产品概览 #
【模块简介】 #
通过KPI报表快速了解本竞品核心指标差异和环比/同比变化。
【筛选器】 #
· 产品筛选器：支持多选或全选所有产品。
· 数据阵地筛选器：支持筛选电商、视频、新闻等不同阵地的平台；支持单独选择天猫、京东、今日头条、知乎、哔哩哔哩、小红书、微博、抖音等站点。
· 时间筛选器：支持按月度选择时间，也支持选择具体日期范围。
【产品KPI报表】 #
一、数据范围： #
· 社媒数据：在短视频、论坛、新闻、微博、小红书等阵地上，主贴或原文包含产品关键词的主贴。
· 电商数据：京东、天猫产品的评价；注：系统自动评价的内容将不作为分析样本参与指标统计和原文展示。
二、数据更新机制： #
· 社媒数据：数据在T+5趋于稳定，可做分析。
· 电商数据：数据在T+2趋于稳定，可做分析。
三、指标及功能说明： #
1. 指标说明： #
· 序号：根据声量进行排序，声量最大的排名为1；带颜色的字体表示排名环比（同比）上升/下降了多少名；没有排名升降标记的表示排名无变化。
· 声量：该产品在社媒被提及的文本数量，若在同一条文本被提及多次，声量记1；以及对应该产品的电商评论，1个电商评论记1。带颜色的字体表示声量环比（同比）上升/下降了多少。
· 声量份额=该产品声量/13款产品总声量 * 100%。带颜色的字体表示声量份额环比（同比）上升/下降了多少。
· 互动量：该产品声量的互动指标之和，包括转发数/评论数/点赞数/收藏数等。不同阵地互动量计算逻辑如下：
· 互动量份额= 该产品互动量/13款产品总互动量 * 100%
· NSR：情感净值。NSR=(正面情感值-负面情感值)/(正面情感值+负面情感值)*100%。三角形标记表示NSR环比（同比）变化结果。
· PSR：正面率。PSR=正面情感值/(正面情感值+负面情感值)*100%。三角形标记表示PSR环比（同比）变化结果。
· 环比：即对应指标的上升率，如声量环比=(本期声量-上期声量)/上期声量*100%。
· 同比：即对应指标的年度上升率，如声量同比=(本期声量-上一年声量)/上一年声量*100%。
2. 操作功能： #
· 可通过图表的右上角切换显示环比或同比的数据。
· 可通过图表的右上角筛选表格显示的字段，默认显示全部。
· 可通过图表的右上角功能键复制或下载数据。
· 图表表头可针对不同的字段进行升降序，默认按照声量降序排列。
· 点击表格最右边的“查看”按钮，可直接跳转到该产品【产品力洞察】的页面。
产品力洞察 #
【模块简介】 #
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。
【筛选器】 #
· 产品筛选器：支持单选任何一款产品。
· 数据阵地筛选器：支持筛选电商、视频、新闻等不同阵地的平台；支持单独选择天猫、京东、今日头条、知乎、哔哩哔哩、小红书、微博、抖音等站点。
· 时间筛选器：支持按月度选择时间，也支持选择具体日期范围。
【产品基础数据】 #
一、数据范围： #
· 社媒数据：在短视频、论坛、新闻、微博、小红书等阵地上，主贴或原文包含产品关键词的主贴。
· 电商数据：京东、天猫产品的评价；注：系统自动评价的内容将不作为分析样本参与指标统计和原文展示。
二、数据更新机制： #
· 社媒数据：数据在T+5趋于稳定，可做分析。
· 电商数据：数据在T+2趋于稳定，可做分析。
三、指标及功能说明： #
1. 指标说明： #
· 声量：该产品在社媒被提及的文本数量，若在同一条文本被提及多次，声量记1；以及对应该产品的电商评论，1个电商评论记1。
· 声量环比：声量的变化率，声量环比=(本期声量-上期声量)/上期声量*100%。
· 声量同比：声量的年度变化率，如声量同比=(本期声量-上一年声量)/上一年声量*100%。
