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TCL双11华丽成绩的背后：品牌与用户的双向奔赴

从头部品牌的战报数据也可窥见家电的走热，比如TCL智慧家电双十一全品类GMV突破34亿元，同比增长60%。天猫双11对外的口径是“稳中向好，交易规模与去年持平”，这是双11 GMV第一次停止增长。...这个双11，“风景这边独好”的家电行业带动了整个消费的升温，让更多人感受到了经济复苏的暖意。为何今年双11家电品类会热到爆？天猫和京东的双11都在突出美好生活的概念。...数据显示，双11期间京东平台上的Mini LED超高清电视成交额同比增长超9倍，拿下双11电商全渠道销售额冠军的TCL，其拳头品类电视也实现了60%的同比增长。为什么电视带动家电大热？...世界杯的年份，都是电视销售的大年，电视品牌也都会卯着劲去争夺这一关键营销战场，这届双11更好赶上了。不过，长期来看，家电强劲还是因为消费升级的势不可挡。...现在的双11变得很务实，优惠是“300-50”这样的常规折扣，比平日划算但也不会说让商家亏本卖，越来越多商家在双11推新品并卖成爆品，而不再是清仓甩尾货。

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怎么监测品牌在 DeepSeek 里的提及和推荐？Winin完整操作指南

怎么监测品牌在DeepSeek里的提及和推荐？...Winin完整操作指南监测品牌在DeepSeek里的提及和推荐，需要一套系统化的方法：设计覆盖品牌核心信息的检测Query，定期向DeepSeek发起查询，记录品牌是否被提及、提及的语境（正面/负面/中性...Query设计需要覆盖四个维度：维度示例Query监测目的品牌直接提及「XX品牌怎么样」「XX品牌值得买吗」品牌认知与口碑品类推荐「推荐一款好用的XX」「2026年XX品牌排行」品类内推荐率竞品对比「XX...——同样的Query问竞品，对比推荐率和推荐位置常见诊断结论：品牌名提及但未被推荐→品牌认知存在，但缺少权威、可引用的正面信息源品类推荐中完全缺失→品牌在品类语境中的信息密度不足，需要补充行业内容场景Query...关键是趋势——推荐率是否在持续提升，以及是否高于主要竞品。Q:监测到品牌被负面提及怎么办？

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首次揭秘双11双12背后的云数据库技术！| Q推荐

从 2009 年到 2021 年，从千万交易额到千亿交易额，双 11 已经开展了 12 年。如今，每年的双 11 以及一个月后的双 12，已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。...刚刚过去的 2021 年双 11，就有超过 8 亿消费者参与。与攀升的交易额和参与人数相反，双 11 的主要阵地“淘宝 APP”、双 12 的主要阵地“天猫 APP”的崩溃情况逐年减少近无。...是什么样的数据库撑起了 2021 年的双 11 双 12 的稳定进行？...《数据 Cool 谈》第三期，阿里巴巴大淘宝技术部双 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台双 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库双 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏，一同揭秘了双 11 双 12 背后的数据库技术...在双 11 双 12，这种方式的弊端会被进一步放大。数据显示，在双 11 秒杀系统中，秒杀峰值交易数据每秒超过 50 万笔，是一个非常典型的电商秒杀场景。

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渠道推荐最强品牌——BPM品牌测评报告

微信公众号：人称T客（Java_simon）作者：T媒体报告来源：T研究原创（投稿邮箱 zh@tikehui.com） To B的一切需求——找人、找项目、找商机上“软交会” Hello，又到了本周品牌测试报告发布日...今天T研究将要给大家呈现的是BPM品牌市场的调研状况，具体结果如下：对于该调研结果的具体内容（营收规模、渗透行业等），T媒体在这里不做延伸说明，如果想要更详尽地了解整个市场的状或许大家可以阅览一下T研究近些年的研究报告

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渠道推荐最强品牌——HR品牌测评报告

/微信公众号：人称T客（Java_simon）作者：T媒体报告来源：T研究原创（投稿邮箱 zh@tikehui.com） To B的一切需求——找人、找项目、找商机上“软交会” 周四了，又到了品牌测试报告发布日到了...当然是大家最为熟悉的HR品牌市场的调研状况，具体结果如下：对于该调研结果的具体内容（营收规模、渗透行业等），T媒体在这里不做延伸说明，如果想要更详尽地了解整个市场的状况，或许大家可以阅览一下T研究近些年的研究报告...对于该结果，如有疑问，可自行查看T研究所给出的《2019企业软件品牌研究模型》。（渠道推荐最强品牌——协同OA市场测评报告）本周的两篇品牌测试报告已经发布完毕，敬请期待下周的报告哦。...本站将以“赋能伙伴生态共赢”为主题，邀请行业的畅销品牌，渠道伙伴共同分享，交流，探讨新产品，新技术，新趋势，推动未来软件渠道的变革与创新。

