我给大疆做了一套20万的Reddit品牌舆情监控工作流 --知识铺

一个 DJI Mavic 3 Pro 炸机的视频帖子，在 Reddit 的 r/drones 社区（一个百万级的购买决策论坛）挂 6 个小时，会发生什么？

在 PR 团队上班前，这个帖子可能已经累积了 10 万浏览。

这 10 万人里，大多数是看热闹的。但只要有 500 个是正在犹豫是否下单的潜在客户…

一台 Mavic 3 Pro 的客单价是 15,000 元，这 500 个高意向客户里，哪怕只有 20 个人因为这个帖子决定“再等等”或“看看竞品 Autel”，这就是 30 万元的潜在销售损失。

6 个小时，30 万。

传统的舆情监控SaaS，每年花几万块，可能并无法在‘黄金1小时’内完成“发现-分析-预警-分发到正确的人”这一整套动作。

所以我一直想搭一个能及时识别‘商业意图’的舆情监控分析引擎。

这是完整的4步执行方案。

第一步：制定 Reddit 舆情监控方案

这是最开始助理给的方案：

💡

大疆（DJI）Reddit舆情监控方案

目标：自动监控Reddit上关于大疆的讨论，及时发现问题和机会。

监控关键词列表 (Keywords)：

• 品牌词：DJI, 大疆
• 产品词：Mavic, Air, Mini, Inspire, Phantom, Avata, Osmo, Ronin
• 痛点词：flyaway（炸机）, GPS lost, battery drain, firmware update, no signal, customer service

监控社区列表 (Subreddits)：

• r/dji

• r/drones

• r/Multicopter

• r/UAV

• r/DronePhotography

这个方案的问题是“颗粒度”太粗，无法落地：

1. 1. 关键词混淆： 在官方 r/dji 社区，用户发的帖子默认就是关于 DJI 的，你再用“DJI”或“Mavic”去搜，毫无意义。在这些社区，我们应该只监控“痛点词”（如 flyaway）来发现问题。

2. 2. 噪音巨大： 在 r/drones 这样的泛社区，你必须使用品牌词（如 DJI）或产品词（如 Avata）来筛选。如果你只搜 customer service，你会搜到所有无人机品牌的客服问题。

3. 3. 社区太少： 只监控无人机社区，会漏掉大量“泛兴趣”社区的讨论，比如旅行博主、摄影师对 Osmo 的评价。

也就是说，这里的逻辑是在会通过n8n 的 Reddit 节点，指定社区里搜索特定的关键词来看每天是否有关于大疆 dji 的正面或者负面帖子、评论，关键就在于 Subreddit 和关键词的交叉

解决方案也不难，可以用AI 浏览器：我把月薪2万的海外运营开了，换成了这个免费的AI浏览器

参考提示词：

💡

我要做 Reddit 的品牌舆情监控，需要你先访问我的官网 https://www.dji.com/ ，确保把网站首页和产品页等二级页面都看完，提炼出跟我相关的监控关键词，并列出可能相关的 Subreddits，最终形成不同社区监控哪些关键词的方案。

更进阶落地的操作，可以入手这专栏看下：

最终得到的舆情监控方案：

💡

大疆（DJI）Reddit 舆情监控方案 (v2.0)

目标： 通过分层级的社区与关键词策略，精准、自动化地监控 Reddit 上关于大疆的深度讨论，及时发现产品问题、捕获用户口碑与潜在市场机会。

核心策略：分层监控

我们将社区分为三类：A. 核心品牌社区，B. 泛无人机社区，C. 相关兴趣社区。每一类社区使用不同的关键词监控策略。

第一层：核心品牌社区 (A类)

这类社区的用户讨论默认与大疆高度相关，因此我们重点监控具体问题和用户情绪。

- 监控逻辑： 在这些社区里，直接搜索“痛点词”和“机会词”，无需添加品牌或产品词。

- 监控社区列表 (Subreddits):

1. r/dji (官方社区)

2. r/djiaction

3. r/DJIMavicMini

4. r/djimini

5. r/MavicPro

6. r/djiosmo

- 关键词列表 (Keywords):

- 痛点词 (Pain Points): flyaway, GPS lost, battery drain, firmware update, no signal, customer service, gimbal issue, app crash, no-fly zone, activation error, connection issue, range problem, motor error, compass calibration, not charging, DJI Care issue

- 机会词 (Opportunities): amazing shot, love my, first drone, highly recommend, worth the upgrade, best feature, game changer, beginner tips, suggestion for DJI

第二层：泛无人机社区 (B类)

这类社区讨论众多品牌，我们的目标是捞出所有与大疆相关的讨论。

- 监控逻辑： 必须使用 “品牌/产品词 + 任意讨论词” 的组合来精确匹配。这样可以避免搜到其他品牌的同名产品（如 “Mini”）。在 n8n 中，你可以使用 Reddit 的高级搜索语法。

- 监控社区列表 (Subreddits):

1. r/drones

2. r/Multicopter

3. r/UAV

4. r/Quadcopter

5. r/fpv (FPV 穿越机社区，Avata 相关内容会很多)

6. r/DronePhotography

7. r/videography (Osmo, Ronin, Inspire 相关)

8. r/AskDrones

- 关键词搜索语法 (Search Query Logic):

- (DJI OR 大疆 OR Mavic OR Air OR Mini OR Inspire OR Phantom OR Avata OR Osmo OR Ronin)

