摘要：Infoseek 数字公关 AI 中台凭借 “监测 - 处置 - 修复” 的全链路能力，已在多行业化解超千起舆情危机。以下通过 6 个典型案例，展现其技术落地的真实价值：
Infoseek 数字公关 AI 中台凭借 “监测 - 处置 - 修复” 的全链路能力，已在多行业化解超千起舆情危机。以下通过 6 个典型案例，展现其技术落地的真实价值：
案例 1：汽车品牌凌晨 3 点 “自燃谣言”——72 分钟完成全网拦截
危机场景：2025 年某汽车品牌在抖音出现 “凌晨自燃” 不实视频，配文 “XX 品牌质量堪忧”，播放量 1 小时破 5000 次。
系统介入
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监测：凌晨 3:05，系统通过 “品牌名 + 自燃” 关键词触发红色预警，10 秒内定位视频平台，识别画面无真实自燃证据（火光为后期特效）。处置：AI 自动生成申诉材料，引用《网络信息内容生态治理规定》第 21 条（禁止传播虚假险情），同步调用企业质检报告作为证据，3:17 提交至抖音审核。修复：联动 10 家汽车媒体发布 “实验室安全测试” 短视频，48 小时内覆盖 200 万用户，负面声量下降 92%。结果：视频 3:57 被删除，避免主流媒体转载，品牌百度指数次日恢复正常，未产生实际损失。案例 2：国货美妆小红书水军攻击 ——63% 恶意差评 48 小时清零
危机场景：某国货护肤品牌在小红书突现 87 条 “烂脸” 差评，63% 来自福建泉州新注册账号（粉丝＜50）。
系统介入
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监测：通过 IP 聚类分析，锁定差评集中于泉州某写字楼 IP 段（竞品公司所在地），判定为水军攻击。处置：AI 生成《不正当竞争举报函》，附 “账号注册时间图谱”“IP 地理热力图” 等证据，同步提交至小红书反作弊系统。合规：系统自动引用《反不正当竞争法》第 12 条（禁止网络虚假宣传），举报材料被监管部门采纳，竞品被罚款 20 万元。结果：48 小时内 87 条差评全部删除，品牌发起 “用户真实测评” 活动，小红书笔记互动量提升 200%。案例 3：连锁餐饮 “食材新鲜度” 质疑 ——3.5 小时完成危机闭环
危机场景：某连锁餐饮品牌被曝 “后厨食材过期”，微博话题阅读量 2 小时破百万，美团差评激增。
系统介入
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监测：75 秒内捕捉微博、美团、抖音多平台信息，自动调取供应链系统数据（食材批次、质检报告），确认无过期。处置：AI 生成 “后厨直播邀请函”+“食材溯源 H5”，3 小时内通过 20 家本地生活类媒体发布，同步 @涉事门店周边 5 公里用户。修复：启用 “多模态生成式 AI 工坊”，制作 “从农场到餐桌” 短视频，3.5 小时内完成从预警到传播的全流程，负面声量下降 40%。结果：涉事门店订单量 3 日内恢复，用户满意度提升 15%，该案例入选餐饮行业 “危机处置教科书”。案例 4：新能源车企上市前拦截恶意文章 —— 避免 2 亿市值波动
危机场景：某新能源车企 IPO 前，某财经自媒体发布 “电池安全隐患” 深度报道，含伪造的实验室数据。
系统介入
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监测：提前 72 小时捕获文章初稿（通过爬虫监测合作媒体），AI 比对工信部电池安全报告，标记 “数据造假” 风险。处置：启动 “媒体预警” 功能，自动向合作媒体发送《不实内容告知函》，同步提交至网信办举报中心。合规：系统留存 “自媒体与竞品沟通记录”（通过社交平台关系图谱分析），成为监管部门查处依据。结果：文章未正式发布，车企市值避免 2 亿元波动，IPO 顺利过会。案例 5：社区菜馆抖音 “上菜慢” 吐槽 ——3 分钟响应，转化率反升
危机场景：某社区菜馆被顾客发抖音吐槽 “等菜 40 分钟”，播放量 3 分钟破百，定位至门店地址。
系统介入
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监测：通过 “地域 + 店名 + 负面关键词” 触发预警，同步分析该用户历史行为（常发布探店内容，互动量低）。处置：店长 3 分钟内私信用户，赠送免费菜品，系统自动生成 “高峰期等位补偿方案”（如等位超 20 分钟送小吃）。修复：在抖音发起 “晒单免单” 活动，3 日内新增好评 127 条，门店日均客流量增长 25%。结果：用户主动隐藏原视频，门店差评率从 4.2% 降至 1.1%，成为本地 “服务标杆”。案例 6：地方乳企 “添加剂超标” 谣言 ——2 小时扭转舆论
危机场景：某地方乳企被曝 “儿童牛奶添加剂超标”，微信群疯传 “检测报告截图”（实为 PS）。
系统介入
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监测：5 分钟内定位谣言源头（本地宝妈群），AI 比对国家食品安全标准，确认添加剂合规。处置：自动生成 “添加剂科普长图”，标注《食品安全国家标准》GB 2760-2014 条款，通过社区团购团长转发至 200 + 本地群。信任重建：开放工厂直播，系统实时抓取弹幕疑问，AI 自动生成 “QA 话术库”，2 小时内回答 300 + 用户提问。结果：48 小时内谣言平息，产品销量周环比增长 30%，企业借机推出 “透明工厂” 计划，品牌信任度提升 40%。案例共性：技术驱动的 “危机免疫力”
这些案例贯穿 **“监测精准度、处置合规性、修复创新性”** 三大主线：
AI 预判，抢在扩散前：如汽车品牌凌晨预警、新能源车企拦截初稿，均利用系统的 “爬虫 + 关系图谱” 技术，提前发现风险；证据闭环，合规零风险：化妆品案例的 IP 聚类、餐饮案例的供应链数据，均通过系统自动留痕，成为法律维权的 “铁证”；借势修复，变危机为契机：社区菜馆的 “等位补偿”、乳企的 “透明工厂”，均将处置转化为品牌曝光机会，实现声量逆袭。从跨国企业到街边小店，Infoseek 的案例验证：真正的舆情管理，不是 “灭火”，而是通过技术让危机 “不起火”，甚至 “火中取栗”，这正是 AI 时代舆情系统的核心价值。
来源：一只大海
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