應用教學社群經營社群聲量分析輿情分析 競品的負評別只截圖：用 AI 把它變成你的 FAQ 與賣點對照表（附提示詞） by Wilbur November 11, 2026 by Wilbur November 11, 2026 看到競品被罵，別只截圖傳給主管。用 AI 把網友的負評整理成議題排行、自家 FAQ 與賣點對照表，附可直接複製的提示詞與檢查步驟。
應用教學產業趨勢社群聲量分析輿情分析 金融商品評價監測：市場研究分析師找出服務痛點的 4 個步驟 by Wilbur November 9, 2026 by Wilbur November 9, 2026 季度滿意度問卷還沒回收完，客服主管先丟來一句：「最近社群上大家在罵我們什麼？」你手上有客訴單和問卷，卻都只代表「已經開口向公司反映」的那群人。更多人遇到扣款延遲、理賠流程卡關，選擇直接在 Threads、論壇和 Facebook 上留言，等客訴單進來，討論往往已經擴散好幾天。
應用教學社群聲量分析電商 從「我們覺得」到「他們在說」：電商新品賣點挖掘四步驟 by Wilbur November 2, 2026 by Wilbur November 2, 2026 新品賣點會議開到一半，行銷說「大家一定在意好看」，商品企劃說「重點是材質」，老闆說「競品都講便宜，我們也要」。每個人手上都有一份「我覺得消費者想要」，卻沒有人手上有消費者自己說的原話。
時事議題社群經營社群聲量分析 2026 新北市長選舉社群聲量（10/26–11/1）：兩人最大來源都是媒體，李四川佔 58.7%、蘇巧慧佔 44.1% by Wilbur November 2, 2026 by Wilbur November 2, 2026 10/26–11/1 新北市長選舉社群數據：李四川 3,576 篇（+84.5%）、蘇巧慧 4,891 篇（+60.8%）。兩人最大來源都是媒體，比重是 58.7% 與 44.1%。聲量不等於支持度。
時事議題社群經營社群聲量分析 2026 台北市長選舉社群聲量（10/26–11/1）：兩人單日最高都在 10/31 辯論會當天，最大來源是媒體與 Threads by Wilbur November 2, 2026 by Wilbur November 2, 2026 10/26–11/1 台北市長選舉社群數據：蔣萬安 46,516 篇（+51.6%）、沈伯洋 51,790 篇（+54.4%）。兩人單日最高都在 10/31 辯論會當天，最大來源卻是媒體與 Threads。聲量不等於支持度。