1.品牌部门面临品牌效果说不清、考核凭感觉的困境，传统评估体系已难以解决。
2.传统品牌评估标准存在单一基础数据、跨平台数据难聚合、品牌声量与产品销量难追踪等问题。
3.为此，新榜声量通提出品牌3个维度的可量化评估体系，包括品牌传播指标、品牌资产指标和品牌商业指标。
4.通过新榜声量通，企业可以全方位追踪市场品牌传播数据、用户对品牌的认知程度以及对品牌印象如何。
5.同时，新榜声量通帮助品牌搭建完善的量化体系，更精准地考核工作效力。
以上内容由腾讯混元大模型生成，仅供参考
品牌部门投入大量资源，经常强调“用户心智占领”，却难拿出证明品牌宣传效果的证据；用华丽的表层数据汇报成果，却往往陷入与业务结果严重脱节的境地，难以从单一的数据中找到真正考核工作实效的指标——品牌效果说不清、考核凭感觉的困境，已成为品牌部门的重大难题。
以往大家都关注曝光量、互动率、转化率这类基础数据，现在这个传统的评估体系已经难以解决上述效果评估与工作考核难题，在信息碎片化、用户决策行为复杂的数字化时代早已失效。当下市场竞争白热化的阶段，要打破这一僵局，就需要构建一套联动业务逻辑的品牌建设可量化、可评估、可复盘的考核模型——它不堆砌漂亮数据，而是用具体指标告诉大家：每一分品牌建设预算花得值不值？每一项品牌工作究竟沉淀了多少资产？
接下来我们将深入了解传统的品牌评估标准可能存在的局限性，进而有针对性地帮助大家利用更实用的、可量化的品牌指标来破解这些问题。
传统的品牌评估标准为何失效？
传统评估体系正面临三大困境：单一的基础数据，难代表用户对品牌的认知；跨平台数据难聚合；品牌声量与产品销量难追踪、关联。在这种情况下，简单的单向数据指标既无法量化心智渗透度，也难以验证资源投入的真实效能。
1. 把表层数据当结果
曝光量≠心智占领
以往曝光量、点击率等单一指标已经无法全面地衡量品牌传播情况。非目标人群的无效互动、脱离业务场景的传播内容，很可能让品牌得到虚高的数据结果。而通过对这些不准确数据的分析，完全不能了解到用户是否建立了清晰的品牌认知，给到品牌下一步精准的策略方向。
2. 跨平台数据难聚合
局部声量≠全局认知
不同内容平台的用户行为模式、数据统计逻辑、算法推荐机制存在天然差异。这些割裂的数据就像散落的拼图碎片，既无法拼合出完整的认知图景，也难以换算成统一的品牌价值度量。对零散数据，非统一量度的统计，容易让企业误将局部声量等同于全局认知。
3. 品牌宣传与转化结果脱节
声量高≠销量高
品牌声量的起伏与销售曲线的波动，往往存在复杂的关联性以及时间差。高曝光、低转化的现象也一直存在，如果无法建立声量与销量长期监测、观察的窗口，就无法对带来销量的品牌动作进行定位、溯源。
要解决这三个问题，就需要建立完善的品牌评估体系，并且这一体系需要具备三大能力——穿透数据泡沫的洞察力、连接碎片信息的整合力、量化心智影响的解释力。接下来就详细说下新榜声量通如何帮助企业搭建科学的品牌评估模型，用具体的指标进行效果评估和工作考核。
新榜声量通助力品牌破局
建立科学的品牌效果评估模型
早在20世纪，有着“品牌资产之父”之称的大卫·艾克，在《管理品牌资产》一书中首次系统提出“品牌资产”的概念，构建了由品牌忠诚度、知名度、感知质量、品牌联想和其他专有资产组成的分析框架。
随着数字化时代用户行为和决策路径更加复杂，我们结合该理论框架，并参考目前数十家行业头部企业的品牌评估体系，整理出了品牌3个维度的可量化评估体系，帮助品牌由表及里，由浅入深评估品牌的营销效果，解决传统评估中数据虚假、割裂，声销分离等痛点，切实验证品牌工作的价值。