· 声量 VS.同品类最高：在监测的所有产品中，该产品与声量最高的产品做对比，该产品的声量与之差别大小。
· 互动量：该产品声量的互动指标之和，包括转发数/评论数/点赞数/收藏数等。（注：不同站点互动量计算逻辑参考“产品概览”模块帮助文档对应部分）
· 互动量环比：互动量的变化率，互动量环比=(本期互动量-上期互动量)/上期互动量*100%。
· 互动量同比：互动量的年度变化率，互动量同比=(本期互动量-上一年互动量)/上一年互动量*100%。
· 互动量 VS.同品类最高：在监测的所有产品中，该产品与互动量最高的产品做对比，该产品的互动量与之差别大小。
· NSR：情感净值。NSR=(正面情感值-负面情感值)/(正面情感值+负面情感值)*100%。
· NSR环比：NSRE的变化率，NSR环比=(本期NSR-上期NSR)/上期NSR*100%。
· NSR同比：NSR的年度变化率，NSR同比=(本期NSR-上一年NSR)/上一年NSR*100%。
· NSR VS.同品类最高：在监测的所有产品中，该产品与NSR最高的产品做对比，该产品的NSR与之差别大小。
· PSR：正面情感比。PSR=正面情感值/(正面情感值+负面情感值)*100%。
· PSR环比：PSRE的变化率，PSR环比=(本期PSR-上期PSR)/上期PSR*100%。
· PSR同比：PSR的年度变化率，PSR同比=(本期PSR-上一年PSR)/上一年PSR*100%。
· PSR VS.同品类最高：在监测的所有产品中，该产品与PSR最高的产品做对比，该产品的PSR与之差别大小。
· 绿色三角形表示下降；红色三角形表示上升。
2. 操作功能： #
· 顶端切换psr，情绪指标卡、指标阵地分布、指标变化趋势将切换对应的统计方式。
· 点击各指标卡，指标阵地分布、指标变化趋势将按照对应的口径进行统计。
· 指标阵地分布、指标变化趋势右上角可查阅或下载图表数据。
· 指标阵地分布可按照绝对值、份额两种模式进行统计。
· 指标变化趋势图中，点击峰值提示，可弹窗显示峰值事件分析，查看这一天互联网中因什么内容触发峰值的产生。
【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。帮助厂商评估宣传效果，寻找能快速占领消费者心智的宣传点。
一、数据范围： #
· 社媒数据：在短视频、论坛、新闻、微博、小红书等阵地上，主贴或原文包含产品关键词的主贴。
· 电商数据：京东、天猫产品的评价；注：系统自动评价的内容将不作为分析样本参与指标统计和原文展示。
二、数据更新机制： #
· 社媒数据：数据在T+5趋于稳定，可做分析。
· 电商数据：数据在T+2趋于稳定，可做分析。
三、指标及功能说明： #
1. 指标说明： #
· 产品宣传VS. 消费者认知差异： 产品宣传维度，即筛选出BGC、PGC、KOC、明星的帖子，通过三元组算法识别出厂商在不同维度中宣传的声音，如画质体验等。 消费者认知维度，筛选出UGC的帖子，通过三元组算法识别出消费者在不同维度中提及的声音，如产品外观设计。
· BGC：品牌官方账号的发声。
· PGC：专家、媒体、KOL。
· KOC：KOC的发声。
· 明星：明星账号的发声。
· UGC：消费者、非官方/专业的普通网民发声。
| 阵地 | BGC | 明星 | PGC | KOC | UGC |
|---|---|---|---|---|---|
| 电商 | 无 | 无 | 无 | 无 | 均为UGC |
| 小红书 | 品牌官方用户的声量 | 明星用户的声量 | 以下用户的声量：1and2and31. 非BGC声量2. 非明星声量3. 粉丝数≥1万 | 以下用户的声量：1and2and31. 非BGC声量2. 非明星声量3. 1千≤粉丝数<1万 | 以下用户的声量：1and2and31. 非BGC声量2. 非明星声量3. 粉丝数<1千 |
