隨著信息形態日益多元、傳播速度持續加快,傳統依賴人工盯屏、關鍵詞匹配的輿情監測方式已難以應對復雜輿論環境。2026年,AI正從“輔助工具”升級為“智能中樞”,推動輿情管理從“被動響應”向“主動預判”演進。
![]()
行業共識正在形成:AI不會取代人工,但會淘汰低效的人工操作。未來的輿情團隊,將由AI處理海量數據與基礎分析,人工聚焦策略判斷與價值決策。這一轉型的核心,體現在四大AI驅動的技術能力上:
一、情感細分識別:超越“正面/負面”的粗粒度判斷
用戶表達極少是非黑即白的。一句“音質不錯,但續航太差”,實則包含正面與負面雙重情緒。傳統系統僅能將其歸為“中性”或誤判,錯失關鍵洞察。
新一代AI模型可對文本進行細粒度情感解析,識別多維度情緒傾向(如認可、失望、期待、質疑),并標注各要素的情感強度。這使得企業能精準定位產品中“被認可的部分”與“引發不滿的環節”,為優化提供靶向依據。
二、跨模態監測:覆蓋圖文與視頻中的多維輿情信號
當前大量用戶反饋以非純文本形式存在,如小紅書圖文筆記、抖音短視頻、產品實拍圖等。這些內容中的畫面、字幕、配文往往比單純文字更具真實性和傳播力。
領先的輿情系統已集成多模態分析能力:
通過OCR技術提取圖片或視頻幀中的文字信息(如包裝標簽、屏幕截圖、手寫評價);
利用圖像識別判斷產品外觀狀態、使用場景、用戶表情及環境背景;
結合視頻標題、評論區文本進行綜合情感判斷。
由此實現對主流視覺化內容的深度解析,避免因僅依賴純文本監測而遺漏關鍵信號。
三、預測性預警:從事后響應轉向事前干預
傳統預警依賴“關鍵詞觸發”,屬于典型的事后機制。而AI可通過融合歷史輿情趨勢、行業動態、政策變化、社交情緒波動等多維信號,識別潛在風險的早期苗頭。
例如,當某一話題在垂直社群中討論熱度異常上升,且伴隨負面情緒聚集,系統可提前數日發出預警,并關聯相關政策或競品事件,提示企業啟動預案。這種“前瞻性感知”能力,是危機防控的關鍵躍遷。
四、自動化決策建議:從數據呈現到策略輸出
過去,輿情報告止步于“聲量多少”“情感占比”,策略制定仍需大量人工推演。如今,AI可基于場景自動輸出可執行建議:
若負面集中于售后服務,建議“優化響應流程+發布服務保障聲明”;
若正面聚焦設計美感,建議“強化視覺傳播+探索聯名合作”;
在危機場景下,還可提供回應話術框架、渠道優先級排序等支持。
這不僅縮短決策鏈路,更降低對經驗的高度依賴,使中小團隊也能高效應對復雜輿情。
結語:AI不是替代者,而是能力放大器
2026年,選擇輿情工具的核心標準,已從“能否抓數據”轉向“能否理解、預判并指導行動”。AI的價值,不在于取代人的判斷,而在于將人從重復、低效的信息篩選中解放出來,聚焦真正需要創造力與戰略思維的工作。
目前,已有專業輿情系統集成上述四大AI能力,助力企業構建智能、敏捷、前瞻的輿情管理體系。
特別聲明:以上內容(如有圖片或視頻亦包括在內)為自媒體平臺“網易號”用戶上傳并發布,本平臺僅提供信息存儲服務。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.