基于社文媒体的会品企业品牌认知皮抱掘——社交感知得分算法与应用

摘要

品牌认知是品牌资产的重要组成部分,但推断品牌认知度的传统方法需要大量手工注释和上下文定制,成本高昂且结果容易过时。研究采用一种全自动、实时性、动态化的全新算法对128个食品品牌账户、424个属性示例账户,共5500多万条粉丝数据进行分析,旨在通过企业的社交网络关系推断品牌认知度。研究通过文本分析和因子分析,对食品企业的品牌认知进行识别和细分,使用社交感知得分算法计算出各属性评级,实证检验了各属性评级对产品销量的影响,并将算法的自动评级结果和调研数据进行比较,检验算法的稳健性。结果表明:食品企业的关键认知属性包括营养健康属性、休闲时尚属性、口感属性和绿色安全属性;各感知属性评级均会对产品销量产生正向影响;社交感知得分评级结果与线下调研结果具有显著的相关性,算法具有较强的稳健性。