想要实时掌握品牌在媒体中的声誉表现吗？Nebius-Cookbook提供了一个完整的AI驱动的品牌声誉监控解决方案，能够自动追踪新闻覆盖、分析情感趋势并提取战略洞察。这个智能品牌声誉监控系统结合了Nebius AI的智能分析能力、Bright Data的实时网络数据采集技术，以及Memori的持久记忆功能，为企业提供全方位的品牌声誉管理工具。
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ne/Nebius-Cookbook 品牌声誉监控的核心功能
📰 实时新闻分析
系统能够实时监控关于您品牌的新闻文章和媒体报道，自动收集最新的品牌相关新闻内容，确保您不会错过任何重要的品牌曝光机会。
💭 智能情感分析
通过AI技术追踪新闻报道中的情感倾向（正面、负面、中性），帮助您快速了解公众对品牌的整体态度变化。
🔍 品牌洞察提取
从新闻和公众认知中提取可操作的洞察，为品牌管理决策提供数据支持。
快速安装部署步骤
首先克隆项目仓库：
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ne/Nebius-Cookbook
cd memory_agents/brand_reputation_monitor
然后安装必要的依赖包：
pip install -r requirements.txt
最后配置您的API密钥：
- Nebius AI API密钥（用于智能分析）
- Bright Data API密钥（用于网络数据采集）
智能监控工作流程解析
新闻收集阶段
系统会使用您提供的搜索关键词在网络新闻中搜索相关文章，然后采集新闻页面提取完整内容，最终识别出对品牌声誉监控最相关的文章。
内容分析阶段
通过AI技术提取新闻标题、摘要和情感倾向，生成关于品牌声誉的可操作洞察。
系统架构设计
模块化设计理念
- UI层（app.py）：Streamlit界面和对话流程
- 工作流层（workflow.py）：核心品牌监控功能
- 记忆层：Memori集成用于上下文持久化
- 采集层：Bright Data工具用于网络研究
关键组件说明
- 对话管理器：处理用户交互和流程状态
- 品牌分析引擎：基于Nebius AI的新闻分析与Agno智能体
- 网络研究引擎：Bright Data集成用于实时采集
- 记忆系统：Memori用于上下文存储和检索
实际应用场景
品牌监控
- "监控科技公司声誉，关键词：科技新闻、产品评论"
- "追踪汽车品牌情感，关键词：汽车新闻、行业争议"
- "分析软件公司品牌认知，关键词：软件新闻、市场评价"
危机管理
- "当前对我们品牌的整体情感如何？"
- "有没有需要我们关注的负面提及？"
- "最近新闻中提到的主要担忧是什么？"
竞争分析
- "将我们的情感与竞争对手X进行比较"
- "客户对我们的品牌与竞争对手有何评价？"
- "与上个月相比，我们的品牌在新闻中的表现如何？"
智能功能特色
基于关键词的监控 ✅
- 用于定向品牌追踪的自定义搜索查询
- 灵活的关键词组合实现全面覆盖
- 实时新闻聚合与分析
- 聚焦声誉监控
来源验证 ✅
- 仅包含实际采集的确切URL
- 从不捏造或添加占位符来源
- 研究来源完全透明
- 直接链接到原始新闻文章
记忆优先方法 ✅
- 回答前始终搜索Memori
- 跨会话维护对话上下文
- 随时间推移提供一致的洞察
- 从所有先前分析中学习
使用建议与最佳实践
关键词选择策略
建议使用品牌名称结合以下类型的词汇：
- 新闻类：新闻、报道、媒体
- 评价类：评论、反馈、投诉
- 业务类：股票、收益、产品发布
监控频率设置
- 重要品牌建议每日监控
- 一般品牌可设置每周分析
- 危机期间需要实时追踪
通过Nebius-Cookbook的品牌声誉监控系统，您可以建立一个全面的品牌声誉管理框架，确保您的品牌在公众视野中始终保持良好的形象。无论是日常的品牌维护，还是危机期间的快速响应，这个智能系统都能为您提供及时、准确的数据支持。
记住，品牌声誉是企业的无形资产，智能监控系统能够帮助您更好地保护和发展这一宝贵资产。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
