近年来，房地产企业呈现出业务发展多元化、项目地理空间跨度大、产品消费者关注度高等特点，舆情监测与媒体数据分析服务日渐成为房企品牌管理的刚需。但是，大多数房企采用的舆情服务仍停留在最初级的敏感或称负面信息报送层面。本文将结合艾普思多年来服务多家大中型房地产企业的经验，探讨舆情监测在房地产行业更深层次、更多场景的应用。
从业务应用场景来看，房地产企业的舆情监测与媒体数据分析主要可以应用在以下七大场景：
◆ 敏感/负面信息监测
◆ 品牌/营销传播分析
◆竞品/对标企业分析
◆ 行业信息监测/决策支持
◆ 监管/考核支撑
◆ 媒体维护清单建
◆企业内部舆情数据库建设
场景1 敏感/负面信息监测
敏感/负面信息监测是七大应用场景中最为基础同时极其重要的应用，顾名思义，即通过对互联网信息较为全面的实时抓取，监测与监测主体相关的信息，尤其关注敏感/负面信息。信息监测工作做得是否到位，需注意几个核心要素：全面性、及时性及服务能力。
全面：重视评论型口碑数据的抓取
全面性指信息抓取的广度，覆盖面越广，数据遗漏的可能性越低。监测实操中，理想的监测范围应覆盖以下三种数据类型：
01 常规类数据：根据媒介形式可分为新闻、电子报纸、网站信息、视频、APP、微信、微博、论坛、博客、短视频等类别；根据内容属性可分为资讯类、问答类、点评类、垂直网站、投诉网站、评论等类别。
02 行业垂直类数据：来自垂直行业站点如安居客/房天下等、各平台的知名财经/地产自媒体、不同城市的购房信息服务平台。
03 评论型口碑数据：房地产关乎民生，由于其高价值的特点，消费者在购房前通常会进行慎重考察。除了区位、配套等常规考察对象外，项目的线上口碑也是重点考察领域，包括但不限于项目营销类文章的评论区、垂直类站点中楼盘页面的评论、本地论坛、点评类网站的评论区等。
项目线上口碑不佳导致购房者购买意愿降低或转向竞品楼盘的情况时有发生，因此评论型口碑数据是一个极易被忽视但十分重要的监测领域。实操中，由于评论型口碑数据具有数据分布较为分散，数据量大，部分信源采集难度高的特点，能够提供优质服务的供应商凤毛麟角。
及时：通过技术优化提高业务闭环的效率
及时性较容易理解，即数据获取是否及时。从舆情处置的角度来讲，越早获知舆情通知，越有充足的时间加以应对，舆情发酵到不可收拾的概率就越低。
我在之前的文章《如何鉴别一款舆情软件的优劣？一文讲透！》中提到，目前技术实力较强的舆情软件服务商都采用关键词+大规模定向采集结合的方式获取数据，并通过内部搜索引擎提供舆情服务。
及时性的原理即技术服务商通过各个环节的技术优化提高数据抓取——数据分析——数据搜索这个业务闭环的效率。
服务：系统无法完全取代人工
舆情系统作为舆情监测的数据基础在整个业务链条上不可或缺，但再优秀的舆情系统都无法完全取代人工服务。具体而言，人工可以在以下几个服务方向补足系统的短板：
01 信息报送：相对优秀的系统对信息的情感属性判断只能达到70%-80%的准确度，而人工几乎可以做到100%。
02 信息分类：系统主要通过预设的关键词进行分类，准确度较低，而人工可以通过上下文关联进行分类。
03 报告撰写：系统目前仅能提供较低层次的信息罗列式报告，而经验丰富的舆情咨询顾问可以对区域、属性、领域等多维度交叉分析，进而实现一般性规律提取及数据深度洞察，为经营决策提供支撑。
04 危机应对：优秀的服务团队除信息报送外，还可提供关键节点研判、媒介属性研判、媒介溯源等方面的支持。
选择舆情服务供应商一定要考察其是否有自有服务团队以及其团队的服务能力，在房地产领域的实操经验如何。
场景2 品牌/营销传播分析
房地产企业的舆情监测与媒体数据分析在品牌/营销传播分析领域主要有以下几个应用方向：
1、集团/区域线上品牌形象评估
01 集团品牌形象传播力：评估传播集中度（头部文章带来的传播效果）、标题提及/内容提及比、高权重网站正面信息传播量、潜在传播触达量等。
02 集团品牌美誉度：评估新闻媒体美誉度、社交媒体美誉度、评论/文章比、评论/口碑美誉度等。
03 集团搜索声誉：评估集团品牌关键词在通用搜索引擎、垂直问答平台等的搜索结果表现。
针对集团下属区域公司/城市公司的考核，由于不同区域的媒体环境、传播诉求不同，实操中应对区域/城市公司所在地的重要地方媒体/自媒体、垂直行业网站、活跃论坛进行细致调研后纳入考核体系。
2、子品牌/项目线上声誉分析
业务多元化已成为诸多房地产集团的经营共识，多元化的业务会催生出多个子品牌。同时，房地产项目的口碑优劣直接关系到购房者的消费选择。
因此，可以通过加强消费者评论/口碑型数据的监测，对子品牌、地产项目的线上声誉进行持续跟踪，由客关部门快速响应客户问题及诉求，产品部门根据客户需求优化产品以实现子品牌/项目线上声誉的的动态正循环。
3、营销活动效果专题分析
房地产企业会有大量的如集团品牌宣发、新盘上市、商业中心开业等专项营销活动，对营销效果的考核及复盘是整个营销活动的重要组成部分。
广告形式的营销活动效果较容易统计，广告服务提供商一般都会提供标准的量化考核结果。但针对不同内容形式、传播渠道（媒介、站点、博主）的传播效果的考核，则缺乏统一标准。
