AI營(yíng)銷時(shí)代，品牌知名度不再是模糊的感性認(rèn)知，而是可通過(guò)大數(shù)據(jù)工具精準(zhǔn)量化的指標(biāo)。數(shù)說(shuō)故事作為第三方數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的領(lǐng)軍者，依托AI技術(shù)與海量數(shù)據(jù)資源，為企業(yè)提供全域數(shù)據(jù)——分析報(bào)告——系統(tǒng)平臺(tái)一體化的閉環(huán)服務(wù)。本文將解析如何通過(guò)大數(shù)據(jù)工具科學(xué)監(jiān)測(cè)品牌知名度，并賦能品牌戰(zhàn)略優(yōu)化。

一、品牌知名度監(jiān)測(cè)的核心指標(biāo)：聲量、互動(dòng)與情感

1、品牌聲量（Brand Volume）

定義：品牌聲量指品牌在社交媒體、新聞平臺(tái)、電商渠道等數(shù)字化陣地上被提及的總次數(shù)，是衡量品牌曝光量與心智份額的核心指標(biāo)。以數(shù)說(shuō)故事為例，我們將聲量定義為社媒平臺(tái)上提及品牌相關(guān)關(guān)鍵詞的主帖數(shù)。

聲量類型：

● UGC（用戶生成內(nèi)容）：消費(fèi)者自發(fā)討論，反映真實(shí)口碑。

● PGC（專業(yè)生成內(nèi)容）：媒體、KOL發(fā)聲，影響圈層傳播。

● BGC（品牌生成內(nèi)容）：官方賬號(hào)運(yùn)營(yíng)，主動(dòng)塑造形象。

核心指標(biāo)：

● 聲量份額（SOV）：品牌聲量占行業(yè)總聲量的百分比，衡量市場(chǎng)話語(yǔ)權(quán)。

● 聲量密度：?jiǎn)挝粫r(shí)間內(nèi)的聲量波動(dòng)（如峰值），識(shí)別核心影響事件。

以數(shù)說(shuō)雷達(dá)品牌監(jiān)測(cè)為例，可以通過(guò)監(jiān)測(cè)同一時(shí)間維度下，同一品類各大品牌的UGC聲量類型分布及份額（SOV），來(lái)評(píng)估該時(shí)間段內(nèi)消費(fèi)者討論度，衡量品牌知名度及消費(fèi)者口碑，輔助品牌宣傳策略調(diào)整優(yōu)化。

案例：某美妝品牌通過(guò)數(shù)說(shuō)雷達(dá)監(jiān)測(cè)發(fā)現(xiàn)，其UGC聲量中“成分安全”成高頻詞，隨即調(diào)整宣傳策略，聲量份額（SOV）月環(huán)比提升40%。

2、互動(dòng)量（Engagement）

定義：社交媒體用戶對(duì)品牌相關(guān)的內(nèi)容進(jìn)行點(diǎn)贊、評(píng)論、轉(zhuǎn)發(fā)等行為的總和，用以衡量?jī)?nèi)容的共鳴度。以數(shù)說(shuō)故事為例，我們會(huì)根據(jù)不同平臺(tái)對(duì)互動(dòng)量的定義，進(jìn)行分陣地的統(tǒng)計(jì)，如B站的投幣、彈幕，微信文章的閱讀數(shù)等。

3、情感分析（Sentiment Analysis）

定義：通過(guò)NLP技術(shù)解析文本情感傾向，量化品牌口碑。在數(shù)說(shuō)故事監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中，我們會(huì)利用通用情感算法對(duì)海量?jī)?nèi)容進(jìn)行分析，對(duì)內(nèi)容進(jìn)行正面、負(fù)面及中性的分類。

除了區(qū)分內(nèi)容性質(zhì)，還可以對(duì)品牌聲量進(jìn)行NSR分析，以衡量品牌的線上美譽(yù)度：

NSR（凈情感度）=(正面情感值-負(fù)面情感值)/(正面情感值+負(fù)面情感值)*100%。

二、如何進(jìn)行品牌知名度監(jiān)測(cè)，具體包括哪些步驟？

1、構(gòu)建監(jiān)測(cè)體系

● 梳理監(jiān)測(cè)關(guān)鍵詞矩陣，一般涵蓋：品牌名+產(chǎn)品名+企業(yè)高層/代言人+其它長(zhǎng)尾詞（如行業(yè)場(chǎng)景關(guān)聯(lián)詞）

