智能过滤：只看真正和你相关的舆情
全网监测最头疼的问题：噪音
用品牌名在全网搜索，往往会撞上大量看似相关、实则无关的信息：与你重名的其他公司、同城同行业的新闻、只是字面碰巧包含你名字的广告和帖子……如果把这些全推给你，看板会被噪音淹没，真正重要的负面反而被埋没。这也是很多舆情工具"预警很多、有用的很少"的根本原因。
AISearch 的做法：逐条判断"是否与你相关"
AISearch 不做简单的关键词匹配。每抓到一条内容，AI 都会先判断一件事：这条内容是否与你的品牌实质相关。
- 实质相关 → 保留，进入后续的情感识别与分级。
- 只是字面撞词、谈论的是别的主体 → 判为无关，自动隐藏，不进统计、不触发预警。
这样，你在看板上看到的每一条，都是真正和你有关的舆情，而不是需要自己再筛一遍的原始搜索结果。
判断依据：你提供的一段"品牌介绍"
相关性判断的准确度，来自你提供的一段简短品牌介绍——它告诉系统"你是谁、什么才算和你相关"。只需一两句话说清三点：
- 全称 / 简称：你的公司或品牌名称、常见别名。
- 主营业务：你做什么。
- 相关范围：哪些内容也算相关，例如关联单位、园区或行业动态。
示例：某科技园区产业服务公司的介绍——"××科技城产业服务有限公司，××园区旗下国企，提供企业注册、园区招商与产业服务；园区动态也视为相关。"
介绍越清楚，AI 越能把"你的舆情"和"重名/蹭词的噪音"分得干净。
相关的，才进一步分析
相关性是第一道闸门。只有判定为相关的内容，才会继续判断情感倾向（正面 / 中性 / 负面）和严重程度，并在负面时触发预警。无关内容从一开始就被挡在外面——这既保证了统计口径干净，也让预警不再被噪音淹没。
判错了怎么办？人工始终优先
自动过滤以"宁可多显示、不可错藏"为原则：判断失败或拿不准的内容一律先保留。万一某条被误判为无关，你可以在"已隐藏内容"里一键找回并标记为相关；同样，误判了情感也能一键改判。所有人工修正都优先于机器判断，改过之后系统不会再自动覆盖——你对自己的舆情始终有最终决定权。
