Zovda
手机、可穿戴、配件的上市窗口都很短。决定第一个月口碑的对话，集中在发布后的头几天，而且同时发生在多个平台上。3C 团队通常不缺数据，缺的是一个能同时读这些数据的地方。
上市首周要看的五件事
- 分市场声量。 对话实际发生在哪，不是媒介计划以为在哪。
- 情感走向。 口碑在变好还是变坏，是哪句产品卖点在推动。
- 达人反应。 哪些达人接了产品，帖子表现如何。
- 声量份额。 和同期最直接的竞品比，处在什么位置。
- 基线。 上市前几周的同一组指标，用来判断峰值有多高。
一套数据层改变了什么
每个平台单独接入时，一次上市复盘会变成数据工程任务。用一套字段，同一个查询就能拿到 6 大平台上可比较的字段；具体替代了哪些工作，见 社媒数据 API 说明：
- 100+ 统一字段：内容、作者、互动、时间口径只定义一次。
- 30+ 数据 API：达人表现、历史数据等更窄的问题可以直接取。
- 分钟级 / 日更 / 周更刷新，取决于数据类型和它要支撑的判断。
- REST + MCP：同一份数据可同时喂看板和内部 AI 工具。
工作流
- 上市前。 拉四周基线，按市场看声量、情感、达人活跃度。
- 上市当天。 按市场跟踪声量与情感，越过阈值时定时提醒。
- 首周结束。 对比最直接竞品的声量份额，找出真正扩散的产品卖点。
- 上市后。 历史数据留档，供下一次上市和季度复盘使用。
AI 能帮到哪一步
情感打分、趋势识别、竞品对比能省掉大量人工阅读，但替代不了定位决策。比较有用的做法是：让模型先把变化挑出来，再由团队判断这对定位、信息表达和渠道组合意味着什么。
从试用开始
试用包含每日 100 次 API 调用、共 7 天。告诉我们上市的市场与品类，我们确认使用场景后开通试用账号，并在 1 个工作日内回复。