平台情感画像
逐平台给出情感得分与正、中、负占比，看清哪个 AI 对品牌最友好、哪个最敏感。
监控维度
一次分析，掌握 AI 世界的品牌舆情全貌
从情绪温度到负面证据，从信源生态到应对动作，六个维度构成完整的 AI 舆情仪表盘
口碑影响力矩阵
将全部提及划分为沉默缺口、负面传播、被动提及与主动口碑，量化口碑结构健康度。
认知阶段情绪温度
按消费者决策五阶段统计提及率与正负面比例，定位负面情绪集中在哪个环节。
负面证据墙
收录所有出现负面表达的 AI 回答，可回溯完整对话与其引用的信源出处。
信源舆情生态
统计舆情相关信源的总量、品牌命中与优质占比，判断负面内容来自哪里。
风险行动清单
按平台、问题与优先级梳理每个风险缺口，逐条给出可执行的应对动作。
分析流程
四步生成品牌舆情报告
从提交品牌信息到拿到风险行动清单，全程系统化完成
提交品牌信息
填写品牌名称、核心业务与所属行业，系统自动构建舆情监控任务。
真机模拟提问
围绕口碑、负面新闻、经营稳定性等敏感问题，在 12 大 AI 平台真机提问。
情绪与证据分析
对回答进行情感结构化分析，收录负面证据并追溯其引用的信源出处。
预警与行动输出
给出舆情预警等级与风险行动清单，明确每条风险的说明与应对动作。
报告模块
一份舆情分析报告包含哪些模块
每份品牌舆情报告由总览与 6 个分析板块组成，从平台情感到风险行动清单，逐一说明各板块的分析维度与核心指标
品牌舆情报告
报告头 · 监控档案
报告头：本次舆情监控的检测档案
每份报告开头会固定本次舆情监控的基本口径，并直接给出最引人关注的预警结论：
- 舆情预警等级
- 安全 / 关注 / 风险等分级预警结论
- 检测平台
- 覆盖的 12 大 主流 AI 平台清单
- 抽样问题
- 围绕品牌舆情生成的敏感问题数量
- 总查询 / 总提及
- 本轮监控的总提问次数与品牌被提及次数
Overview · Sentiment Overview
数据概览
汇总本轮舆情监控最关键的指标：整体情感健康状况、负面暴露程度与风险缺口数量，并标注对品牌最友好与最敏感的平台。
情感得分（0-100）
舆情预警等级
提及率
负面率
风险缺口数
最友好平台 / 最敏感平台
01 · Platform Mood
平台情感画像
逐平台呈现 AI 对品牌的情感态度：每个平台一个情感得分，并拆分正面、中性、负面占比，快速识别口碑阵地与敏感阵地。
分平台情感得分
正面占比
中性占比
负面占比
02 · Influence Grid
口碑影响力矩阵
将全部 AI 回答按口碑性质划分为四类，量化品牌在 AI 世界是被主动推荐、被动提及，还是存在负面传播与沉默缺口。
主动口碑（数量 / 占比）
被动提及（数量 / 占比）
负面传播（数量 / 占比）
沉默缺口（数量 / 占比）
03 · User Journey
认知阶段情绪温度
按消费者购买旅程的五个阶段，统计各阶段的提及率、正负面比例与风险数量，定位负面情绪集中在决策链路的哪个环节。
痛点需求
方案探索
方案评估
决策购买
购后行为
分阶段风险数 / 提及率 / 正负面率
04 · Evidence Wall
负面证据墙
收录所有出现负面表达的 AI 回答，支持展开完整对话原文，并逐条列出 AI 引用的相关信源，标注信源类型与是否真正涉及品牌，便于核实与溯源。
负面问答列表（平台 + 问题）
完整对话回溯
相关信源（名称 / 类型 / 链接）
信源品牌相关性标注
05 · Source Ecosystem
信源舆情生态
统计舆情相关信源的整体生态：AI 引用了多少内容、其中多少真正命中品牌、优质信源占比如何，并按平台拆解命中率差异。
总信源数
品牌命中数
优质信源占比
分平台命中率
06 · Response Playbook
风险缺口与行动清单
按平台、问题和优先级梳理所有需要跟进的 AI 回答风险，优先处理负面提及与应提未提的场景，每条风险都附说明与建议动作。
风险数 / 高优先级数 / 涉及平台
风险类型（负面提及 / 未提及）
所属阶段与触发问题
风险说明
建议动作
特别申明：AI 大模型搜索结果千人千面，报告检测结果以系统 IP 检测结果为准，若有波动也属于合理范围。报告数据来源于真机模拟人工进行提问，非 API 接口数据。
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