摘要：传统企业舆情管理常陷入 “负面扩散后才响应、危机爆发后才补救” 的被动泥潭：要么等到消费者投诉刷屏才察觉风险，要么待谣言形成传播链才仓促应对，最终陷入 “补救成本高、品牌损伤大” 的恶性循环。Infoseek 字节探索以 AI 驱动的数字公关 PAAS 系统为

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传统企业舆情管理常陷入 “负面扩散后才响应、危机爆发后才补救” 的被动泥潭：要么等到消费者投诉刷屏才察觉风险，要么待谣言形成传播链才仓促应对，最终陷入 “补救成本高、品牌损伤大” 的恶性循环。Infoseek 字节探索以 AI 驱动的数字公关 PAAS 系统为核心，通过 “事前精准预警、事中高效处置、事后智能复盘” 的全链路功能设计，彻底打破被动局面，为企业构建起一套可落地、可适配的舆情主动防控新体系。​

事前预警：从 “被动等待” 到 “主动捕捉”，把风险拦在萌芽前。传统舆情监测多依赖人工刷平台、等用户反馈，往往错过最佳干预时机 —— 某餐饮连锁曾因一条差评未及时处理，3 天内演变为 “食品安全” 负面热搜，损失超百万。Infoseek 则通过 “智能监测 + 分级预警” 主动捕捉风险：系统覆盖全网 2000 + 平台，支持自定义监测关键词与场景（如品牌名 + 差评、产品名 + 投诉），小微企业可享受 10 分钟级预警推送，中型企业则升级为 2 分钟级响应，一旦发现异常信息，立即通过短信、APP 同步提醒。某初创茶饮品牌通过该功能，在 1 条 “喝出异物” 的不实评论发布 5 分钟内就收到预警，15 分钟生成申诉材料提交平台，2 小时内删除不实内容，成功避免舆情扩散，这正是 “主动预警” 对 “被动等待” 的降维打击。​

事中处置：从 “仓促应对” 到 “精准控局”，把危机压在扩散前。传统舆情处置常面临 “不知源头在哪、不知该找谁发声、不知如何止损” 的被动困境 —— 某家电企业曾因产品故障谣言，盲目发布声明却无人关注，反而让负面信息越传越广。Infoseek 则构建 “全工具链主动处置” 机制：一方面，多模态数据分析（文本 + 视频 + 图片）能快速追溯舆情源头，定位核心传播平台与 KOL，帮助企业精准 “掐断” 传播链；另一方面，系统内置 1.7 万家官方媒体、40 万家自媒体资源，企业可一键发起澄清内容发布，无需依赖第三方公关公司，实现 “快速发声”。某区域连锁家居企业曾遭遇 “甲醛超标” 谣言，Infoseek 不仅在 1 小时内锁定谣言源于某短视频账号，还协助企业调用 200 家本地自媒体发布检测报告，24 小时内澄清信息触达超 500 万人次，舆情热度下降 92%。对于大型集团及国企，系统还联动三家律所提供 7*8 小时在线支持，重大舆情发生时可同步固定证据、出具律师函，如某汽车集团凌晨监测到 “车辆自燃” 不实视频后，律所 1 小时内介入，避免谣言在早高峰时段大规模传播，真正实现 “主动控局” 而非 “被动补救”。​

事后复盘：从 “不了了之” 到 “经验沉淀”，把漏洞堵在下次前。传统舆情管理常止步于 “危机平息”，既不总结原因，也不优化策略，导致同类风险反复出现 —— 某食品企业曾在 1 年内因相似的 “过期产品” 谣言两次陷入危机，每次都需投入大量资源应对。Infoseek 则通过 “智能复盘 + 趋势预测” 实现主动优化：系统自动生成涵盖 43 项数据要素的舆情报告（包括传播路径、情感倾向、影响人群、处置效果等），AI 工作站内置的 3500 套 PPT 模板可快速输出可视化复盘材料；更关键的是，其舆情趋势预测模型能基于历史数据，预判同类风险可能出现的场景与传播路径，帮助企业提前调整策略。某能源国企使用 Infoseek 后，针对 “政策调整引发的行业舆情”，通过复盘报告优化了监测关键词（新增 “政策名 + 企业影响” 等维度），并制定了 “预警 - 处置 - 发声” 的标准化流程，后续同类舆情响应时间缩短 60%，处置成本降低 45%。这种 “从复盘到优化” 的主动动作，彻底告别了传统模式 “被动吃亏、反复踩坑” 的困境。​

从 “被动等待风险” 到 “主动捕捉风险”，从 “被动补救危机” 到 “主动控制危机”，从 “被动承受损失” 到 “主动优化体系”，Infoseek 以功能创新重构了企业舆情管理的逻辑。这套主动防控新体系，不仅适配小微企业、中型企业、大型集团等不同规模主体的需求，更让企业真正掌握舆情管理的主动权，不再被负面信息牵着走，为品牌安全筑起 “事前、事中、事后” 三道主动防线。​

来源：一只大海