2006年3月，伊万.威廉姆斯创建Twitter，标志着微博诞生。现已成为价值近百亿美元的知名网站。2009年8月4日，国内最大的门户网站“新浪”推出“新浪微博”内测版，成为我国门户网站中第一家提供微博服务的网站。而后，在短短的一年多时间内迅速掀起国内微博风潮，使微博正式进入中文网主流人群的视野。如今，新浪微博已成为国内微博领域的领航者，它现已拥有2亿多注册用户、几万各界名人、一万家企业与机构账户。根据《中国微博元年市场白皮书》数据显示，随着微博用户数的不断增长，2010年7月，新浪微博产生的总微博数超过9000万，每天产生的微博数超过300万，相继的腾讯微博也在良好的发展势头中。据权威机构预测，到2013年，国内微博市场将进入成熟期。不可否认，微博正以它独特的优势和魅力迅速发展，也正因为如此，国内外很多企业已意识到这个商机，纷纷利用微博进行营销，从而使微博营销的实践活动逐渐增多，发展十分迅速。针对这一现象，国内外学者开始着手对微博营销进行研究。在总结国内外学者研究成果的基础上，不难发现，国外研究重点是微博在各个机构以及各个领域中的应用研究，倾向于定量研究。而国内多数研究还停留在站在企业角度，对微博营销策略的探索性研究层面上，倾向于定性研究。那么，国外的研究结论在国内是否成立，国内微博营销是否可以进行定量研究，成为热点论题。在阅读相关文献的同时，发现微博营销有利有弊，两级化严重，“利”在于可以引发蝴蝶效应，迅速推广产品，几乎零成本，成为许多商家入驻微博的重要原因。但有不少企业忽视了微博营销的“弊”，一旦出现危机，信息传播速度快，超乎想象，公关问题成为一大难题。那么，微博营销到底给企业营销带来了多少效果，即对企业整体的营销效果有何影响，成为亟待解决的难题。本研究以此为研究论题，通过对微博营销相关理论的研究综述，将AESAR（注意（Awareness）—参与（Engagement）—态度（Sentiment）—行动（Action）—保留（Retention））模式结合第三方监控软件——“微博风云榜”，理论联系实际，分析总结归纳，建立微博营销效果评价模型，并提出应用LM-BP（Levenberg Marquadt-Back Propagation）神经网络方法对模型进行验证的实现过程，在此基础上，进而提出微博营销效果评价指标体系，测算方法以及测算公式。对选取的实例微博账号进行操作化定义及测算，利用Matlab数学建模软件的神经网络工具箱对实测数据进行验证和预测，同时，应用灰色预测软件对数据进行长期预测，利用实测数据和结果数据，进行回归分析，从而论证微博营销对企业整体营销效果的影响问题。与国内已有研究成果相比，本研究在以下方面有所见解：第一，突破国内研究不够深入的缺点，从探索性研究跨越到实证性研究；第二，对国内微博营销研究缺乏定量研究进行了弥补，以数据作为支撑，更具科学性；第三，比较深入的研究了微博营销效果问题，将AESAR模式与第三方监控软件相结合，构建模型，并提出应用LM-BP神经网络方法对模型进行验证的实现过程；第四，建立了微博营销效果评价指标体系，提出了相对应的测算方法和公式；第五，针对所选实例，进行操作化定义，通过测算，应用Matlab数学建模软件的神经网络工具箱和灰色建模软件进行了预测分析，由回归分析做出了较为科学的论证，得到了与之相对应的结论，发现微博营销对企业整体市场营销效果影响不显著；第六，应用了当前热门的拓扑学原理，将神经网络和灰色预测相结合，为处理模糊信息，提供了参考，也为本方向的研究提供了新的研究思路；第七，应用不同的数学建模软件，如Matlab数学建模软件以及灰色预测软件，对模型进行验证和预测，应用相应的统计分析软件，如Eviews统计分析软件，对数据进行科学性的测算，使得研究结果更具说服力。研究过程中存在三点不足：提取的数据量还不够，权值是自主赋值，以快消品作为研究实例，对于其他行业是否能得到同样结论，有待研究。