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Generative Engine Optimization (GEO) Blog Collection | Meltwater

Media monitoring helps organizations stay informed about what’s being said across online news, print, broadcast, podcasts, and other media channels. Whether you're tracking brand mentions, measuring PR performance, monitoring competitors, or identifying emerging trends, our expert guides, best practices, and industry insights will help you build a smarter media monitoring strategy and make more informed communications decisions.

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Media Monitoring: Guides, Best Practices & Industry Insights

Every day billions of conversations take place on social media: tweets, posts, comments, blogs, reviews, podcasts, and much more.

Learn how to use social listening to make sense of all of that data.

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Business Reputation Management: What does it take to add reputation management to your marketing strategy? More importantly, how do you keep your reputation sparkly and shiny? Here’s your all-access guide to online reputation management for the long term.

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From your brand's logo to your website, your social media presence to your customer support—these elements combined are what constitutes a brand in the minds of customers. But, there are thousands of other businesses that have a logo, website, social media presence, and website. So, how can you position your business on the market and make it stand out from the competition?

The key to success is branding & brand management!

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Competitive intelligence and the act of collecting competitive data can be seen as growth drivers for a company. Our guide will help you understand the concept of competitive intelligence (CI) by answering questions such as: What is the definition of competitive intelligence? How is competitive intelligence useful to organizations? What is the goal of competitive intelligence? And more.

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Let’s dive into the customer journey framework and how to optimize the process by creating a customer journey map and using metrics that matter when analyzing the customer journey.

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How do customers interact with my newly launched product?

How do I increase the productivity of my employees?

How do I know if my marketing efforts are working?

We have just two words for you...Data analytics!

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Public relations and media relations can add impact to any marketing strategy. It’s an opportunity for brands to grow their reach beyond traditional sales messages. PR helps to shape the image you want people to have of your brand.

So, what is PR and how do you use it? This guide shows you everything you need to know to build a strong public relations foundation.

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We all know exactly what the roles of sales or accounting are in a company, right? We might even have a slight idea of what the IT guys are doing.

But there is another business discipline, that plays a crucial role in organizations, even more so during the pandemic – internal communications!

But what exactly do we mean by that, what purpose does it serve and what steps can you take to ensure you and your employees will communicate effectively?

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As the internet has taken root in more areas of our lives — everything from entertainment to shopping to paying bills and more — traditional marketing is becoming less impactful. As any marketer knows, you need to focus on where your audience is if you want to reach them. Since the average person spends about seven hours a day online, it’s no surprise that content has maintained its hold on marketers.

Here's a closer look at what content marketing is and why it matters more than ever in our digital-first economy.

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Content Marketing Blogs | Category

The rise of the influencer marketing space – today a $10 billion industry, growing 50% per year – is one of the clearest examples of how social media is transforming traditional marketing. These days having a business website, presence on social, PR coverage, and your own content isn’t enough to compete.

We'll dive into the intricacies of influencer marketing to help ensure that you're equipped with the insights needed to be successful in this space.

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Have you just launched a new product or service that you want to get the word out about? Maybe you want to share with consumers why it is awesome and how it is so much better than the one your competitors offer.

Well, then, there is one thing you can't do without...Marketing!

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Building a following and using social media platforms to reach a wider audience requires a well-planned social media marketing strategy. In this guide, we’ll be looking at why social media marketing is so essential and how you can make it work for your business.

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In the fast-evolving realm of digital marketing and public relations, utilizing the right tools is crucial for success. Our interdisciplinary category showcases all the pertinent tools for digital marketing & PR. These tools help in enhancing your online presence and effectively reaching target groups, whether through reputation management, influencer marketing, or social media management.

