一、产品简介 #

品牌监测可以帮助业务侧直观量化各大品牌在社媒上的营销表现，并支持对品牌进行多维度地剖析，进而对营销表现进行归因，助力企业优化营销策略，达到降本增效的目的。

二、重要概念说明 #

平台 #

品牌社媒数据来源，比如抖音、小红书、新闻等

发声主体 #

将所有的社媒声量分类PGC/BGC/UGC三个类型，详细定义参见指标维度说明

达人（KOL） #

用户发帖中提及品牌相关关键词，且发声主体类型属于PGC的同时其粉丝量级达到尾部或以上，则定义为达人

消费者 #

用户发帖中提及品牌相关关键词，且发声主体类型属于UGC，则定义为品牌消费者

三、数据说明 #

1.数据来源 #

2.指标说明 #

3.维度说明 #

平台 #

同一类数据源的总称，例如：新浪新闻、搜狐新闻、腾讯新闻等均属于“新闻阵地”。

发声主体 #

通过作者的粉丝数和认证类型，将声量分成了BGC、PGC、UGC三类。

• BGC（全称：Brand Generated Content），指品牌生产内容
• PGC（全称：Professional Generated Content），指专业生产内容
• UGC（全称：User Generated Content），指用户生产内容

不同平台有不同的条件，具体见下方介绍。

粉丝层级 #

微博-城市级别 #

• 一线城市:北京,上海,广州,深圳

• 二线城市:保定,金华,兰州,廊坊,绍兴,台州,中山,珠海,泉州,哈尔滨,贵阳,烟台,太原,昆明,南通,济南,常州,徐州,南宁,南昌,长春,嘉兴,无锡,石家庄,温州,惠州,宁波,福州,厦门,大连

• 三线城市:洛阳,潍坊,扬州,安庆,蚌埠,滁州,阜阳,黄冈,荆州,九江,六安,马鞍山,南充,宁德,莆田,清远,商丘,上饶,新乡,信阳,宿迁,肇庆,驻马店,遵义,潮州,菏泽,宿州,宜春,周口,绵阳,鞍山,赣州,江门,襄樊,连云港,呼和浩特,临沂,邢台,衡阳,江阴,张家港,湛江,济宁,镇江,邯郸,沧州,芜湖,株洲,银川,乌鲁木齐,漳州,威海,盐城,揭阳,海口,宜昌,柳州,汕头,大庆,南阳,唐山,淮安,桂林,秦皇岛,淄博,咸阳,舟山,岳阳,义乌,三亚,泰州,襄阳,泰安,湖州,昆山

• 四线城市:包头,宝鸡,滨州,常德,郴州,德阳,东营,鄂尔多斯,吉林,聊城,龙岩,梅州,齐齐哈尔,西宁,榆林,运城,渭南,延安,安阳,锦州,四平,大同,邵阳,牡丹江,葫芦岛,晋中,曲靖,玉溪,通辽,盘锦,十堰,攀枝花,内江,日照,益阳,平顶山,本溪,绥化,开封,辽阳,朝阳,资阳,孝感,通化,三明,韶关,德州,延边,吉安,娄底,淮南,枣庄,吕梁,赤峰,南平,黄山,许昌,永州,衢州,抚顺,阳江,茂名,丹东,丽水,焦作,湘潭,承德,铁岭,拉萨,泸州,荆门,延边朝鲜族自治州,张家口,巢湖,临汾,宜宾,营口,黄石,乐山,衡水,达州

