如果您希望实时掌握公众对品牌的态度变化、识别潜在危机并理解舆论焦点，则需要借助AI技术实现全网信息的自动捕获与深度解析。以下是具体操作指南：
一、构建多维关键词网络，启动智能采集
AI舆情监控的第一步是让系统准确识别所有与品牌相关的表达形式，避免因词义泛化或隐晦表述导致漏检。需覆盖品牌全称、简称、谐音、产品型号、高管姓名、用户俗称及行业黑话，并动态加入近期热点事件关联词。
1、在Infoseek后台进入“监测设置”模块，点击“新建关键词组”。
2、在“核心名称”栏输入品牌主名称及3个以上常用变体，例如“星野科技”“XYTech”“星野手机”。
3、在“产品与场景”栏添加当前主推产品型号（如“X7 Pro”）及高频搭配词（如“发热”“掉帧”“充电慢”）。
4、勾选“启用语义扩展”，系统将自动匹配近义词、错别字、拼音缩写及网络俚语，例如输入“卡顿”，AI同步识别“转圈圈”“像PPT”“半天不动”等表达。
5、保存后，系统即刻启动分布式爬虫，在新闻、微博、小红书、B站评论区、知乎问答、垂直论坛等200+信源中执行7×24小时不间断采集。
二、启用多模态情感分析，穿透表层文本
传统关键词匹配仅能统计提及量，而AI情感分析可识别讽刺、反语、阴阳怪气等复杂语义，并对图片、视频中的文字OCR与画面内容进行联合判读，确保情绪判定不误判。
1、进入“分析看板”，确认已开启“深度情感识别”开关。
2、选择时间范围（建议首次使用设为最近7天），点击“生成情绪热力图”。
3、查看系统输出的三类情绪占比柱状图，并点击“负面”区块，展开细分情绪标签，重点关注“愤怒”“失望”“质疑”三类高风险情绪的声量突增节点。
4、对任意一条负面内容，点击右侧“AI解读”按钮，查看系统标注的情绪依据（如“‘说好不割韭菜’含明显反讽语气”）及关联图像/视频帧分析结果。
5、在“话题聚类”面板中，确认系统是否已将分散表述归并为统一议题，例如将“售后电话打不通”“客服回复三天才回”“投诉无门”自动聚类为【售后服务响应迟滞】。
三、配置分级预警规则，实现风险前置拦截
AI需根据企业实际业务敏感度，差异化定义预警触发条件，避免信息过载，确保真正紧急事件第一时间触达责任人。
1、进入“预警中心”，点击“新建预警策略”。
2、设定基础阈值：选择渠道（如限定仅短视频平台）、情绪（仅负面）、时间窗口（如10分钟内）。
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