活動上線前，這個代言人「安全」嗎？公關人的風險偵察 SOP

週會上，行銷部丟出一句「代言人確認了，下週發稿」，身為公關經理，你心裡第一個念頭往往不是恭喜，而是「這個人乾淨嗎」。傳統做法是打開 Google 搜「[人名] 爭議」，翻半年的新聞列表，看起來沒事就放行。但新聞是輿情的落後指標——真正的引爆點，通常早就在社群上以雜音的形式出現過，只是還沒被寫成報導。等到活動上線後才發現這些訊號，公關部門已經從「防守方」變成「救火隊」。 這篇文章提供一套活動上線前的 4 步驟聲量風險偵察 SOP，把「憑印象覺得應該還好」變成一套有數據支持的 go/no-go 決策流程，讓你在拍板合作之前，就先看清楚這個人、這個話題的聲量體質。 這次活動該監測哪些關鍵字，才不會查了等於沒查？ 關鍵字設錯，後面所有分析都是查假資料。這是風險偵察最容易被輕忽的第一步——很多公關人查完「本名沒事」就結案，卻漏掉了暱稱、諧音、粉絲圈慣用的代稱，或是活動本身的話題詞。 真正完整的背景調查，關鍵字要拆成兩個層次：人物層（本名＋常見暱稱／英文名＋所屬團體或經紀公司）與活動層（聯名款名稱、活動 slogan、代言方案名稱）。這個第二層經常被忽略，但實務上，負面反應很多時候不是先炸在人物身上，而是先炸在活動本身——例如聯名商品被質疑抄襲、活動文案被解讀為冒犯特定族群。只查人名，會完全漏掉這一類風險。查詢範圍也不是越寬越好：關鍵字太窄會漏掉衍生話題，太寬又會被無關雜訊淹沒，導致後面每一步的判讀都失真。 QSearch 的關鍵字搜尋支援 AND、OR、NOT 等布林語法，可以把人物層與活動層的詞彙組合成一組查詢條件，不需要一次次手動更換關鍵字重查。 這一步的決策輸出，是確認一組同時涵蓋人物與活動兩個面向的關鍵字組合，作為後續三步查詢的共同基礎——後面每一步看到的數據，準確度都取決於這組關鍵字夠不夠完整。 這個人或話題，過去有沒有已經出現過的爭議訊號？ 很多「活動上線後突然爆雷」的案例，回頭看其實不是新事件，而是舊爭議的回鍋。公關人如果只看「最近有沒有負面新聞」，很容易誤判成「這次應該沒問題」，卻沒有拉長時間軸去看這個人或話題過去一年、兩年的聲量走勢。 看趨勢圖的時候，真正該問的問題不是「聲量高不高」，而是「有沒有異常尖峰，尖峰對應的是什麼事件」。如果同一人物在過去一年內出現超過一次尖峰，且都對應負面事件，這代表的是「體質性風險」——這個人本身容易成為爭議焦點，而不是單一意外。更進一步的判斷邏輯是：尖峰之後聲量有沒有真正回落到基準值，還是留下一層「餘溫」持續存在。餘溫不散，代表社群對這個人仍抱持警戒，新活動很容易重新點燃舊話題。 QSearch 的關鍵字趨勢圖能一次呈現長期聲量走勢與各個尖峰的時間點，不需要憑記憶回想或翻找舊新聞逐一比對日期。 這一步的決策輸出，是標記出過去是否存在未妥善落幕的爭議尖峰，並依此決定要不要進入下一步更深入的留言檢視——如果趨勢乾淨，可以適度加快後續流程；如果有可疑尖峰，就必須進入細節判讀。 如果有爭議，現在網路上實際在討論的細節是什麼？ 趨勢圖只能告訴你「有沒有」爭議，留言內容才會告訴你「是什麼」與「多嚴重」。同樣是一個聲量尖峰，背後可能只是網友的無傷大雅玩笑話題，也可能是帶有具體指控與證據描述的實質爭議——兩者對活動的風險等級完全不同。 判讀留言時，第一個要分辨的是情緒性吐槽與具體指控的差異：情緒性吐槽通常隨著話題退燒自然降溫，不太需要額外處理；具體指控類的留言，特別是附帶截圖、時間、地點等細節描述的，通常會持續發酵，甚至被媒體記者引用做為報導素材。第二個要留意的，是留言者的重複性——如果同一批帳號在不同貼文下反覆出現相似措辭，這可能代表是小規模帶風向而非真實民意的自然擴散，兩者需要的因應策略也不一樣。 QSearch 的提及留言功能可以依熱度排序，直接檢視最具代表性的原文留言，不需要逐篇貼文點開找留言，大幅縮短判讀所需的時間。…