情感分析
品牌情感：总分、趋势、分平台与单次回答
在 Analysis → Sentiment 中查看情感总分与正负向占比、按日趋势与堆叠分布；对比 ChatGPT、Gemini、Grok、Perplexity 等平台的情感排名；再下钻到 Sentiment Highlights 与单次执行，读到关键句、全文与引用信源。
先看情感总分与趋势，再按平台拆解，最后打开那条「把分拉低」的回答
Platform / Feature
情感总分与正负中混分布
情感趋势与按日堆叠
分平台情感排名与占比
Sentiment Highlights 与关键句
单次回答 0–100 分与谱系条
与曝光、提及、引用同屏对照
核心能力
衡量的是 AI 回答里的情感，而不是报表上的「提及率」
Highlights 把用户真实提问与各模型下的关键句放在一起；Platform Ranking 对比 ChatGPT、Gemini、Grok、Perplexity 等的情感分与占比；Sentiment Detail 用 0–100 分与谱系条锁定单次回答里的话术证据。
按用户问题聚合展示各模型的情感标签与从回答中抽取的关键短语，快速定位「AI 在哪些场景下这样评价你」。
工作流程
从总览情感健康度，下钻到单次执行与信源，再回到内容与引用侧迭代
发现某个模型情感偏弱时，沿 Highlights → 执行记录 → 引用与全文定位原因，再改官网、FAQ、商品与第三方评测；用下一轮监控验证情感与分布是否回升。
01/03
生态集成
把「模型怎么说」接回「你让爬虫与用户读什么」
当情感分析与商品页、帮助中心、结构化数据及被频繁引用的外链放在同一闭环里，AEO 动作才指向可验证的话术与信源，而不是凭感觉改文案。
- ChatGPT
- Gemini
- Perplexity
- Google AI
- Grok
- Help Center
常见问题