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AI 驱动的情感分析平台

让创意
预测用户反应

在发布前验证创意效果。AI 模拟真实用户反应，数据驱动决策。

需管理员分配账号
0.85
愉悦度得分
正面情感
+23%
A
0.72
B
0.85
B 领先
2.4K+
活跃团队
18M+
分析次数
94%
预测准确率
47ms
平均响应
情感分析引擎实时
0.85愉悦度
唤醒: 0.72
支配: 0.68
情感分析

不只是分数
是深度洞察

基于 VADER 和大语言模型的多维度情感分析，从愉悦度、唤醒度、支配度三个维度精准预测用户情绪反应。

  • 愉悦度：正面 vs 负面情感倾向
  • 唤醒度：平静 vs 兴奋反应程度
  • 支配度：被控制 vs 自主感受
A/B 测试

客观对比
数据驱动决策

客观量化不同创意的表现差异，统计显著性检验告诉你哪个版本真正更好，避免主观偏差。

  • 支持图片、文字、视频多种素材格式
  • 统计显著性检验，结果可信度高
  • 详细的对比报告和优化建议
A/B 测试对比已完成
变体 A
0.72
情感得分
胜出
变体 B
0.85
情感得分
置信度87%
目标受众画像
+99
匿名标签推断区间
互动层级L2 / L3
兴趣标签
科技时尚
情感偏好积极正向
模拟用户

精准定位
你的目标受众

基于匿名内容行为和兴趣信号构建 persona，模拟目标受众对创意的反应和偏好。用关键词圈定研究边界，获得更可解释的测试结果。

  • 匿名推断标签：兴趣、角色、生活方式和内容偏好
  • 内容互动行为驱动的 1000 个独立 persona
  • 持续学习优化的情感预测模型

AI 模拟用户的科学依据

基于多篇学术研究验证，AI 模拟用户预测与真实人类反应高度一致

Emotion Recognition

面部表情识别准确率 90%+

基于 FER-2013 和 DAiSEE 数据集验证，深度学习模型在面部表情识别任务中达到 90-94% 准确率

Paper
Synthetic Users

合成用户预测群体响应

Nielsen Norman Group 研究表明：AI 合成用户可用于预测群体偏好趋势，但报告应明确披露其为模拟结果

NN/g
LLM Validation

GPT-4 达到人类水平读心准确率

在 RMET（读心测试）中，ChatGPT-4 达到与人类相近的准确率，PMC 研究验证

PMC
User Modeling

生成式 AI 用户模拟研究

ArXiv 研究显示：AI 用户模拟器可用于系统评估；本产品以匿名信号和校准状态展示结论边界

arXiv

基于以上研究，我们的 AI 模拟用户能够精准预测目标受众对创意素材的情感反应，帮助您在发布前做出数据驱动的决策。

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