品牌监测帮助文档 #
一、产品简介 #
品牌监测可以帮助业务侧直观量化各大汽车品牌/车型在社媒上的营销表现，并支持对品牌/车型进行对维度地剖析，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。
| 模块 | 功能 |
|---|---|
| 品牌总览 | 总览各品牌整体趋势变化,快速判断是否存在某个品牌的崛起 |
| 品牌剖析 | 深度剖析品牌表现及传播力 |
| 品牌对标 | 追踪对比本竞品传播表现情况 |
| 品牌形象 | 快速查看本竞品社媒品牌形象情况 |
| 热门话题 | 了解关注的品牌在社媒上被热议的话题 |
| 微博人群画像 | 多维度地分析某品牌微博阵地的目标用户 |
| 抖音人群画像 | 多维度地分析某品牌抖音阵地的目标用户 |
| 汽车之家人群画像 | 多维度地分析某品牌汽车之家的目标用户 |
| 官号运营分析 | 监测本竞品品牌官号运营情况 |
二、重要概念说明 #
声量类型 #
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
人群 #
用户发帖中提及品牌相关关键词则定义为品牌人群
三、数据说明 #
1.数据来源 #
| 阵地 | 细分站点说明 |
|---|---|
| 微博 | 新浪微博 |
| 微信 | 微信公众号文章 |
| 新闻 | 覆盖今日头条、腾讯新闻、百度新闻、新浪新闻、搜狐新闻、百家号、懂车帝新闻、汽车之家新闻、太平洋汽车网新闻、爱卡新闻、易车新闻、百度搜索、一点资讯、ZAKER新闻、搜狗搜索、中国新闻网、中国财经信息网、凤凰网_财经、东方网等主流站点的新闻频道 |
| 论坛 | 覆盖懂车帝论坛、汽车之家论坛、爱卡论坛、易车网论坛、太平洋汽车网论坛、中国网管论坛、电子发烧友论坛、百度贴吧、豆瓣、虎扑、大众点评、中关村_在线论坛、天涯论坛等各行业的主流论坛站点 |
| 小红书 | 小红书 |
| 短视频 | 抖音app、快手app、微信视频号、西瓜视频等 |
| 视频 | 哔哩哔哩、腾讯视频、搜狐视频、优酷、土豆、爱奇艺、风行网、AcFun、PPTV聚力、芒果TV、华数、乐视、新浪视频 |
| 问答 | 知乎、百度知道 |
| 汽车口碑 | 懂车帝懂车分、汽车之家口碑、易车点评、太平洋汽车车主点评、爱卡口碑、车质网_投诉模块 |
2.数据更新机制 #
数据每天实时采集，数据将在 T+2趋于稳定。如 11 月 27 日在系统可查看 26日数据，26-27 日数据持续更新，25 日数据已经处理完毕，可用于分析
3.指标说明 #
| 主贴声量 | |
|---|---|
| 指标定义/说明 | 分析对象被提及的文本数量，若在同一条文本被提及多次，声量记1 |
| 微博 | 1、原贴或源内容命中关键词的记录数，内容包括自发内容和多层转发内容 2、 BGC，即品牌官方账号发文（不管有无命中关键词） |
| 微信 | 1、命中关键词的微信文章数 2、BGC，即品牌官方账号发文（不管有无命中关键词） |
| 论坛 | 1、命中关键词的主贴数 2、五大垂媒为对应论坛的全部发帖的主贴数据 |
| 问答 | 命中关键词的问题数 |
| 新闻 | 标题或内容命中关键词的新闻主帖数 |
| 小红书 | 1、标题或内容命中关键词笔记数 2、BGC，即品牌官方账号发文（不管有无命中关键词） |
| 视频（不包括B站） | 视频标题或视频简介命中关键词的视频数 |
| B站 | 1、视频标题或视频简介命中关键词的视频数 2、 BGC，即品牌官方账号发文（不管有无命中关键词） |
| 短视频（不包含抖音） | 1、视频标题或视频简介命中关键词的视频数 2、BGC，即品牌官方账号发文（不管有无命中关键词） |
| 抖音APP、快手APP、微信视频号 | 1、视频“内容”或”视频标签”命中关键词的视频数 2、 BGC，即品牌官方账号发文（不管有无命中关键词） |
| 数据源 | 主贴互动量 | 互动量更新机制 |
|---|---|---|
| 指标定义/说明 | 针对分析对象被提及文本的所有互动指标之和，包括转发数/评论数/点赞数/收藏数等， | |
