一切在互联网上的公关传播和营销行为，最终都将积累为品牌的数字资产。有时增值，有时减值。
2013年，市场调研公司华通明略（Millward Brown）和百度联合进行的一项研究提出，品牌数字资产是互联网上与品牌相关的活跃内容的集合，是品牌在数字领域积累的相关信息及消费者与品牌信息的连接强度的综合。
该研究认为，在数字化时代消费者的决策模式已渐渐发生了改变。信息的膨胀和易获得性，使得人们已不再将所有的信息存储在自己的大脑中，而是越来越多地实时地通过互联网获取需要的信息。因此，在做出购买决策时，消费者不再仅仅依靠自己大脑中存储的有限的知识和印象作决策，而更多地通过与电脑的互联来辅助自己做出更合理的决策。
该研究以比特为单位来衡量品牌数字资产，反映品牌在数字时代的生存方式。它由两个评价维度构成。
· 信息库存量：互联网外脑上与品牌相关的正面信息量的大小。计算公式：信息库存量=数字内容量×好感度（%）。
· 连接活跃度：消费者有效连接品牌信息库存的强度。计算公式：连接活跃度=关注度×参与度×联想度。
该项框架性研究初步描绘了品牌在网络化时代可能具有的模样。
但其研究模型存在一些缺憾。第一，未考虑到企业数据资产的价值。在算法时代，企业的大数据存量和处理能力日益成为重要的商业资产，它将极大地影响品牌的未来收益。第二，未反映用户口碑的正负向，只计算了知名度，忽略了美誉度。第三，以比特为单位只是记录了信息量的物理存储规模，不能反映品牌在用户心智中的占有率。
在传统意义里，品牌资产与品牌价值两个概念紧密相连，并在多数情况下被画上了等号。
目前世界上对品牌价值的评估取向有两大类。第一类是着眼于从消费者角度评估品牌强度，比如，消费者对品牌的熟悉程度、忠诚程度、品质感知程度、品牌联想等。第二类是侧重从公司或财务角度，赋予品牌以某种价值。
以世界知名的品牌咨询公司Interbrand为例。其所采用的品牌价值评估法以未来收益为基础来评估品牌资产，主要维度包括财务分析、市场分析和品牌强度。
一、财务分析：评估品牌的沉淀收益，即产品的未来收益扣除有形资产创造的收益后的余额。包括品牌所创造的全部收益。
二、市场分析：确定品牌对所评定产品或行业中的作用，以此决定产品沉淀中，多少归功品牌，多少归功非品牌。采用“品牌作用指数”来决定。
三、品牌强度分析。
（1）市场性质。市场壁垒情况，壁垒越高，品牌强度得分越高。
（2）稳定性。越早进入市场，品牌拥有忠诚消费者越多，得分更高。
（3）品牌在同行业中的地位。对市场影响力越大，得分越高。
（4）营销范围。营销范围越广，产品销售领域越大，抵御竞争者和扩张市场的能力越强，因而得分越高。
（5）品牌趋势。品牌越具时代感，与消费者需求趋于一致，越具价值。
（6）品牌支持。获得持续投资和重点支持的品牌通常更具价值。
（7）品牌保护。有商标专用权等，受法律保护的具有更大市场价值。
但在数字时代，传统的品牌价值评估方法通常并没有把品牌的数字资产计算进来，原因更多是缺乏计算方法和测量工具。
参照传统方法里对工业经济时代品牌价值的评估方式，在算法时代，品牌数字资产应该包括两部分：有形的数据拥有量和无形的数字商誉价值。而后者，则是与本书着重讨论的数字化品牌、传播和营销息息相关。
在此，我提出计算品牌在社交媒体时代数字价值的三大维度。
· 传播度（Activeness） ——衡量信息扩散效率的指标，子指标项包括阅读数、转发数、评论数等，设为A；
· 参与度（Engagement） ——衡量受众卷入程度的指标，设为E，子指标项包括人次、身份特征以及参与行为深度等；
· 好感度（Favorability） ——衡量受众情感倾向的指标，设为F，如推荐、好感、中性、差评、反感等。
同时，考虑到信息的时间衰减因素，品牌的数字价值，就是与该品牌相关的社交媒体平台上的每一篇文章的“传播度×参与度×好感度×时间权重”的乘积之和。表达公式为：
公式中，n为相关文章总数量，Ai 为第i篇文章的传播系数，Ei 为第i篇文章的参与系数，Fi 为第i篇文章的好感值；下标ti 为第i篇文章的发表时间距当前计算时间之间的差， 
