解决方案

声誉不是一个脱离证据的总分

MATRIX Reputation 分别观察传统媒体的公共信任、社媒的真实信任和 AI 回答的决策信任,帮助团队识别三端一致、错位与风险升级。

三端声誉怎么看

公共、真实、决策三端分开观察

不是把媒体、社媒和 AI 压成一个总分,而是分别看三端信任机制,识别一致、错位与风险升级。

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概念示意图:传统媒体公共端、社媒真实端与 AI 决策端三端声誉信号分层观察

公共信任

传统媒体的报道框架、权威来源与议题定性。

真实信任

社媒的公开体验、观点冲突与扩散语境。

决策信任

AI 回答里的提及、推荐、事实描述与可见引用。

错位预警

识别「社媒回落但 AI 仍复述旧负面」等三端错位。

风险治理

系统建议与企业定级分开

MATRIX 支持

识别异常、整理议题、提供证据链和风险原因,帮助责任人更快进入研判。

企业负责

确定事实、法律性质、质量影响、对外口径、资源投入和最终危机等级。

报告输出

不同读者需要不同声誉颗粒度

管理层摘要

状态、重大议题、风险、机会和待决策事项。

业务研判

渠道差异、来源、证据、竞品关系和判断边界。

执行复盘

动作、负责人、完成条件、复测结果和剩余问题。

分数使用

评分用于分诊,不替代事实核验

横向观察
适合
在相同口径下比较品牌、竞品或渠道
不适合
跨不同数据范围直接排名
纵向趋势
适合
在可比样本和时间窗口下观察变化
不适合
忽略平台、规则或问题集变更
风险分诊
适合
定位需要打开证据复核的异常
不适合
由分数自动决定危机定性
行动复盘
适合
关联议题、任务和复测记录
不适合
直接证明某动作造成销售结果
声誉卡片

六项信息让状态可解释

观察范围

品牌、渠道、问题集、样本和时间窗口。

核心议题

哪些具体问题正在推动状态变化。

代表证据

媒体原文、社媒语境和完整 AI 回答。

影响来源

哪些公开来源正在生产或放大叙事。

风险等级

基于项目规则形成的分诊建议与理由。

执行状态

任务负责人、进展、复测条件和未决边界。

社媒热度下降,不代表 AI 已停止引用旧负面;媒体报道增加,也不代表用户态度已经改变。

三端声誉判断原则

研判路径

从异常分数回到业务决策

步骤 01

检查可比性

先排除渠道扩容、数据缺失、规则变更和样本波动。

01
步骤 02

定位议题

确认变化来自哪个对象、问题和来源。

02
步骤 03

核对事实

由产品、法务、质量或业务负责人确认事实与适用范围。

03
步骤 04

评估影响

结合渠道、传播、AI 表述和相关受众决定优先级。

04
步骤 05

安排行动

创建任务、保留证据并设定可比复测。

05

综合声誉分怎么治理才不会失真

MATRIX Reputation 模块:跨媒体声誉状态与风险分级 | Zhishu Matrix