| 微博 | 转发数 + 评论数 + 点赞数 | T+3 |
| 微信 | 在看数+点赞数 | T+3 |
| 论坛 | 命中关键词的（主贴/回帖）的评论数+点赞数+转发数 | T+1 |
| 问答 | 命中关键词的（问题/回帖）的评论数+点赞数+转发数 ，（注：在个别阵地，点赞数=赞同数） | 知乎T+3，其他T+1 |
| 新闻/博客 | 评论数+点赞数+转发数 | T+1 |
| 小红书笔记 | 评论数+点赞数+收藏数+转发数 | T+3 |
| 视频（不包括B站） | 评论数 + 点赞数+转发数 | T+1 |
| B站 | 弹幕数+评论数+点赞数+投币数+收藏数+转发数 | T+3 |
| 短视频（不包含抖音） | 分享数+评论数+点赞数 | 抖音快手微信视频号T+3，西瓜、火山T+1 |
| 抖音 | 分享数+评论数+点赞数+收藏数 | T+3 |
| 评论指标 | |
|---|---|
| 数据范围 | 主贴发表3天内，对应站点的默认评论排序，例如：今日头条默认按照热度、汽车之家默认是发表时间、微博是热度和时间都有 |
| 声量 | 提及到标签关键词的主贴下所有的评论数据+其他车型主贴下提及到标签关键词的评论数据 |
| 互动量 | 点赞数 |
| 站点 | 抖音、微博、快手、B站、小红书、知乎、微信视频号、五大垂媒论坛口碑、今日头条、网易新闻、新浪新闻、搜狐新闻、腾讯新闻、百家号 |
| 声量类型 | UGC |
| 情感算法 | 普通情感 |
| 三元组算法 | 普通三元组+拼接主贴实体对象 |
| 评论采集翻页限制 | 微博前1w条、抖音前1250条、小红书500条、快手前4000条，其他站点评论采集无翻页限制 |
| 事件列表 | 跑主贴标题内容的事件列表 |
| 指标 | 含义 |
|---|---|
| 平均互动量 | 平均互动量=本期的互动量/ 本期的声量 |
| SOV(Share of Voice,声量份额) | 当前品牌声量/所评估品牌总声量*100% |
| SOE(Share Of Engagement,互动量份额) | 当前品牌互动量/所评估品牌总互动量*100% |
| NSR(Net Sentiment Rate,净情感度) | NSR=(正面情感值-负面情感值)/(正面情感值+负面情感值)*100%通过计算品牌在网上正面与负面评价比例来分析品牌在网上口碑 |
| 正面率 | 正面率=正面情感值/(正面情感值+中性情感值+负面情感值)*100% |
| 负面率 | 负面率=负面情感值/(正面情感值+中性情感值+负面情感值)*100% |
| 负面率同比上期值 | 所选时间段同比上期时间对应的负面率值 |
| 负面率环比上期值 | 所选时间段环比上期时间对应的负面率值 |
| 同比相关指标 | 同比=（本期指标值-去年同期指标值）/去年同期指标值 100%比如：声量同比=（本期声量值-去年同期声量值）/去年同期声量值 100% |
| 环比相关指标 | 环比=（本期指标值-上期指标值）/上期指标值 100%比如：声量环比=（本期声量值-上期声量值）/上期声量值 100% |
| TGI(Target Group Index,目标群体指数) | [关注品牌的用户中具有某一特征的群体所占比例/总用户中具有相同特征的群体所占比例]*标准数100。反映目标群体在特定研究范围内的强势或弱势,其中TGI指数等于100表示平均水平，高于100，代表该类用户对某类问题的关注程度高于整体水平。 |
4.维度说明 #
| 维度 | 定义 |
|---|---|
| 阵地 | 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” |
| 声量类型 | 通过作者的粉丝数和认证类型，将声量分成了BGC、PGC、UGC三类。不同阵地有不同的条件，具体见下方介绍· 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o PGC-经销商：作者名称命中经销商关键词o PGC-二手车：作者名称 命中二手车关键词o PGC-汽车服务：作者名称命中汽车服务关键词o PGC-其他：去掉以上三类剩下PGC· UGC（全称：User Generated Content），指用户生产内容 |