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你有没有想过这样一个场景：一位海外潜在客户想了解你的品牌，他没有打开Google搜索、没有访问你的官网，而是直接打开了ChatGPT，输入了他问题，然后问AI“这个品牌怎么样”。

出海品牌正在面临一个看不见的风险：你的品牌在AI眼中是什么样的？

过去，品牌公关团队的核心工作之一是监测媒体报道和社交媒体舆情与趋势，了解“消费者在怎么说你”。但在 AI 时代，这个逻辑被彻底颠覆了。

如何挑选靠谱的国际AI可见性追踪工具？四个核心指标帮你做决定

一站式平台，赋能公关、传播与营销全链路决策。

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Meltwater通过机器学习提供情感分析已超过10年。第一批模型于2009年部署了英语和德语版本。今天，Meltwater in-house支持16种语言的模型。本博客文章讨论了如何使用深度学习和反馈循环向全球3万多个客户大规模提供情感分析。

情感分析是自然语言处理（NLP）中的一个领域，涉及从文本中识别和分类主观意见[1]。情感分析的范围从检测情感（例如愤怒，幸福，恐惧）到讽刺和意图（例如投诉，反馈，意见）。情感分析以其最简单的形式为一段文本分配属性（例如，正面，负面，中立）。

Acme 到目前为止，是我遇到过的最糟糕的公司。

这句话显然表达了负面意见。情感由“最糟糕的公司”（情感短语 the sentiment phrase）承载，并指向“ Acme”（情感目标 the sentiment target）。

明天，Acme和NewCo将发布其最新收入数据

在这种情况下，我们只有关于“ Acme”和“ NewCo”的事实陈述。语句是中性的。

NewCo 在过去一年的创纪录销售数字和股市飙升的支持下，它成为第一个在其平台上积累1万亿美元资产的养老金计划。

这次，我们在积极的语义环境中使用了诸如“支持”，“创纪录销售”之类的短语，指的是“ NewCo” 。

Meltwater通过机器学习提供情感分析已超过10年。第一批模型于2009年部署了英语和德语版本。Meltwater现在拥有16种语言的in-house模型：阿拉伯语，中文，丹麦语，荷兰语，芬兰语，法语，印地语，意大利语，日语，韩语，挪威语，葡萄牙语，西班牙语和瑞典语。

我们的大多数客户都通过媒体监控仪表板（图1）或报告来分析情感趋势。较大的客户可以通过Fairhair.ai数据平台以丰富文档的形式访问我们的数据。

该产品的一个重要特征是，用户能够覆写（override）算法分配的情感值。覆写的情感属性被索引为Meltwater的Elasticsearch集群中同一文档的不同“版本”，在构建仪表盘和报告时，为客户提供了他们的情感的个性化视图（图2）。

每个月，我们的客户都会覆写大约200,000个文档中的情感值。每天有6,500个文档！那么，为什么情感很难如此正确呢？

人类语言的某些细微差别是挑战性的来源之一。举一些例子：

贵公司情况如何？还不错！我对最新的财务状况并不非常满意 ……

我们在这里有三个句子，第一个是中性的，第二个是肯定的，但包含“错”，通常在否定的上下文中使用，第三个是否定的，但包含“非常满意”。

尽管表达了“fun times”，但该文本可能是讽刺的，并表达了负面情感。

我喜欢新的Acme手机，它们比NewCo的手机好得多。

这里的“爱”和“好得多”等表达带有积极的情感，但是，对于“ NewCo”来说，评价却是负面的。

阿克梅警察局今天逮捕了8名涉嫌袭击和抢劫的人员。该团伙几个月来一直在恐吓社区。

除单词的含义外，以上所有内容都需要理解上下文。

一个必须解决的实际问题是精度和速度之间的权衡。Meltwater每天对大约4.5亿个文档进行情感分析，范围从推文（平均长度约30个字符）到新闻和博客帖子（长度可达到600-700,000个字符）。每个文档必须在20毫秒内处理。必须保证速度！

传统的机器学习方法（如朴素贝叶斯(naïve Bayes)，逻辑回归和支持向量机（SVM））因具有良好的可扩展性而被广泛用于大规模的情感分析。现已证明深度学习 （DL）方法在各种NLP任务（包括情感分析）上都可以实现更高的准确性，但是，它们通常较慢，并且训练和操作成本更高[2]。

到目前为止，Meltwater一直在使用多元朴素贝叶斯(naïve Bayes)情感分类器。分类器需要一段文本并将其转换为一个拥有特征值的矢量 (f1, f2,…, fn)。

