例如，您可以跟踪提及您的品牌或您的活动领域的次数和...
您的出版物或竞争对手的出版物的参与度和病毒式传播率、互联网用户对您或您的兴趣的总体感觉群体（客户、合作伙伴、媒体等）、谈论您或您的问题的消息来源的影响力和可信度等。 根据获得的结果，您将能够调整您的沟通策略和行动计划，以有效应对危机并限制其对您的声誉和形象的影响。您还可以通过分析网络和社交网络上的趋势和机会来预测可能的情况和潜在风险。 用于危机监控、检测、跟踪和分析的基本社交媒体 KPI用于危机监控、检测、跟踪和分析的基本社交媒体 KPI 危机管理中最相关的社交媒体指标：需要监控的主要危机和风险 KPI 是什么？ 提及量（一篇文章、一条推文、一篇帖子、论坛中的回复） 互动量（点赞、转发、分享、评论） 发行人数量（谈论您的主题的人数） 覆盖面（阅读提及的唯一个人总数） 先前指标按天、小时或分钟的演变（增加、减少）。 消极和积极语气的音量（与主题相关的感受），但这只有在根据最精确的标准（主题、品牌、人）以高频率测量其演变时才有意义。因此，它必须与净情绪得分相关联，该得分计算负面和正面之间的差异。
人工智能在危机监测中的作用 社交媒体监控和聆听工具中的人工智能有助于在各个监控阶段的各个点进行危机监控。更具体地说，我们将讨论机器学习和生成式人工智能： 集合：机器学习会建议要监控的关键字和表达式。 分析和警报：机器学习将检测提及中的异常或异常峰值。 如果您的品牌、您的产品、您的经理、网络和社交网络上的出版物失工作职能邮件数据库 去控制，并且您观察到不寻常的演变，机器学习将允许您实时接收警报并分析提及的进展或低 生成人工智能将允许您从社交聆听算法选择的数据中总结这些峰值和异常提及的原因 分类和评级：人工智能还会自动对消息的情绪和性质进行评级：对产品质量负面、对客户服务非常负面等。为了让您免去阅读数百条消息的繁琐任务，机器学习辅助的自动语言处理将允许您标记社交网络上的任何帖子、推文或评论。 5. 使用哪些查询和过滤器来根据目标对结果进行分类 人工智能将帮助您构建关键字和表达式，以过滤和分类危机时期可能出现的大量消息和请求 但如何对这些提及进行分类呢？ 按主题：如果危机持续并发展，最初的主题很可能会产生一棵子主题树：必须对这些新主题进行尽可能精细的分类，以评估其相对于危机的权重和传播风险。初始主题。 示例：食品工厂的健康危机：发现了细菌。
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下一篇：我路过感染者和重病患者。 控制流程不足。 事实上，一家工厂两年前就已经参与其中。 一场最初是可控的、不需要最大程度反应的危机，如果在敏感问题中出现一个新的、由于涉及情感而难以控制的危机，那么它可能会成为组织的一场噩梦。人类的搜索和人工智能提出的搜索应该允许这种程度的情感变得细致入微。 按发行人类型、来源：如果危机是单一主题，则必须按发行人或渠道类型（博客、媒体、社交网络）对提及内容进行分类。事实上，发送者（影响者、研究媒体）的性质将影响信息的传播。因此，您可以针对来源或发行人的社交媒体帐户提出分类请求。 按阈值：您可以决定哪些特定关键字将触发警报：例如，提及美容产品中的风险成分。一旦出现单个关键字，或者一旦超出监视器确定的每天、每周等的数量，就可以配置警报。 四．如何避免危机？可能的解决方案和最佳实践 1. 社交网络和网络危机之前 社交媒体必须准确地融入危机管理和监控策略：它们是既是放大器又是促进者的渠道。
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