• 五线城市:大兴安岭,海安,天门,潜江,广元,吴忠,陇南,仙桃,文山,博尔,白银,黑河,铜川,诸暨,巴音郭楞,巴中,莱西,博尔塔拉蒙古自治州,临沧,克孜勒苏,乌海,果洛,福清,佳木斯,随州,吐鲁番,兴安盟,兴化,邳州,章丘,崇明,三河,安顺,毕节,寿光,长兴县,果洛藏族自治州,白山,巴彦淖尔盟,长安镇,鳌江-龙港镇,德宏傣族景颇族自治州,奉化,固原,诸城,如皋,文山壮族苗族自治州,宣城,那曲,湘西土家族苗族自治州,和田,大洼县,海东,辽源,浏阳,甘南,余姚,保山,恩施,闽侯县,孝义,阿勒泰,鹤壁,石嘴山,楚雄,广安,高密,德清县,晋江,库尔勒,河池,阜新,胶南,克孜勒苏柯尔克孜自治州,梧州,新沂,招远,黔西南,贵港,西双版纳,玉树,桓台县,荣成,邹平县,临夏回族自治州,甘孜,抚州,恩施土家族苗族自治州,阿坝,黔东南,虎门镇,汕尾,兖州,河源,玉林,阿克苏,嘉善县,林芝,新郑,黄南,建湖县,黔东南苗族侗族自治州,神木县,白城,黔南布衣族苗族自治州,阳泉,儋州,迪庆藏族自治州,海西蒙古族藏族自治州,酒泉,玉环,萍乡,鄂州,甘孜藏族自治州,海北藏族自治州,玉树藏族自治州,海门,新泰,如东县,准格尔旗,凉山,昌吉回族自治州,肥西县,西昌,红河,怀化,红河哈尼族彝族自治州,咸宁,张家界,天水,崇左,商洛,迁安,锡林郭勒盟,武威,肥城,哈密,黄南藏族自治州,阿坝藏族羌族自治州,新密,伊金霍洛旗,昭通,铜陵,池州,海南藏族自治州,防城港,钦州,莱州,六盘水,湘西,鹰潭,嘉峪关,调兵山,靖江,庆阳,汉中,三沙,三门峡,开原,石河子,赣榆县,丰县,蓬莱,博罗县,莱芜,朔州,海宁,新余,伊犁,呼伦贝尔,云浮,东台,伊宁,临海,仪征,德宏,沭阳县,即墨,金坛,遂宁,金昌,惠安县,山南,永康,长治,青州,阿里,西双版纳傣族自治州,龙海,平度,平湖,大理,松原,伊犁哈萨克自治州,宁海县,东阳,海城,黔南,普洱,楚雄彝族自治州,邹城,乌兰察布盟,永安,自贡,龙口,贺州,甘南藏族自治州,泰兴,伊春,平凉,鸡西,丽江,铜仁,克拉玛依,濮阳,临夏,亳州,百色,雅安,晋城,忻州,济源,塔城,文登,来宾,庄河,常熟,巩义,思茅,中卫,武安,迪庆,双鸭山,辽中县,漯河,昌都,眉山,新民,昌吉,海南,宁乡县,东港,鹤岗,淮北,黔西南布衣族苗族自治州,大丰,安康,海西,启东,增城,阿拉善盟,沛县,怒江,七台河,日喀则,定西,景德镇,丹阳,张掖,北海,胶州,海北,凉山彝族自治州,府谷县,怒江傈僳族自治州,喀什,郫县

• 新一线:成都,东莞,佛山,杭州,合肥,南京,青岛,沈阳,苏州,天津,武汉,西安,长沙,郑州,重庆

四、操作说明 #

1.心智排行 #

可快速了解本竞品的核心指标如声量、互动量、NSR等在各个阵地的社媒本期表现与变化。支持一键下载完整的品牌表现指标。

2.品牌剖析 #

深度分析感兴趣的品牌，剖析品牌社媒表现，进而对营销策略进行归因分析

品牌筛选器：查看想要深度剖析的品牌，每次只可选一个
支持查看品牌数据，或品牌下特定品类的数据。具体品牌清单以实际开通为准。

• 选择“不限”下的品牌，以查看品牌数据
• 选择 特定品类 下的品牌，以查看特定品牌品类数据

情感类型筛选器：可选择查看特定情感类型数据

社媒平台筛选器：可选择查看特定平台数据

内容搜索筛选器：可查看包含或不包含特定词的数据

时间筛选器:可选择特定时间范围来查看数据

2.1 社媒矩阵 #

2.1.1 社媒矩阵 #

指标卡：总览该品牌的社媒指标表现

• 品牌声量：在社媒平台上提及品牌相关关键词的帖子数，若品牌在同一条帖子被提及多次，声量记为1
• 品牌互动量：社媒平台上提及品牌相关关键词的帖子对应的互动量之和，各平台互动量计算公式见指标说明
• 品牌NSR：Net Sentiment Rate，品牌净情感度，通过计算品牌UGC声量中正面与负面声量比例来衡量消费者对品牌的喜爱程度。NSR=(正面情感值-负面情感值)/(正面情感值+负面情感值)*100%
• 环比：（本期声量-上期声量）/上期声量；若查询时间超出数据有效期，则显示"-"；本期指页面右上角选定时间范围，上一期是页面右上角选择时间范围的前一个相同长度时间范围，当选择完整月份如6月，上一期则为5月，当选择特定日期范围时如4月10日-4月17日，上一期则为4月2日-4月9日

分析指标:可分别基于 声量、互动量、NSR 对品牌在不同平台上的社媒表现做分析

平台分析:展示品牌在不同社媒平台上的表现

• 支持按绝对值、占比、品类份额查看本期与上期的情况，其中占比指的是平台分布占比，品类份额指的是该品牌在本品类下所有品牌中的占有率
• 右侧为当期特定平台下，所有品牌的份额表现，以便进一步探索品牌间的竞争变动情况