然后，分类器计算最可能的情感正负属性S j，即正，负或中性，前提是我们观察到文本中的某些特征值。这通常写为条件概率语句：

通过找到最大化下面的公式的S j，从而获得概率最大的情感正负属性。

如果您对如何推导上述公式感兴趣，请单击【阅读原文】获取。

让我们将以上理论应用于我们的情感问题。p(Sj)的值是找到“本质上”具有特定正负属性的文档的概率。可以通过将大量文档集标记为正，负或中性，然后计算找到其中具有给定情感政府属性的文档的概率，来估计这些概率。理想情况下，我们应该使用所有曾经的文档，但这是不切实际的。

例如，如果语料库由以下带有标签的文档组成：

我们使用一个简单的单词袋模型来导出我们的功能。我们使用一元语法，二元语法，和三元语法。例如D 1转换为：

(My, phone, is, not, bad, My phone, phone is, is not, not bad, My phone is, phone is not, is not bad)

p(fi | Sj)的值即为在语料库中被标记为S j的文档中看到某个特征的概率。

我们可以使用柯尔莫哥洛夫对于条件概率 的定义p(fi | Sj)=p(fi∩Sj)/p(Sj)，来计算其值。例如，对于特征值“bad”：

p(bad | 正面)=p(bad ∩正面)/p(正面)=0.2/0.4=0.5

p(bad | 负面)=p(bad ∩负面)/p(负面)=0.2/0.4=0.5

p(bad | 中性)=p(bad ∩中性)/p(中性)=0/0.2=0

给定一个文档（例如“My tablet is good”），分类器基于文本的功能为每个情感政府属性计算出一个“得分”，例如对于“正面性”，我们得到：

log( p(POS | my, tablet, is, good, my tablet, tablet is, is good, my tablet is, tablet is good))

log( p(POS) )+log( p(my | POS) )+ … +log( p(tablet is good | POS) )= −13.6949

同样适用于“负面性”和“中性”，从而产生以下按序的得分：

然后分类器得出的答案是：“正面性”是最有可能的情感正负属性。

朴素贝叶斯(naïve Bayes)分类器运行很快，因为所需的计算非常简单。但是，就准确性而言，此方法可以实现的功能有限，例如：

– 准确的分类依赖于代表性的数据集，即，如果训练集偏向某个情感正负属性（例如中性），我们的分类也可能产生偏向。准确性还取决于培训语料库是否足够涵盖了我们所在意的语言。

– 朴素贝叶斯(naïve Bayes)的假设基于特征的独立性，即使得出的情感正负属性排名是正确的，得出的概率也不是那么可靠[3,4]。

– 当使用朴素贝叶斯和词袋模型时，作为训练标签的颗粒度仅仅为文档，通常会导致结果不佳。

– N-gram（元） 语言模型是一种钝器。如果将自己限制为3元，我们将无法正确捕获例如“not quite as bad”这样的4元表达式。但是，增加上下文的大小会破环特征空间，从而使分类器变慢，但不一定结果更好。

Meltwater的NLP（自然语言处理）团队的任务是改善所有支持语言的情感分析。由于训练新模型是一项复杂且昂贵的工作，因此团队首先研究了利用我们现有的技术堆栈来改善情感分析的快速方法。

我们进行的第一个改变，是训练贝叶斯模型的方式。现在，我们不是在整个文档的粒度上进行训练和分类，而是在句子级别进行训练和分类。以下是一些优点：

– 与整个文档相比，将标签分配给单个句子（或上下文中的表达式）要容易得多，因此我们可以众包培训集的标签。

– 多年来，学术研究产生了可免费获得的带标签的数据集，用于情感分析评估。其中大多数处于句子级别，因此我们可以将其纳入我们的培训集中。

– 我们可以将句子级情感与命名实体和关键短语提取一起使用以提供实体级情感（Entity-level sentimate，ELS）。

然后，我们决定通过堆叠分类器“挑选”有意义句子的情感，将句子级别的情感汇总为文档级别的情感，以产生整个文档的情感。

这些简单的更改对减少客户每月做出的情感属性覆写次数产生了巨大影响。特别是，在16种受支持的语言中，新闻文档的情感属性覆写平均减少了58％。

该分析涉及7,193个客户产生的约4.5亿个新闻文档和4.2百万个覆写项。图3显示了2018第二季度（文档级预测）和2019第二季度（句子级预测+汇总）进行的覆写数量之间的比较。

