指数链接 #
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。
模块
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功能
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模块
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功能
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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 |
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 |
二、重要概念说明 #
声量质量
通过社媒营销广告算法将所有的社媒声量分为内容营销广告、自发创作、追星文、垃圾广告、新闻公关、其它,详细定义参见指标维度说明。
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 |
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微博 | 新浪微博 |
微信 | 微信公众号文章 |
新闻 | 覆盖今日头条、一点资讯、ZAKER新闻、百度新闻、新浪新闻、百度搜索、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 |
视频 | 哔哩哔哩 |
问答 | 知乎 |
2.指标说明 #
指标 |
含义 |
声量 |
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 |
互动量 |
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,阅读数、观看数及播放数等为浅层互动或曝光,不纳入标准互动量计算范围。 |
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% |
正(负)面率同比上期值 | 所选时间段同比上期时间对应的正(负)面率 |
正(负)面率环比上期值 | 所选时间段环比上期时间对应的正(负)面率 |
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。 |
3.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”。 |
声量质量 |
1.内容营销广告: 内容以营销为目的、通过多方面正面评价和推广品牌/产品来吸引消费者购买,一般由品牌方、合作明星及KOL发布。 数据示例:
2.自发创作: 消费者客观描述品牌感知、产品体验、分享知识点等,用词表达口语化较多。 数据示例:
3.追星文: 由粉丝发起,为提升明星知名度或表达对明星喜爱。可借助追星文的声量比例评估代言人的社媒影响力。 数据示例: 4.新闻公关: 内容多与企业的公益慈善、经营管理、形象危机相关,目的在于品牌形象管理,常见的形式包括新闻通稿、公关文等。 数据示例:
5.垃圾广告: 文本内容虽然提及品牌/产品,但是内容并不能提高品牌/产品的影响力。常见的数据特征有团购信息、返利平台推广信息、优惠券发放等。 数据示例: 6.其它: 算法暂时无法进行归类识别的文本数据。 |
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。
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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。 |
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 : |
符合 ① and ②,且非品牌官方用户的声量 : |
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: |
符合 ① and ②,且非品牌官方用户的声量 : |
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 #
1.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,进而定位本竞品社媒表现强势与弱势的阵地
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
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
组合筛选器:可对情感类型、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
各阵地占比及趋势: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。
各阵地互动量占比及趋势:展示品牌在各个阵地的互动量趋势,使用方式可参考 各阵地占比及趋势板块
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。
互动量Top10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
词云图: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
原帖展示:展示具体的评论内容,可通过右上角按钮切换排序方式。
3.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
- 可点击话题与本页面其余所有板块联动,查看该话题的热度趋势、热词、帖子内容
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
4.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
竞品高频词:在选中竞品相关的帖子中,通过算法提取出的内容关键词,展示讨论度较高的词
- 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
5.微博/抖音人群画像 #
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、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
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。益普索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,益普索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