微輿情
隨著消費的升級和互聯網滲透率的日益增長，品牌和消費者之間的關係正在被重塑，用戶在主導消費話語權的同時，也更傾向於通過網絡渠道分享關於品牌和產品的信息。在這樣的背景下，如何進行產品口碑監測和競品分析，成為各品牌亟待解決的問題。
有沒有一款免費並且好用的產品口碑監測和競品分析工具呢？當然有！新浪微輿情就能實現，並且能在免登陸、免註冊、免費的情況下實現24小時、3天、5天和7天的品牌、產品、事件獨立分析和對比分析。下面我們就分別以小米和OPPO的兩款手機新品和4月11日結束的兩場歐冠比賽為例，看看如何利用微輿情進行競品和事件分析。
同樣是新品，小米MIX 2s和OPPO R15誰的關注高？
作為兩個主打粉絲經濟國產手機品牌，小米和OPPO先後於3月27日和3月31日發佈了新品MIX 2s和R15，兩個產品在配置、售價方面均頗為相近，下面我們就利用新浪微輿情來對比一下小米MIX 2s和OPPO R15在過去7天內的輿論傳播情況和口碑情況。
首先在瀏覽器輸入網址http://wyq.sina.com登陸新浪微輿情，頁面打開後會看到一個“社會化大數據搜索框”，在框內輸入關鍵詞。
我們輸入“小米 MIX 2s”（小米、MIX、2s之間用空格或者加號連接均可），點擊搜索後會跳轉到小米MIX 2s的分析結果頁面，默認分析週期為過去24小時，未登錄用戶可以免費進行3天、5天以及7天的數據分析，註冊用戶可付費進行自定義時間段分析，時間跨度最長10個月。
在頁面左上角可以看到“添加對比關鍵詞”選項，點擊後我們可以添加要進行對比的競品關鍵詞。我們點擊後輸入“OPPO R15”在點擊搜索，將時間段選為“7天”，來看一下小米MIX 2s和OPPO R15在最近7天內的數據對比情況。
分析內容由“熱度指數”“傳播分析”“口碑分析”“微博情緒”四部分組成。在“熱度指數”部分，我們能看到兩款產品的熱度概況、全網聲量、熱度指數趨勢、熱門信息、關鍵詞雲、關聯詞的對比。
可以看到，在過去7天裡，OPPOR15的熱度值和全網聲量均高於小米MIX 2s。
通過熱度指數趨勢圖可以看到，OPPO R15在過去7天內的網絡傳播熱度指數一直維持在高位，沒有明顯的大幅波動，最高值65.84出現在4月8日16時。小米MIX 2s的網絡傳播熱度走勢圖則呈一定週期性波動。
從熱門信息分析可以看到，小米MIX 2s和OPPO R15轉發量最多的信息都為微博信息，點擊具體信息可以看到信息詳情。點擊小米MIX2s的最熱信息我們發現，在過去7天裡，@小米貸款的轉發抽送小米MIX 2s微博被粉絲大量轉發，OPPO R15的最熱信息則為王俊凱發佈的OPPO R15宣傳微博，該微博同樣被粉絲大量轉發。
通過詞雲圖中關鍵詞字號的大小，可以看出哪些詞和搜索詞被同時提及詞的次數多，字號越大表示出現的頻次越高。比如在OPPO R15的關鍵詞雲中，“王俊凱”的字號明顯大於其他關鍵詞，可見在過去7天裡“王俊凱”成為和“OPPO R15”同時提及最多的詞彙。
關聯詞則是與核心詞同時提及次數最多的詞。核心詞是由新浪微輿情繫統根據搜索的關鍵詞自動運算後得出。可以看出，OPPO R15在過去7天裡的核心詞同樣為“王俊凱”，“未來”“音樂”“天坑鷹獵”成為和“王俊凱”同時提及次數最多的詞彙。
在“傳播分析”部分，我們可以看到小米MIX 2s和OPPO R15在過去7天內的信息來源、聲量走勢、地域分佈、活躍媒體和熱點網民情況。
通過信息來源分析可以看出，小米MIX 2s和OPPO R15在過去7天內的主要信息來源都是微博；聲量走勢圖則反映了兩個產品在過去7天裡的全網信息量走勢情況。
