2025小红书SEO优化-舆情口碑负面评论-合规管理！SEO应对方案

2025小红书舆情口碑

➡ 负面评论合规管理应对解决方案

--前 言--

本文全面解析小红书舆情口碑负面评论合规管理，提供2025策略、处理方法及系统升级方案。涵盖舆情图示、警示警告、解释说明、舆情原理等16大章节，针对SEO优化提出关键策略，确保企业有效应对负面舆情，提升品牌形象。特别指出，公安机关已关闭1100余个“大V”账号，强调法治与自律并行的重要性。

--目 录--

1. 舆情图示 2. 警示警告

3. 解释说明 4. 舆情原理

5. 舆情使用 6. 舆情规则

7. 舆情工具 8. 舆情数据

9. 舆情目标 10. 舆情策略

11. 舆情执行 12. 舆情复盘

13. 系统升级 14. 数字资产

15. 政策法规 16. 合规作业

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一 . 舆情图示

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二 . 警告警示

01｜媒体端：

《互联网信息服务算法推荐管理规定》等政策文件印发以来，各大网站平台积极落实有关管理要求，算法应用生态日益规范，但仍存在一些需要持续加强治理的典型问题。为进一步深化互联网信息服务算法综合治理， “清朗·网络平台算法典型问题治理”专项行动进行中。

02｜营商环境端

已出具“清朗·优化营商网络环境—整治涉企侵权信息乱象”专项行动

03｜企业端

作为企业应受到社会公众、监管机构、消费者和媒体等群体的依法监督，任何企业不得违法炮制、捏造、传播虚假和隐瞒真实信息。

04｜营销 公关服务端

① “清朗·打击流量造假、黑公关、网络水军”专项行动

② 网信部门严厉打击整治网络水军问题

③ 公安机关重拳打击“网络水军”违法犯罪 关闭“大V”账号1100余个

④ 高人民法院公布了《关于审理利用信息网络侵害人身权益民事纠纷案件适用法律若干问题的规定》，其中规定，法院不仅认定“有偿删帖协议无效”，而且支持“权利受到侵害者依法替自己维权”

⑤ 尽管“有偿发布”“有偿删帖”的寻租产业链不断被曝光，仍有一些“隐形删帖”的新招与国家的严管措施“打游击”。业内人士表示，清理互联网的不良环境需法治与自律并行，多方发力将治理常态化，才能从根本上肃清乱象，还互联网一个清朗空间。

⑥ 针对非法网络公关猖獗问题，国家有关部门曾在全国联合开展了多次专项整治行动，但人们担心，在沉寂一段时间后，“删帖”公司又会“卷土重来”。有法律人士指出，应强化相关媒体和社会公众的维权意识，通过法律手段追究删帖者和背后“买家”的法律责任，有关部门则需要由开展专项整治转变为常态化打击制度，加大有偿发布、拿钱删帖的违法成本。

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三 . 舆论解释

关于舆论、舆情、负面、口碑、评论、美誉度的一些说明和解释：

1. 舆论相关

从广义上，舆论有公论和群议之分。公论性的舆论，强调公众的共同看法和议论，通常用于表达公众对某一事物或事件较为一致的观点。

群议性的舆论：侧重于群体的议论，突出众多人聚集在一起发表的意见和看法。这也侧面说明社交媒体的在舆论上的特点：快、裂变性极强。

2. 舆情相关

① 概念：

在一定的社会空间内，围绕中介性社会事件的发生、发展和变化，民众对社会管理者产生和持有的社会政治态度。它是较多群众关于社会中各种现象、问题所表达的信念、态度、意见和情绪等表现的总和。

