黑料舆情监测
7×24小时全网巡查，覆盖论坛、短视频、社交平台与搜索引擎，第一时间发现涉企涉人的不实黑料信息。
了解详情 →拒绝黑料侵权 · 守护清朗网络
91黑料治理平台：让每一条网络黑料都无处遁形
面对恶意抹黑、断章取义的所谓“黑料”，沉默只会放大伤害。91黑料以监测、取证、处置、修复四重能力，为企业与个人构建立体化的网络侵权治理体系，用合法合规的方式还原事实真相。
CORE SERVICE
核心业务能力
围绕“91黑料”这一网络侵权现象，我们把治理流程拆解为五个可执行、可追溯的专业模块，从发现到修复形成完整闭环。
WHY 91黑料
为什么必须坚决拒绝黑料侵权
所谓“黑料”往往由片面截图、断章取义甚至恶意编造拼接而成，其传播速度远快于事实澄清。它不仅伤害个人名誉，更会直接冲击企业商誉、融资节奏与招聘环境。我们坚持用法律与技术双轮驱动的治理方式，让侵权内容付出应有成本。
- 全流程留痕：每一次监测、举报、沟通均有记录可回溯
- 合法合规：所有处置手段均基于现行法律与平台规则
- 快速响应：重大舆情 2 小时内给出首版应对方案
- 结果导向：以内容下架率与搜索结果净化度作为交付标准
TECHNOLOGY
技术驱动，让治理效率可被量化
平台以自研采集引擎与语义识别模型为基础，对疑似黑料内容进行传播源分析、扩散路径还原与风险等级评分。治理过程不再依赖人工经验，而是用数据说话：到哪一步、进展如何、还剩多少待处理链接，客户在后台都能一目了然。
- 多源采集：覆盖图文、短视频、问答与评论区场景
- 智能分级：按传播量、搜索权重与危害程度排序处置
- 透明看板：处置进度、平台反馈与证据文件在线可查
- 长期复检：结项后持续跟踪 90 天，防止黑料二次发酵
DATA
用长期积累的数据说话
深耕网络侵权治理领域多年，我们服务过上市公司、连锁品牌、医疗机构与公众人物，沉淀了大量可复用的处置经验。
HOW WE WORK
服务流程
从沟通到结项，四个标准步骤让合作清晰可控，每个节点都有明确的交付物与时间承诺。
需求分析
梳理黑料来源、传播范围与影响面，评估法律风险与优先处置顺序，形成初步风险清单。
方案设计
结合平台规则与法律依据制定组合方案，明确投诉路径、证据要求、时间表与责任分工。
实施部署
同步开展取证固证、平台举报、律师函函告与正面内容建设，全流程进度实时同步客户。
持续优化
结项后进行效果复检与搜索环境维护，输出治理报告并给出长效防护建议，防止问题反弹。
NEWS
最新资讯
关注 91黑料 治理动态，了解网络侵权治理的最新观察、方法与案例。
TRUSTED BY
合作伙伴
我们与法律服务机构、品牌企业、行业协会及技术平台保持长期协作，共同推动网络空间治理走向规范化。
正衡律师事务所
长期合作法律顾问单位
华信品牌集团
品牌商誉维护合作客户
康泰医疗机构
医疗舆情治理服务伙伴
启明教育科技
教育行业声誉管理合作方
安盾数据安全
电子证据存证技术合作方
清朗网络协会
网络空间治理共建单位
FAQ
常见问题
关于 91黑料 治理服务，客户最关心的八个问题，我们在这里集中解答。
91黑料 治理服务具体包含哪些内容？
服务覆盖黑料舆情监测、侵权取证固证、平台投诉下架、律师函函告、名誉修复与合规咨询六大模块。客户可整包委托，也可只选择其中一项单独执行。所有环节均以合法合规为前提，不做任何违规删帖操作。
发现黑料内容后多久能开始处理？
确认委托关系后，常规项目在 24 小时内启动，重大舆情可开启加急通道，2 小时内给出首版应对方案。取证与举报可并行推进，不必等待全部证据齐备才开始行动。
你们的技术优势体现在哪里？
平台自研多源采集引擎与语义识别模型，可对图文、短视频、问答与评论区进行全场景扫描。系统会按传播量、搜索权重与危害程度自动分级排序，帮助客户把有限资源优先投放到最需要控制的位置。
证据材料是否具备法律效力？
我们通过区块链存证与可信时间戳固定证据，完整记录内容原文、发布时间、账号信息与访问路径。该形式在实践中已被多地法院采纳，可直接用于诉讼或平台申诉材料。
合作流程是怎样的？
分为需求分析、方案设计、实施部署、持续优化四个阶段。先免费评估风险并出具清单，确认方案后签署协议、明确交付标准与时间表，项目执行中提供进度看板，结项后交付治理报告。
服务价格如何计算？
价格根据黑料数量、平台分布、处置难度与是否涉及诉讼综合确定，提供按项目计费与年度顾问两种模式。首次风险诊断不收费，确认方案后才会给出明确报价，不存在隐性费用。
项目结束后还有售后保障吗？
结项后我们提供 90 天复检期，持续跟踪被处置内容是否复活、是否出现同源账号再次发布。复检期内发现的相关问题由我们免费处理，并同步更新长效防护建议。
哪些行业最适合使用这项服务？
上市公司、连锁品牌、医疗机构、教育培训机构、互联网平台以及公众人物、企业创始人均有较强的商誉与名誉保护需求。涉及竞品恶意抹黑、前员工不实爆料、消费者情绪化差评传播的场景尤其适用。