受眾數據中的市場角色是根據三個輸入一次一個市場地構建的：關於誰購買的面板或調查數據、顯示競爭對手已經瞄準的目標和承諾的競爭對手廣告以及揭示人們表達的緊張情緒的公開對話。分別對每個市場進行聚類，根據在那裡執行的廣告檢查聚類，並僅保留更改訊息、報價或管道的角色。
重點摘要
- 只有當市場角色改變了你在該市場上的言論、報價或支出時，它才能贏得一席之地。
- 競爭對手的廣告顯示某個類別已經爭奪哪些角色；受眾數據顯示您的買家是否參與其中。
- 對於 Miraflora Wagyu，GWI 數據將疑似價格問題轉化為交易敏感性調查結果：61.4% 的科羅拉多州富裕廚師使用折扣代碼。
- 對於 Keeta HK 來說，同樣的方法從每個直接行動行中刪除了價格語言，因為目標受眾對預算行為的索引不足。
- 角色每個月都會發生變化，因此請按計劃重建它們並保持每個角色的樣本大小可見。
什麼是市場角色，為什麼不使用一個全球角色？
市場角色描述了某個特定市場中的買家：他們想要什麼，什麼讓他們感到沮喪，以及哪些資訊促使他們去那裡。全球角色將市場平均化，並忽略了廣告是否有效的決定差異。
最常見的捷徑是人口統計標籤。在 SOMIN 的受眾研究工作區中，對四個受眾研究品牌 2026 在 4 月至 7 月期間發布的 229 帖子進行了一項空白研究，其中 33 的帖子處於一種緊張狀態：品牌定位錯誤，因為它們過於依賴 Z 世代等世代標籤。標籤是一個起始過濾器，而不是角色。
解決辦法是將市場作為分析單位。首先在每個市場內建立角色，然後在不同市場之間進行比較。相反，從全球角色到局部調整，往往保留假設並失去證據。
市場角色應該建立在哪些數據之上？
每個市場至少使用兩個獨立的來源：一個描述人員，另一個描述競爭對手已經對他們說過的話。每個人都有一個盲點，另一個則覆蓋。
| 來源 | 能說明什麼 | 盲點 |
|---|---|---|
| 觀眾小組和調查 | 態度、購買行為和媒體習慣，依照市場平均進行索引 | 自我報告，但對哪一則訊息起作用保持沉默 |
| 競爭對手的廣告和貼文 | 競爭對手願意付費達到哪些角色、緊張和優惠（按市場和日期） | 顯示品牌供應什麼，而不是買家需求什麼 |
| 公共社交對話 | 人們無意識地使用的緊張氣氛和字詞 | 偏向聲音使用者和某些平台 |
| 第一方數據 | 您自己的客戶做了什麼 | 僅涵蓋已經找到您的人 |
面板使人們側市場特定。根據其 GWI 方法頁，GWI 的旗艦調查涵蓋了超過 50 個市場，代表了超過 3 十億網路使用者。在競爭對手方面，Google 的廣告透明度中心 允許任何人搜尋經過驗證的廣告商的廣告，並查看哪些廣告在給定區域內投放，因此從一開始就可以按市場過濾競爭性的內容。
來源也塑造了模型。 SOMIN研究團隊亮相AAAI2020選擇社交網路作為資料來源改變人工智慧模型描述使用者的準確程度，和一個2022大數據前沿的論文發現人們在 Twitter 和 Facebook 上揭示他們個性的不同方面，並且跨網絡推斷的特徵改進了內容推薦器。實踐教訓：不要在一個平台上建立角色並將其應用到任何地方。論文的完整清單位於我們的研究頁面.
