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    2026 台北市長選舉社群聲量(10/5–10/11):蔣萬安本人帳號發文 7 篇、沈伯洋 65 篇,Threads 前 20 篇的本人帳號差更多

    by Wilbur October 12, 2026
    by Wilbur October 12, 2026

    10/5–10/11 台北市長選舉社群數據:蔣萬安 31,833 篇(+28.7%)、沈伯洋 44,846 篇(+39.0%)。蔣萬安本人帳號發文 7 篇、沈伯洋 65 篇,Threads 互動前 20 篇的本人帳號是 0 篇對 14 篇。附尖峰日事件、話題結構與情緒頻道落差。聲量不等於支持度。

  • 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(10/5–10/11):李四川、蘇巧慧聲量都比前一週少,尖峰日各對應一場造勢或競總活動

    by Wilbur October 12, 2026
    by Wilbur October 12, 2026

    10/5–10/11 新北市長選舉社群數據:李四川 3,167 篇(−8.3%)、蘇巧慧 3,331 篇(−24.6%)。兩人的前兩高日都是 10/05 與 10/09,尖峰日入榜貼文各對應一場造勢或競總活動;前五大話題沒有重疊。附頻道組成與發文者結構。聲量不等於支持度。

  • 應用教學社群經營社群聲量分析

    貼文發出後 2–7 天,怎麼用聲量數據判斷這個話題值不值得加碼?

    by Wilbur October 12, 2026
    by Wilbur October 12, 2026

    週三早上,主管路過你的座位:「上週那篇貼文我看讚數還行,這個話題要不要繼續做?廣告預算要不要加?」你打開 Facebook 後台,看到的是自己那一則貼文的讚、留言和分享,其他什麼都沒有。你只能回答「感覺反應不錯」,然後心裡清楚這不算答案。

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    功能更新|Threads 轉發數、分享數與觀看數

    by Wilbur October 8, 2026
    by Wilbur October 8, 2026

    Threads 已經是台灣品牌經營社群的主戰場之一,但過去在 QSearch Trend 分析 Threads 貼文時,能參考的互動數字只有愛心數與留言數兩項。這兩個數字告訴你有多少人對貼文做出反應,卻無法告訴你這則貼文究竟傳到了多遠。

  • 應用教學社群聲量分析輿情分析

    公關成效怎麼量化?用聲量數據向老闆證明這次 PR 帶來的成長

    by Wilbur October 5, 2026
    by Wilbur October 5, 2026

    老闆問「這次公關帶來什麼」,你拿得出數字嗎? 新品記者會結束後的週會上,老闆翻著剪報問:「這次公關到底帶來什麼?」你報出露出 23 篇、總觸及數十萬。老闆接著追問:「跟平常比多了多少?是我們發稿帶起來的,還是同一週的廣告帶的?」會議室安靜了下來。

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    October 20, 2026
  • 2026 台北市長選舉社群聲量(10/12–10/18):蔣萬安最大來源是媒體 36.4%、沈伯洋是 Threads 36.6%,兩人在 Threads 的負面比例是 67.4% 與 35.5%

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  • 2026 新北市長選舉社群聲量(10/12–10/18):兩人最大來源都是媒體(李四川 52.2%、蘇巧慧 41.7%),單日最高也都在 10/13

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