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领跑双11“开门红”，VR品牌PICO 斩获多平台双料冠军

（VRPinea 11月4日讯）2022年度双十一大促全面开启，VR品牌PICO在多个电商平台的开门红活动中，实现爆发式增长。...（京东平台VR眼镜榜）根据10月31日0时至11月1日23点59分各电商后台数据统计，PICO VR 一体机在国内电商开门红的销量已超去年14倍。...此外还有节奏音游《动感音旅》、《莱美搏击》、《多合一运动VR》等超过50款健身应用及200多款娱乐应用，搭配PICO的CalSense体能监测算法，可以根据玩家的身体数据和动作轨迹计算卡路里数据，让VR

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渠道推荐最强品牌——电子合同品牌测评报告

/微信公众号：人称T客（Java_simon）作者：T媒体报告来源：T研究原创（投稿邮箱 zh@tikehui.com） To B的一切需求——找人、找项目、找商机上“软交会” 周二了，又到了品牌测试报告发布日到了...今天T研究将要给大家呈现的是电子合同品牌市场的调研状况，具体结果如下：对于该调研结果的具体内容（营收规模、渗透行业等），T媒体在这里不做延伸说明，如果想要更详尽地了解整个市场的状况，或许大家可以阅览一下

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品牌AI监测指标的企业应用路径

摘要：有了指标之后，企业如何应用这些指标进行品牌管理？本文介绍品牌AI监测指标的企业应用路径，从数据采集到决策支持的完整流程。...一、场景背景三类指标（提及率、推荐率、解释率）提供了品牌AI表现的量化方法。但指标本身只是数据。如何把数据转化成品牌管理决策，是企业需要解决的下一步问题。...二、应用路径步骤1：确定监测范围选择需要监测的品牌和品类确定需要覆盖的AI平台确定需要覆盖的用户场景步骤2：建立数据采集机制设计标准化问题集配置自动采集任务建立数据清洗和质量保障流程步骤3：指标计算与分析计算三类指标进行竞品对比识别表现优劣的场景步骤...4：决策与行动识别品牌信息建设的薄弱环节制定优化计划持续追踪优化效果三、指标解读框架场景A：提及率低可能原因：品牌在公开信息中存在感不足建议行动：增加品牌在公开渠道的信息覆盖场景B：提及率高但推荐率低可能原因...：品牌被“知道”但未被“认可”建议行动：优化品牌信息的正面性和说服力场景C：推荐率高但解释率低可能原因：AI知道推荐但说不出理由建议行动：提升品牌信息的清晰度和结构化程度四、总结品牌AI监测指标的价值在于应用

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企业如何建立品牌AI曝光度监测体系

他每天盯着百度指数、微信指数、抖音热搜，却从来没想过——在AI对话框里，他的品牌正在被如何描述？有没有被推荐？是不是正在被竞品替代？这就是品牌AI曝光度监测要解决的问题。...一个品牌可能被AI频繁提及，但如果每次都是“虽然XX品牌也不错，但更推荐YY”，那这种曝光反而是负资产。...监测目标：品牌被推荐的概率、与竞品的对比话语、推荐理由。第四层：信任验证层（10-15题）用户在下单前确认信任感的问题。示例：- “XX品牌有负面新闻吗？”- “XX品牌的用户真实评价怎么样？”...监测目标：品牌在场景推荐中的出现率，即“场景卡位”能力。...真正需要的是意识：意识到用户已经在用AI做决定了，意识到你的品牌正在AI对话框里被评价、被比较、被推荐（或者不被推荐）。早一步建立这个监测体系，就早一步拥有AI时代的品牌情报系统。

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企业如何建立豆包AI品牌提及监测体系

而品牌方对此几乎一无所知。这就是本文要解决的问题：如何系统性地监测品牌在豆包AI中的提及情况，建立一个可持续运转的监测体系。...”出不存在的事实，比如虚构产品参数、捏造用户评价一个真实案例：某美妆品牌在小红书被恶意刷了一波差评后，三个月内Kimi对该品牌的评价出现了明显的负面转向，直接影响了AI推荐环节的品牌提及率。...1.3 监测的价值建立豆包AI品牌提及监测体系，核心价值有三：风险预警：及时发现AI对品牌的错误或负面描述，争取修正窗口声量洞察：了解品牌在AI回答中被提及的频率、场景、竞品对比情况决策支持：用数据指导品牌内容策略...“预算500元，推荐哪个品牌的XX产品？”“敏感肌适合用XX品牌吗？”第三层：信任与风险类“XX品牌有什么负面新闻？”“XX品牌的售后怎么样？”“XX品牌最近有什么争议吗？”...推荐的技术选型：数据库：MySQL（结构化的分析结果） + MongoDB（原始回答文本，便于回溯）可视化：使用Grafana或自建看板，展示品牌提及率、情感趋势、竞品对比等核心指标-- 核心监测数据表设计

