AiReportPro
為讀不完所有報道的人而設的媒體情報
這是為公關專業人士與企業領袖而設的平台 — 在鋪天蓋地的報道量中理出脈絡。核心是混合聚類：按報道的意思分組，而不是按它們共用哪些字眼。
為什麼要用混合聚類
AiReportPro 把大型語言模型嵌入與 TF-IDF 等傳統自然語言處理方法結合起來，既捕捉表層特徵，也讀得到深一層的語義。
TF-IDF 衡量的是一篇報道裏哪些字詞真正重要；嵌入則把整篇報道轉成高維向量，承載它的意思與語境。兩者合起來，報道就是按主題分組，而不是按共用的字眼分組 — 有用的群組與只是碰巧撞到同一個關鍵字的群組，分別就在這裏。
方法論
四個階段，由蒐集到報告
由數以千計的報道，收斂到少數幾個主題。
- 01
資料蒐集
按您的追蹤關鍵字聚合新聞與社交媒體內容，在前期就把無關內容過濾掉，而不是留到閱讀階段才處理。
- 02
內容分類
依語境與主題歸類，讓後續分析可以聚焦在該看的地方，而不必逐篇窮舉。
- 03
主題聚類
TF-IDF 看哪些字詞重要，嵌入看它實際在說什麼，兩個訊號在這一步匯合。所以同一件事的報道，即使用字完全不同也會歸在一起 — 純關鍵字系統做不到這件事。
- 04
報告生成
產出群組標題、摘要，以及每組的主要優勢與挑戰 — 足夠讓人不必翻回原文就能做簡報。
- TF-IDF —— 哪些字詞重要
- 向量嵌入 —— 它們的意思是什麼
質素控制
每一個聚類群組在進入報告之前，都要通過嚴格的檢查，其中包括來源歸屬分數。聚類一旦把不相關的報道悄悄混在一起，產出的就是講得頭頭是道的廢話 — 所以這些檢查比聚類本身更重要。
效益
它為公關團隊帶來什麼
- 省回時間
- 數小時的人手追蹤交由系統自動處理，團隊可以把時間放在策略與說故事上，而不是收集資料。
- 可執行的輸出
- 報告直接指出新興趨勢、潛在公關危機與競爭對手動向，而且是可以拿去做簡報的形式。
- 單一視圖
- 市場情緒與消費者反饋集中在同一個儀表板，不必開三個工具再加一份試算表。
- 規模
- 支援多語言與可自訂儀表板，適合跨地區運作的團隊。
實例：NVIDIA 的報道
聚類是起點，不是成品。以一批關於 NVIDIA 業績與產業關係的報道為例：混合聚類把財務表現、合作關係與市場挑戰的文章，分成幾個各自獨立的主題。
其中一個群組把鴻海的投資、高通的市場表現與三星的技術挫折拉在一起，呈現出任何單一報道都講不出來的產業動態。另一個群組則把強勁的業績，與具體的晶片問題和生態系統融資消息連了起來。
這兩組報道都沒有明顯的共同關鍵字。但兩組都能讓決策者同時看懂市場地位與風險因素。
發展路線
接下來會走到哪裏
- 財務數據整合
- 把財務指標與媒體情報放在一起讀，市場敘事與背後的數字不必再分成兩個會議看。
- 前沿推理模型
- 隨着推理模型變強，分析可以走得更深 — 聚類方法在設計上與模型無關，所以能力提升不需要重做整套系統。
- 更廣的語言覆蓋
- 擴展至更多語言與地區。
- 合作與認證
- 與學術機構合作，並符合主要的資料安全標準。
常見問題
AiReportPro 適合誰使用？
公關專業人士、傳訊團隊，以及需要掌握報道說了什麼、但不可能全部讀完的企業領袖。
聚類跟關鍵字分組有什麼分別？
關鍵字分組只是把用字相同的報道收在一起。混合聚類按意義分組，所以講同一件事的報道，即使用字完全不同，仍然會落在同一組。
一份報告包含什麼？
每個群組的標題、摘要，以及該組的主要優勢與挑戰，另外還有主題摘要、情感分析與重點提取。
支援英文以外的語言嗎？
支援。多語言分析與可自訂儀表板都是標準功能，適合跨地區運作的團隊。