发声主体分析:展示品牌在不同发声主体类型上的表现

• 支持按绝对值、占比、品类份额查看本期与上期的情况，其中占比指的是发声主体分布占比，品类份额指的是该品牌在本品类下所有品牌中的占有率
• 右侧为当期特定平台下，所有品牌的份额表现，以便进一步探索品牌间的竞争变动情况

2.1.2 热议内容 #

热度趋势：发现品牌传播趋势以及互动峰值点解读。点击峰值点可以查看当日的相关帖子。

关键词：对一段文本分词后再按照TF*IDF算法结果提取重要性Top5的关键词

• TF=某个词在该文本出现的次数，如果出现次数越多代表该词越重要；IDF=某个词在所有统计文本出现次数的倒数再取log，如果在大多数文章出现代表该词重要性较低，比如“的确”等词
• 某个关键词的词频=所选条件的帖子提取的关键词的个数

实体词：文章中提到的实体词，如产品名、功效、成分、颜色等

话题：特指微博、抖音、小红书平台上，以##出现的内容，该词云反映了品牌在平台上的营销推广内容

词的声量/互动量：选择声量时解读为消费者讨论较多的词，选择互动量时解读为品牌核心营销词

2.1.3 产品讨论 #

【目前仅美妆行业支持此模块。】

指标卡：品牌声量下提及品类/产品的声量

• 产品对品牌的声量贡献：提及品类或产品相关声量/品牌声量*100%

• 产品对品牌的互动量量贡献：提及品类或产品相关互动量/品牌互动量*100%

品牌产品清单：声量最高的10款产品 与 互动量最高的10款产品 的并集

• 点击“传播详情”可进一步下钻分析该产品在社媒上的传播情况

• 【仅已购用户支持】点击“产品力洞察”可跳转至产品分析APP，对该产品的宣传和消费者感知情况做进一步分析。

产品力洞察模块介绍 #

分为产品基础数据、认知剖析、评价剖析三个板块。通过对比消费者对产品认知和品牌传播的差异，剖析消费者对产品的评价，洞察产品网络整体表现。
数据阵地除新闻、论坛等社媒平台外，还可选择查看电商平台（含天猫、京东）

产品基础数据 #

• 声量/互动量/NSR指标卡：可知悉社媒平台与电商评价中，所选产品的声量、互动量、NSR的数据表现。
• 声量阵地分布：展示所选产品在各个阵地的声量占比，以图例区分阵地，以便了解整体趋势变化和分阵地趋势变化。如需查看特定阵地的趋势，可使用顶部的组合筛选器。
• 舆情变化趋势（声量/互动量/NSR）：展示所选产品的声量/互动量/NSR变化趋势。
  

  认知剖析 #

  
  通过获取社媒平台上的帖子，对比品牌宣传内容与消费者认知，洞察两者之间对产品的认知是否有差异。帮助品牌评估宣传效果，寻找能快速占领消费者心智的宣传点。

• 产品宣传VS. 消费者认知差异： 产品宣传维度，即筛选出BGC(即品牌官方账号的发声)或者PGC(专家、媒体、KOL的发声，内容专业度高)所发的帖子，通过认知识别算法计算出对应产品宣传的维度，如功效等。 消费者认知维度，筛选出UGC(即消费者、非官方/专业的普通网民发声)所发的帖子，通过认知识别算法计算出对应消费者认知的维度。
• 产品宣传词云图：通过认知识别算法识别出对应产品宣传的特征词，并统计每个词的词频，通过词语的大小展示每个词出现的频率。
• Top10话题列表：对微博和抖音阵地的帖子数据进行聚类，展示热度Top10的话题，受图表“产品宣传VS. 消费者认知差异”和图表“产品宣传词云图”联动。
• 消费者认知词云图：通过认知识别算法识别出对应消费者认知的特征词，并统计每个词的词频，通过词语的大小展示每个词出现的频率。
• 消费者原帖展示：展示UGC(即消费者、非官方/专业的普通网民发声)所发的帖子内容，可通过右上角按钮切换排序方式。受图表“产品宣传VS. 消费者认知差异”和图表“消费者认知词云图”联动。
  

  评价剖析 #

  
  通过分析电商平台消费者的评论数据，结合数说行业三元组算法对评论内容进行智能分类，判断消费者提及某个维度的情感以及提及偏好。并针对产品表现出来的优劣势情况，给出相应的建议。