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如何提升品牌AI推荐率？

从11%到37%：一个消费品牌AI推荐率优化的完整过程实录利益相关说明：这是一篇过程实录，记录我们服务的一个消费品牌（匿名，数据经客户授权公开）在8周内把AI推荐率从11%做到37%的完整过程——包括每一步做了什么...我们接手时先做了一轮基线测试：50条标准化问题×DeepSeek/豆包/Kimi三模型×每题采样3次，结果：指标基线值品牌推荐率（三模型均值）11%品牌提及率28%品类推荐问题覆盖率0%（50条里所有"...数据：8周的变化指标基线第4周第8周品牌推荐率11%18%37%品牌提及率28%41%64%品类推荐问题覆盖率0%12%33%与最大竞品频次比1:51:31:1.8三个观察：前4周变化很慢，第5-8周加速...最后把过程压缩成一句话：测基线→对齐事实→铺信源（少而精）→复测迭代，8周，推荐率11%→37%。...实际效果因品牌基础、行业竞争度、执行质量与平台算法变化而异，本文不构成对任何效果的承诺。Winin（winin.ai)团队长期从事品牌AI可见性监测与GEO优化方向工作

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直播继续搅局双11？

天猫：王牌主播打头阵作为双11赛场的擂主，天猫的双11筹备自然是最值得期待的，截至目前公布出的成绩，也能够看出其火热程度。10月20日晚8点，天猫双11正式开启预售。...今年天猫双11共计1400万款商品集体打折，其中1000个品牌旗舰店的爆款商品将会全部补贴到5折。天猫此番大力度补贴为平台引流，最终受益的还是消费者。...今年双11发布会上，天猫宣布将致力于打造一届“低碳双11”，同时将全面升级已诞生15年的公益宝贝项目。如今阿里已经成为互联网行业最大的绿色电力交易主体。...从 “京东家电预售排行榜”来看，海尔登上家电全品类预售“王者”宝座，成为11.11预售开场4小时最受欢迎的家电品牌，西门子和小天鹅分列亚季军。前十品牌中，国产品牌占七席，国货家电受追捧。...今年京东双11除了不熬夜外，优惠政策也迎来全面升级。

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企业AI品牌监测中的三类指标

摘要：企业在监测品牌在AI回答中的表现时，需要一套清晰的指标体系。本文介绍提及率、推荐率、解释率三类指标的定义、计算方法和企业应用场景。...一、场景背景企业在进行品牌AI监测时，面临一个基础问题：用什么指标来衡量？如果只看“有没有出现”，太粗糙。如果看复杂的综合评分，又难以理解。...三类指标——提及率、推荐率、解释率——提供了一个层次清晰、易于理解的监测框架。二、三类指标详解2.1提及率定义：在相关AI回答中，品牌被提到的比例。...企业意义：反映品牌在AI信息世界中的“存在感”是品牌AI可见度的基础指标2.2推荐率定义：在相关AI回答中，品牌被明确推荐的比例。...、解释率三类指标，为企业品牌AI监测提供了层次清晰、易于理解的评估框架。

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2018天猫双11各类目品牌成交额top10排行榜

2018天猫双11总成交额213,550,497,011元，你知道各类目品牌成交额排行吗？一起来看看吧，赶紧收藏，以后就知道要怎么买了！ ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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标题：企业为什么需要建立品牌AI回答监测能力

摘要：品牌在AI回答中的表现不是静态的，它会随模型更新、训练数据变化、用户交互积累而持续变化。企业需要建立品牌AI回答的持续监测能力，而不是只看一次结果。...一、场景背景很多企业做品牌AI观察，做一次就停了。但AI环境是动态变化的。模型在更新，训练数据在变化，用户与AI的交互也在积累。一次观察的结果很快就过时了。...二、为什么需要持续监测原因1：AI在变化模型会更新，知识截止时间会推进，AI的回答会随之变化。原因2：品牌信息在变化品牌的公开信息在更新，这些变化会影响AI对品牌的认知。...原因3：用户行为在变化用户问AI的方式和内容在变化，品牌需要适应这些变化。三、监测能力建设方案能力1：定期采集建立定期采集机制，按月或按季度执行。能力2：数据积累积累历史数据，支持趋势分析。...企业需要建立持续监测能力，通过定期采集、数据积累、趋势分析和异常预警，追踪品牌在AI信息环境中的变化。