| 微博-性别 | 根据微博用户填写的性别信息进行统计 |
| 微博-年龄 | 根据用户填写的出生年份信息进行分段统计，<1960:50后及以上，1960=<60后<1970,1970=<70后<1980,1980=<80后<1990,1990=<90后<2000,2010=< 10后及以下 |
| 微博-认证分布 | 根据用户所属的认证类型进行统计，统计普通用户，黄V,金V,普通达人,蓝V |
| 微博-地区分布 | 根据用户填写的所在省份/城市信息进行统计 |
| 微博-城市级别 | 一线城市:丰台区,密云县,青浦区,海淀区,通州区,大兴区,平谷区,普陀区,广州,嘉定区,浦东新区,宣武区,门头沟区,东城区,昌平区,卢湾区,延庆,闸北区,闵行区,奉贤区,宝山区,石景山区,怀柔区,顺义区,长宁区,深圳,崇文区,松江区,上海,朝阳区,金山区,房山区,北京,静安区,南汇区,黄浦区,西城区,虹口区,崇明县,徐汇区,杨浦区二线城市:保定,金华,兰州,廊坊,绍兴,台州,中山,南川,大足,河东区,珠海,沙坪坝区,泉州,哈尔滨,武隆,宁河,巫溪县,渝中区,潼南县,贵阳,烟台,永川,太原,昆明,铜梁,南通,武清区,九龙坡区,秀山土家族苗族自治县,江北区,济南,永川区,宁河县,蓟县,常州,徐州,荣昌县,城口,塘沽区,奉节,合川区,江津区,大渡口区,静海县,石柱,津南区,南宁,奉节县,西青区,丰都,汉沽区,长寿,石柱土家族自治县,黔江区,梁平县,巫山县,荣昌,铜梁县,渝北区,云阳县,南开区,綦江,东丽区,北碚区,长寿区,开县,南昌,酉阳,江津,和平区,垫江,长春,嘉兴,无锡,宝坻区,石家庄,云阳,涪陵区,大足县,秀山,巫山,巴南区,温州,彭水,滨海新区,垫江县,万盛区,万州区,大港区,惠州,宁波,静海,北辰区,福州,梁平,河北区,合川,红桥区,厦门,忠县,巫溪,南岸区,双桥区,璧山,大连,河西区三线城市: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 |
| 微博-活跃时间 | 按发帖的小时数进行聚合统计，如12点05分发贴即计入12那个时刻的数据 |
| 微博-爱好标签 | 根据用户及其关注的用户的近期发文，判断出每个用户最突出的50个爱好标签，并基于此信息进行统计 |
5.声量类型 #
| 阵地 | BGC | PGC | UGC |
|---|---|---|---|
| 微博 | 品牌官方账号库 | 符合 ① or ②，且非品牌官方用户的声量 ： ① 认证类型=黄V/金V/蓝V ② 认证类型=普通用户/微博达人 且 粉丝数＞10w | 符合 ① and ②，且非品牌官方用户的声量 ： ① 认证类型=普通用户/微博达人 ② 粉丝数 ≤ 10w |
| 微信 | 品牌官方账号库 | 非品牌官方用户的声量 | 无 |
| 小红书 | 品牌官方账号库 | 粉丝数 ≥ 1万 且非品牌官方用户的声量 | 粉丝数＜1万 |
| 视频 | 品牌官方账号库 | 非品牌官方用户的声量 | 无 |
| 抖音 | 品牌官方账号库 | 符合 ① or ② ，且非品牌官方用户的声量： ① 粉丝数≤10万，且有认证 ② 粉丝数≥10万 | 符合 ① and ②，且非品牌官方用户的声量 ： ① 非认证用户 ② 粉丝数 < 10w |
| 新闻 | 无 | 均为PGC | 无 |
| 论坛 | 无 | 无 | 均为UGC |
| 问答 | 无 | 无 | 均为UGC |
四、操作说明 #
品牌总览 #
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
品牌总览:概览本竞品的社媒表现情况
【操作】支持自定义显示字段和数据下载
声量（互动量）分布:查看各大品牌在不同阵地的声量（互动量）分布，可通过柱状图高低快速判断品牌的社媒总声量（总互动量）大小和不同阵地的声量高低，进而定位本精品社媒表现强势与弱势的阵地