• 产品优势和劣势-整体维度：四象限图，图表中的散点对应整体维度，X轴是维度点的提及偏好TGI，Y轴是维度NSR。其中各区域的定义如下：“重点优势”区域：对比细分领域提及偏好高，且本身NSR高的区域；“次要优势”区域：对比细分领域提及偏好低但本身NSR高的区域；“优先改进”区域：对比细分领域提及偏好高但本身NSR低的区域；“次要改进”区域：对比细分领域提及偏好低，且本身NSR低的区域。
• 产品优势和劣势-细分维度：四象限图，图表中的散点对应整体维度，X轴是维度点的提及偏好TGI，Y轴是维度NSR。
• 产品优化排序建议：提及情感小于等于0，提及偏好TGI越大，排序越靠前。若偏好值一样，则情感值越小，排序越靠前。
• 宣传加强排序建议：提及情感大于0，情感值越大，排序越靠前。若情感值一样，则提及偏好TGI越小，排序越靠前。
• 评价关键词（正面/负面）：通过口碑算法计算出对应的评价特征关键词，并统计每个词的词频，通过词语的大小展示每个词出现的频率。
• 口碑原文：针对所选产品消费者的具体评论内容。

2.1.4 话题分析 #

指标卡:了解话题对平台上的品牌声量互动量贡献

• 抖音声量话题贡献：内容带hashtag的声量/品牌在抖音平台声量*100%
• 抖音互动量话题贡献：内容带hashtag的互动量/品牌在抖音平台互动量*100%
• 微博声量话题贡献：内容带hashtag的声量/品牌在微博平台声量*100%
• 微博互动量话题贡献：内容带hashtag的互动量/品牌在微博平台互动量*100%
• 小红书声量话题贡献：内容带hashtag的声量/品牌在小红书平台声量*100%
• 小红书互动量话题贡献：内容带hashtag的互动量/品牌在小红书平台互动量*100%

话题列表:了解在哪些热门话题下，消费者会提起这些品牌，以及对品牌的情感指向

• 右上角可切换查看所有平台或单个平台
• 点击“查看”可进一步下钻分析该话题在社媒上的传播情况

2.2 达人 #

2.2.1 达人分析 #

2.2.2 文章列表 #

2.2.3 达人列表 #

2.3 消费者 #

2.3.1 消费者声音 #

平台分布:展示UGC声量的平台分布，可将声量最高的平台作为了解消费者声音或与消费者沟通的主要平台

情感占比分布:利用实体情感算法，判断文章内容中与品牌相关的情感倾向。

2.3.2 消费者画像 #

目前提供微博/抖音平台的人群画像，支持快速查看数据辐射人群画像信息，提高对受众的精准认知，辅助品牌方及时调整商业活动策略。

此页面提供较全的画像维度，包括性别分布、年龄分布、城市级别分布、地区分布、爱好标签、关注用户排名、关注话题。

图表标题均有注释说明，可将鼠标移入查看。

2.4 官号运营 #

支持对本竞品官号做对比分析

其中，官号KPI页面为特定用户而设，所展示账号均支持T+7和T+15的互动量更新。

3.工具箱 #

3.1 品牌对标 #

从社媒矩阵整体、达人营销、官号运营、兴趣人群四个角度，对特定品牌做横向对比分析。

附：核心算法说明 #

1.社媒营销广告算法:

品牌方在社媒投放广告后，需要对社媒营销效果进行归因分析，评估广告投放策略触达消费者的广度和深度。目前的社媒平台的内容可以大致分为品牌付费广告、用户自发内容、粉丝追星水贴、返利优惠广告、品牌新闻稿/公关文这几种类型。所以通过社媒营销广告算法将社媒数据分为内容营销广告、自发创作、追星文、垃圾广告、新闻公关。

2.关键词提取算法

从文本中提取出与这篇文档意义最相关的一些词，通过这些关键词就可以了解文本的主题思想。文本通过关键词提取后可以方便后续地摘要提取，文本分类/聚类等问题的处理分析工作

3.情感判断算法

用户通过发表内容表达自身情感时，主要包括正面、负面、中性三种倾向。数说基于自然语言处理及机器学习技术，深入挖掘用户不同情感的隐含特征，包括极致赞扬、粗鲁表达、特殊表情及符号折射的情感表达，并经过大量的情感标注数据，迭代优化情感判别模型。目前，数说情感判别模型准确率可达85%以上

4.文本指纹识别算法

文本指纹算法指的是对文本生成“数字指纹”，这个数字指纹是一个由字母和数字组成的32位的字符串，用这个字符串指纹来作为该文本的标识。文本指纹算法可以用来衡量不同文本之间的相似程度，指纹相同，文本也就越相似，此算法在文本去重，信息检索等文本处理任务有重要应用