钱花了，怎么才能判断推广效果的好坏？

有时候，并不是参与的用户越多，用户参与的越深入越好。我们还需要了解用户的心理感受，判断活动是否如期引导了用户的认知。这里罗曼罗推荐用情绪分析的方法。

举个例子，支付宝的儿童节营销引起了用户、媒体们和互联网从业人员的极大关注。如果只是将用户参与度作为唯一指标，那这次活动无疑是巨大的成功。然而，大家对这次营销的态度也是两极分化，如果结合情绪分析来看，这次活动的成功与否就不好说了。

我们可以获得用户评论、用户面部图像或者用户的语音等数据，来了解用户是否满意、评价是正面还是负面的。

如果是一次病毒营销，需要获取参与话题的媒体文章、用户评论，对文章和用户的评论都做语义分析。

TIPS：技术的发展，让我们的分析越来越智能。很多学者和研究机构提出了不同的文本情绪分析模型，语音情感识别算法，面部情绪识别工具，其中很多算法框架被开源共享了。如果能采集到评论文字、用户语音、用户面部图像的数据，可以考虑通过开源或自研的方式来分析用户的态度。

如果不想占用研发资源，我推荐万能的人工分析大法，全量或抽样的分析上面的数据等。

5、总结

1、品牌营销以建立用户的早期认知为主，不以销量为目的，但是能为后续的效果营销带来更高转化率。可以用助攻模型来衡量品牌营销的效果。

2、用参与度模型来评估用户对产品的兴趣；用传播模型来评估公众或媒体对产品的兴趣；用情绪分析模型来了解所有活动参与者对活动的态度，以免活动产生了适得其反的效果。

具体指标也许是：

• 自有渠道的覆盖用户数、用户画像、用户评论/点赞/转发数、评论的正负语义；
• 媒体的新闻数量、阅读数、点赞数、评论数、文章和评论的正负语义；
• weibo中创造话题的人数及人群画像、直发/转发比例、阅读人数、评论总数、参与话题互动的粉丝用户画像、话题/评论的正负语义；
• 微信公众号文章数、阅读数、转发数、文章的正负语义；
• 知乎问题数、回答数、关注人数、点赞数、评论数、话题/回答/评论的正负语义；
• 垂直论坛的文章数量、阅读数、评论数、文章/评论的正负语义。

作者：罗曼罗，技术出身的pm。

来源：知乎专栏“罗曼极客”

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（编辑：PHP编程网 - 黄冈站长网）

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