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網路口碑排行榜會根據主題內各項目，近3個月的網路聲量或好評影響力（星等）排序。 演算數據皆由《KEYPO大數據關鍵引擎》提供，《KEYPO大數據關鍵引擎》將網路、社群提及主題之文章，以人工智慧進行語意情緒分析。
2024年5月18日 · 《網路溫度計 DailyView》透過《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統，發表最具公信力的每日調查報導和口碑聲量排名，分析關鍵數據，提供企業品牌、政治、科技生活、娛樂等產業洞察。
OpView是台灣首屈一指的社群輿情分析與網路聲量觀測服務，以先進的語意分析技術和雲端架構，協助企業透過平台輕鬆追蹤、分析輿情，即時聆聽民眾真實的網路聲量，並深入洞察消費者關鍵情報， 搶奪市場至勝先機。 了解更多. PeopleView 人群資料庫蒐集全台每月超過2000萬個活躍裝置的瀏覽特徵，予以標籤化， 並透過 WebFingerprint™ 技術精確比對人群，讓企業能更了解會員的站外興趣與消費意圖，深化會員資料庫的價值、開啟精準行銷的可能。 了解更多. 電子報透過OpView社群口碑資料庫探索產業網路聲量，使用社群聆聽及語意分析技術進行輿情觀測與剖析，每期鎖定不同主題，協助品牌更即時掌握市場需求變化、貼近消費者心聲。 了解更多.
2023年5月13日 · 網路聲量的計算方式隨著平台與數據指標的多元性，有非常多樣化的運算邏輯，但其中的核心概念都為是相似的，網路聲量計算時將會運用文字探勘的技術，從網路上篩選出與目標相關的內容，再運用不同的數據指標來進行網路聲量計算。 網路聲量的數據處理過程. 數據收集：第一步是從各種平台來源收集數據，例如社群媒體平台、部落格、論壇和新聞網站。 數據處理：對收集到的數據進行處理，以去除重複、不相關的訊息與雜訊。 數據分類：將處理後的數據分類為主題、主題和子主題，以便於分析。 情緒分析：情緒分析用於確定所收集數據的整體情緒，包括正面、負面和中性情緒。 指標計算：然後根據與該主題相關的帖子、評論和提及的數量計算圍繞特定主題的聲量值。
網路聲量 是以 人工智慧 分析 社群網路 大數據 ，計算 網友 討論及新聞報導提及的文章則數。 網路聲量越高，代表討論度越高。 [1] 新興指標. 網路聲量可衡量一 主題 、 人物 、 議題 或 事件 在網路上的 曝光度 、能見度、討論度，以及擴散度等。 網路聲量係以 語意分析 技術進行語意態度判斷和分析文章正負情緒，將內容區分成正面、中立、負面聲量。 透過聲量類型可進一步區分討論或評價內容的好感度。 [2] 將網路聲量分類，區分是以自發性討論或新聞報導為主，以網路討論熱度作為市場需求度的參考。 [3] 應用.
意藍資訊旗下的OpView是台灣首屈一指的AI網路聲量觀測服務， 以先進的語意分析技術和雲端架構，協助企業透過平台輕鬆追蹤、分析輿情，即時聆聽民眾真實的網路聲量， 並深入洞察消費者關鍵情報，搶奪市場至勝先機。 企業方案. OpView Insight. 輿情深度探索與AI智能分析. 入門與體驗. OpView Trend. 人人都能用的AI網路聲量分析工具. 政府採購方案. 共同供應契約採購. OpView服務能滿足企業實務運作上的不同需求. 行銷觀測. OpView 站台提供的輿情觀測服務，能滿足不同產業在行銷規劃前、中、後期的需求。 前期的產業趨勢分析、競爭情報蒐集與素材探索；中期的社群口碑觀測；後期的活動與客戶服務追蹤，OpView都能站在消費者的角度提供企業行銷決策或產品研發的參考。
意藍資訊OpView Trend係一組人人都能用的AI網路聲量分析系統工具，能大範圍觀測品牌網路輿情討論與社群聲量變化。 全方位搜索6大來源網站、22萬多個頻道，透過OpView Trend輕鬆分析網路輿情口碑，抓住社群大數據話題擴散要點！
2024年5月13日 · 透過全台最大的《OpView社群口碑資料庫》，Social Lab社群實驗室提供多元豐富的社群媒體情報，包含各大知名社群平台的定期網路聲量排行、時事或產業輿情分析，讓您掌握網路口碑，進行社群聆聽，取得行銷洞察！
《Lowi Ai 大數據2024總統大選網路聲量》柯文哲網路聲量活躍 總聲量持續佔據第一 副手國籍問題掀討論 成另類網路聲量助力. 2024總統大選專題. 2023.11.16. 《Lowi Ai 大數據2024總統大選網路聲量》藍白合達成共識 柯侯二人聲量位列前二 賴郭遠離討論議題 好感度反位居前二. 2024總統大選專題. 2023.11.09. 《Lowi Ai 大數據2024總統大選網路聲量》藍營提藍白合方案 徐春鶯擬列不分區受關注. 2024總統大選專題. 2023.11.02. 《Lowi Ai 大數據2024總統大選網路聲量》郭台銘正式提交連署書 正面評價與好感度雙第一 藍白合進入政黨協商 柯文哲總聲量重回第一. 2024總統大選專題. 2023.10.26.
2021年11月10日 · 跟著數據專家開始進行網路聲量分析. Q1. 到底該如何從雜亂的社群大數據中創造價值？ 社群大數據具備量大、即時、可長期觀察等等優點，其重要性對於產業品牌、政府官員、研究學者三族群皆是不言自明。 然而面對龐大而混雜的資料，究竟該如何下手分析？ 根據輿情資料的特性及OpView團隊過往在輿情分析領域的豐富經驗，我們統整出三個層面來拆解輿情資料，包括： 關注議題 (Topics) 鄉民網友 (Netizens) 媒介來源 (Media) 拆解網路力量三層面. 關注議題. 分析網路輿情時，最重要的不外乎是從討論中 了解議題事件的內容脈絡、風向、評價 。 然而若討論量多到短時間無法快速觀察，我們通常會以「語意分析」斷詞，了解該議題中最經常被提及的權威字詞，如人物、組織、地點、常用概念詞等。