- 说明： 在这个组里，我们只监控品牌和产品词。因为只要帖子提到了这些词，无论内容是好是坏，都值得我们关注。后续可以再对结果进行二次分析（如情感分析）。

第三层：相关兴趣社区 (C类)

这类社区的用户可能在特定场景下提到大疆产品，是发现应用场景和潜在机会的金矿。

- 监控逻辑： 与B类相似，使用品牌/产品词进行广泛搜索，但社区范围更广。

- 监控社区列表 (Subreddits):

1. r/travel (航拍旅途风光)

2. r/realestatephotography (房产摄影应用)

3. r/Filmmakers (影视制作应用)

4. r/photography (作为一种摄影器材被讨论)

5. r/whatsthisthing (可能会有人上传无人机残骸求助)

6. r/buyitforlife (讨论耐用品时可能会提到大疆)

- 关键词搜索语法 (Search Query Logic):

- 与B类相同：(DJI OR 大疆 OR Mavic OR Air OR Mini OR Inspire OR Phantom OR Avata OR Osmo OR Ronin)

对应到工作流（demo示例）里：

第二步：舆情数据分析

有了监控对象后，每天都会有很多内容同步进来，要如何做数据清洗以及分析出结果？

包括两个部分：

1. 1. AI 情感与意图分析

不要依赖简单的“痛点词”来判断负面。一个帖子标题“How to fix gimbal issue?”是中性求助，而“Gimbal issue on a brand new Mini 4 Pro, ridiculous!”是强烈负面。

参考提示词：

💡

“你是一个大疆品牌分析师。请分析以下 Reddit 帖子的标题和内容。 你的任务是：

1. 情感 (Sentiment): 判断情感是 Positive, Negative, 还是 Neutral。
2. 意图 (Intent): 判断主要意图是 Bug Report (Bug报告), Customer Service Issue (客服问题), Feature Request (功能建议), Positive Showcase (正面晒图/评价), Newbie Question (新手提问), 还是 Competitor Comparison (竞品对比)。
3. 摘要 (Summary): 用一句话总结帖子的核心内容。

请严格按照以下 JSON 格式回应，不要有任何其他多余文字：{ “sentiment”: “…”, “intent”: “…”, “summary”: “…” }”

这一步就是在把文本量化为结构化的、可被机器读取的洞察。

1. 4. 数据结构化与分流

在n8n，AI 引擎返回 JSON 后，使用 Switch 节点，把内容做一个分流：

• 如果 intent == Bug Report 或 sentiment == Negative -> 触发“第三步：紧急警报”
• 如果 intent == Positive Showcase -> 触发“第三步：营销简报”
• 如果 intent == Newbie Question -> 触发“第三步：社群简报”
• 其他 (Neutral 等) -> 归档到数据库，用于“第三步：常规日报”

第三步：确定通知方式

既然是「监控」，那就要体现「及时性」

有两种，对于常规的反馈，例如好评、中评，可能每天固定一个时间同步就好了

但如果是差评，最好是马上去干预，避免负面舆情扩大。

形式上发邮件是没问题的，但更落地的方式是通过机器人同步到飞书群，这样看到后，能直接转发到对应的部门。

例如（接着上面第二步）：

💡

1. 紧急警报（高优先级）

- 触发条件： Negative 情感 或 Bug Report / Customer Service Issue 意图。

- 飞书卡片模板：

- 【严重负面舆情 - 炸机】（标题）

- AI 摘要： “用户抱怨他的 Mini 4 Pro 在固件更新后出现 flyaway。”

- 情感： Negative

- 意图： Bug Report

- Reddit 链接： [点击查看原帖]

- @对应负责人： 自动 @ PR 团队和技术支持团队。

这个动作，能确保负面口碑在发酵前 30 分钟内就被发现和处理。

2. 常规简报（中优先级）

- 触发条件： 每天早上 9 点定时触发 (使用 Schedule 节点)。

- 推送逻辑： n8n 汇总过去 24 小时所有 Neutral 的帖子（如提问、功能建议），以及 Positive 的帖子。

- 飞书卡片模板： “DJI 舆情日报 - 10月24日”

- 正面口碑 (Marketing 关注): 5 条 (来自 Positive Showcase)

- 用户建议 (PM 关注): 3 条 (来自 Feature Request)

- 热门提问 (社群关注): 8 条 (来自 Newbie Question)

- (所有内容都附带 AI 摘要和链接)

3. 营销素材库（低优先级）

- 触发条件： Positive Showcase 意图。

- 推送逻辑： 除了推送到日报，n8n 还应自动将这些帖子存入一个“营销素材库”。

这样，在监控的同时，也能有一个自动更新的、源源不断的全球用户好评素材库。

第四步：AI制作n8n工作流

其实，前面都确定好的话，怎么制作这件事是简单的

可以参考这篇文章：劝退：n8n等 AI工作流不要学了，已经过时了

尝试用 AI 来帮我们完成一个 80%可用的初稿。

所以，这套流程值多少钱？

这套价值 20 万的 AI 监控系统，它的作用，就是在第一个 30 分钟内，以“紧急警报”的形式，帮你叫停了开头那 30 万的损失。

这还不算它每天自动为市场部生成的“营销素材库”（UGC）。

所以，你认为这 20 万是成本吗？

不，这只是它在第一个月，为品牌方省下的钱。

这，就是 AI 意图分析引擎的价值。