查看各个阵地上不同品牌的声量（互动量）分布，可通过柱状图高低快速判断用户活跃度高的阵地、比较在各个阵地本竞品的讨论热度并定位在各个阵地表现强势的品牌
各品牌下不同阵地平均互动量分布:借助热力图，从阵地与品牌两个维度，了解用户的互动意愿高低，并快速定位到互动意愿最高的阵地与品牌
各品牌下不同阵地NSR表现(%):借助热力图，从阵地与品牌两个维度，迅速了解NSR的分布
各品牌下不同阵地的声量（互动量、平均互动量、NSR）占比变化:快速浏览在各个阵地各大品牌的声量（互动量）的变化，可与声量（互动量、平均互动量、NSR）分布搭配使用
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
组合筛选器:可对情感类类型、数据阵地、声量类型进行筛选，用户也可通过内容包含和内容过滤，筛选出或过滤掉想分析的特定内容
时间筛选器:可选择特定时间范围来查看数据
指标卡:可知悉社媒上关注品牌本期的声量、互动量、NSR的社媒表现与变化
各阵地核心指标变化趋势:：展示品牌在各个阵地的声量、情感趋势
· 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，或点击图例。其中，组合筛选器会影响联动本页面的所有图表，点击图例仅影响趋势图
· 支持联动其他图表。点击某一天的数据点，可以查看这一天的 互动量、声量占比、阵地分布、情感占比、词云图、热度TOP10事件列表、互动量TOP10作者、原帖
· 如需查看趋势图的具体数据，可点击右上角的按钮切换到表格视图，在表格视图中亦支持下载数据表
各阵地分布:展示品牌在各个阵地的核心指标，支持按声量、互动量、平均互动量查看
情感占比分布::利用情感算法判断数据内容的情感倾向
· 以图例区分情感类型，以便了解不同情感的占比
· 如需查看特定情感类型的趋势，可使用顶部的组合筛选器，或点击图例。其中，组合筛选器会影响联动本页面的所有图表，点击图例仅影响趋势图
· 点击图形可联动查看对应情感倾向的指标卡、阵地分布、趋势图、热度TOP10事件列表、互动量TOP10作者、词云图和原帖，效果与组合筛选器的情感类型筛选相同
词云图:关键词:通过关键词识别算法，提取帖子的关键词，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
词云图:话题名称: 通过hashtag识别微博、抖音、小红书话题名称，并统计话题出现频率
声量类型趋势图:通过声量识别逻辑统计每日PBU声量类型趋势
TOP10事件列表:对所有帖子进行聚类，展示热度Top10事件
TOP10活跃作者:统计所有提及品牌的发帖作者，展示所获互动量最大的前十个作者
· 可点击某一作者与原帖联动，查看该作者与品牌相关的帖子内容
· 可点击取消联动，去除联动效应
原文展示:展示具体的主贴内容，可通过右上角按钮切换排序方式。组合筛选器选择评论数据，原文出现主贴评论数据
一级维度提及率:展示品牌一级维度在帖子里的提及率，维度提及率=提及维度的声量/所有维度的声量。帖子中多次提到某个维度也只计算一次。 点击任意一级维度，可关联显示二级维度提及率、实体词云图、原文及评论。
二级维度提及率:展示品牌二级维度在帖子里的提及率，维度提及率=提及维度的声量/所有维度的声量。帖子中多次提到某个维度也只计算一次。 点击任意二级维度，可关联显示二级维度提及率、实体词云图、原文及评论。
实体词云:针对各维度，消费者在原文中表达的短语
品牌对标 #
从社媒热度、社媒口碑两个维度对本竞品进行对比分析，得出本品的优势、劣势、机会和面临的威胁
品牌筛选器:选择本品，每次只可选一个
对标品牌筛选器:选择进行对标的品牌，可选多个
组合筛选器:可对情感类类型、数据阵地、声量类型进行筛选，用户也可通过内容包含和内容过滤，筛选出或过滤掉想分析的特定内容
时间筛选器:可选择特定时间范围来查看数据
品牌热度表现:查看本品和竞品的声量、互动量指标，并支持按照热度指标排序
