游客满意度是衡量旅游服务质量的核心标尺，但传统问卷调查等方式存在样本小、时效性差的弊端。海鳗云平台通过大数据技术，开创了一种全新的游客满意度分析范式，将分散、主观的游客评价转化为可量化、可追踪的决策依据，为旅游目的地服务质量的持续提升提供了精准导航。
其分析体系建立在对全网海量数据的深度挖掘之上。平台每日从微博、主流OTA网站等超过240万个信源中，抓取并处理数以亿计的游客评论与反馈。借助先进的自然语言处理（NLP）算法和包含十万余词汇的旅游行业知识图谱，系统能够自动识别文本中蕴含的情感色彩（正面、负面或中性），并将其归类到餐饮、住宿、交通、购物、娱乐等具体的服务维度下。
通过这种精细化的解构，平台不仅能生成直观的满意度总分，更能下钻到具体环节，揭示问题的根源。例如，系统可以清晰展示出某景区在“门票性价比”维度得分较低，或是在“景区内部交通”方面负面评价集中。管理者可依据这份数据驱动的“体检报告”，精准定位服务痛点，进行针对性改进。这种从海量舆论中提炼真实反馈、洞察游客心声的能力，让游客满意度管理从模糊的定性描述，迈向了精准的量化分析与迭代优化新阶段。
