您的赞助营销回本了么？

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近年，全球规模的大小赛事与活动轮番上演，成为品牌商争夺观众眼球的“必争之地”。

赞助营销可以极大地提高品牌知名度，获得通过任何其他营销渠道难以触达的受众，是一种品牌营销的有力工具。 
更重要的是，赞助营销可以更快速地建立品牌认知。无论是赞助球队、运动员、奖项、活动、电视节目，这种营销方式可以直接让品牌与赞助对象挂钩，将赞助对象的特质与声誉直接赋予品牌自身，建立消费者的品牌联想与信任。
Brandessance Market Research的研究显示，2020年仅体育赞助的全球市场价值就高达570亿美元；到2027年，这一数字预计将增长到900亿美元。根据尼尔森的数据，赞助营销预算约占所有品牌营销预算的15%，市场巨大。
所以准确评估赞助营销的投资回报率非常重要。这样规模的投资需要确保能够实现品牌的营销目标。
在报告中，融文将具体阐释人工智能技术如何帮助品牌更轻松、更准确地评估赞助营销活动的投资回报率，为未来的营销活动策略提供参考。

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/赞助营销的传统评估模式/

业界已经有许多成熟的方法来评估赞助营销的影响。当然，这在很大程度上取决于赞助的性质，以及品牌的活动目标，但基本会包括以下几个指标：
• 媒体报道：相关媒体对活动和品牌的提及，可以利用媒体监测平台进行追踪。
• 社交媒体提及：在Twitter或Instagram等社交渠道上对活动和品牌有哪些讨论。这一指标可以衡量消费者兴趣，可以利用社交媒体聆听工具进行评估。
• 网络流量：与平时流量进行对比，如果线上品牌资产的流量增加，那就说明主动搜索和关注品牌或活动信息的人数上升。
• 销售和销售线索：在一定的时间范围内，有些品牌销售业务变化或者销售线索增长可以直接用来衡量赞助营销的效果；但对另一些品牌而言，销量指标就不够准确，需要与其他指标结合使用，例如赞助营销提高品牌知名度，而品牌知名度推动销量增长。
几乎所有品牌都会使用上述指标来追踪赞助营销活动效果。

但有一个重要的指标一直被业界忽视，而原因只是品牌缺失衡量这一指标的方法，我们称之为“赢得媒体上的品牌曝光”--指的是在社交媒体和主流媒体线上渠道上，品牌在各种图片中的曝光度。

对文本内容中的品牌提及进行监测相对容易。但在社交媒体上，用户每天会上传和分享数〸亿张照片，可以说，视觉内容比文本内容更加重要、影响力更大。过去，对这一部分内容我们很难评估与分析，但现在，融文的人工智能技术有了新的突破。

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/赞助营销的人工智能评估维度/

近年来，人工智能技术迅猛发展，这一领域涉及的技术包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理等，用来解决无法通过传统编程技术解决的问题。
人工智能特别擅长的领域之一是图像分析。软件编程实现对图像的扫描、识别与描述非常困难，但对于人工智能而言，这就是轻而易举的小事。这种技术就是计算机视觉。
将计算机视觉应用到赞助营销的评估中，我们就可以对社交媒体上的数〸亿张照片进行详细分析，了解品牌在社交媒体和主流媒体线上渠道的各种图片中的曝光度。
例如，新的人工智能工具现在可以识别所有品牌logo的图像，甚至可以对变形或者模糊的logo进行识别。
人工智能技术还可以做得更多。在识别出所有包含logo的照片后，图像分析算法还可以从中提取更多有价值的信息，如照片是在体育场馆、会议场所还是音乐会上拍摄的，对其进行深度分析。这些信息都可以帮助品牌了解自身的曝光度及相关洞察。
具体到赞助营销工作中，人工智能可在图片中识别名人（例如明星运动员）。尤其当名人与品牌logo同时出现时，人工智能可以用于追踪品牌大使的表现，或者了解品牌与明星的关联程度等。
品牌可以由此更全面地了解赞助营销投资回报率。从追踪社交媒体发帖中的文本内容开始，进而监测更加丰富和复杂的图片内容，分析社交媒体图像中的品牌知名度，将评估工作提升到一个全新的水平：即使文本中没有提及品牌词，我们也能在图片中捕捉到与品牌相关的内容。
通过追踪和分析logo的曝光率并将其与赞助成本进行对比，我们可以计算出：

• 每个帖子的成本• 每次展示的成本• 触达用户的成本• 每次互动的成本
您还可以按来源对这些数据进行细分，例如专业媒体或用户生成内容，以更好地了解赞助营销效果。

03

/评估方法/

融文平台使用一种名为数据结构化的技术，自动组织和处理数据，确切地了解相关主题，以及更多细节层次。
数据结构化简化了分析和探索数据的流程，规避搜索结果中的垃圾信息、虚假信息、或不相关的数据。
我们对logo的识别方式有两种，最简单的方法就是通过文本识别，适用于主要由文字构成的logo。

当品牌的标志由更抽象的图形组成，技术要求会稍微复杂一些。融文的人工智能系统在训练之后，可以无障碍地识别logo。目前，平台可识别约1800个主要品牌的logo，这一数字还在不断增加。
同样的方法用于识别名人和品牌大使。我们对算法进行训练，提供不同的例子来识别人脸，并进行测试，确保其正常工作。
将这些数据库与技术结合起来，融文拥有一个庞大而有序的解决方案，用于评估赞助营销的成果，使营销ROI的分析过程更加简单和准确。

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/案例研究：一级方程式赛车/

品牌如何衡量赞助赛车队的投资回报率？
首先，我们需要限制分析范围，只关注与一级方程式赛车运动相关的数据，涵盖提及赛事名称的社交媒体帖子（包括“F1”或“Formula 1”等变体）、相关标签、官方社交媒体账户的提及、来自这些账户的任何帖子，以及车队和车手的所有数据。
在这个与赛事和竞品强相关的社交媒体和数字媒体数据集，我们将关注点进一步缩小到品牌赞助商相关的内容，包括提及品牌的发帖，以及包含品牌logo的图像和视频。
现在我们就获得了一个包含了品牌信息和关注的一级方程式赛车队的数据集，集中还涵盖了品牌的文字或视觉提及。这可以通过不同的方式进行测量和分析，以跟踪赞助的赢得品牌曝光投资回报率，贯穿单个赛季或数年。

那么作为车队，如何评估赞助商关系的价值？
车队一方面需要确保能为赞助商提供价值，另一方面更重视挖掘提高赞助收入的潜在机遇。
通过使用上述相同的方法，车队将能够清楚地了解自身为赞助商带来了多少知名度和价值，以此为基础在未来的谈判中抢占先机。

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