sentiment-monitoring

情绪监测

适用场景

• 创始人想追踪客户和公众对其产品的评价
• 创始人想尽早发现差评，并在差评扩散前作出回应
• 创始人想了解社区情绪随时间的变化趋势
• 创始人想监测特定评论平台上的新评论

这与 review-mining 不同（挖掘竞争对手评论中的痛点）。此技能用于监测你自己产品的声誉。

所需上下文

• 产品名称及常见的拼写错误或缩写
• 要监测的平台 — 创始人必须提供要监测的平台列表。常见选项：
  • Product Hunt（产品页面评论和留言）
  • Google Maps / Google Business 评论
  • G2、Capterra、TrustRadius
  • Trustpilot
  • App Store / Play Store
  • Reddit 提及
  • Twitter/X 提及
  • Hacker News 提及
  • 行业专属论坛
• 监测频率（产品发布后每天一次，稳定运行后每周一次）
• 回应策略 — 创始人是否希望为差评拟写回复？
• 升级阈值 — 严重程度达到什么级别时需要立即关注？

工作流

1. 设置监测列表 — 创始人提供要监测的平台。对于每个平台，记录：
   • 产品评论／列表页面的直接 URL
   • 当前评分和评论数（基线）
   • 如何检查新评论（RSS、手动检查、API 或提醒工具）
2. 定义严重程度等级 — 对收到的反馈进行分类：
   • 严重（24 小时内回应）：公开指控数据丢失、安全问题、账单欺诈或法律威胁。可能会迅速传播、且包含详细投诉的 1 星评论。
   • 负面（48 小时内回应）：关于漏洞、缺失功能、支持不佳或价格问题的合理投诉。1–2 星评论。
   • 褒贬不一（1 周内回应）：包含建设性反馈的 3 星评论。“产品不错，但是……”
   • 正面（致谢）：4–5 星评论。感谢评论者，并询问是否愿意推荐。
3. 扫描平台 — 检查创始人列表中的每个平台，查找自上次扫描以来的新评论、提及或讨论。
4. 分析每条发现 — 对于每条新评论或提及，记录：
   • 平台和日期
   • **情绪：**正面／褒贬不一／负面／严重
   • **核心问题：**此人具体在说什么（逐字引用）
   • **有效性：**这是合理的产品问题、用户操作失误，还是恶意评论？
   • **影响：**这条内容的可见度如何？（高流量平台、获得许多赞，还是被淹没）
   • **模式：**这是否与近期的其他投诉相符？（这可能表明存在系统性问题）
5. 拟写回复 — 对于负面和严重评论，拟写回复时应：
   • 承认问题，不作辩解
   • 表明已听取并理解投诉
   • 提供明确的后续步骤（私信、电子邮件、修复时间表）
   • 采用创始人的口吻，避免企业公关措辞
6. 标记模式 — 如果有 3 条或以上评论提到同一问题，将其作为产品问题升级处理，而不只是评论问题。
7. 生成情绪报告 — 总结发现并呈现趋势。

输出格式

## Sentiment Report — [Date Range]

### Overview
- **Reviews scanned:** [count across all platforms]
- **New since last scan:** [count]
- **Sentiment breakdown:** [X positive, Y mixed, Z negative, W critical]
- **Average rating trend:** [up/down/stable vs. last period]

### Critical & Negative Items (action required)

**[Platform] — [Star Rating] — [Date]**
> "[Verbatim quote or summary]"
- **Core issue:** [what they're actually complaining about]
- **Validity:** [Legitimate / User error / Bad faith]
- **Pattern:** [First mention / Recurring — also seen on X, Y]
- **Suggested response:**
  > [Draft response in founder's voice]

### Emerging Patterns
| Issue | Mentions This Period | Platforms | First Seen | Trend |
|-------|---------------------|-----------|------------|-------|
| [Issue] | [count] | [platforms] | [date] | [new / growing / stable] |

### Positive Highlights
- [Platform]: "[positive quote]" — consider using as testimonial
- [Platform]: "[positive quote]" — share on social

### Recommended Actions
- [ ] Respond to [N] critical/negative reviews (drafts above)
- [ ] Investigate [issue] — mentioned [N] times across [platforms]
- [ ] Request reviews from happy customers to offset [negative trend]

框架与最佳实践

应对负面评价的原则：

• 速度很重要——在 24-48 小时内回复。对负面评价置之不理，会传递出“他们根本不在乎”的信号。
• 表示理解，不要争辩——“我理解你的感受”总比“其实你错了”好
• 转到私下沟通——“我很愿意深入了解此事——可以发邮件到 [email protected] 联系我吗？”这样就能把对话从公开场合转移出去
• 以创始人身份回应——署上你的姓名和头衔。“—— Alex，CEO”与千篇一律的客服回复给人的感觉截然不同
• 先解决问题，再更新回复——解决问题后回到评价下更新：“我们上周已经发布了修复方案”

各平台注意事项：

平台	评价可见度	回复方式	备注
Product Hunt	高（发布当天）	只能评论	发布期间及之后都至关重要。积极参与评论。
Google Maps	高（本地 SEO）	商家回复	直接影响本地搜索排名。每条评价都要回复。
G2	高（B2B 买家）	供应商回复	企业买家会阅读这些评价。详细回复很重要。
Trustpilot	高（消费者）	商家回复	邀请满意的客户评价，以平衡整体评价。TrustScore 会影响可见度。
App Store	高（影响下载量）	开发者回复	Apple 限制回复频率。回复要简洁。
Reddit	不定	以用户身份评论	不要伪装成普通用户。坦诚说明你的身份。

负面评价为何其实是馈赠：

• 具体且可采取行动的投诉，指向真实的产品缺口——应将其视为免费的用户研究
• 如果反复出现“喜欢这款产品，但 X 坏了”，说明你已实现产品市场契合，只是有一个可以修复的问题
• 完全没有负面评价，通常意味着没人使用这款产品

常见错误：

• 只监控却不回复（比不监控更糟）
• 对评价者产生戒备，或在公开场合与其争辩
• 只监控一个平台（客户会在他们所在的地方投诉，而不是你关注的地方）
• 一视同仁地对待所有负面评价（被指控账单欺诈 ≠ UI 投诉）
• 没有将评价洞察反馈到产品路线图中

相关技能

• review-mining——用于挖掘竞争对手的评价（此技能用于监控你自己的评价）
• feedback-synthesis——用于综合反馈模式并转化为产品决策
• churn-analysis——负面评价通常与流失信号相关
• community-discovery——用于找到人们讨论你产品的社区

示例

提示词：“为我们的评价设置监控。我们入驻了 Product Hunt、G2、Trustpilot 和 App Store。”

**优秀的输出应包括：**针对全部 4 个平台的监控清单及当前基线、根据产品定制的严重程度分级，以及每周情绪报告模板。

提示词：“我们这周在 G2 收到了 3 条差评。帮我回复。”

**优秀的输出应包括：**对每条评价的分析（核心问题、合理性、模式识别）、以创始人语气撰写的回复草稿，以及在问题指向系统性产品问题时发出提示。