| 微博 | 品牌官方用户的声量 | 明星用户的声量 | 以下用户的声量：1and2and31. 非BGC声量2. 非明星声量3. 粉丝数≥10万 | 以下用户的声量：1and2and31. 非BGC声量2. 非明星声量3. 1万≤粉丝数<10万 | 以下用户的声量：1and2and31. 非BGC声量2. 非明星声量3. 粉丝数<1万 |
| 微信 | 品牌官方用户的声量 | 明星用户的声量 | 以下用户的声量：1and21. 非BGC声量2. 非明星声量 | 无 | 无 |
| 视频（哔哩哔哩除外） | 品牌官方用户的声量 | 明星用户的声量 | 以下用户的声量：1and21. 非BGC声量2. 非明星声量 | 无 | 无 |
| 视频（哔哩哔哩） | 品牌官方用户的声量 | 明星用户的声量 | 以下用户的声量：1and2and31. 非BGC声量2. 非明星声量3. 粉丝数≥1万 | 以下用户的声量：1and2and31. 非BGC声量2. 非明星声量3. 1千≤粉丝数<1万 | 以下用户的声量：1and2and31. 非BGC声量2. 非明星声量3. 粉丝数<1千 |
| 抖音 | 品牌官方用户的声量 | 明星用户的声量 | 以下用户的声量：1and2and31. 非BGC声量2. 非明星声量3. 粉丝数≥10万 | 以下用户的声量：1and2and31. 非BGC声量2. 非明星声量3. 1万≤粉丝数＜10万 | 以下用户的声量：1and2and31. 非BGC声量2. 非明星声量3. 粉丝数<1万 |
| 快手 | 品牌官方用户的声量 | 明星用户的声量 | 以下用户的声量：1and2and31. 非BGC声量2. 非明星声量3. 粉丝数≥10万 | 以下用户的声量：1and2and31. 非BGC声量2. 非明星声量3. 1万≤粉丝数＜10万 | 以下用户的声量：1and2and31. 非BGC声量2. 非明星声量3. 粉丝数<1万 |
| 美拍 | 品牌官方用户的声量 | 明星用户的声量 | 无 | 无 | 以下用户的声量：1and21. 非BGC声量2. 非明星声量 |
| 新闻（今日头条除外） | 品牌官方用户的声量 | 明星用户的声量 | 以下用户的声量：1and21. 非BGC声量2. 非明星声量 | 无 | 无 |
| 新闻（今日头条） | 品牌官方用户的声量 | 明星用户的声量 | 以下用户的声量：1and21. 非BGC声量2. 非明星声量 | 以下⽤户的声量：1and2and3 1. ⾮BGC声量 2. ⾮明星声量 3. 1000≤粉丝数 <5000 | 以下⽤户的声量：1and2and3 1. ⾮BGC声量 2. ⾮明星声量 3. 粉丝数<1000 |
| 论坛 | 品牌官方用户的声量 | 明星用户的声量 | 无 | 无 | 以下用户的声量：1and21. 非BGC声量2. 非明星声量 |
| 问答（知乎除外） | 品牌官方用户的声量 | 明星用户的声量 | 无 | 无 | 以下用户的声量：1and21. 非BGC声量2. 非明星声量 |
| 问答（知乎) | 品牌官方用户的声量 | 明星用户的声量 | 以下用户的声量：1and21. 非BGC声量2. 非明星声量 | 以下用户的声量：1and2and31. 非BGC声量2. 非明星声量3. 粉丝数≥100 | 以下用户的声量：1and2and31. 非BGC声量2. 非明星声量3. 粉丝数<100 |