② 民意性的舆论：

主要指民众的意愿、想法和态度，更侧重于民众对于公共事务、政策等方面的期望和诉求，是舆情的重要组成部分。

③ 社情民意性的舆论：

包含了社会情况和民众意见两方面内容，更全面地反映社会各方面的状况以及民众的各种想法和情绪。

3. 负面相关

① 概念：坏的、消极的

通常用来形容某种不利的、消极的情况或影响。

② 在舆论、舆情等语境中

负面通常指不利的舆论或舆情，如负面新闻、负面舆论等。

③ 差评性的舆论

常用于评价商品、服务等领域，直接表明对某一对象的负面评价，与好评相对，是消费者对产品或服务不满意的一种直观表达。

负面舆情性的舆论：属于舆情的一种特定类型，专指那些对个人、组织、社会等产生不利影响的舆情信息，涉及负面事件、负面评价等内容。

4. 口碑相关

① 概念：

指社会上流传的口头熟语，或众人的议论，群众的口头传说。

② 特点：

通常好的口碑意味着受到广泛赞誉和好评，而差的口碑则可能意味着受到批评或质疑。

③ 与舆论、舆情的联系：

口碑是公众对某个组织或产品的看法和态度的体现，可以视为一种非正式的舆论或舆情。

④ 声誉性的舆论：

指个人或组织在社会上所获得的评价和名声，是长期以来在公众心目中形成的一种综合形象，与口碑密切相关，良好的口碑有助于建立良好的声誉。

⑤ 风评性的舆论：

意思是风传的议论，民间的评价等，与口碑类似，强调大众口口相传的评价，但更侧重于传播的广泛性和不确定性。

5. 评论相关

① 概念：坏的、消极的

通常用来形容某种不利的、消极的情况或影响。

② 在舆论、舆情等语境中

负面通常指不利的舆论或舆情，如负面新闻、负面舆论等。

③ 差评性的舆论

常用于评价商品、服务等领域，直接表明对某一对象的负面评价，与好评相对，是消费者对产品或服务不满意的一种直观表达。

负面舆情性的舆论：属于舆情的一种特定类型，专指那些对个人、组织、社会等产生不利影响的舆情信息，涉及负面事件、负面评价等内容。

6. 美誉度相关

① 在概念上

指一个组织获得公众信任、好感、接纳和欢迎的程度，是评价组织声誉好坏的社会指标，侧重于“质”的评价。

② 与舆论、舆情的联系角度上看

美誉度是公众对组织看法和态度的体现之一，可以通过舆论和舆情来反映和塑造。

③ 赞誉度性的舆论

强调公众对某一对象的赞扬和称誉程度，更侧重于表达积极、正面的评价，是美誉度的一种直观体现。

④ 好评率性的舆论

常用于量化评价，通过统计好评的数量与总评价数量的比例，直观地反映某一对象获得正面评价的程度，与美誉度有一定的关联，较高的好评率通常意味着较高的美誉度。

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四 . 舆情原理

舆情发生的原理是一个复杂的过程，涉及多个学科领域，当前篇幅主要从：

①传播学

②营销学

③SEO搜索引擎优化

这三个方面对舆情发生原理的详细说明：

1. 传播学角度

① 信息传播机制

舆情本质上是一种信息传播现象。在传播学中，信息通过特定的渠道从信源传递到信宿。舆情的发生往往源于某个事件或话题的爆发，这些信息通过媒体、社交媒体等渠道迅速传播，形成公众关注的焦点。

② 群体心理与行为

舆情的发生与群体心理和行为密切相关。在群体中，个体往往受到群体心理的影响，表现出从众、模仿等行为。这使得舆情在传播过程中容易被放大或扭曲，形成特定的舆论氛围。

③ 意见领袖与沉默的螺旋

在舆情传播中，意见领袖发挥着重要作用。他们通过发表观点、引导舆论，对舆情的走向产生深远影响。同时，沉默的螺旋效应也加剧了舆情的形成。当一种观点在群体中占据优势时，持不同意见者往往选择沉默，从而加剧了舆情的极化现象。

2. 营销学角度

① 品牌形象与声誉管理

在营销学中，品牌形象和声誉是企业的重要资产。舆情的发生往往与企业的品牌形象和声誉密切相关。负面舆情可能损害企业的品牌形象，降低消费者信任度，进而影响销售业绩。因此，企业需要积极管理舆情，维护良好的品牌形象。

② 消费者心理与行为

营销学关注消费者心理和行为的变化。舆情的发生可能引发消费者的恐慌、焦虑等负面情绪，进而影响其购买决策。企业需要了解消费者的心理变化，及时采取措施缓解负面情绪，挽回消费者信任。

