AI 品牌监测

AI 品牌监测通过自动收集和模型辅助审核，识别所提供来源中与品牌相关的提及。可以先从明确的范围入手：收集公开新闻结果，区分真正的品牌提及与同名误匹配，再整理附有来源链接的摘要。新闻搜索只是选取的证据样本，并不全面覆盖公众讨论或社交网络。

作者：Ai Flowi · 发布于

明确品牌及其误匹配情形

开始收集前，写明准确的品牌名称、已知产品名称、市场和有歧义的词语。简短的品牌名可能同时也是地名、人名或普通物品的名称。明确列出这些排除项，让模型能够区分文章主题与偶然出现的相同词语。不要悄悄丢弃有歧义的提及；将其归入待审核类别，比强行给出确定结论更有用。

明确摘要要支持什么工作：传播内容审核、发现产品反馈，还是带日期的市场简报。批评整个行业的文章，并不自动等于对你的品牌持负面态度。客户引语也不同于发布方的立场。应在输出约定中保留这些区别。

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保留每次提及背后的证据

品牌提及审核记录
建议字段保留原因检查内容
mention_reference 和 source_url将摘要中的每项陈述关联到其来源。链接打开的是目标文章，而不是无关搜索结果。
publication_date 和 observed_at区分文章日期与收集时间。未知的发布日期仍应标为未知；收集到文章并不能证明其时效性。
relevance 和 exclusion_reason显示品牌同名误匹配和不确定的匹配。文章确实涉及目标企业或产品。
sentiment_label 和 evidence_excerpt将分类与支持该分类的原文放在一起。识别摘录表达的是谁的观点。
review_status记录审核者接受或暂缓的决定。模型不得代替审核者给出最终批准。

这些是为审核材料建议的字段，并不表示 News Search 会返回这些列。检查实际的 articles Table，确认可用的来源字段，并在定义提取模式前记录缺失的元数据。摘要一旦丢失来源链接，即使文字通顺，也难以核查。

准备新闻查询和模型访问权限

收集提及样本前，先通过News Search 目录参考文档了解查询和语言、地区控制项。

以相关性检查为例，假设某品牌名同时也是地名。一篇讨论该地区交通的文章，不会仅因标题包含查询词就成为企业提及。应要求文章具有与目标品牌关联的产品、公司或发言人信息，并将不确定的匹配单独列入审核组。提及子公司的内容可能与一份传播简报相关，却需要从另一份中排除，因此应在检查情感倾向前，把这项规则写入查询备注。

使用 aReduce 和 Structured Output 时，需要自行配置模型提供商账户/API 密钥，并向提供商单独付费。还需书面的相关性规则，以及负责审核摘要的人。信息公开可见，并不意味着可以收集无关个人信息。本指南所用的接口依据来自组件目录。

配置从新闻到摘要的审核流程

配置示例，并非测试记录

  1. News Search：将 query 设为准确的品牌名称，加上用于消除歧义的产品或企业词语。根据要检查的语言和市场设置 hl 和 gl，并确认编辑器接受的值。检查 articles 中的 URL、日期和实际返回的文本量。
  2. Type Convert：使用记录转 Message 的转换方式，将选定文章作为 input_data，并设置 output_type = “Message”。保留足够文本，以区分被引用者的观点与发布方的立场；仅凭标题可能无法确定情感倾向。
  3. Structured Output：将 input_value 设为已检查的文章 Message，按已配置的访问权限设置 model 和提供商凭据，设置 schema_name = BrandMentionReview，并将 output_schema 设为所需的相关性、情感、日期和证据字段。设置 system_prompt，要求仅依据所提供的内容分类，并允许 ambiguous（有歧义）或 insufficient_evidence（证据不足）。
  4. aReduce：对于已审核的集合，将 source 设为保留的提及记录组成的 Table，将 model 设为已配置的 LanguageModel，并将 schema 设为目标摘要字段。设置 instructions，要求归纳主题，同时分别保留来源引用、不确定的提及和冲突观点。其 states 输出类型为 Table。
  5. 审核摘要：打开引用的文章，确认相关性和观点归属正确，再单独记录任何编辑修改，不将其混入生成的分类。此拟议设计用于收集和整理证据，不会发布回复或升级处理消息。

不要让归纳抹去分歧

aReduce 说明介绍了集合层面的处理；此摘要还需要制定针对转载报道的编辑分组规则。

将同一公告的不同转载版本归入同一条原始报道的引用标识下，同时保留各发布渠道的链接。回应该公告的评论文章增添了观点，应单独列项。如果摘要把两者合并为一个正面主题，读者就无法区分品牌声明与他人的判断。接受该主题前，应审核有代表性的摘录，并保留对简报有影响的分歧。

要求摘要区分反复出现的话题与去重后的独立事件数量。未验证计数方法前，不要把模型摘要当成量化情感报告。如果无法获得文章全文，摘要应说明可用证据的局限。标题、摘录和完整文章所能支持的解读程度不同。

有用的品牌摘要应包含什么

目标输出列出相关提及、来源日期、支持段落和建议主题，同时保留被排除的匹配及未解决的歧义，让审核者看清流程筛除了什么。摘要应便于阅读，不能把情感标签当作唯一结论；观点有褒有贬，或只是在引述他人观点时，可能需要简短说明。

测试以下情况：同名但无关的企业、搜索结果中新近出现的旧文章、标题措辞正面但正文持批评态度的文章，以及同一报道的两个转载版本。检查摘要是否揭示了各项问题，并且没有声称来源样本代表该品牌的所有讨论。

何时应采用 AI 品牌监控以外的其他流程？

此工作流已在组件目录中记录；未经 Ai Flowi 生产环境测试。它不能证明具备社交网络访问、私密社群覆盖或实时提醒。它也不能证明该流程会对品牌声誉产生何种影响。这里不涵盖 WhatsApp、Messenger 和 Instagram 监测。如果要求建立全面的媒体档案，应先评估能够证明具有所需来源访问权限和保留能力的服务。

如果文章数量少，人工审核可能已经足够。模型分类可能误读讽刺、引语和当地语境。敏感的升级处理决定应由负责公关传播审核的人员作出，并分别估算来源收集与模型请求的费用。

套餐：Go 年付方案每月 USD8 起（月付 USD10），Plus 年付方案每月 USD16 起（月付 USD20），Pro 100 年付方案每月 USD80 起（月付 USD100），Pro 200 年付方案每月 USD160 起（月付 USD200），Pro 500 年付方案每月 USD400 起（月付 USD500），每月包含 5,000 至 250,000 个 Flowi Tokens，并支持充值；每次节点运行消耗 1 个 token；不包含第三方 API 和模型使用费用。

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