舆情分析师必看！AI时代舆情分析的新利器——模力指数

在舆情行业摸爬滚打的你，是否遇到过这样的困惑：明明社交平台舆情一片平稳，品牌却突然因AI推荐的错误信息遭遇信任危机？明明公关动作不断，却不知道大模型里的品牌负面认知正在悄悄蔓延？

AI时代，用户获取信息的入口早已从搜索引擎、社交平台转向豆包、DeepSeek、文心一言等大模型——“用户不再搜索关键词，而是直接向AI提问”。这意味着，舆情分析的战场已经延伸到了大模型的“认知世界”，而传统舆情工具根本无法覆盖这一核心场景。作为舆情分析师，你需要的不仅是社交平台的舆情数据，更要掌握品牌在大模型中的完整认知画像。

模力指数监测工具：补齐大模型舆情分析的“认知盲区”

传统舆情分析聚焦用户生成内容，而大模型中的品牌认知来自网络爬取、模型训练、用户反馈等多重渠道，存在“看不见、摸不准”的痛点。模力指数的核心功能，正是为舆情分析师打通大模型舆情的“可视化通道”：

1. 多模型全景监测，不遗漏任何AI渠道

模力指数支持DeepSeek、腾讯元宝、Kimi、字节豆包、百度AI+等6大主流模型监测，还可根据需求扩展。你无需手动切换多个AI工具逐一查询，系统会自动化抓取品牌在所有目标模型中的提及情况，覆盖舆情分析的“新蓝海”。无论是品牌是否被提及、提及频率如何，都能通过可视化仪表盘实时掌握，彻底解决“大模型舆情监测无抓手”的问题。

2. 五大维度指标，量化大模型舆情表现

舆情分析需要精准数据支撑，模力指数的五大核心指标恰好契合你的分析需求：

提及率：判断品牌在大模型中的“存在感”，避免“不可见即不存在”的舆情风险；
认知维度：分析大模型对品牌的定位是否准确，是否存在品类混淆（比如把A品牌误归为竞品品类）；
评价维度：拆分正面/负面提及率，精准定位大模型中的负面舆情点（如学而思负面提及率45.45%，高于97.8%的竞品）；
竞争维度：对比品牌与竞品在大模型中的排名、提及频次，掌握竞品舆情策略对自身的影响；
推荐维度：监测大模型是否主动推荐品牌，推荐率变化是否与公关动作相关。

这些数据可生成趋势图、竞品对比图，直接作为舆情分析报告的核心支撑，让你的分析从“定性描述”升级为“定量支撑”。

3. 媒体引用分析，追溯舆情源头

大模型的回答并非凭空生成，而是基于特定信源抓取。模力指数的“媒体引用分析”功能，能精准统计AI回答中引用的域名、文章标题及占比（如百度占比28.5%、新浪22.1%）。作为舆情分析师，你可以通过这一功能追溯：大模型中的负面认知来自哪些媒体内容？正面评价又源于哪些权威信源？这不仅能帮助你找到舆情源头，更能为后续舆情引导提供明确方向——比如针对高权重信源强化正面内容输出。

自定义报告导出，高效完成分析交付

舆情分析师常需输出日报、周报、专题报告，模力指数支持按日期、模型、问题类型自定义导出数据，生成结构化报告。报告中可包含提及率趋势、竞品对比、负面关键词云、媒体引用分布等核心模块，无需手动整理数据、绘制图表，大幅提升报告产出效率。比如针对某品牌的大模型舆情专题报告，可直接用模力指数导出报告。“负面提及关键词”板块，清晰展示AI中流传的负面标签（如“退费难”“课程叫停”），让报告更具说服力。

模力星推：从“舆情监测”到“认知优化”的闭环解决方案

舆情分析的最终目的是解决问题，而大模型中的负面认知一旦形成，单纯的舆情回应难以根除。模力星推的GEO优化服务，能帮你实现“监测-分析-优化”的闭环：

针对大模型中的“负面提及”，模力星推通过内容优化、权威信源分发，降低负面认知的引用概率；
对于“错误认知”（如品牌定位混淆、信息不准确），通过定制化“认知投喂方案”，向大模型传递正确品牌信息；
优化后，模力指数会持续监测效果，通过提及率、正面评价占比、推荐率的变化，量化舆情优化成效。

比如某母婴品牌通过模力星推建立正面问答矩阵，仅用 1 周时间，就让各大 AI 模型对该品牌的正面评价占比达到了 87%—— 原本零星出现的负面提及大幅减少，AI 在回答 “母婴品牌推荐”“靠谱母婴产品怎么选” 这类问题时，张口就是该品牌的优势亮点，品牌在大模型里的好感度直接拉满。这一肉眼可见的变化，能直接证明你的舆情引导工作有实实在在的成效，让领导和客户一眼看到你的价值！