③ 危机公关与应对策略

在舆情发生时，企业需要迅速启动危机公关机制，制定应对策略。这包括及时发布权威信息、澄清事实、引导舆论走向等。有效的危机公关策略能够减轻舆情对企业的负面影响，甚至转化为提升品牌形象的机遇。

3. SEO搜索引擎优化角度

搜索引擎在舆情中的作用

搜索引擎是人们获取信息的重要渠道之一。在舆情发生时，搜索引擎的结果页面往往成为公众了解事件进展、发表观点的重要平台。因此，SEO在舆情管理中发挥着重要作用。

① 合规的正向信息优化与排名提升

通过SEO优化技术，企业可以将正面信息在搜索引擎结果页面中排名提升，从而增加正面信息的曝光度和影响力。这有助于塑造企业的良好形象，引导公众舆论走向。

② 合规的负面舆情管理和研判

为整体舆情处置提供支撑。

综上

舆情发生的原理涉及传播学、营销学和SEO搜索引擎优化等多个方面。企业需要综合运用这些学科的知识和方法来管理舆情，维护良好的品牌形象、声誉与合法权益。

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五 . 舆情使用

当一个企业发生舆情事件时，关注舆情的人群分为：监管机构、资方、市场、消费者、媒体方、主管单位、友商同行等。不同利益相关方会因其角色、立场和关注点的不同，而对舆情有不同的侧重点。以下是这七个关注舆情对象的侧重点说明：

1. 企业监管机构

侧重点

主要关注企业是否遵守相关法律法规、行业标准及政策要求。监管机构会审查舆情事件中是否存在违法违规行为，以及这些行为可能对市场秩序、公共利益或消费者权益的影响。

2. 企业资方

侧重点：

资方通常关心舆情事件对企业财务状况、品牌形象、投资回报和市场估值的潜在影响。他们可能会评估事件对企业长期稳定性和盈利能力的威胁，并据此做出投资决策。

3. 企业市场部门

侧重点

市场部门关注舆情事件对消费者认知、品牌形象、市场份额和营销策略的影响。他们会分析舆情趋势，制定应对策略，以维护或提升品牌形象，同时调整营销策略以适应市场变化。

4. 企业消费者

侧重点：

消费者主要关注舆情事件是否涉及产品质量、服务质量、消费者权益保护等问题。他们可能会根据舆情信息来调整自己的购买决策，选择更加信任的品牌或产品。

5. 媒体资方

侧重点：

媒体关注舆情的新闻价值、公众关注度和社会影响力。他们会追踪报道舆情事件的发展动态，挖掘事件背后的深层次原因，以满足公众的知情权，并引导社会舆论。

6. 主管单位

侧重点：

主管单位通常负责指导和监督企业的运营活动，确保企业遵守相关政策法规。在舆情事件中，主管单位会关注事件是否涉及行业管理、市场秩序或公共安全等问题，并采取相应的监管措施。

7. 友商同行

侧重点：

友商同行主要关注舆情事件对竞争对手的市场份额、品牌形象和竞争地位的影响。他们可能会借此机会分析竞争对手的优劣势，调整自己的竞争策略，以在市场中占据更有利的地位。

综上所述，不同利益相关方在关注企业舆情时各有侧重点，这些侧重点反映了他们各自的需求和利益关切。因此，企业在应对舆情事件时，需要综合考虑各方利益，制定全面有效的应对策略。

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六 . 舆情原则

企业舆情处理需要遵循一定的规则，以便快速、有效地应对各种舆情事件，维护企业的形象和声誉。以下是一些常见的企业舆情处理原则和规则：

1. 合规性原则

遵守法律法规：

企业在处理舆情时，必须严格遵守国家法律法规，不得采取任何违法手段进行干预或压制。尊重言论自由：互联网上的言论自由和信息传播受到法律保护，企业应尊重公众的言论自由，不得无故删除或屏蔽负面信息。

