摘要：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

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。

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。

● 讨论用户画像分析：如基础标签（地域、年龄、性别、消费水平）、内容偏好（如“成分党”“性价比控”等）

● 预警机制：设置负面声量阈值自动触发警报

● 人工决策支持：通过数说故事商业分析师团队输出品牌分析报告，获取可落地的业务建议

三、品牌知名度评估的常见应用场景

2、竞品对标与机会挖掘：通过监测本品与竞品品牌关键词或对标产品，挖掘潜力机会市场

● 弱势阵地突破：通过对标不同阵地本竞品的声量份额占比，洞察竞品的品牌营销布局和消费者感知心智，优化本品弱势阵地的营销布局。

● 话题借势：监测竞品热门话，快速跟进并形成差异化传播。

3、舆情管理与形象维护：通过品牌监测实时定位负面声量，优化品牌美誉度。

4、产品创新与消费者洞察：通过分析品牌UGC高频讨论词，指导新品开发。比如我们通过社媒声量洞察了都市女性用户对咖啡产品功能点体验下的情感分布，发现她们日常喜欢自由加奶加果汁调配咖饮；在一些节日、季节，更喜欢选购“限定”或创新的口味。基于这个洞察赋能某咖啡品牌进行了产品线的创新开发。

来源：君浩教育