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今年双11，至关重要

那么，从第二届开始，双11的使命则在于借助日益成熟完善的电商平台生态，建立和强化品牌认知，为日后的常态化的店铺经营打下坚实的基础。这样的使命，客观造就了如今电商领域百花齐放、商家多平台经营的新常态。...同时，淘宝天猫从店铺销售到直播电商早已具备成熟的完整链条，参与双11的商家可以在淘内得到“品效合一”的销量和品牌提升，将用户转化为忠诚的消费者，最终获得更高的复购和经营效率。...商家不能只是把双11当作一次简单的大促，而要当做一次“年终大考”，考验着商家在组织、营销、运营、履约、客服等方面的综合能力，能够在双11做出好业绩的品牌，新一年的增长也将变得很确定。...对于经常参与双11的知名品牌，能够在双11强化品牌认知；对于新参与的品牌（每年双11都有新参与的品牌，今年有7万个品牌是首次参加）和新品牌，能通过双11大促建立品牌心智。...作为国内知名羽绒品牌之一，拥有50年历史的雅鹿男装旗舰店负责人彭雪涛给自己定了个小目标：今年天猫双11，单店实现销售量一百万件。

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腾讯双11活动全解析

众所周知，腾讯云一直被大家称为良心云，而隔壁的套路云也已在举行双11的活动，但套路太多，反观腾讯云要良心很多，也更直接，跟着我一起来看看吧。...[微信截图_20181030143257.png] 马上进入官方活动主会场新用户一键领取2775元代金券福利1：爆品秒杀每日5场秒杀，分别于 9:00 / 11:00 / 14:00 / 16:00

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AI回答监测如何用于消费品牌场景诊断？

摘要：消费品牌在AI回答中的表现，可以通过系统化的监测进行评估。本文以运动鞋品类为例，介绍AI回答监测在品牌场景诊断中的应用方法，帮助企业了解品牌在用户常见场景中的AI可见度。...一、场景背景消费品牌经常面临一个问题：在用户最常问AI的场景中，自己的品牌有没有被提及和推荐？比如“毕业旅行穿什么鞋”——这个场景下，用户问AI的概率越来越高。...但品牌不知道自己在AI的回答里处于什么位置。AI回答监测可以回答这个问题。二、监测方案问题设计：围绕用户典型场景设计问题：“毕业旅行穿什么运动鞋比较合适？”“暑期出行适合穿什么鞋？”...采集范围：多个主流AI平台评估维度：品牌是否被提及品牌是否被推荐品牌被推荐时的理由是否清晰三、数据结构设计展开代码语言：SQLAI代码解释CREATETABLEbrand_scenario_analysis...：了解品牌在关键场景中的AI可见度对比竞品在同样场景中的表现识别品牌在哪些场景中表现强、哪些表现弱为内容优化提供方向五、总结AI回答监测可以帮助消费品牌了解自己在用户常见场景中的AI可见度。

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品牌引用监测系统设计：频次与来源页的加权算法

品牌引用监测系统设计：频次与来源页的加权算法当AI助手成为用户获取信息的主要入口，品牌被引用的频次和来源页类型成为新的度量维度。...一、问题定义用户向AI助手提问（例如“推荐适合中小企业的CRM系统”），模型可能引用以下来源：官网首页产品详情页第三方评测论坛百科品牌团队需要量化两个指标：引用频次（被提及次数）和来源页类型...3.2 计算公式对于品牌 b 在一个监测周期内的引用集合 C，定义加权引用率如下：加权引用率 = (所有引用的权重之和) / (引用总次数)用数学公式表示为：[\text{加权引用率} = \frac{...四、自动化采样系统设计4.1 标准化问题集构建问题集 Q = {q₁, q₂, …, qₙ}，覆盖三类意图：品牌核心词（如“XX CRM 评价”）行业通用词（如“中小企业CRM推荐”）竞品对比词（如“A...品牌 vs B品牌”）建议规模：50~200个问题，每季度更新一次。

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负向引用监测：AI搜索中的品牌语义保卫战

负向引用监测的技术架构应对策略：从"删除"到"语义覆盖"实战案例：某消费电子品牌的72小时危机响应正文1....通过持续监测品牌相关的AI搜索回答，团队可以在负向语义扩散前及时发现并响应。4....第1小时：告警触发监测系统检测到该引用，情感得分-0.82，判定为HIGH级别，自动推送至品牌PR团队与高管群。...监测频率与资源投入建议品牌规模监测频率建议查询量团队配置初创/小品牌每周1次20-50个核心查询1人兼职中型品牌每日1次50-200个查询1人专职+工具大型品牌实时监测200+查询+竞品对比专职团队+自动化管线结语在...负向引用不会因为你看不见就不存在——它可能在每一次用户询问"XX品牌怎么样"时被悄然复述。建立系统性的负向引用监测与响应机制，不是可选项，而是AI时代品牌安全的底线。

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