2. 及时性 真实性原则

处理舆情时，企业要保证所发布信息真实、准确，不隐瞒事实真相，不发布虚假信息。如实反映情况，增加公众信任。

3. 诚恳性原则

以诚恳的态度面对公众和媒体，承认错误、表达歉意，展现出解决问题的决心和诚意。

4. 统一性原则

企业内部要统一口径，避免不同部门或人员发出相互矛盾的信息，造成公众误解。

5. 适度性原则

处理舆情时要把握好度，既不过度反应，也不轻视怠慢，根据舆情的严重程度和影响范围采取适当的措施。

6.责任性原则

积极承担责任：在舆情事件中，如果企业存在过错或失误，应积极承担责任，并采取措施进行整改。维护企业形象：勇于承担责任的企业形象有助于增强公众对企业的信任感。

7. 针对性原则

深入分析舆情：

企业应深入分析舆情事件的来源、传播范围、影响程度等，以便制定针对性的应对策略。采取针对性措施：根据舆情事件的具体情况，企业应采取针对性的措施进行应对，如加强内部管理、改进产品质量等。

8. 持续性原则

持续监测舆情：

企业应建立长期的舆情监测机制，持续跟踪和关注与自身相关的舆情信息。巩固处理成果：即使在某个阶段舆情得到了暂时的控制和缓解，企业也应持续关注和跟进，巩固前期的处理成果。

企业在处理舆情时应遵循合规处理、及时性原则、真实性原则、责任性原则、针对性原则和持续性原则等基本原则。这些原则有助于企业正确、及时、有效地应对和解决舆情事件，维护企业的形象和声誉。

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七 . 舆情工具

舆情工具从性质上可以分为以下几类：

1. 监测类舆情工具

① 网络爬虫类工具：

这类工具通过编写程序模拟浏览器行为，按照一定规则自动抓取网页上的舆情信息，如网页新闻、社交媒体帖子、论坛言论等。其优势是能够快速、大规模地收集信息，可根据设定的关键词、网站范围等精准获取所需舆情数据。像八爪鱼采集器就具有操作简单、采集规则灵活的特点，能满足不同用户的采集需求。

② 搜索引擎类工具：

利用强大的搜索引擎技术，对全网信息进行索引和搜索，用户输入关键词即可获取相关舆情信息。它们信息覆盖范围广，更新速度快，能及时呈现最新舆情动态。如百度搜索、谷歌搜索等，可用于初步了解舆情事件的概况和相关报道。

③. 社交媒体监测工具：

专门针对社交媒体平台设计，能够实时监测微博、微信、抖音等平台上的舆情信息。可追踪话题热度、用户互动情况、传播路径等，帮助用户掌握社交媒体上的舆论走向。例如微博舆情监测系统，能对微博上的热点话题、用户评论等进行深度分析。

2. 分析类舆情工具

① 文本分析工具：

主要对采集到的舆情文本内容进行处理和分析，包括词频统计、情感分析、主题分类等。通过词频统计可了解舆情中关键信息的出现频率，情感分析能判断舆情的情感倾向是正面、负面还是中性，主题分类则有助于梳理舆情的主要内容和关注点。

② 传播分析工具：

侧重于分析舆情信息在网络中的传播规律和特征，如传播路径、传播节点、传播影响力等。可绘制传播图谱，清晰展示舆情从源头到扩散的全过程，帮助用户了解舆情的传播机制和关键传播因素。

数据挖掘工具：

运用数据挖掘技术，从海量舆情数据中发现潜在模式、规律和关联关系。可进行聚类分析、关联规则挖掘等，帮助用户深入挖掘舆情背后的深层次信息，为舆情应对和决策提供有力支持。

3. 预警类舆情工具

① 阈值预警工具：

用户可根据自身需求设定舆情指标的阈值，如舆情热度、负面信息比例等。当舆情数据达到或超过设定阈值时，工具会及时发出预警信号，提醒用户关注相关舆情动态，以便及时采取应对措施。这种工具预警规则明确、操作简单，能有效帮助用户把控舆情风险。

② 趋势预测工具：

基于历史舆情数据和相关算法模型，对舆情的发展趋势进行预测，如预测舆情热度的走势、事件可能的发展方向等。能为用户提供前瞻性的舆情信息，使其提前做好舆情应对准备。例如一些基于机器学习算法的舆情趋势预测模型，通过对大量历史数据的学习和分析，实现对舆情趋势的较为准确预测。