同时，Meltwater的NLP团队一直在努力改进我们的技术堆栈，以分析两种主要语言（即英语和中文）的情感，涵盖Meltwater处理的每日内容的约40％。

我们尝试了多种技术，例如卷积神经网络（CNN），递归神经网络（RNN）和长短内存网络（LSTM），目的是在准确性，速度和成本之间找到良好的折衷方案。

由于在准确性，速度和运行成本之间进行了很好的权衡，我们决定选择基于CNN的解决方案。CNN主要用于计算机视觉，但事实证明，它们对NLP的表现也非常好。我们的解决方案使用Tensor Flow，NumPy（具有MKL优化），GenSim和EKPhrasis在Python中实现，以支持哈希/现金标签，表情符号和表情符号。

体系架构：简化的架构如图4所示。它包括一个嵌入（输入）层，然后是单个卷积层，然后是最大池化层和softmax层[5]。

嵌入层：我们的输入是要分类的文本。至于贝叶斯方法，我们需要根据其特征来表示文本。我们将文本嵌入为矩阵。

例如，文字“I like this movie very much! ” 表示为具有7行的矩阵，每个单词一行。列数取决于我们要表示的功能。与贝叶斯案例不同，我们不再自己设计功能。相反，我们现在使用经过预训练的第三方单词嵌入。

词嵌入可大规模捕获语义相似性。这些嵌入是可公开获得的，并由第三方机器学习专家培训的神经网络生成。对于英语，我们使用斯坦福大学的GloVe嵌入对8400亿个单词进行了训练常见抓取并使用具有300个特征的向量。我们也尝试过BERT和ElMo，但准确性/成本之间的权衡仍然支持GloVe。

对于中文，我们使用腾讯AI的嵌入，该嵌入针对200万个特征向量的800万个短语进行了训练。使用我们自己的训练数据集通过转移学习对向量进行微调。目的是确保嵌入内容考虑Meltwater的PR /营销要求。

卷积层：CNN的核心是卷积层，在其中训练人工神经元以从嵌入中提取显著特征。在我们的例子中，卷积层由英语的100个神经元和汉语的50个神经元组成。

优点再次是，我们不必尝试和设计功能，网络将学习我们需要的功能。缺点是我们可能无法再知道这些功能是什么。点击这里以了解更多的卷积层的细节，点击这里了解更多黑盒问题的阐述。

最大池化（Max Pooling）：池化的思想是在特征图中捕获最重要的局部特征，以减少维数，从而加快网络速度。

SoftMax层：合并的向量被合并为单个向量，并传递到完全连接的SoftMax层，该层将对极性进行实际分类。

数据集：对于英语，除了GloVe嵌入之外，我们还有23,000个内部标记的新闻句子和6万个社交句子，包括SemEval-2017 Task 4提供的Twitter数据集。对于中文，除腾讯AI嵌入外，数据集还包含来自新闻，社交和评论的约38,000句子。

该数据集使用Amazon的SageMaker Ground Truth通过众包进行注释。在训练之前，使用二八原则对数据集进行分层和随机排序，即，我们使用80％进行训练，使用20％进行验证。

结果：与贝叶斯方法相比，这个简单架构已经使该模型在句子级别产生了明显更好的性能（表1）。英文社交文本的收益为7％，中文（社交和新闻相结合）的收益为18％，英文新闻的收益为26％。

Meltwater攻城狮 | 用于情感分析的深度学习模型

”抖音打卡“已经成为社交渠道的一类旅行模式。自今年5月抖音新增旅游信息资讯业务，抖音入局OTA的野心已经非常明显。Meltwater上海办公室资深舆情分析师Sail通过Meltwater舆情监测平台收集了抖音入局OTA的相关文章，列举传统旅游业对此的看法，与大家分享“打卡旅游”与”传统旅游“的内在差异与洞察。