如何逐步建立市場角色？
修復市場和過濾，讀取競爭領域，聚類，根據受眾數據進行驗證，然後將每個角色編寫為一組決策。
- 修復市場和過濾器。 說出地理位置、類別和合格行為。對於 Miraflora Wagyu，SOMIN 從 SOMIN × GWI Q2 2024 調查中對科羅拉多州烹飪感興趣的 2,838,296 人開始，然後縮小到家庭收入 85k 及以上的 1,318,330 人。
- 為該市場拉取競爭對手的廣告。 使用國家/地區過濾器收集每個品牌的付費和自然內容，然後保留效果良好的廣告。對於 Keeta HK，SOMIN 從 145 廣告中篩選出預測點擊率高於平均的廣告。
- 將內容聚類為角色和張力。 在Wego研究中，角色來自文本嵌入的X均值聚類，然後按市場和品牌進行比較。
- 根據受眾資料進行驗證。 根據面板檢查每個人物角色的假設特徵：索引過高、索引不足或持平。
- 將角色寫成決策。 給它一個訊息、一個提議、一個管道和一系列不該說的事情。
這與 Nielsen Norman Group 所說的統計人物模型很接近：首先進行定性工作，然後對至少 100 人（最好是 500 人）進行調查，然後採用聚類方法。 NN/g 指出該方法成本高且需要統計技能。這是人工智慧管道可以壓縮的部分；決定哪些集群重要的是戰略家。
真實的受眾數據會是什麼樣子？
在下面的兩種情況下，競爭對手的廣告顯示了人群在哪裡，受眾數據顯示了客戶的買家是否在其中。
Miraflora Wagyu：價格敏感還是交易敏感？
Miraflora Wagyu 是美國的優質和牛電子商務品牌，其每次收購成本很高，並且對其價格點產生懷疑。 SOMIN 將 GWI 數據與 SOMONITOR 對 9 牛肉品牌的追蹤以及 6 線上賣家的價格研究相結合。在富裕的科羅拉多州廚師中，61.0% 尋找最優惠的價格，61.4% 使用折扣代碼，67.0% 使用忠誠度或獎勵計劃。
該角色對交易敏感，而不是價格敏感，這改變了計劃。 Miraflora Wagyu 案例研究 建議在促銷和更輕鬆的結帳方面進行競爭，而不是在價格上進行競爭，其中包括從節日慶祝者到燒烤大師的六個角色。另一個數字重新詮釋了這個問題：78.7% 在上個月購買了肉類，但只有 10.1% 在網上購買過。
Keeta HK：當整個品類都在價格戰時
在香港食品配送領域，SOMIN 對 1 月至 3 月期間 Keeta HK、FoodPanda 和 Deliveroo 的廣告進行了基準測試 145 2025。該類別的主要壓力是負擔得起的方便食品，而基塔在這方面落後於兩個競爭對手。
GWI 對香港高於平均收入階層的食品訂購者進行的調查顯示，他們對預算驅動行為的指數偏低，而對精心策劃的品質第一選擇的指數偏高。因此，SOMIN 重寫了所有四個人工智慧生成的故事中的直接行動路線，以降低價格語言。 Keeta HK 案例研究 是發布前的創意構思樣本，不是經過衡量的營銷活動結果，但它顯示了人物角色的工作：改變文案。
如何保持人工智慧生成的角色誠實？
使每個角色都可以追溯到其背後的帖子和數據，顯示其樣本大小，並按計劃重建它。
模型生成的角色是流暢的，這就是風險。 SOMIN 的洞察引擎為一個被稱為「有洞察力的策略家」的角色產生了「數據揭示模式，但無法定義人性」這句話，從一個角度來說，它標記了數據幻覺效應：對人工智慧和大數據的嚴重依賴導致誤讀消費者行為。它依賴於 51 帖子。保護措施是您可以打開的證據，每個概念標籤都可以追溯到支持它的貼文。
角色也會移動。在同一工作空間中，8 月 2026 30 天的 215 貼文研究中最大的角色是技術驅動的創新者，樣本為 115。在 9 月的 220 帖子研究中，它是“以成功為導向的創新者”，131。同一類別，相隔一個月，不同的主角。
薄數據是另一個陷阱。 SOMIN 的關鍵時刻模型揭示了一位搜尋者想要為新用戶提供個人化廣告但可用的資料太少的情況。這是一個生成的時刻，而不是來自真人的引用，但答案是成立的：當您自己的數據很薄弱時，可以透過競爭對手的廣告和麵板數據借用該類別的信號，直到第一方數據趕上。
FAQ
人物角色和受眾群體有什麼不同？
細分是您可以在廣告平台中定位的過濾器，例如年齡、收入或位置。角色解釋了該細分市場的人們為什麼購買、他們感受到什麼壓力以及哪些資訊打動了他們。您針對細分市場並為人物角色進行寫作。
每個市場應該有多少個角色？
足以改變決定，僅此而已。 SOMIN 的 Miraflora Wagyu 和 Wego 研究各產生了六種，但每次對每個市場測試兩到三種，以保持結果的可讀性。
我可以在沒有調查數據的情況下建立市場角色嗎？
是的，來自競爭對手的廣告和公開內容，但將結果視為品牌目標的視圖，而不是衡量的需求。在提交預算之前，使用面板或第一方資料進行驗證。
市場角色應該多久更新一次？
對於快速變化的類別，至少每季和每月一次。 SOMIN 的 30 天研究顯示，一個類別的主要角色在 8 月到 9 月之間發生了變化 2026。
從表現最令人失望的市場開始。拉出最後一個季度的競爭對手廣告，閱讀它們的角色和張力，根據面板資料檢查兩個或三個最大的集群，並為每個角色重寫一條訊息。 SOMIN 的策略代理根據即時類別資料運行該循環，我們關於中東旅遊行銷的文章展示了在六個市場中應用的方法。