· 产品宣传词云图：通过三元组算法识别出对应产品宣传的维度，并找到该维度下，BGC和PGC内容中所采用的关键词表达。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、抖音、小红书的话题标签内容进行聚类，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：通过三元组算法识别出对应消费者提及的维度，并找到该维度下，UGC内容中所采用的关键词表达。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。
2. 操作功能： #
【评价剖析】 #
通过分析消费者的评论数据，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。
一、数据范围： #
· 社媒UGC数据：在短视频、论坛、新闻、微博、小红书等阵地上，主贴或原文包含产品关键词的UGC主贴。
· 电商数据：京东、天猫产品的评价；注：系统自动评价的内容将不作为分析样本参与指标统计和原文展示。
二、数据更新机制： #
· 社媒数据：数据在T+5趋于稳定，可做分析。
· 电商数据：数据在T+2趋于稳定，可做分析。
三、指标及功能说明： #
1. 指标说明： #
· 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。
· 提及偏好TGI：以海信U8KL为例，提及偏好TGI=“U8KL-画质体验"声量占比/"监测的所有产品-画质体验"声量占比*100。以100为界限区隔，大于100意味着在所监控的所有产品中消费者更关注U8KL这个指标；小于100意味着在所监控的所有产品中消费者相对于没那么关注U8KL这个指标。
· 维度NSR：通过三元组算法，识别文本中消费者针对不同维度的情绪。再通过以下逻辑计算不同维度NSR，以“海信U8KL-画质体验”为例，NSR=（"海信U8KL-画质体验-正面声量"-"海信U8KL-画质体验-负面声量"）/（"海信U8KL-画质体验-正面声量"+"海信U8KL-画质体验-负面声量"）*100%。
· 产品优化排序建议：NSR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：NSR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）：通过三元组算法识别出对应消费者提及的维度，并找到该维度下，电商评价内容中所采用的关键词表达。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：所选产品消费者的具体表达原文。
2. 操作功能： #
· 点击整体维度可下钻看细分维度。下钻后可点击重置恢复默认状态。
· 点击具体某个维度可关联展示该维度的词云图和口碑。
产品营销对标 #
【模块简介】 #
通过量化消费者对本竞品的评价内容，达人在社媒上的传播，探寻本竞品之间的表现差异。
【筛选器】 #
· 主品vs.竞品筛选器：支持筛选1个主品 vs. 3个竞品。主竞品不可同时选择相同产品。
· 数据阵地筛选器：支持筛选电商、视频、新闻等不同阵地的平台；支持单独选择天猫、京东、今日头条、知乎、哔哩哔哩、小红书、微博、抖音等站点。
· 时间筛选器：支持按月度选择时间，也支持选择具体日期范围。
【整体对标分析】 #
一、数据范围： #
· 社媒数据：在短视频、论坛、新闻、微博、小红书等阵地上，主贴或原文包含产品关键词的主贴。
· 电商数据：京东、天猫产品的评价；注：系统自动评价的内容将不作为分析样本参与指标统计和原文展示。
二、数据更新机制： #
· 社媒数据：数据在T+5趋于稳定，可做分析。
· 电商数据：数据在T+2趋于稳定，可做分析。
三、指标及功能说明： #
1. 指标说明： #
1.1 核心指标对比
· 声量：该产品在社媒被提及的文本数量，若在同一条文本被提及多次，声量记1；以及对应该产品的电商评论，1个电商评论记1。
· 声量环比：声量的变化率，声量环比=(本期声量-上期声量)/上期声量*100%。
