618、雙11、雙12,電商天天過節?從社群影響力解析各大電商節佈局!

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(文/林洧正) 才剛結束完京東 618 購物節,你知道還有多少個剁手購物節馬上就要到來嗎? 在阿里巴巴成功的打造雙 11 購物節之後,各大電商也隨之跟進,都想巧立各種名目、舉辦各式購物節,目的就是要消費者從口袋當中掏出鈔票。在這些瘋狂消費的購物節背後,則是各家電商平台砸下了重金、資源所競爭的戰場,而社群網路同樣是主戰場之一,當面對一個又一個的購物節活動,我們該如何透過聲量數據的觀察,來協助瞭解購物節的背後的資訊?

空氣品質 今年真的有變好嗎?從聲量數據與空氣品質數據看討論消長

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(文/蔡智欣、周世恩) 如果你也是過敏兒,是否覺得今年 空氣品質 好像有好一點?而疫情以來,社群平台上不少人談論著,人類活動減少之時空氣污染也似乎減輕了。到底,在人們減少談論空氣品質變差的時候,實際上空氣品質有沒有變好呢?   社群平台對空氣品質的討論量顯著減少,空氣品質數據又是如何? 觀察 Facebook 中提及「空氣品質」相關的貼文,並對照 2018 年至 2020 年一到五月的文章數,可以發現 2020 年文章數顯著減少,減少了約四分之一。影響力分數減少的比例雖不若文章數的減少,但討論空氣品質的的憤怒情緒倒是下降了更多。

整合社群論壇媒體資料源、功能更強大、介面更優異的輿情分析系統 QSearch Trend Plus 問世!

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QSearch成立六年,以業界最完善的 Facebook社群資料分析服務立足,數據資料涵蓋台港日以及眾多東南亞地區,並以一直致力於追求資料齊全性,光是台灣,就涵蓋超過80萬個粉絲專頁,全球更超過3000萬,資料體之龐大、爬搜之徹底一直是我們引以為傲之處。 除了一般公關監測、社會議題追蹤等社群輿情的使用場域外,透過 QSearch整理分析的資料,由於兼具深度與廣度,甚至更多次被用於嚴謹的學術研究、小眾族群分析等。 過去6年,我們以 Facebook資料源為主的「QSearch Trend」社群輿情分析系統,幫助許多夥伴一同挖掘龐大的 Facebook社群世界,輔佐夥伴們的各種決策,憑著對資料完備的堅持、持續優化的系統介面,而深獲得各界肯定。 自2018年起,我們深感社群平台的多樣性與受眾分散,許多品牌、媒體已逐漸需要經營多個社群平台來擴大受眾,為此我們早已提前著手收集包括 Youtube、Instagram、各大論壇、各大網媒等數據資料,持續秉持對資料齊全度的堅持,針對不同社群平台分析資料與用戶偏好,並已經陸續將這些數據服務產品化。 與各界夥伴反覆討論與試驗不同的資料源數據該如何整合、應用與呈現近兩年後後,今年六月,我們正式隆重推出整合多資料源、功能更強大、介面更優異的「QSearch Trend+」(QSearch Trend Plus) 。 我們希望在介面上,不僅是將一堆數據放在一起,而是做有意義的比較、整合,以協助商業夥伴不管是公關、行銷、研究各方面都能更有效的挖掘與應用社群數據。 一起來看看嶄新的「QSearch Trend+」 比起過去單一分析 Facebook數據與內容的「QSearch Trend」帶來哪些質與量的改變!又如何透過這樣的系統工具,產生一份量化質化兼具的社群輿情、數據分析。

防疫資訊戰!東南亞四國誰是資優生?解析東南亞疫情輿情數據!

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(文/趙維孝) 武漢肺炎(或稱新冠肺炎)疫情席捲全球,在網路社群上也同樣掀起了激烈討論,而從社群關注焦點,能有效的分析群眾關注與接收資訊的來源、媒體與KOL在疫情中的影響力、各類疫情相關內容在傳播上的差異等各層面。 過去我們曾專門做過從台灣的社群輿情上去解析疫情討論概況(防疫資訊戰!解析武漢肺炎各社群平台輿情聲量!) 從台灣的例子已經可以發現,當一個國家面對重大公衛危機時,社群平台是相當有效率傳遞資訊、提升警覺、甚至建立民眾信心的管道,也發現在這波疫情中,台灣政府高度致力於將社群資訊納入防疫的一環。 近日來台灣疫情有逐漸趨緩跡象,然而全球許多地方包含東南亞各國的疫情似乎不減反增,因此我們也透過QSearch的東南亞社群輿情資料庫,統整馬、菲、泰、越等四國自今年1月以來的疫情相關社群討論,並粗淺的分享三大重點觀察。

如何快速掌握社群議題趨勢 – 從文字雲解析4個月東京奧運聲量!

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(文/趙維孝) 我們過去嘗試用很多元的社群數據去對不同的議題或目的做分析,不論是拆解一個議題在社群上的聲量來源,或是做不同社群平台的聲量分析,然而這些分析都相對複雜且耗時,在社群議題快速轉變的時代,當我們面對一個需要梳理的社群議題時,該如何透過聲量分析工具,快速的製作一份概略的社群聲量分析報告呢? 近期東京奧運是否延賽可說是最受關注的疫情影響相關議題。然而從去年底,同樣是東京奧運這個議題,在社群上歷經了數個討論重點,這種在不同期間的議題轉快,就非常適合使用文字雲來做視覺化的呈現與快速分析。 若將文字雲再搭配熱門貼文、不同時段的累積聲量數據等,其實就能有效的快速針對一個議題做出有價值的趨勢分析。