在熱點網民分析結果下，可看到轉發和關鍵詞相關微博數量最多的8名微博網友，點擊微博暱稱可跳轉到該用戶微博主頁。
下面我們再來看一下口碑分析部分，口碑分析包括媒體友好度、用戶情感洞察和口碑熱詞三部分內容。
媒體友好度是指關鍵詞在指定時間範圍內的全網非敏感信息百分比。可以看到，在過去7天內，小米MIX 2s和OPPO R15都有著良好的口碑，媒體友好度都在98%以上。
用戶情感洞察則能對不同屬性下（性別、認證類型、粉絲數量分佈、轉發層級和興趣標籤）的微博用戶在提及該關鍵詞時的情感態度（敏感和非敏感）進行分析。由於兩款產品的媒體友好度都很高，所以不同屬性下的微博用戶在提到兩款產品時都以非敏感信息為主。
通過口碑熱詞分析則能看到提及次數最多的9個正負面高頻詞，品牌可通過該功能發現產品存在主要問題並及時整改。
賽前賽後 輿論關注有何變化？
新浪微輿情除了能夠對產品進行分析外，還可以對事件進行對比分析。通過對事件進行分析，我們可以準確地對輿論的關注度進行量化，並能清晰地看到公眾關注點的變化情況。下面我們就以4月11日凌晨結束的兩場歐冠四分之一決賽次回合為例，看看如何利用新浪微輿情對事件進行對比分析。
（比賽背景：曼城vs利物浦、羅馬vs巴薩兩場比賽同時在4月11日02：45分舉行，在首回合比賽中，曼城和羅馬分別以0：3和1：4的比分輸給利物浦和巴薩；曼城與利物浦實力相當，羅馬和巴薩實力差距較大。4月11日05：00比賽結束，羅馬以弱勝強實現逆轉，曼城未能反敗為勝。）
我們以“曼城+利物浦”和“羅馬+巴薩”為關鍵詞，分析對比這兩場比賽最近3天的數據。從兩場比賽的網絡傳播熱度走勢圖可以看到，在開賽前，由於實力更為接近，曼城和利物浦的比賽所受公眾關注更高，網絡傳播熱度指數走勢曲線一直運行在羅馬和巴薩比賽的上方。
比賽結束後，由於羅馬不可思議地逆轉獲勝，輿論的關注發生了轉移，羅馬和巴薩的比賽成為了公眾關注的焦點，網絡傳播熱度走勢實現了陡升，並在4月11日08：00達到了75.7的最高值，並在隨後一直運行在曼城和利物浦比賽熱度走勢圖的上方。
我們再通過微博情緒分析功能來看一下這兩場比賽引發微博網友的情緒變化。微輿情情緒分析是指基於深度學習的語義情感分類模型，在人類常見情緒分類的基礎上、對社會化媒體文本大數據中的潛在情緒進行判別和歸類統計，最終呈現為情緒在時間和空間維度上的分佈。
從下圖可以看到，在最近三天內，微博網友對曼城和利物浦的比賽結果以喜悅情緒為主，對羅馬和巴薩賽果則以憤怒情緒為主，同時，網友對羅馬和巴薩比賽結果的悲傷情緒佔比也高於曼城和利物浦的比賽。從情緒分析結果不難得出以下結論：與曼城和羅馬相比，利物浦和巴薩的球迷更多，兩場比賽不同的結果也導致了情緒分佈佔比的不同。
情緒地圖則反映了全國不同地區微博網友的情緒分佈情況，可以看出，全國多數地區的網友對曼城和利物浦的比賽結果反應出的情緒以喜悅為主，而對於羅馬和巴薩的賽果，網友憤怒和中性情緒佔比較高。
在顯著情緒地域分佈前十的省份中，江蘇網友對曼城和利物浦的比賽結果最為喜悅，北京網友則對羅馬和巴薩比賽結果最為憤怒。可見江蘇地區利物浦球迷較多，對比賽結果表示滿意，北京則有著較多的巴薩球迷，對巴薩被淘汰的結果比較失望。
以上就是如何利用微輿情進行競品分析和事件分析。可以看到，利用新浪微輿情進行競品分析時，能清楚地看到產品的輿論傳播和口碑情況，這對品牌瞭解新品的傳播效果和負面信息有著很高的參考價值。通微輿情進行事件分析則能對輿論的關注進行量化，並能通過情緒分析功能看到網友的情緒分佈，準確地捕捉到公眾關注點的轉移和網民的情感態度。
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