· 声量同比：声量的年度变化率，如声量同比=(本期声量-上一年声量)/上一年声量*100%。
· 声量 VS.同品类最高：在监测的所有产品中，该产品与声量最高的产品做对比，该产品的声量与之差别大小。
· 互动量：该产品声量的互动指标之和，包括转发数/评论数/点赞数/收藏数等。（注：不同站点互动量计算逻辑参考“产品概览”模块帮助文档对应部分）
· 互动量环比：互动量的变化率，互动量环比=(本期互动量-上期互动量)/上期互动量*100%。
· 互动量同比：互动量的年度变化率，互动量同比=(本期互动量-上一年互动量)/上一年互动量*100%。
· 互动量 VS.同品类最高：在监测的所有产品中，该产品与互动量最高的产品做对比，该产品的互动量与之差别大小。
· NSR：情感净值。NSR=(正面情感值-负面情感值)/(正面情感值+负面情感值)*100%。
· NSR环比：NSRE的变化率，NSR环比=(本期NSR-上期NSR)/上期NSR*100%。
· NSR同比：NSR的年度变化率，NSR同比=(本期NSR-上一年NSR)/上一年NSR*100%。
· NSR VS.同品类最高：在监测的所有产品中，该产品与NSR最高的产品做对比，该产品的NSR与之差别大小。
· PSR：正面情感比。PSR=正面情感值/(正面情感值+负面情感值)*100%。
· PSR环比：PSRE的变化率，PSR环比=(本期PSR-上期PSR)/上期PSR*100%。
· PSR同比：PSR的年度变化率，PSR同比=(本期PSR-上一年PSR)/上一年PSR*100%。
· PSR VS.同品类最高：在监测的所有产品中，该产品与PSR最高的产品做对比，该产品的PSR与之差别大小。
1.2 指标阵地分布：
· base：按产品呈现时，4个产品在这个阵地中的样本量；按阵地呈现时，该产品在所有阵地中的样本量。
1.3 指标变化趋势：
· base：该产品在数据筛选范围内的样本量。
2. 操作功能： #
· 表头字段可升降序，默认按照声量降序排列。右上角可切换查看环比或同比。
· 点击表格中声量、互动量、NSR、PSR任一字段，可控制展示阵地分布和变化趋势的看数逻辑。
· 指标阵地分布，可按产品维度，查看不同阵地的指标数值分布；也可按照阵地查看，在具体阵地中不同产品的指标数值。
· 指标变化趋势图中，点击峰值提示，可弹窗显示峰值事件分析，查看这一天互联网中因什么内容触发峰值的产生。
【评价剖析对标 #
一、数据范围： #
· 社媒UGC数据：在短视频、论坛、新闻、微博、小红书等阵地上，主贴或原文包含产品关键词的UGC主贴。
· 电商数据：京东、天猫产品的评价；注：系统自动评价的内容将不作为分析样本参与指标统计和原文展示。
二、数据更新机制： #
· 社媒数据：数据在T+5趋于稳定，可做分析。
· 电商数据：数据在T+2趋于稳定，可做分析。
三、指标及功能说明： #
1. 指标说明 #
1.1 消费者提及维度占比：用户筛选的这几款产品，消费者最关心的维度是什么。对比不同产品间，消费者对各个维度的关心程度有什么不同。
· 占比：用户筛选的几款产品，消费者对各个维度提及量的占比。
· base：消费者提到这款产品各个维度的总次数。
1.2 消费者讨论维度提及情感对比(%)：用户筛选的这几款产品，消费者提及到这些维度时，情绪净值的对比。NSR越高，说明该维度的表现越好。NSR=(正面情感值-负面情感值)/(正面情感值+负面情感值)*100%。
1.3 主品-词云图、竞品-词云图：通过算法识别出对应的评价表达关键词。关键词越大表示对应的帖子量越多。右上角切换正面/负面查阅不同情绪的表达。
1.4 口碑原帖展示：针对所选产品消费者的具体评论内容。
2. 操作功能 #
