情况
   └── 效果评估

4. 竞品对比
   ├── 声量对比
   ├── 情感对比
   └── 话题对比

5. 趋势预判
   ├── 潜在风险点
   └── 机会点

6. 优化建议

5. 负面舆情应对

应对策略选择树:

负面舆情发现
│
├─→ 事实核查
│   ├── 属实 → 承认+道歉+整改
│   ├── 部分属实 → 澄清+解释+改进
│   └── 不属实 → 声明+证据+法律保留
│
├─→ 影响评估
│   ├── 高影响 → 官方声明+高管发声
│   ├── 中影响 → 官方回应+客服跟进
│   └── 低影响 → 私信沟通+个案处理
│
└─→ 传播控制
    ├── 源头处理:删除/澄清/和解
    ├── 稀释策略:正面内容覆盖
    └── SEO优化:搜索结果管理

常见负面类型应对:

类型应对要点注意事项
产品质量承认+召回/退换+整改不推诿、不狡辩
服务投诉致歉+补偿+流程优化个案解决+系统改进
虚假宣传澄清+修正+合规整改法务审核
员工行为调查+处理+制度完善切割但不冷漠
恶意抹黑声明+取证+法律手段证据充分再反击
竞品攻击不正面回应+差异化传播避免口水战

6. 声誉修复方案

修复阶段规划:

第一阶段:止损(0-7天)
├── 舆情监控加密
├── 负面源头处理
├── 官方态度表达
└── 核心用户安抚

第二阶段:修复(1-4周)
├── 整改措施落地
├── 进展持续沟通
├── 正面内容输出
└── KOL关系修复

第三阶段:重建(1-3月)
├── 品牌形象重塑
├── 用户信任重建
├── 长效机制建立
└── 声誉指数监测

声誉修复内容矩阵:

内容类型目的渠道
整改报告展示行动官网/官微
用户故事重建信任社交媒体
高管访谈传递态度权威媒体
第三方背书增强公信行业媒体
CSR活动正向关联全渠道

输出模板

舆情日报模板

【日期】____年__月__日
【今日声量】____条(环比___%)
【情感分布】正面__% | 中性__% | 负面__%

【重点舆情】
1. [事件标题]
   - 来源:[平台/账号]
   - 热度:[阅读/互动数据]
   - 风险:[高/中/低]
   - 建议:[处理建议]

【预警事项】
- [预警等级] [预警内容]

【明日关注】
- [待跟踪事项]

舆情事件分析模板

【事件名称】___________
【发生时间】___________
【事件概述】___________

【传播分析】
- 首发平台:
- 传播路径:
- 峰值时间:
- 累计声量:

【情感分析】
- 正面观点:
- 负面观点:
- 核心诉求:

【影响评估】
- 品牌影响:
- 业务影响:
- 风险等级:

【应对建议】
1. 短期:
2. 中期:
3. 长期:

最佳实践

  • 预防优于应对:日常监测比危机公关成本低100倍
  • 速度决定成败:舆情黄金4小时,错过则被动
  • 真诚胜过技巧:用户能分辨真心还是套路
  • 数据驱动决策:用数据说话,不凭感觉判断
  • 复盘沉淀经验:每次舆情都是学习机会

Signals

GitHub stars
125
Forks
21
Last commit
Feb 2026
Advanced
Item type
skill
Key
brand-pr-reputation-monitor
Source
github.com/chendongqi/opb-skills