③ 智能预警工具：

结合人工智能技术，如自然语言处理、图像识别等，对舆情信息进行智能分析和预警。不仅能识别文本中的舆情信息，还能对图片、视频等多媒体内容进行分析，实现更全面、精准的舆情预警。如一些具备智能图像识别功能的舆情预警系统，可自动识别图片中的敏感信息并发出预警。

④ 自动预判并启动应急方案类工具：

综合使用技术+数据+内容，结合AI、AIUGC、AIAGC、AISGC等技术应用进行落地处理。

4. 报告类舆情工具

① 模板生成类工具：

预设了多种舆情报告模板，用户只需将采集和分析得到的舆情数据填入相应模板，即可快速生成格式规范、内容完整的舆情报告。这类工具操作简便、效率高，适用于对舆情报告格式有固定要求的用户。如舆情通等平台提供的模板生成功能，可帮助用户在短时间内生成专业的舆情报告。

② 定制报告工具：

根据用户的特定需求和要求，为其定制个性化的舆情报告。可深入分析舆情事件的特定方面，结合用户的业务需求和目标，提供有针对性的建议和解决方案。一些专业的舆情服务机构通常会使用定制报告工具，为客户提供高质量的定制化舆情报告。

③ 可视化报告工具：

将舆情数据以图表、图形等可视化方式呈现，如柱状图、折线图、词云图、地图等，使舆情信息更加直观、形象，易于理解。可通过动态可视化效果展示舆情的变化趋势和关联关系，增强报告的可读性和说服力。

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八 . 数据监测

关于舆论、舆情、负面、口碑、评论、美誉度的一些说明和解释：

1. 舆情数据检测方法

实时监测分为：

舆情日志监测、舆情业务指标监测、实时/定时监测、数据抽样检测、数据质量检测

① 舆情日志监测：

通过监测舆论内容痕迹的操作、事件和错误等信息，分析舆论传播运行状况和用户反应+情绪等行为。

② 业务指标监测：

根据业务需求，对关键业务指标（关键词、情绪、评论、传播等）进行实时跟踪，通过仪表盘等可视化工具，实时展示业务数据的变化。

③ 定时监测分为：

数据抽样检查、数据一致性监测、数据质量规则检查

④ 数据抽样检查：

按照一定的时间间隔，从大量数据中抽取部分样本进行检查，以验证数据的准确性和完整性。如每隔一小时抽取一批舆情数据，检查数据字段是否完整、数值是否合理。

⑤ 数据一致性监测：

定期检查不同数据源之间的数据是否一致，如数据库主从节点之间的数据同步情况、不同业务系统之间共享数据的一致性。可使用数据比对工具，生成数据差异报告。

⑥ 数据质量规则检查：

根据预先设定的数据质量规则，定期对数据进行检查，如检查数据的规范性、唯一性、有效性等。例如，检查手机号码字段是否符合规范格式，身份证号码是否唯一。

2. 数据加工方法

① 去除舆论重复数据：

使用舆论数据库的去重功能或编程语言中的数据处理方法，去除数据集中的重复记录，保证数据的唯一性。

② 处理舆论缺失值：

可采用删除缺失值记录、填充舆论均值/中位数/众数、基于机器学习算法预测填充舆论等方法，使舆论数据完整可用。

③ 纠正舆论错误数据：

通过数据验证规则和逻辑检查，发现并纠正错误数据，如修正错误的日期格式、不合理的数值等。

④ 舆论数据标准化：

将数据转换为统一的格式和尺度，如将不同单位的数值转换为统一单位，将数据归一化到[0,1]区间，以消除数据量纲的影响。

⑤ 舆论数据编码：

对分类数据进行编码，如将情绪字段的“良”“差”转换为数字编码“0”“1”，便于机器学习算法处理。

⑥ 舆论数据聚合：

按照一定的规则对数据进行分组和聚合操作。

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调研截止日期

2024年12月

* 提醒：

文章仅供参考，如有不当，欢迎留言指正和交流。且读者不应该在缺乏具体的专业建议的情况下，擅自根据文章内容采取行动，因此导致的损失，本运营方不负责。

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文 | 何老师团队

图 | 部分来自网络公开渠道

仅供个人学习、研究、欣赏为目的，不做他用

|侵删|

文字 | Penny

排版 | Penny

校对 | Fairy

审核 | Penny