如何監測品牌聲量，量化品牌知名度？

AI營銷時代，品牌知名度不再是模糊的感性認知，而是可通過大數據工具精準量化的指標。數說故事作為第三方數據監測領域的領軍者，依托AI技術與海量數據資源，為企業提供全域數據——分析報告——系統平臺一體化的閉環服務。本文將解析如何通過大數據工具科學監測品牌知名度，并賦能品牌戰略優化。

一、品牌知名度監測的核心指標：聲量、互動與情感

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、電商渠道等數字化陣地上被提及的總次數，是衡量品牌曝光量與心智份額的核心指標。以數說故事為例，我們將聲量定義為社媒平臺上提及品牌相關關鍵詞的主帖數。

聲量類型：

● UGC（用戶生成內容）：消費者自發討論，反映真實口碑。

● PGC（專業生成內容）：媒體、KOL發聲，影響圈層傳播。

● BGC（品牌生成內容）：官方賬號運營，主動塑造形象。

核心指標：

● 聲量份額（SOV）：品牌聲量占行業總聲量的百分比，衡量市場話語權。

● 聲量密度：單位時間內的聲量波動（如峰值），識別核心影響事件。

以數說雷達品牌監測為例，可以通過監測同一時間維度下，同一品類各大品牌的UGC聲量類型分布及份額（SOV），來評估該時間段內消費者討論度，衡量品牌知名度及消費者口碑，輔助品牌宣傳策略調整優化。

案例：某美妝品牌通過數說雷達監測發現，其UGC聲量中“成分安全”成高頻詞，隨即調整宣傳策略，聲量份額（SOV）月環比提升40%。

2、互動量（Engagement）

定義：社交媒體用戶對品牌相關的內容進行點贊、評論、轉發等行為的總和，用以衡量內容的共鳴度。以數說故事為例，我們會根據不同平臺對互動量的定義，進行分陣地的統計，如B站的投幣、彈幕，微信文章的閱讀數等。

3、情感分析（Sentiment Analysis）

定義：通過NLP技術解析文本情感傾向，量化品牌口碑。在數說故事監測系統中，我們會利用通用情感算法對海量內容進行分析，對內容進行正面、負面及中性的分類。

除了區分內容性質，還可以對品牌聲量進行NSR分析，以衡量品牌的線上美譽度：

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

二、如何進行品牌知名度監測，具體包括哪些步驟？

1、構建監測體系

● 梳理監測關鍵詞矩陣，一般涵蓋：品牌名+產品名+企業高層/代言人+其它長尾詞（如行業場景關聯詞）

● 陣地選擇：可以泛聽全網聲量，也可以根據行業特性配置重點平臺（如母嬰品類側重小紅書、 3C 數碼側重B站、游戲側重玩家論壇等）

2、選擇監測工具

監測品牌知名度需要科學的數字化品牌監測工具，以數說故事為例，我們依托AI技術與海量數據資源，為企業構建了一套完整的“測量 - 診斷 - 策略 - 復盤”服務閉環：

● 數據采集：全網全渠道覆蓋（社媒、新聞、電商及垂直論壇等），確保監測全面性

● 數據分析：通過NLP技術解析文本、圖片、視頻內容，識別情感傾向（如NSR凈情感度）

● 數據過濾：AI智能水軍識別 + 無效內容剔除 + 語義降噪

● 數據打標：基于行業/品牌自由標簽，構建內容分析模型，更深度更個性化結構聲量數據

● 可視化看板：實時數據看板，更新品牌聲量趨勢、情感分布、UGC討論內容等

3、輸出洞察及落地決策

基于數據及AI，智能輸出洞察及行動建議：

● 競品對標：對比本品與核心競品的聲量趨勢、SOV及情感分布，衡量核心知名度及口碑。

● 討論用戶畫像分析：如基礎標簽（地域、年齡、性別、消費水平）、內容偏好（如“成分黨”“性價比控”等）

● 預警機制：設置負面聲量閾值自動觸發警報

● 人工決策支持：通過數說故事商業分析師團隊輸出品牌分析報告，獲取可落地的業務建議

三、品牌知名度評估的常見應用場景

1、品牌營銷效果復盤：監測品牌社campaign活動投放后的聲量峰值，評估活動滲透率。如”2023年的瑞幸與茅臺聯名活動“，面世即頂流，成為當年社媒平臺的話題王者

2、競品對標與機會挖掘：通過監測本品與競品品牌關鍵詞或對標產品，挖掘潛力機會市場

● 弱勢陣地突破：通過對標不同陣地本競品的聲量份額占比，洞察競品的品牌營銷布局和消費者感知心智，優化本品弱勢陣地的營銷布局。

● 話題借勢：監測競品熱門話，快速跟進并形成差異化傳播。

3、輿情管理與形象維護：通過品牌監測實時定位負面聲量，優化品牌美譽度。

4、產品創新與消費者洞察：通過分析品牌UGC高頻討論詞，指導新品開發。比如我們通過社媒聲量洞察了都市女性用戶對咖啡產品功能點體驗下的情感分布，發現她們日常喜歡自由加奶加果汁調配咖飲；在一些節日、季節，更喜歡選購“限定”或創新的口味。基于這個洞察賦能某咖啡品牌進行了產品線的創新開發。