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當你在 Threads 精心製作了一則貼文，卻發現互動寥寥無幾——問題可能不在內容品質，而在發文時間。在演算法主導的社群時代，「何時發文」與「發什麼內容」同樣關鍵。 更重要的是，台灣市場展現了與國際截然不同的使用者行為。當 Buffer 針對 250 萬則 Threads 貼文的研究指出「星期四早上 9 點」是最佳發文時間時，我們針對台灣市場的數據卻揭露了截然不同的發現：台灣使用者的互動高峰集中在晚間 8-10 點，與國際主流時段呈現顯著差異。 作為長期追蹤台灣社群數據的 QSearch 分析團隊，我們透過 Trend+ 社群數據搜尋功能，完整追蹤台灣 Threads 帳號在 2025 年全年的 3,600 萬則貼文。我們結合發文數量、愛心數與留言數進行標準化權重計算，並透過跨時間區間數據分析，識別出不同時段的互動峰值與低谷。 這份研究將為你揭曉： 無論你是社群經營者、品牌行銷人員，或內容創作者，這份基於真實台灣數據的完整指南，將幫助你在 Threads 上獲得更好的互動成效。 核心發現… The post 2026 台灣 Threads 最佳發文時間：分析 3,600 萬則貼文發現的黃金時段 appeared first on QSearch Blog.
深夜 11 點，一則消費者抱怨貼文悄悄出現在 Facebook 社團。隔天早上 9 點，當品牌公關主管終於打開電腦時，這則貼文已經累積了 200 則留言、50 次轉發，還被三家媒體引用報導。 這不是虛構的情節，而是許多公關人員親身經歷過的噩夢。 在社群媒體主導輿論的時代，品牌聲譽的建立需要數年，崩塌卻可能只需要數小時。傳統的人工監測方式——每天花兩三個小時瀏覽各大平台、逐則判斷哪些內容需要處理——已經無法應對這種速度與規模的挑戰。 本文將拆解傳統負評監測的困境，說明 AI 語意分析如何補足關鍵字監測的盲區，並透過實際導入數據與應用場景，展示如何將危機管理從「被動救火」轉變為「主動預警」。 傳統負評監測為何讓公關團隊疲於奔命 台灣的社群生態高度分散，這是負評監測的第一道難題。 Facebook 仍然是主流討論場域，但 YouTube 留言區經常出現深度評論，Instagram 和 Threads 則是年輕族群的發聲管道。PTT、Dcard、Mobile01 各自擁有不同的使用族群與語言風格，加上傳統新聞媒體的報導，品牌至少需要同時關注 8 個以上的渠道，才能掌握完整的輿情圖像。 這種分散性帶來的直接後果，就是人工監測的時間成本急劇上升。根據試點客戶回饋，品牌團隊平均每日需要花費 2 到… The post 品牌公關每天花 3 小時看負評？AI 輿情雷達如何讓危機預警自動化 appeared first on QSearch Blog.
