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究竟品牌在社群的討論度如何？輿情調查工具幫你洞悉消費者行為
本內容為 AMT 亞太行銷數位轉型轉聯盟研究員，為您博覽全球最新行銷科技、數位轉型、AI應用研究報告或文章，整理編輯後分享。本計劃由 數解人意科技 支持製作。
整理撰文：黃瑀安（Annie）｜出刊日期：2025-03-14
諮詢協助：QSearch數解人意科技股份有限公司 銷售行銷部 資深行銷專員 林洧正
隨著社群媒體的快速發展及信息傳播的日益便捷，「輿情」對於社會、經濟和政治等領域的影響變得越發深遠。在這樣的背景下，輿情調查工具的出現成為了政府機構、企業及各組織了解社群動態、公眾反應、應對突發事件的有效手段，透過深入剖析大量來自社交平台、新聞報導、論壇等多元渠道的信息，為決策者提供有價的參考資料，從而提升品牌管理的效率和準確性。
本文將針對輿情調查、社群媒體情緒分析、既有工具介紹及實務案例等，進行內容分享與探討，協助讀者了解品牌策略訂定的相關手法，以及新興參考數據，使企業更能準確掌握消費者動向及其購買行為。
什麼是「輿情調查」？
在廣泛的定義中，輿情調查是從不同切角來觀測範圍內的資料表現，用於了解品牌管理、商業活動的經營成果，或是特定議題的討論狀態，進而協助調查者即時決策或調整未來的規劃，而最常見的一種調查手法為「社群媒體情緒分析（Social Media Sentiment Analysis）。」社群媒體情緒分析是收集和了解社群媒體使用者對產品、服務或品牌看法的過程，該分析採用先進的演算法、自然語言處理（NLP）和機器學習（ML），評估使用者在平台上互動背後的隱形價值。根據雲端B2B社交媒體管理平台公司Sprout Social文章指出，70%的顧客是基於「情感因素」購買產品，其餘30%則是根據「理性因素」，而透過分析社群使用者對產品的點讚、評論、分享和提及等，品牌可更深入了解影響購買決策和品牌忠誠度的「情感驅動因素」，以訂定品牌行銷策略、改善客戶服務並做出更好的商業決策。
作用
輿情調查分析對於掌握品牌存在的意義至關重要，若只計算產品在社群平台上提及的次數並無法讓品牌獲得全面的資訊，而能夠深入挖掘並發現客戶的真實情感，便是相關分析工具對品牌採取行動、提高聲譽、解決問題的一大助力。
優點
在輿情調查的種類中，社群媒體情緒分析可透過分析使用者情緒、處理負面回饋，主動追蹤和管理聲譽，品牌不僅可表明對客戶的關心，還能協助建立強大的受眾關係。在即時性方面，若當前品牌遇到危機事件，企業可利用輿情分析工具與自動化功能（如爬蟲、AI分析等）持續收集社交媒體、論壇、新聞、評論等網路輿情數據，不僅成本低、效率高，還可迅速反映市場動態與消費者意見。由於資料來自各類平台，樣本規模大、涵蓋更廣泛的群體，可有效避免傳統調查的樣本局限性，並結合NLP、情感分析、趨勢剖析，以提供更細緻的洞察。
更多的是，因分析工具擷取到的內容多為平台使用者自發的評論與分享行為，較少受調查設計或社會期望影響，使品牌不只專注於一次性的讚美或抱怨，有效評估公眾反應並提供品牌所採取的應變措施成效，以利改善與塑造公眾認知，從而有效地管理危機、提升顧客滿意度。
應用技巧
當談到輿情分析時，「準確性」是關鍵，透過使用資料訓練工具，導入目標受眾的語言、俚語和語境，而在微調模型的過程中，品牌亦可自訂自身行業或特定主題常見的情緒用詞，使資料庫得以蒐集到更多的偵測數據。 在考慮諷刺和反諷方面，使用情境分析、詞彙分析或ML模型等技術，工具將自動根據上下文，考慮用戶的個人資料、先前貼文、追蹤者以及圍繞內容的整體討論或對話等因素，歸類特定文章對品牌的正反評價。
挑戰
由於輿情分析具備嘈雜且非結構化的數據，這些簡短、非正式且零散的文本，包含各國語言的縮寫、拼寫錯誤、表情符號、幽默文化等，皆會對程式設定帶來諸多不便與模糊定義。此外，因每個產業別都有獨特的詞彙、術語和情緒模式，如零售、醫療保健、電信、娛樂等，需要建立特定領域的模型或調整現有模型以獲得準確結果，其中，能否導入生成式人工智慧（Generative AI）便為分析網路上發生的結構化、非結構化對話判別的議題之一，進一步在正確的時間向利害關係人提供特定領域的情緒見解。更多的是，客戶在同一則留言或貼文中同時出現正、反評價時，演算法的判別程序恐怕影響最終獲得的情緒分數高低，而是否能設定該評價在正、反面的佔比更是另一層困難。
工具介紹
在當今資訊爆炸的時代，媒體動態成為了輿情討論重要的催化劑，無論是公關業務、行銷代理商，還是品牌管理者，若能即時掌握媒體報導的變化，即可精準應對輿情動向。當前，「QSearch數解人意科技股份有限公司」旗下的「Trend+全方位社群分析與網路聲量工具」具備之AI即時輿情追蹤功能提供三大核心能力——「整合多來源數據、即時追蹤、情緒分析指標」，服務涵蓋輿情預警、消費者洞察、競品分析和行銷成效追蹤，協助客戶即時的熱門議題統整。
QSearch Trend+的AI資料庫媒體渠道包含最為人所知的FaceBook、Instagram、YouTube，論壇媒體Dcard、批踢踢實業坊以及新興平台Threads，不僅擷取到的資料量大、即時性高，更會在每既定小時內自動提供最新的焦點議題整理，讓使用者理解消費者的消費情境、輪廓、考量等資訊，協助統整網路聲量數據，一鍵整理出各渠道的熱門文章及關鍵文字雲，進一步幫助用戶在輿情變化的關鍵時刻迅速反應。
