综合健康
综合声誉分、环比变化和风险等级,回答现在好不好。
MATRIX 声誉 KPI 体系把综合声誉分、三媒体贡献、AI 推荐影响、风险分级和修复任务放进同一张管理层视图,并为每个指标附上口径卡,帮助团队从汇报走向决策。
管理层不需要再看一堆截图,他需要知道声誉是否在伤害增长,以及下一个动作是谁负责。
MATRIX KPI Dashboard 设计原则
声誉 KPI 的价值,是把复杂信号压缩成可以决策、可以追责、可以复盘的一页。

把综合声誉分、三媒体贡献、AI 决策影响、关键风险和下月优先级收进同一张视图,管理层才能在 10 分钟内形成判断,而不是被指标字典淹没。
战情室的关键不是好看,而是每个数字背后都有口径、有证据、有下一步动作和负责人。
用核心指标、证据状态、风险数量和行动队列构成一页式决策视图,而不是指标字典。
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用一个总分和环比变化先回答声誉好不好。
看分数变化是否来自长期趋势,还是一次性异常。
把 P1 风险前置,帮助管理层判断是否升级资源。
每个指标都要落到负责人、任务和复测标准。
01
整体声誉是否健康,本月改善还是恶化
02
变化来自传统媒体、社媒还是 AI 答案
03
是否已经影响推荐、比较和风险提示
04
下月应该投入哪些修复动作和资源
不是堆数据,而是把每个指标都连接到管理层可理解的问题。
综合声誉分、环比变化和风险等级,回答现在好不好。
传统媒体 SoV、社媒 SoV 和 AI Answer SoV,回答品牌在哪些入口有存在感。
情绪、来源权威性、事实准确率,判断声量是否真的有利于信任。
AI 推荐位置、引用率、竞品比较位置,判断是否影响用户选择。
待处理议题、内容更新、复测结果和负责人,回答下月该做什么。
口径卡是 KPI 体系的地基:没有冻结的口径,分数每月都在换算法,也就无法追责和复盘。以下口径卡只给结构与定义,不设通用阈值,具体决策门由项目事前约定。
管理问题:整体声誉是健康还是在恶化?
口径:分子=各维度加权得分之和 / 分母=满分基准(权重与版本需冻结)
证据:各维度样本、来源与复测记录
决策门:低于项目约定健康线、或环比连续两期下滑时上评审
管理问题:品牌在哪些入口有存在感?
口径:分子=品牌被提及量 / 分母=同口径竞争集总量(三媒体各算一份)
证据:媒体报道清单、社媒抽样框、AI 答案抽样记录
决策门:某一入口明显落后核心竞品时列入下月重点
管理问题:AI 在高意向问题里是否推荐我们?
口径:分子=推荐中提及品牌的问题数 / 分母=测得的高意向问题总数(固定问题组)
证据:固定问题组、复测窗口、答案原文留档
决策门:相对基线走弱、或竞品被优先推荐时触发修复
管理问题:声量是不是真的有利于信任?
口径:分子=正向 / 权威来源占比 / 分母=有效样本总量(未知项单列)
证据:情绪判定规则、来源权威性分级、事实核验记录
决策门:负向或低质来源占比升到约定线时转风险分级
管理问题:有哪些风险已经影响决策?
口径:分子=进入 L3/L4 的议题数 / 分母=在管议题总数
证据:风险分级表、升级记录、触发证据
决策门:新增 L4、或 L3 未按期收敛时升级资源
管理问题:上月承诺的动作做完了、有没有效?
口径:分子=通过复测验收的任务数 / 分母=本期应完成任务数
证据:任务台账、复测结果、验收签核
决策门:完成度低于约定线、或验收未通过项累积时复盘优先级
本月分数、环比变化和健康等级,形成统一判断。
前三个正向推动和前三个负向拖累,说明分数为什么变。
传统媒体、社媒、AI 答案分别贡献了什么。
月报之所以停在声量,是因为缺少口径和归因。把这四步做实,KPI 才能拍板。
先定好每个 KPI 的分子分母、样本和复测窗口,避免月月换算法导致无法比较。
按固定口径采集三媒体数据,用固定问题组复测 AI 答案,保留原文与样本。
用归因把分数变化拆成正向推动和负向拖累,而不是只报一个总分。
每个指标绑定负责人、动作和验收标准,形成可追踪的下月优先级。