品牌公關每天花 3 小時看負評？AI 輿情雷達如何讓危機預警自動化

深夜 11 點，一則消費者抱怨貼文悄悄出現在 Facebook 社團。隔天早上 9 點，當品牌公關主管終於打開電腦時，這則貼文已經累積了 200 則留言、50 次轉發，還被三家媒體引用報導。 這不是虛構的情節，而是許多公關人員親身經歷過的噩夢。 在社群媒體主導輿論的時代，品牌聲譽的建立需要數年，崩塌卻可能只需要數小時。傳統的人工監測方式——每天花兩三個小時瀏覽各大平台、逐則判斷哪些內容需要處理——已經無法應對這種速度與規模的挑戰。 本文將拆解傳統負評監測的困境，說明 AI 語意分析如何補足關鍵字監測的盲區，並透過實際導入數據與應用場景，展示如何將危機管理從「被動救火」轉變為「主動預警」。 傳統負評監測為何讓公關團隊疲於奔命 台灣的社群生態高度分散，這是負評監測的第一道難題。 Facebook 仍然是主流討論場域，但 YouTube 留言區經常出現深度評論，Instagram 和 Threads 則是年輕族群的發聲管道。PTT、Dcard、Mobile01 各自擁有不同的使用族群與語言風格，加上傳統新聞媒體的報導，品牌至少需要同時關注 8 個以上的渠道，才能掌握完整的輿情圖像。 這種分散性帶來的直接後果，就是人工監測的時間成本急劇上升。根據試點客戶回饋，品牌團隊平均每日需要花費 2 到…