在AI應用方面，QSearch的AI消費者分析報告中還可透過語意分析，提供正面支持、負面反應、中立態度的指標判定，以利公關和行銷專業人士掌握公眾對特定事件的情緒走向。
更多的是，Trend+的AI功能還可增強偵測結果的正確性，例如偵測項目為「全家超商」相關輿情，傳統的篩選器可能會將提到「全家出遊」、「全家福拍攝」等關聯性低的內容一併列入在搜尋結果中，而Trend+則可精準篩選，將不必要的數據剔除，無論是一般使用者或代理商、品牌商，皆能獲得更簡潔、精確的結果。
應用案例
2018年，QSearch與合作夥伴《Meimaii 美賣》KOL選物平台長期觀測網紅電商數據，從網紅社群經營聲量到導購成效，分別都有相應指標據以知悉現況、判讀成效、修正策略，不僅協助美賣於該年9月創下單日團購千萬營收的佳績，到2019年更集結百位網紅到澎湖宣傳旅遊行程。
網紅經濟是眼下顯學，透過網紅合作來宣傳各種產品已是最主要的行銷方式之一，故分析個別網紅、單次導購成效、文章影響力與個人流量顯然重要，而常見的多個自變數導購方程式——「購買數 = f(粉絲數, 瀏覽數, 價格, 商品類別)」，便為可參考的基礎計算式，用以觀察不同導購成效、不同轉換率之下，各變因的分佈現況。在此次的合作中，以近1700檔導購數據來看，粉絲數越多的網紅，越符合預期帶來更高的商品購買數；其中，網紅導購力是否能真正發揮其粉絲數與互動量累積的實力，還會受產品價格、商品類型、商品瀏覽量等影響，而規模不同的網紅，導購的轉換率卻相當接近。
故此，當大型網紅檔期已滿，若能仔細評估銷售目標，與多個中型網紅的合作同樣有機會為供應商帶來可觀銷量。在美賣團隊的支持下，QSearch數據團隊結合電商資料、網頁瀏覽數據進行網紅導購力探勘，透過轉換率、社群粉絲數及互動數據，嘗試找出網紅銷售的制勝法則，同時觀察到許多網紅對經營粉絲受眾的努力，設法撐過社群演算法調整的考驗。
除了上述的成功實例外，Trend+的其他應用情境還包含競品與市場動態監測、KOL分析與合作評估、受眾洞察與內容優化等，不但能讓企業掌握競爭對手的聲量變化，幫助企業做出更有競爭力的公關決策，還可利用QSearch提供的KOL影響力指標，為企業篩選最適合品牌的合作夥伴，並針對不同受眾打造個性化行銷內容，提升貼文觸及率與轉換率。
市場趨勢
根據市場研究報告機構Stringent Datalytics指出，社群媒體輿情分析市場預計將從2024年的41.3億美元，成長到2032年的107億美元，預測2024至2032年的年複合增長率（CAGR）為12.63%。隨著企業越來越意識到了解公眾情緒和消費者意見對於商業決策的價值，以及大數據分析的日益普及、社群媒體的頻繁使用，輿情分析工具與多媒體的整合將有助於企業了解公眾的看法並迅速做出反應。此外，輿情分析也正成為客戶體驗管理策略的關鍵組成，利用工具獲得的見解提高客戶滿意度、客製化行銷策略並增強產品供應，並作為與顧客互動、獲取回饋的根據之一。
總結
綜合上述說明，企業可透過一般社群媒體輿情分析工具從顧客在社交平台上的互動中，了解影響購買決策和品牌忠誠度的情感驅動因素，作用不僅限於監測品牌在社群平台的提及數量，更重要的是深入挖掘顧客的真實情感，幫助品牌改善聲譽、管理公關危機，並提高顧客滿意度。在應用層面，輿情分析的準確性至關重要，品牌可根據自訂內容優化分析模型，而其中的語境、反諷等複雜因素，亦使得情緒判斷在處理多重評價或嘈雜數據時更具挑戰性。
目前市場上已有多款輿情監測工具，而QSearch的Trend+平台不僅導入AI篩選功能，為使用者精準搜集偵測數據，更集成多渠道資源、提供即時的社群分析指標，幫助品牌商、代理商和公關專業人士即時掌握公眾情緒走向。隨著技術的發展，這項分析將更加精確並受到重視，QSearch亦期待在未來的行銷和策略合作中，透過Trend+為客戶帶來無限的輿情價值。
[參考資料]
Sentiment Analytics Market Growing Trends and Technology Forecast to 2033. Stringent Datalytics.
https://www.linkedin.com/pulse/sentiment-analytics-market-growing-trends-technology-iwfsf
Phoebe Lown (2024). Social media sentiment analysis: Benefits and guide for 2025. sproutsocial.
https://sproutsocial.com/insights/social-media-sentiment-analysis/
Despina Singh/Aishwarya Suresh (2025). Social Media Sentiment Analysis: How To Perform. sprinklr.
https://www.sprinklr.com/cxm/social-media-sentiment-analysis/