· 点击消费者提及维度占比任何一个维度，下方情感对比、词云图、口碑原文等图表可联动显示对应指标的数据。
· 点击关键词可关联原帖显示具体的数据。
· 口碑原文可下载1000条原贴。
【数字营销对标】 #
一、数据范围： #
以下6个站点满足判断条件的主贴。
二、数据更新机制 #
数据在T+5趋于稳定，可做分析。
三、“达人投放渠道分布”指标及功能说明： #
1. 指标说明： #
· 达人数量：各平台的达人用户，在人数上的分布。
· 达人发文数：各平台的达人用户，发表主贴或视频的数量分布。
· 达人投放金额：各平台的达人用户，发表主贴或视频所需的预估刊例价求和。（注：预估刊例价根据用户的粉丝量、账号类型等特征进行预估计算；今日头条没有达人投放金额数据）
· 数量对比的图例base：该产品在6个站点的样本量。
2. 操作功能： #
· 假如顶端筛选器都没有选知乎、今日头条等6个站点的其中一个，则“数字营销对标”这个页面隐藏。
· 点击
· 点击各雷达图任一站点，“达人投放渠道特征”可按照对应维度，展示具体渠道的数据。（注：点击“达人数量”，【达人投放渠道特征】的数据将以用户数作为计算方式；点击“达人声量”和“达人投放金额”，【达人投放渠道特征】的数据将以帖子数作为计算方式）
四、“达人投放渠道特征”指标及功能说明： #
1. 指标说明： #
1.1 达人量级：
· 通过粉丝数量的判断，对不同平台的用户标记出所属的量级；并分别计算各平台，不同量级的粉丝数量占比。
· base：按产品呈现时，4个产品在这种达人量级中的样本量；按量级类型呈现时，该产品在所有量级的样本量。
1.2 内容类型：
· 采用内容类型识别算法，对每条达人发布的主贴标记出所属类型。内容类型值选取声量头10位进行占比计算。
· base：第一组表示产品参与识别内容类型标签的样本数量；第二组表示TOP10内容类型涉及到的样本总数。
1.3 账号类型：
· 采用达人分类算法，通过达人用户简介、日常发文特征等因素，对不同阵地的达人用户标记出所属类型。达人标签只选取达人数量头10位的类型，并作为柱状图的分母。假如达人底层数据只有11个类型，其中一个是其他，则去除其他进行计算。
· base：第一组表示产品参与识别账号类型标签的样本数量；第二组表示TOP10账号类型涉及到的样本总数。
2. 操作功能： #
1. 三元组算法 #
1.1. 算法介绍： #
针对各产品领域设定好分析维度框架，结合机器学习的算法开发模式，分析文本中，分析对象的某个方面的具体评价，如 价格-负面-“价格超贵”。
1.2. 液晶电视-标签类目： #
| 整体维度 | 细分维度 |
|---|---|
| 形象定位 | 品牌形象 |
| 产品定位 | |
| 画质 | 技术平台 |
| 屏幕 | |
| 芯片 | |
| 控光 | |
| 刷新率 | |
| 色彩 | |
| 音质 | 硬件配置 |
| 软件音效 | |
| 外观设计 | 大小尺寸 |
| 整机厚度 | |
| 单屏重量 | |
| 家装搭配/设计感 | |
| 底座设计 | |
| 智能 | 智能功能 |
| 健康 | 护眼 |
| 开机体验 | 开机广告 |
| 信号连接 | |
| 易用性 | |
| 兼容性 | |
| 运行速度 | |
| 内置系统 | |
| 其他参数配置 | 能耗 |
| 挂架 | |
| 支架 | |
| 底座 | |
| 遥控器 | |
| 接口 | |
| 高清线 | |
| 电源线 | |
| 包装箱 | |
| 说明书/保修卡 | |
| 外接配置功能 | |
| 网络 | |
| 内存 | |
| 使用场景 | 观影追剧 |
| 体育观赛 | |
| 游戏 | |
| 音乐 | |
| 产品质量 | 综合质量 |
| 屏幕质量 | |
| 音响质量 | |
| 配件质量 | |
| 温度控制 | |
