國家機器動起來! 9 月份政府粉專影響力排行榜大公開

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政府粉絲專頁排行榜進入第三個月,這幾個月的觀看下來,前 25 名的粉絲專頁排名穩定,之間的排序變化不大。也看出截至目前,哪些公部門較有投入資源經營且也獲得回響。 本次排行榜我們仍持續關注排行前三名的粉絲專頁,在 9 月是什麼樣的話題或經營風格為他們帶來高關注。   一起來看看 9 月份政府粉絲專頁影響力排行榜吧!

誰是臉書的政治紅人? 8 月份立法委員臉書 Facebook 影響力排行榜大公開

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(文/游騰堯) 代議民主的產生,讓人民成為選制下重要的角色,有人民支持才能當選如議員、立委等代議士,也因此代議士如何獲得選民的支持也是重要的課題。在自媒體與社群平台發達的時代,使用社群平台與選民溝通已成必然趨勢。 此外,雖然立法委員重要的職責在於審法案、預算,監督行政。即立法委員的主要工作地是在立法院,但為了傳達自身為人民服務的政績、理念以及接收人民的陳情等,立委們在 Facebook 等社群平台的經營眼下仍然是重要的一環。 目前國會中,國、民兩大黨即使在社群平台上經營的總投入與策略方向不盡相同,但可以觀察到都有更積極的趨勢。從制度來說,立委的戰場在國會,會觸及更多全國性的議題,社群網路的經營顯然更重要,而比起不分區立委,區域立委還需要鞏固地方民意基礎,在議題的經營操作上可能需要考慮的更多。 過去我們做過各政府機關粉絲頁排行榜,由第三方客觀數據,來一覽政府機關在社群上的總經營績效,而在幾乎各立委都有經營專屬粉絲頁頻道的今日,觀察各立委專屬頻道在社群上的影響力,以及靠哪些議題獲得高關注度,能同時顯示立委們的社群經營成效以及民眾關注焦點。   就來看看8月份,立委粉絲頁的社群影響力排名。  

國家機器動起來! 8 月份政府粉專影響力排行榜大公開

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(文/游騰堯) 上個月,我們透過政府粉絲專頁的影響力排行榜,觀看各政府單位在 Facebook上的經營。本月我們也繼續觀看一個月後政府粉專的發展。而這次我們也納入新的政府單位以及指標,讓大家能更多從的面向去觀看排行榜。   馬上來看 8 月份的政府粉專排行榜吧!

國家機器動起來! 7 月份政府粉專影響力排行榜大公開

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(文/游騰堯) 台灣使用 Facebook 的人有近 90 % 。也因此, Facebook 的粉絲專頁除了商家以外,亦是政府機關政策宣傳、推動以及與民眾溝通的重要途徑。開設粉絲專頁已成各政府單位標配,為了更有效率推動政策與溝通,政府在粉絲專頁經營上可說是絞盡腦汁,奇招盡出。 有經營,自然會有績效評估並比較,當然,各政府部門的功能與適合處理的議題各不相同,比較的基準點未必一樣,但滾動式的檢視仍具意義,未來我們將會定期產出政府單位社群聲量報告,同時分析受群眾關注的政策議題。本文也將在後面呈現更完整的政府粉絲專頁影響力排行榜,讓大家一探政府粉絲專頁之經營。   現在我們就來看一下 7 月份,前 25 名政府粉絲專頁影響力排行榜吧!

整合社群論壇媒體資料源、功能更強大、介面更優異的輿情分析系統 QSearch Trend Plus 問世!

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QSearch成立六年,以業界最完善的 Facebook社群資料分析服務立足,數據資料涵蓋台港日以及眾多東南亞地區,並以一直致力於追求資料齊全性,光是台灣,就涵蓋超過80萬個粉絲專頁,全球更超過3000萬,資料體之龐大、爬搜之徹底一直是我們引以為傲之處。 除了一般公關監測、社會議題追蹤等社群輿情的使用場域外,透過 QSearch整理分析的資料,由於兼具深度與廣度,甚至更多次被用於嚴謹的學術研究、小眾族群分析等。 過去6年,我們以 Facebook資料源為主的「QSearch Trend」社群輿情分析系統,幫助許多夥伴一同挖掘龐大的 Facebook社群世界,輔佐夥伴們的各種決策,憑著對資料完備的堅持、持續優化的系統介面,而深獲得各界肯定。 自2018年起,我們深感社群平台的多樣性與受眾分散,許多品牌、媒體已逐漸需要經營多個社群平台來擴大受眾,為此我們早已提前著手收集包括 Youtube、Instagram、各大論壇、各大網媒等數據資料,持續秉持對資料齊全度的堅持,針對不同社群平台分析資料與用戶偏好,並已經陸續將這些數據服務產品化。 與各界夥伴反覆討論與試驗不同的資料源數據該如何整合、應用與呈現近兩年後後,今年六月,我們正式隆重推出整合多資料源、功能更強大、介面更優異的「QSearch Trend+」(QSearch Trend Plus) 。 我們希望在介面上,不僅是將一堆數據放在一起,而是做有意義的比較、整合,以協助商業夥伴不管是公關、行銷、研究各方面都能更有效的挖掘與應用社群數據。 一起來看看嶄新的「QSearch Trend+」 比起過去單一分析 Facebook數據與內容的「QSearch Trend」帶來哪些質與量的改變!又如何透過這樣的系統工具,產生一份量化質化兼具的社群輿情、數據分析。