2019年9月16日的《中国在线旅游市场生态图谱2019》显示，短视频领域大佬抖音已经进入了旅游UGC板块。

虽说早在今年5月，抖音所属的北京微播视界科技有限公司就已经将企业经营范围进行变更，新增了旅游信息咨询业务，展示其进军旅游业的野心。

但面对旅游业来拍对手们马蜂窝，小猪等品牌，对于背靠流量，擅长做内容的抖音而言，想要再OTA市场中占据一席之地仍然需要时间。

既然如此，短视频平台进入传统旅游UGC赛道是新的趋势？短视频是消费者旅游新式种草方式吗？我们通过Meltwater舆情监测平台回溯了抖音再旅游行业的发力。

短视频是新的旅游种草方式吗？

通过Meltwater舆情监测平台回溯了一下抖音在旅游行业的发力，我们发现抖音短视频在媒体上是一个已经被验证的，有效的旅游种草新方式。

格隆汇报道称，抖音文旅内容2018全年增长幅度达到104倍，抖音旅游相关视频日播放量25.3亿。

举个例子，抖音为河北涞源县上线的”山里DOU是好风光”活动，播放量达2.6亿次，带动全县暑期游客同比增长47%，旅游收入同比增长41%*。

其次，抖音不光进入了旅游UGC赛道，近日抖音正式加入线上预定民宿领域，和Airbnb，小猪，千鸟等企业正式展开竞争。

2019年5月6日，抖音在企业经营范围中新增了旅游信息咨询业务。2019年8月9日，抖音发起“抖音美好打卡地”文旅认证品牌，通过结合线上数据评估及线下专业评审评分，向用户推荐旅游目的地。

9月24日，抖音小助手宣布，抖音民宿预定功能上线。用户可以预定全国各区域上百家民宿。在“向往的民宿抖音专属价”主页，随意点击一家民宿，即可进入商家的抖音企业主页。

其实这样的举动并不是偶然，如果百度搜索“抖音民宿”，可以看到抖音种草民宿已久。

9月11日，时代周刊的一篇文章《“抖音们”开抢饭碗 旅游内容赛道涌入流量对手》*，这篇文章的作者也想到了这个问题，并且采访了马蜂窝，小猪等企业高管。

文章中显示，从旅行社那边反馈得知，像“重庆洪崖洞”、“西安摔碗酒”、“青海茶卡盐湖”等等，近年来将旅游目的地推向大众的，不再是传统的游记、攻略，而可能是抖音的15秒短视频，或小红书上的一篇“种草”文。

针对抖音等互联网平台入局引发的竞争格局变化，9月9日，马蜂窝以及穷游两家企业均接受了时代周报记者的采访。

马蜂窝相关负责人对时代周报记者表示，信息渠道的多元化是移动互联网时代乃至5G时代的必然。但其认为，碎片化的信息，并不足以支撑用户最终的旅游消费决策。

马蜂窝方面进一步表示，短视频、短内容凭借吸睛的特质具有较强的“种草”能力，但从“种草”到“拔草”这个阶段，用户需要更加系统性、多维度的信息。在马蜂窝看来，在激发用户完成旅游决策之后，平台还需要通过交易服务来满足其旅游出行需求的闭环。

马蜂窝方面认为，平台已形成了“内容+交易”的一站式服务体系，涵盖短内容、短视频种草，目的地系统性全面信息辅助旅游决策，交易端产品覆盖，出游后内容分享等环节。其认为这是其他平台所不具备的竞争优势。

穷游方面也对时代周报记者表示，用户在旅行前通过穷游站内获取旅行灵感内容，旅行后又将优质的旅行内容反哺于平台，以此促使穷游形成完整纵深的业务线，和旅行内容服务闭环。

MCN机构影行天下联合创始人、原微博旅游达人子江也接受时代周刊的访问，表示旅游市场还是一个增量市场，目前各个平台都处于共同做大蛋糕的阶段。

他表示，马蜂窝、穷游平台中更多是喜爱自助旅行，聚焦于分享旅游体验的用户群体，这也让平台形成了行程规划、锦囊等更为专业化的内容工具。而小红书等平台更多以热衷于社交分享的用户为主，并非具备特别鲜明的旅游属性。所谓的“网红打卡”内容形式也很难真正解决旅行过程中的具体问题。

但是抖音等短视频还是存在着内容被监管的风险。比如9月17日，文旅界发布文章《巴厘岛“恶魔眼泪”禁止中国人观光 又是抖音的锅？》，里面将中国游客在巴厘岛“恶魔眼泪”频发的伤亡事故的锅推给抖音。

文章称该景点是抖音带火的，在抖音上搜索“恶魔的眼泪”这一视频话题观看量显示高达6618.6万次播放，其中不少单条视频播放量高达百万以上。但也有网友热评“要用生命在看风景，不值得！”

