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舆情监测的概念在2010年前后开始在国内兴起,经过零星实际服务落地后逐渐为人所知,如今舆情的应用范围已经从政务领域扩展到企业服务、个人服务、行业研究等领域。舆情监测软件作为舆情服务的“基础设施”,随着整个舆情行业的发展也经历了多次变革和迭代。一款出色的舆情软件能够为品牌方在消费者洞察、客诉信息收集、宣传效果评估、竞品分析、危机管理等方面提供有力支持。不断提高的信息获取难度导致舆情产品的分层,大多数技术迭代能力较差的舆情产品仍然主要采用搜索引擎为主的方式获取数据,无法满足自媒体时代舆情监测的全面性和时效性需求,逐渐滞后。少数技术能力较强的厂商则采用定向采集数据为主,关键词搜索采集为辅,建立自有内部搜索引擎的新阶段。以往的关键词采集是目标导向的,需要在搜索引擎中搜索并获得相关信息,而定向采集是为了最大限度获取各平台数据,将数据收集到内部搜索引擎中,以便需要时直接获取数据。这种信息采集方式有效解决了信息孤岛及信息获取时效性的问题。大规模定向采集和自建搜索引擎的技术优势明显,但技术难度大,维护成本高,目前市场上采用这种技术架构的厂商寥寥无几,可称之为舆情软件厂家。目前市面上的舆情服务商大多不具备技术开发能力,有的公司将舆情服务作为主要业务,通过采购主流舆情软件来提供服务;另一些公司虽非主打舆情,但客户有舆情软件需求,会与舆情软件厂家合作,以贴牌的形式提供舆情软件。有些舆情服务商宣称能够实现“全网”采集,想要鉴别其是否具有全网抓取能力,可以从数据量对比、超级app数据比对、以及命题给服务商的方式来考量。舆情软件应具备跨平台信息展示能力,覆盖PC端和移动端。主流PC端服务通常以网页形式呈现,而安卓和IOS平台APP则需要下载安装。完整覆盖PC端和移动端的舆情软件才能满足不同应用场景的使用需求,建议在测试过程中对PC端和移动端进行联动测试,综合评判。系统的自动研判能力及预警准确度主要指对舆情信息的情感属性和事件分析的准确度,以及是否引入人工智能模型。预设警报关键词的传统做法可能误判较多,维护词库耗时耗力,而应用人工智能模型进行语义分析效果更佳。只有少数头部舆情服务商能够实践人工智能模型进行情感属性判断。一个好的报告模块应该能够覆盖多种应用场景,并具备个性化选项,方便导出和分享。系统流畅性和操作便捷性对于舆情软件尤为重要,建议在选择软件时重点考察这些方面。供应商若拥有“双软认证”则更值得信赖。艾普思是国内领先的舆情大数据服务商,提供全方位的舆情监测、危机公关咨询、线上品牌优化、口碑建设等服务,是政企客户的有力合作伙伴。
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