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把握輿論先機，洞察內容傳播——樂思爲傳統媒體、新媒體及出版機構提供全網實時內容監測與競品情報服務
AI生成內容（AIGC）衝擊傳統編輯工作模式： 生成式AI的普及使得海量內容在短時間內湧現，傳統編輯工作面臨效率與質量的雙重挑戰。媒體機構需要在AIGC浪潮中快速識別原創價值、把控內容質量，同時優化選題流程。
短視頻平臺與圖文媒體的流量爭奪白熱化： 抖音、小紅書等短視頻平臺主導輿論場，傳統圖文媒體的關注度下降。媒體機構必須跨越多個平臺實時跟蹤輿論動向，理解不同平臺的內容分發邏輯與受衆偏好。
版權保護趨嚴與內容侵權監管強化： 國家版權部門加大監管力度，對圖片、文字、視頻侵權的打擊更加嚴格。出版機構與內容創作者需要建立完整的侵權監測體系，及時發現和應對未授權轉載。
媒體融合深化帶來多平臺運營挑戰： 媒體融合已從初級階段進入深度整合階段。一條新聞需要在網站、APP、微博、微信、視頻號等多個渠道同步分發，監測和評估跨平臺傳播效果成爲核心能力。
媒體行業趨勢可視化
錯失新聞窗口，競品搶先報道，導致媒體影響力下降
原創內容被大規模盜用，無法及時發現與預警
無法準確評估傳播效果，內容策略缺乏數據支撐
缺乏競品情報參考，內容規劃缺乏對標依據
記者失範、內容失實引發的聲譽危機難以預警
覆蓋新聞網站、微博、微信、論壇、視頻平臺等全渠道，持續追蹤熱點內容動態，支持按媒體類型篩選過濾。
基於ISBN、作者名、書目名等精準匹配，自動監測全網未授權轉載、盜版電子書、改編內容等侵權行爲，實時推送預警與證據截圖。
構建傳播力指數模型，從傳播廣度、深度、速度三個維度量化內容影響力，支持與競品媒體橫向對比。
持續跟蹤競品媒體的發稿節奏、熱點響應速度、受衆互動情況等關鍵指標，自動生成競品分析報告供編委會參考。
採用AI技術自動識別受衆評論中的情感標籤，準確評估內容口碑，發現輿論傾向與民意變化。
針對記者個人、新聞報道的風險預警系統，早期發現報道爭議、失實、失範等問題，保護媒體品牌聲譽。
"樂思讓我們的選題會效率翻倍，熱點追蹤系統每天早上8點自動推送行業熱點摘要，編輯們不再需要手動刷遍朋友圈。通過傳播力分析，我們也優化了稿件排版和發稿時間，點擊率提升了30%。"
自動彙總前24小時全網熱點排行，爲編委會提供客觀的選題參考數據，加快選題決策效率。
針對重大社會事件、熱點話題進行深度輿情追蹤，實時更新輿論動向、關鍵傳播者、衆議變化。
自動監測出版物的全網侵權情況，提供侵權證據截圖與鏈接，加快版權維權流程。
彙總全年內容傳播數據，生成內容傳播力排行、趨勢分析、競品對標等深度分析報告。
樂思實時抓取全網1億+數據源，通過AI熱點聚合算法每10分鐘更新熱點排行，支持按地域、話題、媒體類型篩選，讓記者和編輯第一時間發現有價值的新聞線索。系統還支持自定義熱點監測詞，及時捕捉與媒體業務相關的新興話題。
支持。系統可對指定書目、作者、ISBN等進行全網侵權監測，一旦發現未授權轉載、盜版電子書等情況，立即推送預警，並提供證據截圖輔助維權。出版機構可建立自有書籍庫，系統將持續監測這些出版物的網絡使用情況。
系統提供傳播力指數模型，從傳播廣度、深度、速度三個維度量化內容影響力，支持與競品媒體橫向對比，爲內容策略優化提供數據依據。媒體可通過傳播力分析優化標題、排版、發稿時間等關鍵因素。
支持。系統具備分鐘級數據更新能力，覆蓋新聞網站、社交媒體、視頻平臺、論壇等全渠道，7×24小時不間斷監控，確保媒體機構不錯過任何重要動態。用戶可設置實時預警規則，關鍵信息自動推送至手機和郵箱。
可對競品媒體的發稿節奏、熱點響應速度、受衆互動等指標進行持續跟蹤，生成競品分析報告，爲編委會內容規劃提供參考。系統支持對多家競品媒體同時監測，輸出對標分析，幫助媒體瞭解市場競爭格局。
