痛点:原来怎么干的
机构服务 8 个达人账号,平均每周 2 至 3 起舆情事件,此前靠 2 名专员人工盯 5 个平台评论区,从发现到出声明平均 4 小时,曾漏判 1 次发酵事件导致单条视频掉粉 3 万,事后安抚与返工成本居高不下。
做法:分几步改
- 汇总历史舆情案例与过往应对声明,建成分级标准与口径知识库供 AI 检索。
- AI 定时抓取各平台评论与热搜关键词,按影响面与情绪强度自动分成四级。
- 三级以上事件由 AI 依据知识库生成声明初稿与记者问答口径清单。
- 公关经理修订口径、法务复核后才能对外发布,全过程留存审核记录备查。
效果:改完变成什么样
舆情响应时长
4 小时 → 40 分钟
重大事件漏判次数
每月 1 次 → 0 次
声明初稿撰写耗时
90 分钟 → 15 分钟
可以直接抄的三条
- 舆情分级标准必须先由人写好,AI 只做初判,升级与回应权留给公关。
- 把历史声明沉淀成知识库,AI 初稿比每次从零空写质量稳定得多。
- 对外口径必须人工拍板并留存审核记录,AI 初稿仅作内部参考件。
适用边界:该做法在本案例的规模与工具条件下成立,换到数据量更大、合规要求更严的场景需重新验证。 效果数字为案例方提供或访谈整理的参考值,不构成效果承诺。
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阅读完成率高,适合有转化目标的工具方
来源:社区分享整理(案例方为化名团队),效果为用户自述参考值
涉及工具:大模型 API、RAG 知识库 · 标签:舆情分级、内容运营、模板化
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