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數據指標介紹

Vincent from QSearch avatar
作者：Vincent from QSearch
2 個月前已更新

指標介紹

Facebook

  • 貼文數：包含特定關鍵字的貼文，可視為該議題的社群聲量

  • 貼文心情數：包含指定關鍵字之貼文的各項心情總和

  • 讚數：貼文的按讚總和，可視為社群關注度

  • 愛心數：貼文的按愛心總和，可視為社群關注度

  • 哈數/哇數/哭數/怒數：貼文的哈/哇/哭/怒心情回覆數總和

  • 留言數：貼文下方的留言數總和

  • 分享數：貼文的分享總和，可視為社群傳播力

  • 平均每篇文章按讚數（平均影響力）：按讚數 ÷ 貼文數

  • 享讚比：分享數 ÷ 按讚數，可視為平均社群傳播力

  • 影響力分數：貼文心情數*0.1 + 留言數*0.1 + 分享數

  • 提及留言數：該則留言所屬的原文下，符合關鍵字搜尋的留言數

  • 聲量：貼文數 + 留言數 + 提及留言數，可視為關鍵字曝光次數

  • [情緒分析] P/N值：發文者的情緒表態，正(+)向軸代表正向情緒，負(-)向軸代表負向情緒，0代表中立。透過 AI 來針對貼文的文字進行運算分析，計算出情緒指標分數

  • 正向表態文章比例：正向文章在全部文章的佔比，正向文章數 ÷ 總文章數

  • 負向表態文章比例：負向文章在全部文章的佔比，負向文章數 ÷ 總文章數

Instagram

  • 貼文數：包含特定關鍵字的貼文，可視為該議題的社群聲量

  • 愛心數：貼文的按愛心總和，可視為社群關注度

  • 留言數：貼文下方的留言數總和

  • 聲量：貼文數 + 留言數 + 提及留言數，可視為關鍵字曝光次數

  • [情緒分析] P/N值：發文者的情緒表態，正(+)向軸代表正向情緒，負(-)向軸代表負向情緒，0代表中立。透過 AI 來針對貼文的文字進行運算分析，計算出情緒指標分數

  • 正向表態文章比例：正向文章在全部文章的佔比，正向文章數 ÷ 總文章數

  • 負向表態文章比例：負向文章在全部文章的佔比，負向文章數 ÷ 總文章數

Youtube

  • 影片數：包含特定關鍵字的影片，可視為該議題的社群聲量

  • 讚數：影片的按讚數總和

  • 觀看數：影片的觀看數總和，可視為社群關注度

  • 留言數：影片下方的留言數總和

  • 提及留言數：該則留言所屬的原影片下，符合關鍵字搜尋的留言數

  • 聲量：影片數 + 留言數 + 提及留言數，可視為關鍵字曝光次數

  • [情緒分析] P/N值：發佈影片者的情緒表態，正(+)向軸代表正向情緒，負(-)向軸代表負向情緒，0代表中立。透過 AI 來針對貼文的文字進行運算分析，計算出情緒指標分數

  • 正向表態文章比例：正向影片在全部影片的佔比，正向影片數 ÷ 總影片數

  • 負向表態文章比例：負向影片在全部影片的佔比，負向影片數 ÷ 總影片數

論壇

  • 文章數：包含特定關鍵字的文章，可視為該議題的社群聲量

  • 留言數：貼文下方的留言數總和

  • 提及留言數：該則留言所屬的原文下，符合關鍵字搜尋的留言數

  • 聲量：貼文數 + 留言數 + 提及留言數，可視為關鍵字曝光次數

  • [情緒分析] P/N值：發文者的情緒表態，正(+)向軸代表正向情緒，負(-)向軸代表負向情緒，0代表中立。透過 AI 來針對貼文的文字進行運算分析，計算出情緒指標分數

  • 正向表態文章比例：正向文章在全部文章的佔比，正向文章數 ÷ 總文章數

  • 負向表態文章比例：負向文章在全部文章的佔比，負向文章數 ÷ 總文章數

媒體

  • 文章數：包含特定關鍵字的文章，可視為該議題的社群聲量

  • [情緒分析] P/N值：發文者的情緒表態，正(+)向軸代表正向情緒，負(-)向軸代表負向情緒，0代表中立。透過 AI 來針對貼文的文字進行運算分析，計算出情緒指標分數

  • 正向表態文章比例：正向文章在全部文章的佔比，正向文章數 ÷ 總文章數

  • 負向表態文章比例：負向文章在全部文章的佔比，負向文章數 ÷ 總文章數

Facebook 社團與個人專頁

  • 貼文數：包含特定關鍵字的貼文，可視為該議題的社群聲量

  • 貼文心情數：包含指定關鍵字之貼文的各項心情總和

  • 讚數：貼文的按讚總和，可視為社群關注度

  • 愛心數：貼文的按愛心總和，可視為社群關注度

  • 哈數/哇數/哭數/怒數：貼文的哈/哇/哭/怒心情回覆數總和

  • 留言數：貼文下方的留言數總和

  • 聲量：貼文數 + 留言數 + 提及留言數，可視為關鍵字曝光次數

  • 分享數：貼文的分享總和，可視為社群傳播力

  • 平均每篇文章按讚數（平均影響力）：按讚數 ÷ 貼文數

  • 享讚比：分享數 ÷ 按讚數，可視為平均社群傳播力

  • 影響力分數：貼文心情數*0.1 + 留言數*0.1 + 分享數

  • [情緒分析] P/N值：發文者的情緒表態，正(+)向軸代表正向情緒，負(-)向軸代表負向情緒，0代表中立。透過 AI 來針對貼文的文字進行運算分析，計算出情緒指標分數

  • 正向表態文章比例：正向文章在全部文章的佔比，正向文章數 ÷ 總文章數

  • 負向表態文章比例：負向文章在全部文章的佔比，負向文章數 ÷ 總文章數

Blog

  • 文章數：包含特定關鍵字的文章，可視為該議題的社群聲量

  • 正面文章數：正向情緒文章的數量總和

  • 中立文章數：中立情緒文章的數量總和

  • 負面文章數：負向情緒文章的數量總和

  • [情緒分析] P/N值：發文者的情緒表態，正(+)向軸代表正向情緒，負(-)向軸代表負向情緒，0代表中立。透過 AI 來針對貼文的文字進行運算分析，計算出情緒指標分數

  • 正向表態文章比例：正向文章在全部文章的佔比，正向文章數 ÷ 總文章數

  • 負向表態文章比例：負向文章在全部文章的佔比，負向文章數 ÷ 總文章數

Threads

  • 總貼文數：包含特定關鍵字的貼文，可視為該議題的社群聲量

  • 總留言數：貼文下方的留言數總和

  • 總聲量：貼文數 + 留言數 + 提及留言數，可視為關鍵字曝光次數

  • 總愛心數：貼文的按愛心總和，可視為社群關注度

影響力分數應用

影響力分數的應用尺度，可以隨著使用情境的不同而調整，主要可以分為，議題、粉絲專頁、貼文。

以速食店作為聲量研究的範例：

  1. 議題：麥當勞、肯德基、必勝客，個品牌的網路聲量比較

  2. 粉絲專頁：討論麥當勞的粉專中，哪些是最有影響力的

  3. 貼文：在麥當勞聲量中，最多聲量的貼文是哪則

透過影響力分數在不同尺度的數據，可以相互搭配、應用，解析出整體社群聲量的高低起伏及其出現之處，並應用在各式的產業分析、專題研究上。

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