觸及又下滑? 觸及大降時代該如何從社群分析工具評估粉絲頁成效?

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(文/趙維孝) 臉書觸及又降了嗎?大概是全台社群經營者過去半年甚至長久以來心中時不時的疑問。 然而,臉書的演算法是一直在動態調整的,平台方的策略我們無法掌握,不論是否真的調降觸及,長期來看只要平台使用者總數趨於飽和,而越多社群經營者進入,分食使用者版面與時間勢必成為必然。 需要更廣域的經營如YT、IG等多元平台自然是該面對的事實,但在粉絲頁經營仍佔社群行銷吃重角色的現今,面對一直下滑的帳面觸及數字,能否有更合理的方式評估社群績效? 我們以台灣臉書社群,經營NBA相關粉絲頁為例,透過從大量數據爬蒐,特定篩選的機制找出如影響力分數(註)、平均貼文影響力、黏著度等分析指標,透過各種指標去說明一個粉絲頁的經營成績,且從不同的方式評估,粉絲頁在市場競品中的定位,做為決策參考的輔助。

「麥克鷄塊體」如何創造打破平台疆界的話題?-全渠道分析五大平台網路聲量

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在所有人悲鳴 Facebook 觸及率大幅下滑、社群紅利時代已經結束的 2020,品牌到底還能在社群上玩出什麼新把戲?這個命題,大概是所有後社群時代的行銷人腦袋中的最大惡夢之一。不知道大家有沒有觀察到在今年 10 月底時一檔相當有意思的行銷專案 — 麥當勞與只要有人社群顧問(就是社群丼傑哥的團隊)以及 justfont(就是曾做金萱集資的專業字型設計團隊)合作,推出了一套正式的字型「麥克鷄塊體」,用麥克鷄塊和糖醋醬拼出了 26 個英文字母和符號。 這套字型不僅免費下載、更開放商用,讓各品牌的小編都能響應參與,形成好幾天從 Facebook、Instagram、Dcard 等各大論壇、到各家網路媒體 … 的「麥克鷄塊之亂」。而這個行銷案例讓我們產生了一點好奇心 — 到底怎樣的社群內容能夠跨越觸及率低谷、甚至自主擴散到各大行銷管道形成話題?

解析彰化篩檢爭議社群聲量 – 如何運用粉絲頁群組快速梳理輿情

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(文/趙維孝) 當一個爭議事件發生時,網路輿情是很重要的觀測指標,然而即使有能全面檢視與提高效率的輿情聲量分析工具,面對整包的數據與龐雜的粉絲頁、貼文的資訊,初接觸者往往不知道該如何下手來梳理數據與資訊,並提出更完整的輿情觀點。 我們常強調,好的輿情處理絕對不是只有把數據找出來,畫出一堆圖表,而是要根據數據結合對訊息良好的判讀,整理出一份帶有專業判斷的整體分析。 今天我們將分享一個分析方式,透過粉絲頁分類群組,在整體輿情中用更快速讓數據賦予判讀的意義,也提供更多輿情訊息。 近日吵得沸沸揚揚的彰化篩檢爭議,就很適合用這樣的方式來做初步的分類分析。

警示快訊、自動化輿情分析、網紅監測快訊 QSearch 三大自動化快訊服務該如何搭配應用?

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(文/趙維孝) 「機器能處理的事,就不該浪費人力」 2014年,QSearch 建置了完善的 Facebook輿情分析系統,除了大幅精簡製作輿情分析的時間,更用機器來處理極大量資訊,提供更精確有價的資訊萃取。 除了對數據資訊深度與廣度的追求外,速度同時也是我們的核心目標,在社群資訊快速更迭的時代,讓機器完成大量的監控、爬梳資料,甚至自動通知,而人腦留著專業性的判斷與決策分析,正是趨勢。 過去近6年的持續優化,輿情分析系統 QSearch Trend+在商用的研究分析上,已經十分成熟,也能極高效率解決非常多社群觀察的問題,然而,使用者不可能每隔幾分鐘就查詢一次資料,針對一些例行性報告製作、更即時自動通知等需求,需要更多樣化的功能來滿足。 目前 QSearch的既有服務中,就有三種自動化工具,針對不同的需求,甚至可以搭配使用,就把無聊、龐雜、重複的工作交給機器吧!

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。