3分鐘了解品牌社媒聆聽

當消費者需求發生變化、當品牌需要拓寬市場，企業可以運用什么工具幫助決策？

答案就是：社媒聆聽。通過實時捕捉用戶對品牌的「真實態度」，讓營銷決策從「經驗驅動」轉向「數據驅動」。

所以，今天我們就來講講，什么是社媒聆聽？

一、社媒聆聽的概念：

社媒聆聽（Social Listening）是指通過大數據及AI技術實時監測社交媒體平臺（如小紅書、微博、抖音等）上用戶對品牌的討論、評價和互動。

社媒聆聽≠ 簡單抓取關鍵詞，而是一種深度洞察消費者行為、挖掘口碑評價（正面/負面/中立）、市場潛在需求，獲取行業、競爭對手的情報動態等的市場策略。

二、社媒聆聽的核心價值：

量化傳播效果：統計品牌被提及次數（聲量）、互動量（點贊 / 評論 / 收藏），評估曝光效果

解析情感口碑：通過 NLP 自然語言處理技術，分析正面 / 中性 / 負面評價占比（如凈情感度 NSR）

捕捉趨勢：追蹤熱詞云圖（如用戶高頻討論的「成分」「性價比」），預判消費需求

三、社媒聆聽的常用指標：

SOV（聲量份額）：品牌聲量占行業總聲量的比例，反映市場存在感

NSR（凈情感度）：(正面評價 - 負面評價)/(總評價數)×100%，衡量口碑健康度

高頻詞云：用戶討論的焦點詞。比如“成分安全”“包裝顏值”等詞頻高，反映消費者核心關注點

四、 社媒聆聽的三大應用場景

1、消費者研究

聆聽消費者的觀點、情感、意見等，從中挖掘有價值的需求信息。

實操指南：

● 數據監測：選擇監測陣地、監測關鍵詞（品牌詞+產品詞）、時間周期、過濾詞等

● 數據處理：通過 AI 算法過濾水軍 / 廣告噪音，精準提取UGC真實討論

● 數據分析：情感分析識別UGC發帖、評論中的正負面情感，篩選好評、中評、差評，透過高頻詞云進一步鎖定消費者討論焦點詞，挖掘高頻槽點及需求

2、品牌輿情監測

通過追蹤全網社媒聲量，分析輿論情感傾向，幫助品牌在危機萌芽階段快速響應。

實操指南：

● 詞庫設置：設置負面關鍵詞庫（如"投訴""劣質"），通過語義分析自動標記高風險內容，實時捕捉危機信號。

● 閾值警報：設定聲量突變閾值，結合時間維度識別異常波動，區分日常反饋與突發危機。

● 分析與執行：運用AI模型分析輿情發酵路徑（轉發率/KOL參與度），定位源頭、爆發點及大眾觀點，指導實施輿情公關行動。

3、競品分析

系統性監測社媒陣地中有關競品的用戶評價、產品聲量及營銷動作，從而進行對比與完善，填補市場空白、制定自身策略。

實操指南：

● 詞庫設置：構建"本品+競品詞"組合（如品牌詞vs競品品牌詞，本品產品詞vs對標產品詞），精準監測及對比本品與競品在同一維度下的營銷動作及消費者討論差異。

● 發起監測：橫向對比品類聲量曲線，結合時間軸分析營銷活動對競品討論熱度的實際影響。

● 內容分析：聚類競品消費者畫像（地域/性別/興趣標簽）及營銷策略（陣地/動態/內容等），挖掘空白競爭機會點。

五、社媒聆聽的三大避坑指南

1、拒絕「聲量陷阱」：高聲量≠好口碑，需結合 NSR 與轉化率綜合評估

e.g.毛戈平旗下產品聲量及NSR

2、評估「種草轉化」：打通社媒聲量數據與電商銷售數據（如營銷活動帶來的聲量增長期間，是否帶動 GMV 顯著提升）

3、關注「高UGC社區」：如小眾垂類社區（豆瓣小組、知乎專欄）、行業垂類用戶論壇（如美妝論壇、汽車論壇）可能隱藏高價值 UGC 討論

六、好用工具推薦

數說雷達：數說故事旗下產品，通過海量社媒電商數據 + 知識圖譜 + 自研大模型 SocialGPT，能有效幫助品牌進行社媒聆聽、做高效決策。

● 數據源優勢：覆蓋全網 95% 以上數字化觸點，涵蓋社媒、新聞、電商筆記、問答等陣地，廣泛覆蓋不同行業長尾內容 （如論壇、blog）和非結構化數據 （圖片、視頻、直播彈幕）。

● 功能優勢：

1、一站式整合社媒、電商、新聞、論壇等多渠道數據，突破單一平臺限制

2、采用自主研發的 SocialGPT 大模型，提升語義理解與情感分析精度

3、支持品牌官號運營分析、粉絲畫像洞察等深度場景應用

4、針對快消、美妝、汽車等行業提供定制化分析模型（如新品聲量監測、口碑管理）。通過構建行業專屬模型，支持新品上市聲量追蹤、網絡口碑實時監測等個性化需求。