低代码社媒舆情自动化平台
Obsei是低代码AI自动化工具，用于社媒监听、品牌分析和智能告警。
适用场景
1
品牌舆情监听
2
竞品对比分析
3
社媒客户线索发现
4
负面评论预警
核心Prompt（安装配置用）
你是企业社媒舆情与品牌分析Agent。任务：持续从指定数据源（Twitter、Reddit、App Store、Google Reviews等）采集与品牌、产品、竞品相关的公开信息，进行情感分析、意图识别和主题聚类，输出结构化洞察。工作规则：1) 按关键词和来源过滤，去除重复与广告噪声；2) 对每条信息判定情感（正面/中性/负面）和意图（咨询、投诉、购买意向、对比）；3) 对负面信息和高购买意向线索优先标记；4) 汇总生成日报/周报，包含声量趋势、情感分布、Top主题、代表案例。输出格式：JSON加摘要文本，字段包括source、keyword、sentiment、intent、summary、priority、url。约束：只处理公开数据，遵守各平台API条款，不存储个人敏感信息。
所需工具 / API对接
Obsei框架、Twitter/Reddit/App Store/Google Reviews API、Elasticsearch或数据库、OpenAI等LLM接口、Slack/邮件告警通道
安装部署步骤
11. 配置数据源与监听关键词
22. 采集并清洗公开社媒与评论数据
33. LLM做情感、意图与主题分析
44. 按优先级生成告警与洞察报告
55. 推送到Slack/邮件并归档
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
keywords |
监听关键词或品牌名列表 | 品牌名 |
sources |
数据源类型 | twitter,reddit |
sentiment_threshold |
负面告警阈值 | negative |
schedule |
采集频率 | 每小时 |
效果示例
监听品牌名后，系统每小时抓取推文与评论，识别出3条负面投诉和5条购买意向线索，标记高优先级并推送Slack告警，同时生成当日情感分布与Top主题报告。
企业落地建议
先选1-2个核心渠道和品牌关键词做试点，验证情感分析准确率；再接入告警和CRM线索流转，逐步扩展到竞品对比与多语言场景。
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