为当距前时间ti 的时间权重系数。
我们设置一个新的计量单位来衡量数字品牌价值的大小，这就是DB（Digital Brand）。就像我们以字节来计算数据资产的大小，发明比特币作为数字世界里的货币进行流通。以DB作为计量单位，可以跨行业、跨平台、跨区域的比较不同品牌的数字价值，并且能够可量化地反映每个品牌数字价值的减值和增值情况。
有了DB值的计算公式，终于可以让一个企业传播和营销人员都能把熟悉的概念落到实处了，这就是心智占有率（Mindshare）。它与市场占有率（Marketshare）相对应，用以比喻品牌在消费者头脑中所形成的知名度和美誉度大小。但是，由于缺乏可计算化的方法和数据，这一概念长期以来一直停留在“比喻”的层面上，并未成为实际可用的品牌传播测量工具。
在过去，因为企业无法对数字化公关传播的效果进行准确测量，也就无从评估数字品牌的价值。
通常，企业为公关部和公关公司制定的考核指标仍是工业经济思维的那一套，如媒体版面多少和位置、网络转载量、微博上的转发和评论数量等，最多将之换算为相应的广告价值。但是，单纯追求数量的所谓声量指标，无法反映品牌与受众的信息连接强度、质量和情感倾向。
而以考核销售转化率为方法，则存在另外两大难题：一是滞后性难避。一次成功的线上传播行动不见得能够马上促成消费者的立即购买；二是因果性难寻。消费者的购买行为可能受多种因素影响，很难将销售业绩上涨归功于营销传播的功劳。
2017 年 5 月，一条名为《一九三一》的百雀羚“一镜到底”长图广告刷爆了许多人的朋友圈，但紧接着有评论称，其电商转化率却低得可怜。于是，关于百雀羚此次的营销行动是成功还是失败的话题引发了业界热议。
若以数字品牌价值（DB值）的涨跌和心智占有率的变化来衡量，则能够为类似这样的“百雀羚难题”提供一种营销传播效果的评价方式。同时，也能量化地反映品牌在用户头脑中究竟占比几何，为企业公关、营销和运营部门提供基于社交媒体大数据的传播决策辅助服务。
能够提供数字化传播测量工具的公司，显然拥有巨大的商业机会。好莱坞走到了前面。一家名为联合艺人经纪（United Talent Agency）的公司和一家娱乐数据公司 Pentrak联合推出了一项服务：PreAct（提前行动），和那些直到临放映前一个月才开始调查的传统公司相比，PreAct在电影正式放映前一年就已经开始运作，电影制片商可以从中了解自己的营销手段究竟能带来多大效果，从而及时做出调整。
PreAct从Twitter、YouTube、Tumblr、Facebook、Instagram、电影博客以及其他网站上持续不断提取信息，为即将上映的电影按各种项目打分。这个系统可以评估网上议论的规模，是正面还是负面，它可以追踪什么样的活动是重要的，以及制片公司的特定活动是否有效。
PreAct已经为大约500部电影收集了类似信息，用已经掌握的数据为参照，为新上映的电影打分。PreAct的订阅者可以拿到所有即将上映的新片的分数，也就是说，制片公司可以了解竞争的健康程度。“它并不是完美的工具，但能让我们从长远的角度看问题，并且提供接近实时的信息，这两点都非常有帮助。”索尼影业美国市场总监德怀特·凯恩斯（Dwight Caines）说。
提供类似这样的数据化分析的公司还有一些。比如电影试播公司（Moviepilot）专门研究社交媒体数据和票房趋势，2012 年创立的先听媒体公司（ListenFirst Media）擅长为电视网络提供“影迷兴趣”信息，皮德蒙特媒体研究公司（Piedmont Media Research）提供人口统计数据，在电影处于概念阶段就开始对其进行研究。
这些成功的探索和应用展示了令人振奋的前景。如果能够结合大数据和自然语言处理等技术，不仅能够为企业在进行公关传播时，即时提供真实和相对客观的社交网络反应，辅助决策，而且还能进一步深化关于品牌数字资产的研究和评估。
所有这一切，都应该被冠以一个新名称：“传播科技（CommTech）”。
第七章思维导图
