九合一選舉候選人怎麼做社群?疫情最多人談,這兩縣市也關心全台灣
九合一選舉候選人怎麼做社群?疫情最多人談,這兩縣市也關心全台灣

2022九合一選舉將近,各參選人的線上社群也在火熱交鋒。KOL Radar運用頂尖AI爬蟲及NLP(自然語意分析)技術,爬梳Facebook、Instagram及YouTube三大社群平台上各候選人的貼文內容,全方位分析熱門關鍵字及貼文Hashtag,帶來2022九合一選前熱門社群議題及候選人社群獨家洞察。

疫情關鍵字超熱門,防疫議題引關注

根據KOL Radar關鍵字資料整理結果,在候選人的社群貼文中,出現頻次最高的前十大關鍵字依序為:台灣、防疫、疫情、確診、鄉親、活動、疫苗、中心、接種、服務。進一步觀察以上熱門關鍵字,發現與疫情相關的詞彙居多,顯示防疫議題仍然是各候選人關注、與社群粉絲溝通的重點。

候選人社群貼文關鍵字 TOP 5 及 50 大熱門關鍵字。
圖/ KOL Radar

延伸閱讀:2022 九合一選舉懶人包來了!該帶什麼?確診可以投票嗎?一次看懂

雙北候選人社群,「台灣」提及次數高

KOL Radar針對不同縣市候選人的社群貼文分析出現頻次較多的熱門關鍵字,發現名次高的關鍵字大多是當地名稱:例如台南市熱門關鍵字為「台南」、「台南市」;基隆市的熱門關鍵字為「基隆」、「基隆市」等。全台22縣市中,唯有台北市、新北市候選人的貼文關鍵字TOP2中出現「台灣」一詞,提及頻次相當高,反映雙北市候選人除了地方事務外,也會在社群上提出與全國相關的討論。

六都候選人社群貼文關鍵字 TOP 2 地圖。
六都候選人社群貼文關鍵字 TOP 2 地圖。
圖/ KOL Radar

關鍵字深度洞察,各黨重點議題大不同

進一步針對各政黨候選人的社群貼文分析熱門關鍵字,KOL Radar發現各黨在社群上所傳達的議題、溝通重點皆有所不同。以目前國會三大政黨為例,民進黨候選人的社群關鍵字前六名分別為:台灣、選人、防疫、未來、朋友、感謝,充分展現親和力,透過社群貼近選民。

社群關鍵字前五名分析結果出自本屆所有民進黨參選人社群內容,圖片以林佳龍、陳時中 Facebook 貼
社群關鍵字前五名分析結果出自本屆所有民進黨參選人社群內容,圖片以林佳龍、陳時中 Facebook 貼文為例
圖/ KOL Radar

國民黨候選人的社群關鍵字前六名則是:防疫、確診、疫苗、疫情、接種、鄉親,反映候選人相當關注防疫動態,時常在社群貼文中提出對疫情相關事務的見解。而民眾黨將在今年九合一大選中初試啼聲競選縣市首長,候選人社群的前六名關鍵字分別為:台灣、民眾、新竹市、桃園、虹安、新竹,顯示該黨候選人在社群上所發布的內容尤其關注新竹、桃園兩個重點選區。

各政黨候選人社群貼文 TOP 6 關鍵字。.png
各政黨候選人社群貼文 TOP 6 關鍵字。
圖/ KOL Radar

候選人社群玩創意,翻轉姓名打造獨家Hashtag

除了貼文熱門關鍵字外,KOL Radar也運用AI爬蟲技術分析本次九合一大選候選人社群貼文的熱門Hashtag,發現許多候選人利用姓名諧音等趣味手法設計出獨家標籤,在社群上取得相當不錯的曝光。

候選人社群創意姓名 Hashtag TOP5
候選人社群創意姓名 Hashtag TOP 5。
圖/ KOL Radar
新竹縣長參選人楊文科
新竹縣長參選人楊文科設計 #領頭羊 Hashtag。
圖/ 楊文科 Instagram

台北市長參選人蔣萬安則是設計#萬安日誌、#萬安談政事等Hashtag將社群貼文分成不同種類,讓粉絲快速掌握貼文內容重點。除此之外,南投縣長參選人蔡培慧的#慧做事真實在、桃園市長參選人鄭寶清的#城市CEO鄭寶清以及宜蘭縣長參選人江聰淵的#宜蘭聰等,都是候選人翻轉姓名打造創意社群Hashtag的典範。

台北市長候選人蔣萬安
台北市長候選人蔣萬安運用不同 Hashtag 將社群貼文分類,讓粉絲能快速掌握貼文的重點。
圖/ 蔣萬安 Facebook

結論

KOL Radar運用獨家AI爬蟲及自然語意分析技術爬梳三大社群平台上各候選人的貼文內容,整理出熱門關鍵字及貼文Hashtag,發現「防疫」議題仍是候選人社群的共通主軸,且依據候選人所屬縣市、政黨,社群內容也呈現出多元的特色。同時,候選人們也在社群上翻轉姓名大玩創意,設計專屬Hashtag打造獨具風格的社群,為2022選前社群帶來更精采的對決。

本文授權轉載自:KOL Radar

責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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