查看实际效果
核心收益
完整情感分布
通过堆叠柱状图查看所有 AI 提及中的正面、中性、负面占比，并用环形图拆解 Product Quality、Pricing、Availability、Customer Service 和 Other 等负面主题。
按助手对比
横向比较 ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 助手的负面情感率，识别平台特定的品牌风险。
趋势追踪
按时间追踪负面情感率或负面数量，并结合发现、研究、决策阶段拆解，定位品牌认知变化发生在哪里。
情感分析如何运作
GeoVector 捕获到的每一次品牌提及都会进入两阶段情感分析流程。首先，由一组 Transformer 模型根据品牌周围的上下文判断该提及是正面、中性还是负面。随后，所有负面判断都会由第二个 AI 模型再次验证，必要时进行修正，并分配到 Product Quality、Pricing、Availability、Customer Service 或 Other 类别。每次提及还带有置信度分数，并通过来源提示词关联到发现、研究、决策阶段，再汇总成趋势数据。
适用对象
品牌经理
监控各 AI 助手上的负面情感率，并下钻到具体负面提及，提前识别产品质量或价格相关问题。
CMO
展示情感趋势数据，说明内容与公关动作如何逐季改善 AI 平台上的品牌认知。
内容策略经理
识别哪个买家旅程阶段聚集了最多负面情感，再优先制作回应这些问题的内容。