在数字化时代，金融行业的品牌声量已成为衡量市场影响力、用户信任度和竞争力的关键指标。然而，金融产品的同质性、监管的严格性以及用户反馈的多样性，使得品牌声量统计面临数据分散、口径不一、情感分析难度大等挑战。

传统的人工统计方式不仅效率低下，还容易因数据缺失或滞后导致误判。那么，金融行业如何科学、高效地统计品牌声量数据呢？

针对上述需求，声量通作为多平台社媒内容聆听及声誉管理系统，依托AI智能分析技术与全平台数据覆盖，为金融企业提供精准、高效的声量统计与洞察服务。

1. 全平台数据采集，打破信息孤岛

（1）覆盖范围：同步监测抖音、微博、小红书、快手、B站、公众号、视频号这7大主流社媒平台，信源覆盖图片、视频、文本及评论。

（2）数据实时监测：自动汇总品牌在各平台的声量数据，并生成声量趋势图，此外，还能监测品牌/品类SOV，搜索指数等数据，帮助金融品牌全面衡量市场地位。

（图源：新榜声量通）

• 案例应用：某银行通过声量通整合品牌声量数据、抖音/小红书搜索指数等数据，综合评估跨平台营销效果。

2. AI情感分析，精准洞察用户情绪

1、用户情感倾向： 针对金融行业专业术语多、用户关注点特殊的特点，声量通优化 AI 情感分析模型，可精准识别包含 LPR、定投、理赔、风控等专业词汇的内容情感倾向，避免因语义误解导致的情感判断，声量通情感识别正确率达90%及以上，帮助品牌判断用户在所有提及和互动中，正面、中性和负面评价各自占比多少？

（图源：新榜声量通）

2、核心关键词： 用户在讨论你时，最常使用哪些词汇？系统会自动提炼品牌相关的金融热词，如：理财收益、保险理赔速度等，并生成 “热词云图”，帮助金融机构快速捕捉用户核心关注点 ——如：若 “理赔难” 热词出现，保险公司需优先优化理赔流程。

3、用户需求挖掘：声量通能汇总分析用户在平台上的发布内容、互动信息，总结用户对品牌的整体印象、兴趣点、槽点和建议，品牌可以根据用户需求，优化理财产品。

（图源：新榜声量通）

• 场景案例：某金融机构通过声量通发现用户对“理财收益波动”的隐性抱怨，及时优化理财产品，产品购买率上升20%。

3. 实时预警与竞品动态追踪

（1）舆情预警：自定义规则（如“负面声量超10万”或“爆文播放量超100万”），系统实时推送预警，助力风险快速响应。

（2）竞品对标：动态监测竞品声量、爆款内容及KOL策略，为市场决策提供参考。

（图源：新榜声量通）

无论是银行、保险、券商，还是基金公司，声量通都能成为金融机构品牌声量统计的专业工具，助力其在复杂的金融市场环境中，精准把握声量动态，以数据驱动品牌建设与业务决策，实现市场影响力与用户信任度的双重提升。