3分钟了解品牌社媒聆听

当消费者需求发生变化、当品牌需要拓宽市场，企业可以运用什么工具帮助决策？

答案就是：社媒聆听。通过实时捕捉用户对品牌的「真实态度」，让营销决策从「经验驱动」转向「数据驱动」。

所以，今天我们就来讲讲，什么是社媒聆听？

一、社媒聆听的概念：

社媒聆听（Social Listening）是指通过大数据及AI技术实时监测社交媒体平台（如小红书、微博、抖音等）上用户对品牌的讨论、评价和互动。

社媒聆听≠ 简单抓取关键词，而是一种深度洞察消费者行为、挖掘口碑评价（正面/负面/中立）、市场潜在需求，获取行业、竞争对手的情报动态等的市场策略。

二、社媒聆听的核心价值：

量化传播效果：统计品牌被提及次数（声量）、互动量（点赞 / 评论 / 收藏），评估曝光效果

解析情感口碑：通过 NLP 自然语言处理技术，分析正面 / 中性 / 负面评价占比（如净情感度 NSR）

捕捉趋势：追踪热词云图（如用户高频讨论的「成分」「性价比」），预判消费需求

三、社媒聆听的常用指标：

SOV（声量份额）：品牌声量占行业总声量的比例，反映市场存在感

NSR（净情感度）：(正面评价 - 负面评价)/(总评价数)×100%，衡量口碑健康度

高频词云：用户讨论的焦点词。比如“成分安全”“包装颜值”等词频高，反映消费者核心关注点

四、  社媒聆听的三大应用场景

1、消费者研究

聆听消费者的观点、情感、意见等，从中挖掘有价值的需求信息。

实操指南：

● 数据监测：选择监测阵地、监测关键词（品牌词+产品词）、时间周期、过滤词等

● 数据处理：通过 AI 算法过滤水军 / 广告噪音，精准提取UGC真实讨论

● 数据分析：情感分析识别UGC发帖、评论中的正负面情感，筛选好评、中评、差评，透过高频词云进一步锁定消费者讨论焦点词，挖掘高频槽点及需求

2、品牌舆情监测

通过追踪全网社媒声量，分析舆论情感倾向，帮助品牌在危机萌芽阶段快速响应。

实操指南：

● 词库设置：设置负面关键词库（如"投诉""劣质"），通过语义分析自动标记高风险内容，实时捕捉危机信号。

● 阈值警报：设定声量突变阈值，结合时间维度识别异常波动，区分日常反馈与突发危机。

● 分析与执行：运用AI模型分析舆情发酵路径（转发率/KOL参与度），定位源头、爆发点及大众观点，指导实施舆情公关行动。

3、竞品分析

系统性监测社媒阵地中有关竞品的用户评价、产品声量及营销动作，从而进行对比与完善，填补市场空白、制定自身策略。

实操指南：

● 词库设置：构建"本品+竞品词"组合（如品牌词vs竞品品牌词，本品产品词vs对标产品词），精准监测及对比本品与竞品在同一维度下的营销动作及消费者讨论差异。

● 发起监测：横向对比品类声量曲线，结合时间轴分析营销活动对竞品讨论热度的实际影响。

● 内容分析：聚类竞品消费者画像（地域/性别/兴趣标签）及营销策略（阵地/动态/内容等），挖掘空白竞争机会点。

五、社媒聆听的三大避坑指南

1、拒绝「声量陷阱」：高声量≠好口碑，需结合 NSR 与转化率综合评估

e.g.毛戈平旗下产品声量及NSR

2、评估「种草转化」：打通社媒声量数据与电商销售数据（如营销活动带来的声量增长期间，是否带动 GMV 显著提升）

3、关注「高UGC社区」：如小众垂类社区（豆瓣小组、知乎专栏）、行业垂类用户论坛（如美妆论坛、汽车论坛）可能隐藏高价值 UGC 讨论

六、好用工具推荐

数说雷达：数说故事旗下产品，通过海量社媒电商数据 + 知识图谱 + 自研大模型 SocialGPT，能有效帮助品牌进行社媒聆听、做高效决策。

● 数据源优势：覆盖全网 95% 以上数字化触点，涵盖社媒、新闻、电商笔记、问答等阵地，广泛覆盖不同行业长尾内容 （如论坛、blog）和非结构化数据 （图片、视频、直播弹幕）。

● 功能优势：

1、一站式整合社媒、电商、新闻、论坛等多渠道数据，突破单一平台限制

2、采用自主研发的 SocialGPT 大模型，提升语义理解与情感分析精度

3、支持品牌官号运营分析、粉丝画像洞察等深度场景应用

4、针对快消、美妆、汽车等行业提供定制化分析模型（如新品声量监测、口碑管理）。通过构建行业专属模型，支持新品上市声量追踪、网络口碑实时监测等个性化需求。