技能介绍

要解决的问题

新品发布后，公开评价常混入发布会通稿、营销软文、模板化好评和情绪化吐槽。如果只看官网卖点、销量或少数热搜，容易判断错真实口碑：某个卖点是否兑现、哪些模块集中翻车、竞品会从哪里攻击、未来 1-3 个月舆情是修复还是恶化，都需要把分散在知乎、B站、小红书、微博、电商追评、垂类社区里的反馈做结构化整理。

技能如何工作

这个技能围绕 product_name、company_name、launch_time_window、competitor_product、focus_dimensions 等参数，执行一条“搜索—去噪—量化—研判”的流程：

标的锁定：确定具体产品型号、企业名和发布窗口，并提取官方核心卖点，作为“宣传 vs 体验”的对照基准。
多维抓取：围绕评测、体验、吐槽、BUG、退货、缺点等关键词搜索用户反馈，优先保留有平台来源、时间范围和具体场景的信源。
信源分级：将专业评测、真实用户复盘、纯情绪吐槽和疑似营销话术分层处理，降低水军和公关稿干扰。
模块量化：按性能、系统、续航、AI 功能、影像、售后、定价等模块统计正向、负向、中性分布。
风险研判：提炼 TOP 3 核心槽点，标注影响范围、舆情扩散程度和风险等级，并对照官方卖点生成落差矩阵。
趋势推演：结合公关回应、问题可修复性和舆情速度，判断未来口碑走向与品牌风险。

适用边界与注意点

它适合新品口碑扫描、竞品攻击面分析、卖点兑现度核查和舆情风险预判；不适合替代完整用户研究、销量预测或法律合规审查。输出依赖 web_search 与 sentiment_analysis 能获取到的公开信源，因此需要关注样本量级、平台差异和信源时效。若搜索结果大量是同质化好评但缺少体验细节，应保留“疑似营销引导”的判断，而不是直接把它当作市场共识。