实操中，可以通过整体报道量、核心媒体报道比、整体交互数据（阅读数/评论数/点赞数/播放数）等指标来评估营销活动整体传播效果。通过对相同营销内容在不同传播渠道的交互数据来评判渠道的传播效果，遴选出优质渠道。
针对不同内容形式的传播效果分析，可借鉴互联网行业中“A/B测试”的概念，即对两种不同的内容形式，在确保投放渠道、投放时间等限定条件基本一致的前提下，通过抓取和分析其交互数据、评论倾向性等指标来考察其受欢迎程度。
场景3 竞品/对标企业分析
房地产企业的舆情监测与媒体数据分析在竞品和对标企业分析的应用场景分为两个方向，正向对比及反向对比。
01 正向对比：对竞品/对标企业的品牌宣传及营销信息进行收集及分析，实时了解竞品动态、竞品宣发专项分析、竞品媒体列表等信息，知己知彼。
02 反向对比：收集监看竞品/对标企业的敏感信息，通过案例分析法对敏感事件的发展脉络、应对措施及公众反馈进行复盘，为房企在自身遇到类似事件时提供借鉴。
同时，通过对竞品/对标企业敏感信息进行问题属性分类、敏感信息站点梳理等操作，为房企自身提升产品/服务质量、经营媒体关系提供有力支持。
场景4 行业信息监测/决策支持
房地产企业的舆情监测与媒体数据分析在行业信息监测方面有如下应用方向：
01 行业重点信息快报：以艾普思为例，房地产行业快报的内容包含业内主要房地产企业战略发布、人事变动、营销活动等重要信息，以及通过主流行业/财经站点获取的重点行业资讯。报告以HTML5页面形式呈现，便于在客户端、微信及邮箱等多种通道推送，确保客户可以在各种条件下便捷获取报告。
02 经营决策支持：房地产企业在进入新的区域前，可以定向监测主管/监管部门网站，根据以往监管案例获取关于当地监管尺度、监管重点等信息，从而避免在经营过程中产生监管风险。同时，收集研判政府发展规划等信息，以辅助企业制定投资决策、寻找发展机遇。
场景5 监管/考核支撑
跨区域发展的房地产企业往往下辖多个区域/项目公司，集团可以借助舆情监测与媒体数据分析服务对区域/项目公司在营销活动效果、媒体关系维护、危机/客诉管理等方面的工作成效进行考核。
01 营销活动效果：评估新闻发布量、重点媒体占比、标题提及率、潜在触达量、媒体交互率、正面评论率等指标。
02 媒体关系维护：借助舆情监测工具评估属地媒体影响力、报道偏好、媒体转载关系等，帮助区域/项目公司建立媒体维护清单。同时，监测分析清单媒体报道频次、报道倾向性等指标，以实现对媒体关系维护的考核。
03 危机/客诉管理：对监测到的敏感信息按照区域、敏感信息类型（如房屋质量、物业服务、不实宣传等）进行交叉分类，以实现集团内部各区域、部门在危机/客诉管理方面的对比考评。同时，也可引入竞品在对应区域的指标进行对比分析。
场景6 媒体维护清单建设
媒体关系维护是集团品牌部与区域公司品牌岗的重要工作内容。移动互联网时代下，自媒体平台的崛起给媒体关系维护带来如下挑战：
挑战一
大量有强势话语权和网络号召力的行业自媒体账号出现，部分自媒体的影响力不弱于传统媒体，企业需维护的媒体数量大大增加。
挑战二
自媒体平台数量的增加使得同一篇文章可以短时间内在多个通路曝光，监测不到位便容易遗漏。
挑战三
自媒体/媒体数量巨大，需要科学判断其影响力，以便集中资源维护重点媒体而非广撒网。
针对上述几个挑战，艾普思根据实际项目服务经验，提出如下解决方案：
01 对媒体进行多维度交叉细分，如集团/区域、财经/地产、自媒体/传统媒体、全国性/区域性等，通过人工进行标签标注。
02 加强自媒体平台的覆盖面，引入同一账号在多平台搜索机制，确保该媒介在互联网上的全部通路均被掌握。
03 建立立体的、数据导向的媒体评估体系：通过持续监测媒体发文量、转载量、阅读量、评论量、点赞量等指标计算平均值来评估媒体影响力。同时，通过高频次（如1分钟/次）监测抽样文章发布后阅读数、点赞数等指标的数据走势，与正常曲线拟合来判断媒体/自媒体是否有刷量的操作，剔除虚假影响力媒体。
建设全面而精准的媒体维护清单可以确保日常媒体维护工作分层有序开展，预算精准投放。发生危机时，自媒体影响力评估机制可以帮助企业迅速定位关键节点，集中资源进行处理，而非面对一整篇媒体列表无从下手。
场景7 企业内部舆情数据库建设
“大数据”的概念自面世以来热度持续居高不下。事实上，舆情服务商在整体数据体量上可以称为大数据服务商，但落到单个企业层面，则需要强调“小数据”的应用。
根据吕兰涛研究院的定义，“小数据”是指需要新的应用方式才能体现出高价值的个体的、高效率的、个性化的信息资产。
房地产企业通过长时间的舆情监测与媒体分析，积累了较多相关数据，则可以根据业务需求、组织架构、区域分布等维度搭建数据框架，预设数据标签/字段体系，为每条数据进行标签标记。同时，可以利用弹性搜索技术提供多条件搜索，以此构建起企业内部舆情数据库。
内部舆情数据库可实现对企业舆情信息的长时间存储，同时通过灵活的查询机制实现超长时间跨度、超多查询条件的搜索，帮助企业进行事件复盘、历史数据回溯、媒体研究等多维度数据洞察，真正有效探索“小数据”的价值。