1. 第一维度：品牌传播指标
单一的数据指标难以对品牌进行较全面的评估，但是基础的数据维度仍然是我们首先关注的。不过需要我们做好多平台数据聚合、数据“脱水”和多维度内容分析。全方位追踪市场品牌传播数据、用户对品牌的认知程度以及对品牌印象如何。
【衡量指标】
品牌传播指标：指品牌内容传播效果，即品牌信息通过各种渠道传递给目标受众后，内容产生的结果及影响力。我们可以通过各平台数据表现及分析，全方位追踪品牌社媒内容传播情况。
新榜声量通全方位获取品牌相关内容，一屏查询品牌各平台数据表现，并且利用AI精准去除内容关联性低、水军刷量等“脏数据”，实时监测品牌在各平台真实传播情况，掌握品牌传播效果趋势波动，多维度分析内容曝光、互动等情况，帮助品牌及时优化、调整当下的内容策略。
2. 第二维度：品牌资产指标
在原有的“品牌资产”五星模型中，我们会重点展开对于品牌知名度、品牌美誉度和品牌联想度的量化统计方式。
【衡量指标】
品牌知名度：品牌知名度是指消费者对一个品牌的认知程度。我们可以通过品牌声量趋势及被提及情况，了解用户对品牌的熟悉度，量化核心信息在目标人群中的渗透率。
品牌美誉度：品牌美誉度是指消费者对品牌的认可与赞誉程度。帮助企业掌握用户对品牌印象如何，解析用户情感倾向与口碑推荐势能。监测品牌正负情感趋势及占比，可以辅助品牌判断品牌美誉度。
品牌联想度：指的是消费者在接触到某个品牌时，脑海中所唤起的与该品牌相关的所有想法、感受、认知、形象和经验等。追踪品牌sov，即可判断用户自主关联品牌的场景和选择优先级。
首先是品牌知名度，在新榜声量通中，我们可以帮助企业查看7大主流社媒平台品牌声量趋势，综合判断品牌知名度，了解品牌在市场的“能见度”和消费者脑海中的“深度”。
其次是品牌美誉度，新榜声量通利用智能AI分析品牌内容，精准判断正负情感倾向（准确度高达95%），得出品牌相关作品正负面倾向，帮助企业评估品牌美誉度，充分了解品牌在网络上的口碑情况，发现消费者真实声音，都在吐槽或者夸赞些什么。
最后是品牌联想度，一般我们会通过了解在特定联想词领域中品牌的占有率（即SOV）来判断。比如，小米手机主打性价比，那我们会在“手机 + 性价比”的市场中，看用户提及小米作品的占有率。
3. 第三维度：品牌商业价值指标
品牌对业务的助力，最直接的体现之一就是销量的新增。但是由于如今平台多、用户购买路径复杂，用户很可能在A平台种草、B平台搜索、C平台下单，这使得原有的归因模型难以捕捉品牌内容对消费决策的全链路影响。我们就难以将品牌声量和产品销量很好地结合起来，剥离出品牌建设的真实贡献。
【衡量指标】
品牌商业指标：指品牌传播后促使受众采取实际购买或其他期望行为的程度。可以关联社媒品牌声量和销量趋势，就可以精准识别特定的品牌内容对消费决策的带来的实际撬动作用。
新榜声量通准确捕捉品牌多平台社媒声量趋势，再与电商等后台销量趋势进行分析对比后，就能找到其对应的因果关联性，追溯到引起销量波动的根源。从而将品牌效果与转化结果关联起来，用真实数据验证品牌建设对转化的促进作用。
新榜声量通帮助品牌搭建完善的量化体系，从品牌内容、消费者、产品、市场多维度洞察品牌营销动作的成效，实时发现过程中的品牌效果波动情况，建立长期监测与策略优化方案，帮助企业更加科学地量化品牌效果，更精准地考核工作效力。
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