業界ソリューション

在資訊爆炸的時代，媒體與公關產業面臨前所未有的挑戰。LargitData InfoMiner 即時輿情分析系統，協助您從龐大的網路資訊中掌握品牌聲量、追蹤議題趨勢，並在危機發生的早期階段做出回應。

業界の課題

現代のメディアと PR の従事者は毎日、膨大なニュース報道・ソーシャルメディア投稿・フォーラム上の議論に直面しています。従来の手作業による監視は時間と労力を要するだけでなく、突発的な危機事象を第一報から捉えることが困難です。以下は、メディアと PR 業界が現在直面している本質的な課題です：

• 情報過負荷：每天產生的網路內容量極為龐大，靠人力已無法全面監測所有相關報導與討論。
• 危機対応速度：負面輿論在社群媒體上可於數小時內擴散，若無法及早偵測，將錯失最佳處理時機。
• クロスプラットフォーム統合が困難：ニュースサイト・Facebook・PTT・YouTube・Instagram・各種フォーラムなどのプラットフォームはデータ形式が異なり、統一的な分析が困難です。
• 競合他社の動向追跡が不十分：体系的なツールが欠如しており、競合他社のメディア露出とブランド戦略を継続的にモニタリングすることが困難です。
• KOL コラボレーション評価に数据が不足：インフルエンサーや意見リーダーとのコラボレーションを選定する際、客観的な影響力データとオーディエンス分析が不足しています。

業界ソリューション

LargitData InfoMiner 即時輿情分析系統專為媒體與公關產業量身打造，提供網路聲量監測與 AI 分析能力：

• 多元來源監測：InfoMiner 涵蓋新聞網站、社群平台、論壇、部落格與影音等多元來源，實際涵蓋範圍依方案與資料源授權而定；需登入才能瀏覽的封閉社團或無公開介面的服務，未經授權不會納入。
• AI センチメント分析エンジン：運用自然語言處理（NLP）技術，判斷文章的正負面情感傾向，將品牌聲譽的變化轉為可持續追蹤的指標。
• 警訊通知：當偵測到異常聲量波動或負面議題升溫時，系統透過 Email 與簡訊發送警訊，讓公關團隊及早啟動應變；門檻可分專案調整，靈敏度與誤報率互為取捨。
• ビジュアライゼーションダッシュボード：直感的な声量トレンドグラフ・キーワードクラウド・ソース分布図などのビジュアル化レポートを提供し、チームが輿論の全体像を迅速に把握できるよう支援します。
• 自動化日報・週報：システムが自動でメディアモニタリング分析レポートを生成し、PR チームの大量の手動集計時間を削減します。

InfoMiner の機能についてさらに詳しく：InfoMiner SNS分析ツール

評估監測覆蓋率時，該問供應商什麼

輿情工具的報價單上常見「監測 N 萬個頻道」這類數字，但頻道的計算方式各家不同：有人把同一個網站的每個分類都算一個頻道，有人只算網域。與其比較數字大小，不如直接確認下列六件事，並要求書面回覆：

• 去重規則：同一則新聞被十家媒體轉載時，聲量統計是計為一則還是十則？同一使用者的重複貼文如何處理？計算方式不同，聲量曲線的意義完全不同。
• 抓取頻率：不同來源的更新頻率差異很大，熱門討論區可能數分鐘一次，小型部落格可能一天一次。請確認關鍵來源的實際頻率，而非平均值。
• 歷史回溯範圍：新增關鍵字後，能往回撈多久的歷史資料？補抓歷史是否另計費用？做競品長期比較時，這一項最容易在簽約後才發現受限。
• 封閉平台授權：封閉社團、私人帳號與需登入的內容涉及平台條款與個資規範，未取得授權者不應納入。請確認供應商的資料取得方式是否合法。
• 缺漏通報：平台改版或封鎖爬取時，資料會出現斷層。請確認是否會主動通報、多久內修復，以及是否納入服務水準約定。
• 評測方式：情感分析的準確度需說明測試資料集、標註準則與適用語言場景；反諷、業配文與產業術語通常是誤判的高風險區。建議要求以貴品牌的實際貼文做小規模盲測。

多様な活用シーン

シナリオ 1：ブランド危機のリアルタイム検知と対応

某知名消費品牌透過 InfoMiner 偵測到論壇上一則負面爆料文章正在快速擴散。系統在偵測到異常聲量後隨即發送警訊，公關團隊啟動危機處理流程，在議題進一步擴散前完成官方回應，把後續的媒體詢問集中在同一套說法上。實務上要注意的是，從貼文出現到系統示警的時間，取決於該來源的抓取頻率與熱度門檻設定，導入時應針對重點來源個別確認。

シナリオ 2：競合他社のメディア戦略追跡

一間公關代理商利用 InfoMiner 同時監測客戶品牌與五家主要競品的網路聲量。透過 AI 分析競品的媒體曝光頻率、報導主題與情感傾向，每週產出競品分析報告，協助客戶調整品牌定位與媒體策略。比較不同品牌聲量時，需確認各品牌的關鍵字設定寬嚴一致，否則差異可能來自設定而非市場表現。

シナリオ 3：KOL 影響力評価とコラボレーション効果追跡

品牌行銷團隊透過 InfoMiner 的社群數據分析功能，評估潛在合作 KOL 的影響力、受眾組成與互動品質。合作期間持續追蹤 KOL 貼文的擴散效果與帶來的品牌聲量變化，以數據輔助未來的合作決策。需注意公開可得的互動數據無法完全排除異常帳號的影響，建議搭配互動率合理性與留言內容品質一併判讀。

シナリオ 4：新製品発売時のメディアモニタリング追跡

在新產品上市前後，行銷團隊透過 InfoMiner 設定產品關鍵字監測，掌握消費者對新品的討論熱度、正負面評價與關注焦點，快速回饋給產品團隊進行策略調整。若產品名稱與常用詞彙重疊，建議搭配排除詞設定以降低雜訊。

シナリオ 5：業界イシューのトレンド分析

媒體研究團隊利用 InfoMiner 長期追蹤特定產業議題（如 ESG、AI、電動車等）的討論趨勢、主要意見領袖與輿論走向，為新聞編輯台提供數據驅動的選題建議。長期趨勢分析需留意資料來源清單在期間內是否有增減，來源變動會直接影響聲量曲線。

成效怎麼衡量：先定義基準再談改善

公關成效向來難以量化，若沒有事先約定計算方式，導入後的檢討容易流於各說各話。建議在導入前取得下列基準值：

預期效益方向

• 危機發現時點前移：從人工巡檢改為系統監測與自動警訊，可讓團隊更早進入應變流程，實際提前多久需以自家歷史事件回測確認。
• 報告彙整負擔下降：自動化日報與週報取代人工複製貼上，讓團隊把時間放在策略解讀與提案。
• 監測廣度擴大：從僅能盯著主要媒體，擴展到新聞、社群、論壇與影音等多元來源；覆蓋範圍以方案與授權為限，不宜視為全面覆蓋。
• 品牌聲譽變化可追蹤：AI 情感分析把零散評論轉為可比較的趨勢指標，判讀結果建議定期以人工抽樣校準。
• KOL 選擇有依據：以公開互動數據與受眾輪廓輔助合作決策，取代僅憑粉絲數的判斷。