如何监测品牌声量，量化品牌知名度？

发布时间：2025-07-01 02:14

AI营销时代，品牌知名度不再是模糊的感性认知，而是可通过大数据工具精准量化的指标。数说故事作为第三方数据监测领域的领军者，依托AI技术与海量数据资源，为企业提供全域数据——分析报告——系统平台一体化的闭环服务。本文将解析如何通过大数据工具科学监测品牌知名度，并赋能品牌战略优化。

一、品牌知名度监测的核心指标：声量、互动与情感

1、品牌声量（Brand Volume）

定义：品牌声量指品牌在社交媒体、新闻平台、电商渠道等数字化阵地上被提及的总次数，是衡量品牌曝光量与心智份额的核心指标。以数说故事为例，我们将声量定义为社媒平台上提及品牌相关关键词的主帖数。

声量类型：

UGC（用户生成内容）：消费者自发讨论，反映真实口碑。 PGC（专业生成内容）：媒体、KOL发声，影响圈层传播。 BGC（品牌生成内容）：官方账号运营，主动塑造形象。

核心指标：

声量份额（SOV）：品牌声量占行业总声量的百分比，衡量市场话语权。声量密度：单位时间内的声量波动（如峰值），识别核心影响事件。

以数说雷达品牌监测为例，可以通过监测同一时间维度下，同一品类各大品牌的UGC声量类型分布及份额（SOV），来评估该时间段内消费者讨论度，衡量品牌知名度及消费者口碑，辅助品牌宣传策略调整优化。

案例：某美妆品牌通过数说雷达监测发现，其UGC声量中“成分安全”成高频词，随即调整宣传策略，声量份额（SOV）月环比提升40%。

2、互动量（Engagement）

定义：社交媒体用户对品牌相关的内容进行点赞、评论、转发等行为的总和，用以衡量内容的共鸣度。以数说故事为例，我们会根据不同平台对互动量的定义，进行分阵地的统计，如B站的投币、弹幕，微信文章的阅读数等。

3、情感分析（Sentiment Analysis）

定义：通过NLP技术解析文本情感倾向，量化品牌口碑。在数说故事监测系统中，我们会利用通用情感算法对海量内容进行分析，对内容进行正面、负面及中性的分类。

除了区分内容性质，还可以对品牌声量进行NSR分析，以衡量品牌的线上美誉度：

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

二、如何进行品牌知名度监测，具体包括哪些步骤？

1、构建监测体系

梳理监测关键词矩阵，一般涵盖：品牌名+产品名+企业高层/代言人+其它长尾词（如行业场景关联词）阵地选择：可以泛听全网声量，也可以根据行业特性配置重点平台（如母婴品类侧重小红书、 3C 数码侧重B站、游戏侧重玩家论坛等）

2、选择监测工具

监测品牌知名度需要科学的数字化品牌监测工具，以数说故事为例，我们依托AI技术与海量数据资源，为企业构建了一套完整的“测量 - 诊断 - 策略 - 复盘”服务闭环：

数据采集：全网全渠道覆盖（社媒、新闻、电商及垂直论坛等），确保监测全面性数据分析：通过NLP技术解析文本、图片、视频内容，识别情感倾向（如NSR净情感度）数据过滤：AI智能水军识别 + 无效内容剔除 + 语义降噪数据打标：基于行业/品牌自由标签，构建内容分析模型，更深度更个性化结构声量数据可视化看板：实时数据看板，更新品牌声量趋势、情感分布、UGC讨论内容等

3、输出洞察及落地决策

基于数据及AI，智能输出洞察及行动建议：

竞品对标：对比本品与核心竞品的声量趋势、SOV及情感分布，衡量核心知名度及口碑。