● 陣地選擇：可以泛聽(tīng)全網(wǎng)聲量，也可以根據(jù)行業(yè)特性配置重點(diǎn)平臺(tái)（如母嬰品類側(cè)重小紅書(shū)、 3C 數(shù)碼側(cè)重B站、游戲側(cè)重玩家論壇等）

2、選擇監(jiān)測(cè)工具

監(jiān)測(cè)品牌知名度需要科學(xué)的數(shù)字化品牌監(jiān)測(cè)工具，以數(shù)說(shuō)故事為例，我們依托AI技術(shù)與海量數(shù)據(jù)資源，為企業(yè)構(gòu)建了一套完整的“測(cè)量 - 診斷 - 策略 - 復(fù)盤”服務(wù)閉環(huán)：

● 數(shù)據(jù)采集：全網(wǎng)全渠道覆蓋（社媒、新聞、電商及垂直論壇等），確保監(jiān)測(cè)全面性

● 數(shù)據(jù)分析：通過(guò)NLP技術(shù)解析文本、圖片、視頻內(nèi)容，識(shí)別情感傾向（如NSR凈情感度）

● 數(shù)據(jù)過(guò)濾：AI智能水軍識(shí)別 + 無(wú)效內(nèi)容剔除 + 語(yǔ)義降噪

● 數(shù)據(jù)打標(biāo)：基于行業(yè)/品牌自由標(biāo)簽，構(gòu)建內(nèi)容分析模型，更深度更個(gè)性化結(jié)構(gòu)聲量數(shù)據(jù)

● 可視化看板：實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)看板，更新品牌聲量趨勢(shì)、情感分布、UGC討論內(nèi)容等

3、輸出洞察及落地決策

基于數(shù)據(jù)及AI，智能輸出洞察及行動(dòng)建議：

● 競(jìng)品對(duì)標(biāo)：對(duì)比本品與核心競(jìng)品的聲量趨勢(shì)、SOV及情感分布，衡量核心知名度及口碑。

● 討論用戶畫像分析：如基礎(chǔ)標(biāo)簽（地域、年齡、性別、消費(fèi)水平）、內(nèi)容偏好（如“成分黨”“性價(jià)比控”等）

● 預(yù)警機(jī)制：設(shè)置負(fù)面聲量閾值自動(dòng)觸發(fā)警報(bào)

● 人工決策支持：通過(guò)數(shù)說(shuō)故事商業(yè)分析師團(tuán)隊(duì)輸出品牌分析報(bào)告，獲取可落地的業(yè)務(wù)建議

三、品牌知名度評(píng)估的常見(jiàn)應(yīng)用場(chǎng)景

1、品牌營(yíng)銷效果復(fù)盤：監(jiān)測(cè)品牌社campaign活動(dòng)投放后的聲量峰值，評(píng)估活動(dòng)滲透率。如”2023年的瑞幸與茅臺(tái)聯(lián)名活動(dòng)“，面世即頂流，成為當(dāng)年社媒平臺(tái)的話題王者

2、競(jìng)品對(duì)標(biāo)與機(jī)會(huì)挖掘：通過(guò)監(jiān)測(cè)本品與競(jìng)品品牌關(guān)鍵詞或?qū)?biāo)產(chǎn)品，挖掘潛力機(jī)會(huì)市場(chǎng)

● 弱勢(shì)陣地突破：通過(guò)對(duì)標(biāo)不同陣地本競(jìng)品的聲量份額占比，洞察競(jìng)品的品牌營(yíng)銷布局和消費(fèi)者感知心智，優(yōu)化本品弱勢(shì)陣地的營(yíng)銷布局。

● 話題借勢(shì)：監(jiān)測(cè)競(jìng)品熱門話，快速跟進(jìn)并形成差異化傳播。

3、輿情管理與形象維護(hù)：通過(guò)品牌監(jiān)測(cè)實(shí)時(shí)定位負(fù)面聲量，優(yōu)化品牌美譽(yù)度。

4、產(chǎn)品創(chuàng)新與消費(fèi)者洞察：通過(guò)分析品牌UGC高頻討論詞，指導(dǎo)新品開(kāi)發(fā)。比如我們通過(guò)社媒聲量洞察了都市女性用戶對(duì)咖啡產(chǎn)品功能點(diǎn)體驗(yàn)下的情感分布，發(fā)現(xiàn)她們?nèi)粘Ｏ矚g自由加奶加果汁調(diào)配咖飲；在一些節(jié)日、季節(jié)，更喜歡選購(gòu)“限定”或創(chuàng)新的口味。基于這個(gè)洞察賦能某咖啡品牌進(jìn)行了產(chǎn)品線的創(chuàng)新開(kāi)發(fā)。