品牌热度趋势对比:可查看本竞品的热度趋势
品牌情感表现:查看本品和竞品社媒情感表现
品牌情感对比:查看本竞品的社媒情感表现
· 以图例区分不同品牌，可点击图例取消或选中某一品牌，仅影响品牌情感对比板块
各阵地品牌NSR对比：借助热力图，从阵地与品牌两个维度，迅速了解本竞品的NSR分布
本品词云图:
1）高频词：在本品相关的帖子中，通过算法提取出的内容关键词，展示讨论度较高的词
2）实体词云：在本品相关的帖子中，通过智能三元组提取的用户口碑维度关键词
3）正面词云：在本品相关的帖子中，通过智能三元组提取的用户正面口碑维度关键词
4）负面词云：在本品相关的帖子中，通过智能三元组提取的用户负面口碑维度关键词
竞品词云图:
1）高频词：在竞品相关的帖子中，通过算法提取出的内容关键词，展示讨论度较高的词
2）实体词云：在竞品相关的帖子中，通过智能三元组提取的用户口碑维度关键词
3）正面词云：在竞品相关的帖子中，通过智能三元组提取的消费者用户口碑维度关键词
4）负面词云：在竞品相关的帖子中，通过智能三元组提取的用户面口碑维度关键词
· 可通过下拉选中竞品，查看某一品牌的高频词
品牌相关关键词对比:：本竞品声量top 10的共同提及关键词，外圆大小无实质业务含义，内圆大小代表声量大小
词云联句:词云图关键词命中原文会切出对应的1-2句原文
品牌形象 #
快速了解本竞品社媒品牌形象
筛选器:最多可选择五个品牌进行品牌形象对比
品牌形象:快速查看本竞品品牌形象维度占比，数据层面若维度样本数低于30，不建议参考，结果将显示为N/A，点击品牌形象关键词可以联动飙升热此、词云图以及原文
飙升热词:了解品牌同环比那些关键词热度明显上升
词云图:：通过智能三元组提取的用户口碑维度关键词
热门话题 #
可了解与品牌相关的热门话题
筛选器：使用方式可参考 品牌剖析页
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
· 支持微博平台、抖音平台自带话题
· 支持通过算法对全阵地的内容进行聚类，查看热门事件通过算
· 可点击话题与本页面其余所有板块可联动，查看该话题的热度趋势、热词、帖子内容的内容进行聚类，计算出热门事件排行
趋势图:可查看话题的热度趋势
· 以图例区分阵地，以便了解不同阵地热度
· 如需查看特定阵地的趋势，可使用顶部的组合筛选器，或点击图例。其中，组合筛选器会影响联动本页面的所有图表，点击图例仅影响趋势图
飙升热词:可查看热词变化
可点击热词与词云图、原帖展示联动，查看与此热词相关的原帖内容和高频词
微博/抖音/汽车之家人群画像 #
目前提供微博/抖音/汽车之家平台的人群画像，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、认证分布、城市级别分布、地区分布、常用客户端、爱好标签、用户粉丝数量分布、活跃时间、关注用户排名、关注微博话题、话题原贴
图表标题均有注释说明，可将鼠标移入查看
官号运营分析 #
监测本竞品品牌官号社媒数据，快速查看官号在抖音、微博、B站、小红书、快手五大渠道的运营情况，了解本竞品官号粉丝数、发帖数、互动量变化。
附：核心算法说明 #
1.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
2.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
3.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
4.智能三元组算法
智能三元组(细粒度情感识别)，不同于整体的情感分析，基于属性或功能(Aspect)的情感分析的分析粒度更“细”，其主要目的是根据评论信息给出一系列简明的表达，说明消费者群体对某一产品各个属性的喜好程度。三元: 维度、特征词,情感词、情感极性
维度： 一般包含一级维度和二级维度;
特征词：一般为名词, 情感词一般为形容词, 特征词和情感词可组合为特征情感对：(注: 特征词可单独存在不一定有对应的情感词)
情感极性: 一般为 正面, 中性, 负面