视频旅行打卡会对传统旅游方式带来威胁吗？但就像旅游达人子江总结的一样，所谓的“网红打卡”内容形式也很难真正解决旅行过程中的具体问题，打卡更注重社交分享，而并非是旅游。

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抖音入局旅游UGC以及OTA领域，传统旅游面临打击？

2019年8月，估值超过470亿美元的独角兽公司WeWork向美国证券交易委员会提交IPO招股书，却遭遇戏剧性估值腰斩，引发全球舆论的关注。

Meltwater上海办公室资深舆情分析师Sail Zhou通过Meltwater舆情监测平台，搜集了2019年8月14日至10月7日与WeWork有关公开数据，呈现WeWork取消上市计划引发的一系列舆情风波。

风暴的开始：WeCompany发布上市招股书

美东时间2019年8月14日，共享办公鼻祖WeWork母公司WeCompany终于正式向美国证券交易委员会递交招股书。招股书首次透露WeWork财务收支状况，以及未来公司未来发展潜在的威胁。

基于WeCompany发布的上市招股书，Meltwater总结了其中的几大重点。

上市招股书显示，从2016年到2018年，WeWork的收入分别为4.36亿美元、8.86亿美元、18.2亿美元，净亏损分别为4.3亿美元、8.8亿美元、16.1亿美元。

从图一可以看出，WeWork 在2016至2018年中，营收增长超过4倍，但亏损也几乎以同样的速度在扩大。2019上半年，WeWork营收15.4亿美元，净亏损6.897亿美元。

2016年至2018年，WeWork会员数量也在成倍增长。截至2019年Q2，WeWork会员数达到52.7万人，其中38％来自全球500强企业。

图片来源：https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1533523/000119312519220499/d781982ds1.htm

从WeCompany公开的招股书里看到，WeWork的业务分为两部分。

一部分是为大企业客户按照需求寻找空间，进行改造并提供服务。另一部分则是通过空间、服务、产品为会员客户提供体验。

从业务结构来看，WeWork从原来的重资产运营方式（租赁）开始转向轻资产（咨询、设计、装修）运营方式。

招股书也披露了WeWork在未来几年存在的预估风险，主要包括：

公司目前收入增长快速，但是这样的增长是不持续的，受制于全球经济环境低迷，地产行业的高风险；

CEO Adam Neumann 个人给公司带来的风险，例如Neumann没有与公司签合同，与公司有资产纠葛；

公司没有长期盈利的商业模型；

通过Meltwater舆情分析平台，抓取了8月14日至10月7日期间的海外新闻报道与轻薄动图。根据“WeWork上市”的海外舆情波动趋势，本次舆情风波被分为7个阶段（图五）。相应的，每一个阶段都对应着同时期公司与市场动态。

每一次舆情波动都代表着不同的媒体事件，Meltwater总结了不同舆情阶段的阶段性报道热词（图六），接下来将为大家一一解释不同时期的媒体主要观点与主流报道。

在WeWork发布上市招股书后，新闻热词图（图七）显示，持续亏损问题被媒体关注度最高，诟病最严重。

同时，CEO个人问题成为媒体的关注重点，认为其对于公司发展存在风险。就此，媒体的主要解分为三个方向。

其一，CEO与公司账务上的来来往往问题。其二，CEO与公司的合同问题。由于Adam Neumann与公司实际上并没有签订合同，CEO的离开将会对公司发展定调造成巨大影响。其三，在合同问题不明的情况下，CEO对公司主要战略有绝对控制权。

最后，媒体对于公司商业模式以及公司文化存在质疑。主要讨论热点有：
1）WeWork是一家科技企业还是房地产企业；
2）公司没有女董事；
3）中国市场的盈利问题成为公司最大的挑战。
4）有媒体质疑为什么WeWork投资与本体无关的行业，例如私立学校等等。

在受到潜在投资者对其商业模式的质疑后，WeWork选择自降估值至200亿美元以求上市。

要知道，SoftBank在今年年初是以470亿美元估值对其投资。而在9月份，The We Company却将其估值下调至200亿美元。

估值减半首先引发SoftBank单项投资巨额亏损。此前，Softbank累计对WeWork投资106.5亿美元，持股比例约为29%。

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