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    公關危機後的企業聲譽管理指引:從輿情監測到口碑重建的實戰 SOP

    by Wilbur September 9, 2025
    by Wilbur September 9, 2025

    一場公關危機的風暴平息後,許多品牌主管會長舒一口氣,認為最艱難的時刻已經過去。 但真正的挑戰往往才剛開始。 多數消費者期望品牌在危機發生後 24 小時內做出回應,這個時間壓力多數企業都能應付。然而,從「道歉被接受」到「信任真正修復」,這段路程可能長達數月甚至一年以上。在這段漫長的復甦期,品牌必須回答幾個關鍵問題:現在真的安全了嗎?什麼時候可以重啟行銷活動?我們到底挽回了多少消費者的信任? 這些問題的答案,不應該建立在「感覺風頭過了」的主觀判斷上。 本文將提供一套數據驅動的品牌復甦框架——從判斷危機是否真正結束的三個指標、分階段重建口碑的行動路徑,到長期維護品牌搜尋形象的 ORM 策略。如果你的品牌正處於危機後的修復階段,或希望為未來的風險建立防護機制,這份指南將是你的實戰參考。

  • 應用教學社群聲量分析輿情分析

    如何即時監測品牌負評?5 個關鍵步驟打造預警系統

    by Wilbur September 5, 2025
    by Wilbur September 5, 2025

    負評不會自己消失,但會默默侵蝕你的品牌 「每天有多少人在網路上抱怨你的品牌,你知道嗎?」大多數企業主的答案是:「不知道,但應該不多吧?」真相往往令人意外。根據數據顯示,近 95% 的消費者在購買前會閱讀線上評論,而 81% 的人會在光顧商家前特別查看 Google 評論。更關鍵的是,那些「沒有直接標記你」的討論——論壇上的抱怨、私密社團的吐槽、朋友間的勸退——這些「隱形負評」正在默默影響你的潛在客戶,但你可能完全不知道它們的存在。 問題的核心在於:你多久才會發現負評?是客戶抱怨後立即知道,還是等到銷售數字下滑才驚覺?數據顯示,53% 的顧客希望商家在一週內回應負面評價,但 87% 的商家根本不回應。當你「感覺到」負評變多時,品牌聲譽可能已經受損數週甚至數月。

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    市場聲量佔有率分析:用 SOV 與情緒數據檢視品牌定位

    by Wilbur August 27, 2025
    by Wilbur August 27, 2025

    開場:聲量高,為何品牌還在下滑? 上個月,一家知名飲料品牌推出了一支社群貼文,引發 5 萬則留言——這是品牌歷史新高。行銷經理欣喜若狂,在董事會上宣布「品牌曝光度飆升,這波活動圓滿成功」。 但一個月後,銷售數字傳來了:下滑 15%。 這與預期完全相反。 當團隊潛入那 5 萬則留言深入分析時,他們發現了真相:80% 的評論是負評。消費者在討論品牌的「食安疑慮」、「產品漲價」、「廣告虛假宣傳」。聲量高,但名聲壞。高 SOV(聲量份額),卻導致了銷售下滑。

  • 應用教學社群聲量分析輿情分析

    新品上市輿情監測:掌握市場第一手反應

    by Wilbur August 20, 2025
    by Wilbur August 20, 2025

    每一次新品上市,品牌都在賭一場時間差的遊戲。 銷售部門在等待月終報表,市場行銷團隊在追蹤轉換數據,產品團隊在收集客服工單——但這些資料往往需要一個月以上的時間才能整合。而同時,消費者正在 Facebook、Threads、Dcard、PTT 上即時發表他們的使用體驗、產品吐槽、功能期待,甚至無心的一句評論都可能在社群上引發連鎖反應。 品牌若慢半拍,就可能錯過調整方向的機會;若察覺不及,負面聲浪可能在品牌還在開會討論時就已經蔓延到新聞版面。 傳統市調無法匹配社群時代的變化節奏。問卷需要時間回收,焦點團體訪談成本高昂,而社群上的每一條評論都是消費者的即時反饋——這是品牌最真實、最廉價的「焦點團體訪談」。

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    QSearch 以 AI 整合風災救援資訊,提升災後應變效率

    by QSearch Admin August 13, 2025
    by QSearch Admin August 13, 2025

    引言:從災情混亂到資訊整合 2025 年 7 月 6 日,颱風丹娜絲以猛烈威力在嘉義布袋登陸,重創台灣南部。超過 1.6 萬戶房屋受損、近百萬戶停電,生活與通訊陷入癱瘓。更棘手的是,災情資訊在社群媒體上瞬間湧現,上萬則求助貼文分散於不同平台,缺乏分類與整理,讓救援效率大打折扣。 在這樣的背景下,輿情數據分析公司 QSearch 迅速動員,利用 AI 技術,在不到一天內上線 「2025 丹娜絲風災災情與物資儀表板」,協助政府與民間救援單位快速掌握需求、優化資源調度,避免重複與缺口並存的困境。

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