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週一早上排好一則貼文，複製貼上到 Facebook、Instagram 和 Threads。三天後打開後台，Facebook 留言一堆，Instagram 只有零星愛心，Threads 幾乎沒人理。你猜是圖不好、時段不對，或是演算法又改了，但每一種猜測都沒有證據。 真正的落差通常出在受眾。各平台的人用不同的語氣說話、關心不同的細節、習慣不同的互動方式，一套訊息很難同時對上三種口味。平台後台只看得到已經追蹤你的人，看不到整個話題裡還有誰在說話。 這篇文章整理一套四步驟的社群受眾分群流程，依序是關鍵字搜尋、來源分析、提及留言、渠道分佈，最後產出一張「平台 × 受眾群 × 訊息」對照表，讓你下週排內容時有依據。 社群受眾分群到底在分什麼？ 社群受眾分群，是依「在哪個平台、用什麼語言、討論什麼話題」把公開討論的人切成幾個溝通對象，再為每一群調整訊息。它和只看年齡、性別的人口統計分群不同，觀察的是行為與語言。 這也和廣告後台的自訂受眾不同。廣告受眾包建立在你自己的名單與網站訪客上，這裡的分群建立在整個話題的公開討論上，所以能看到還沒成為粉絲的人。業界常見的建議是訊息核心保持一致，表達方式、格式與語氣依平台調整，例如 X 單則限 280 字元，Instagram 說明文字上限為 2,200 字元，格式本身就會逼你改寫。 分群的資料範圍怎麼定？先用關鍵字搜尋框出相關討論 先寫出兩組關鍵字：品牌詞與品類詞，用它們框出「相關討論」的範圍，後面的分群才有共同基準。 只搜品牌名是最常見的漏洞。品牌詞只能撈到已經認識你的人，品類詞才會撈到正在比較、正在找答案的人，而後者通常是你想溝通的新受眾。以保養品牌為例，「品牌名」是第一組，「敏感肌保養」「精華液推薦」這類字串是第二組。 兩組關鍵字也要處理雜訊。同名的人物、無關的新聞要用排除詞過濾，否則後面每一步的數字都會失真。QSearch Trend+ 的關鍵字搜尋支援 AND、OR、NOT… The post 同一套貼文貼遍所有平台？用社群數據做受眾分群，讓每個平台說對話 appeared first on QSearch Blog.
10/19–10/25 新北市長選舉社群數據：李四川 1,930 篇（−52.8%）、蘇巧慧 2,962 篇（−36.7%）。前五大話題有兩個相同，Threads 負面比例是 45.8% 與 16.3%。附話題結構與發文者結構。聲量不等於支持度。 The post 2026 新北市長選舉社群聲量（10/19–10/25）：前五大話題有兩個相同，Threads 的負面比例是 45.8% 與 16.3% appeared first on QSearch Blog.
