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测量品牌叙事在市场中的共鸣度：回声率、AI回答感知与份额之声

当需要衡量品牌叙事是否真正被市场接受时，用回声率、AI回答感知、锁定竞品面板的份额之声和公开共鸣信号生成共鸣报告。

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沉淀时间2026-09-23
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GDI C 49/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 85/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 60/100 ×0.15

适用场景

测量品牌叙事在市场中的共鸣度：回声率、A通用

解决思路

  1. 加载并绑定 canon 词典：读取 canon ID/version/hash/current head 以及定位声明、支柱、样板文案和批准/禁用词；应用 Narrative Truth, Stimulus, and Retro Binding；若不存在当前非分叉的 canon，则以 NEEDS_INPUT 停止，因为没有精确参照的共鸣测量没有意义。
  2. 先声明回声率方法：在计算之前，先说明语料范围（哪些提及、来自哪些渠道、覆盖什么时间窗口）和匹配规则（精确短语/词干/语义）；回声率 = 复用 canon 词典术语的市场语言提及占比；即使回声率很低，也必须报告方法，未声明方法的数字视为缺陷。
  3. 探测 AI 回答感知：运行 scripts/connectors/tavily.py --answer，查看答案引擎如何描述品牌，将描述与 canon 定位声明和支柱对比，记录漂移（引擎说了 canon 没说的，以及反之）；将整个读取标记为 proxy——它是邻近信号，绝不是 Measured 品牌指标。
  4. 拉取共鸣信号（proxy）：用 scripts/connectors/gdelt.py 获取新闻回声，用 scripts/connectors/bluesky.py 获取社交邻近信号，用 scripts/connectors/pageviews.py 获取注意力分母；每项都标注 proxy、查询语句和 as-of 日期，不得作为 Measured 受众数据呈现。
  5. 在锁定面板上测量份额之声：复用 share-of-voice-tracker，将叙事/信息查询词集替换进去，针对同一竞品面板运行；若面板自上次读取后发生变化，标记为趋势重启——不要把新面板合并进旧趋势线。
  6. 纳入用户导出的封闭平台分析：若用户提供原生导出（IG/TikTok/LinkedIn），标记为 Measured 并附 as-of 日期；若没有，记录缺口，而不是用伪装成 Measured 的 proxy 填补；评论网站摘录仅作为 User-provided 输入。
  7. 组装共鸣报告：包含回声率（+方法+语料）、AI 回答判定（proxy）、SOV（+命名面板）和连接器信号（proxy）及 as-of 日期；任何无法用 Measured 或 User-provided 证据支撑的共鸣/效果陈述标记为 [needs source]，并通过向 registry-events.py 提交经授权的 operation: propose 请求写入 memory/events/claims.ndjson；本技能不做裁定；每个数据点标注 Measured / proxy / User-provided。
  8. 交付报告后询问是否保存结果；确认后按 skill-contract.md 的 Save Results Template 写入 memory/narrative/narrative-resonance-monitor/YYYY-MM-DD-<topic>.md；未支撑的共鸣/效果陈述仅通过向 registry-events.py 提交经授权的 operation: propose 请求写入 memory/events/claims.ndjson；本技能不写任何 canonical memory/narrative-registry/ 文件——只有 narrative-registry 可以写；若共鸣读取暴露出 canon 级词典或命名事实，仅通过向 registry-events.py 提交经授权的 operation: propose 请求写入 memory/events/narrative.ndjson；未经询问不要写 memory。

适用边界 · 注意事项