| 产品服务 | 售前客服 |
| 售后客服 | |
| 送装服务 | |
| 维修服务 | |
| 价格及收费 | 整体购买价格感知 |
| 产品价格 | |
| 权益 | |
| 赠品 | |
| 会员 | |
| 安装收费 | |
| 维修收费 |
1.3. 激光电视-标签类目： #
| 整体维度 | 细分维度 |
|---|---|
| 品牌 | 品牌知名度 |
| 品牌认可度 | |
| 品牌形象 | |
| 创新技术 | 可折叠 |
| 画质体验 | 综合画质 |
| 清晰度/层次 | |
| 真实性 | |
| 显示功能 | 护眼 |
| 显示技术 | 成像技术 |
| 屏幕技术 | |
| 技术平台 | |
| 芯片 | |
| 控光技术 | |
| 显示参数 | 刷新率 |
| 分区 | |
| 对比度 | |
| 亮度 | |
| 色彩 | |
| 色域 | |
| 分辨率 | |
| 色准 | |
| 音质体验 | 综合音效 |
| 综合音质 | |
| 低音效果 | |
| 杜比 | |
| 音响 | |
| 声道 | |
| 其他参数配置 | 网络 |
| 内存 | |
| 性能 | |
| 产品功能&使用体验 | 产品功能综合评价 |
| 产品综合使用体验 | |
| 操作功能 | 投屏 |
| 语音 | |
| 信号连接 | |
| 系统/软件体验 | 易用性 |
| 兼容性 | |
| 运行速度/操控稳定性 | |
| 产品外观设计 | 尺寸 |
| 整机厚度 | |
| 单屏重量 | |
| 外观综评 | |
| 家装搭配/设计感 | |
| 边框设计 | |
| 屏幕尺寸设计 | |
| 底座设计 | |
| 能耗 | 能耗 |
| 配件配置 | 挂架 |
| 支架 | |
| 底座 | |
| 遥控器 | |
| 接口 | |
| 高清线 | |
| 电源线 | |
| 包装箱 | |
| 说明书/保修卡 | |
| 产品综合配置 | |
| 外接配置功能 | |
| 各使用场景体验 | 电影 |
| 电视剧 | |
| 综艺 | |
| 比赛 | |
| 游戏 | |
| 音乐 | |
| 会议室 | |
| KTV | |
| 视频聊天 | |
| 健身 | |
| 网课 | |
| 产品质量 | 综合质量 |
| 屏幕质量 | |
| 音响质量 | |
| 配件质量 | |
| 温度控制 | |
| 产品服务 | 售前客服 |
| 售后客服 | |
| 送装服务 | |
| 维修服务 | |
| 商品供应服务 | |
| 价格及收费 | 整体购买价格感知 |
| 产品价格 | |
| 权益 | |
| 赠品 | |
| 会员 | |
| 安装收费 | |
| 维修收费 |
2. 内容类型识别算法 #
2.1. 算法介绍： #
采用各平台给用户的推荐标签体系，结合机器学习的算法开发模式，识别出每条文本对应的内容类型。
2.2. 各平台的推荐标签类目： #
| 抖音app | 哔哩哔哩 | 小红书 | 知乎 | 今日头条 | 微博 |
|---|---|---|---|---|---|
| 科技数码 | 数码科技 | 科技数码 | 数码与家电 | 数码 | 数码 |
| 测评 | 生活日常 | 兴趣爱好 | 人文 | 三农 | 动漫 |
| 三农 | 动画 | 动漫 | 体育竞技 | 文化 | 文化 |
| 二次元 | 知识 | 文化艺术 | 健康医学 | 体育 | 体育 |
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3. 账号类型识别算法 #
3.1. 算法介绍： #
针对不同平台的KOL，结合用户名、简介、最近发帖内容等信息，采用算法对KOL进行多标签分类，每个KOL至多打上两类标签。