QClaw可实现品牌社交媒体舆情的实时监测与口碑分析：一、配置全平台定向抓取任务；二、启用情感识别与声量聚类分析；三、绑定本地知识库做归因判断；四、生成可视化口碑看板；五、设置多级预警与自动响应流。
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如果您需要对品牌在社交媒体上的舆情进行实时监测与口碑分析，QClaw 可以自动抓取多平台原始数据并结构化处理。以下是实现该目标的具体方法：
一、配置全平台定向抓取任务
QClaw 支持对主流社交平台按关键词、账号、话题标签进行精准采集，避免无效信息干扰分析结果。系统会在设定时间间隔内自动访问目标页面，提取文本、发布时间、互动量等元数据。
1、打开 QClaw 主界面，点击「新建舆情监控任务」。
2、在「数据源配置」中勾选需监测的平台：微博、小红书、知乎、抖音评论区、B站动态及弹幕、微信公众号文章及留言区。
3、输入品牌名称、产品型号、竞品名、行业通用词（如“XX手机卡顿”、“XXApp闪退”）作为核心关键词组。
4、添加重点监测账号：官方企业号、KOC/KOL账号、黑榜博主、垂直领域测评账号。
5、保存配置，启用定时采集（支持每15分钟/每小时/每日执行）。
二、启用情感识别与声量聚类分析
原始数据需经语义解析才能转化为口碑指标，QClaw 内置本地化情感分析模型，可区分正向、中性、负向表达，并自动聚合高频表述形成声量热点簇。
1、进入「分析设置」页，开启「情感倾向识别」与「关键词共现聚类」开关。
2、为负面表述预设敏感词库：如“不推荐”、“退货”、“客服失联”，触发高亮预警。
3、设定聚类阈值：将相似语义评论（如“充电慢”“电池耗电快”“一上午就没了”）归入同一问题簇。
4、运行分析模块，生成带时间戳的情绪热力图与TOP10声量话题清单。
三、绑定本地知识库做归因判断
单纯情绪统计无法支撑决策，需结合品牌业务逻辑对舆情根因进行标注。QClaw 允许挂载私有规则库，将用户反馈映射至具体产品模块、服务环节或传播事件。
1、在「知识库管理」中上传Excel格式归因表，列包括：用户原话片段、对应归因维度（如“硬件性能”“APP版本缺陷”“线下门店服务”）、责任部门、历史解决方案编号。
2、启用「智能归因匹配」，系统自动将新抓取评论与知识库条目比对，输出带归因标签的数据集。
3、导出结构化报表时，每条舆情记录均附带：情绪分值、问题簇ID、归因维度、关联事件时间点。
四、生成可视化口碑看板
QClaw 可将分析结果直接渲染为交互式图表，无需导出至BI工具，支持按日/周/月粒度切换视图，便于快速定位异常波动节点。
1、进入「看板中心」，选择「品牌口碑全景视图」模板。
2、拖拽字段：横轴设为时间，纵轴设为声量值，颜色映射情绪倾向，大小映射转发量。
3、点击任意数据点，弹出该时段全部原始评论摘要及高频词云。
4、右键某条负面高峰曲线，选择「追溯源头」，系统自动定位首发帖链接、发帖人主页及前序传播路径。
五、设置多级预警与自动响应流
当负面声量突破预设阈值或出现危机信号词时，QClaw 不仅提示，还可联动执行预设动作，缩短响应延迟。
1、在「预警中心」中创建规则：例如“单小时内‘爆炸’+‘起火’组合词出现≥3次”，触发一级危机预警。
2、为每级预警绑定响应动作：一级自动微信推送摘要至PR负责人；二级同步邮件抄送法务与客服总监；三级自动生成初版声明草稿并存入指定文件夹。
3、开启「媒体联系人一键调用」，预警触发后，系统自动从本地通讯录提取已验证的科技媒体邮箱列表，准备群发基础通稿。
4、确认预警属实后，点击「启动应急流程」，QClaw 即刻拉取最新100条相关评论，标记重复率超70%的集中质疑点，供口径统一会议使用。
