Industry Solutions

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。

Industry Challenges

Modern media and PR professionals must contend with enormous volumes of news coverage, social media posts, and forum discussions every day. Traditional manual monitoring is not only time-consuming and labor-intensive — it also struggles to detect breaking crisis events at the earliest possible moment. The following are the core pain points currently facing the media and public relations industry:

• Information Overload：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。
• Crisis Response Speed：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。
• Difficulty Integrating Across Platforms：News websites, Facebook, PTT, YouTube, Instagram, forums, and other platforms all use different data formats, making unified analysis difficult.
• Insufficient Tracking of Competitor Activity：Without systematic tools, it is difficult to continuously monitor competitors' media exposure and brand strategies.
• Lack of Data for KOL Partnership Evaluation：When selecting influencers or key opinion leaders for partnerships, objective influence data and audience analytics are lacking.

Industry Solutions

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 Sentiment Analysis Engine：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。
• Visual Dashboard：Intuitive visual reports — including volume trend charts, keyword clouds, and source distribution maps — help teams rapidly understand the full picture of public sentiment.
• Automated Daily and Weekly Reports：The system automatically generates media monitoring analysis reports, saving PR teams significant manual compilation time.

Learn more about InfoMiner features:InfoMiner Social Listening

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。

Diverse application scenarios

Scenario 1: Real-Time Brand Crisis Detection and Response

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。

Scenario 2: Competitor Media Strategy Tracking

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。

Scenario 3: KOL Influence Evaluation and Partnership ROI Tracking

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。

Scenario 4: New Product Launch Media Monitoring

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。

Scenario 5: Industry Issue Trend Analysis

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。