TrendSync工具利用自然語言處理技術，量化比較不同新聞來源的報導內容與大眾關心的話題，揭示媒體關注度的差異，幫助內容消費者和生產者掌握讀者真正想看的內容。 身為內容消費者或生產者，你是否曾好奇：新聞媒體的報導內容，真的與大眾最關心的話題同步嗎？不同新聞網站對各種熱門議題的關注度有何差異？媒體如何掌握讀者真正想看的內容？ 傳統上，要回答這些問題可能需要大量人工分析，既耗時又不夠全面，手動分析這些數據就像在大海撈針耗時且低效，要將這些數據轉化為行動洞察，需要一雙「慧眼」。現在藉由強大的自然語言處理（NLP）技術，實驗開發出 TrendSync 工具來量化比較不同新聞來源的內容，與大眾搜尋趨勢和新聞焦點的相近程度。 TrendSync 分析程式，是基於 AI 語義分析的 Python 程式，目的在分析比較各家新聞網站內容與 Google Trends、 Google News 的相似度，讓編輯、記者能迅速做出數據驅動決策，未來有機會可以改變媒體內容的發展。 TrendSync工具運用自然語言處理技術，量化比較新聞報導與大眾搜尋趨勢，幫助內容消費者和生產者了解媒體關注度差異，實現數據驅動的決策。 掌握議題趨勢兩大利器，您了解嗎？ 想像一下，你是一名新聞記者、編輯，桌上堆滿報導參考資料，螢幕上閃爍著即時數據：哪些話題正在席捲網路？哪些關鍵詞正在 Google 上爆紅？Google Trends 和 Google News 是這場競賽的「情報中心」。它們揭示了人們在搜尋什麼、關心什麼，以及新聞媒體如何回應這些需求。 要理解 TrendSync 的價值，首先需要認識它所依據的核心數據來源： Google Trends和Google News是新聞媒體的重要工具，前者提供即時搜尋趨勢，後者匯集全球新聞報導，幫助記者和編輯了解大眾關心的話題，實現數據驅動的內容策略。 Google Trends： 提供 Google 搜尋中特定關鍵字或主題的流行程度變化。基於數十億的實際搜尋請求抽樣而成，經過匿名化和常態化處理，能顯示搜尋趨勢、地理分佈、相關主題和相關查詢。Google Trends 近乎即時地反映了真實世界的大眾興趣，是識別當前熱門話題的強大工具。其中，「上升」查詢特別能突顯搜尋量顯著增長的詞彙。 Google News： 匯集了來自世界各地的新聞報導，為聚合性新聞平台...

Google 搜尋結果不再僅限於網站和新聞，社群內容如 Facebook、Instagram、YouTube 和 Threads 正在成為影響品牌能見度與流量的主角，改變網路行銷與 SEO 的遊戲規則。 　　  目錄  Google 搜尋版圖失守？社群勢力崛起！ 社群內容滲透 Google 的「前世今生」 　　　 1.從網站到社群：Google 搜尋的典範轉移 　　　 2.Google News 社群化：補充新聞定義 　　　 3.Google Trends 的社群驅動：話題引領新時代 擴大 SEO 領地！你的策略必須「社群化」 　　　 關鍵字策略的「社群延伸」 　　　 內容策略的「全面整合」 　　　 互動指標的「間接升級」 　　　 E-E-A-T 原則的「社群適用」 機會與挑戰：品牌與行銷生存指南 　　　 機會：低成本曝光與多元觸及 　　　 挑戰：競爭與風險並存 各平台攻略：你的社群內容應該這樣玩！ 　　　 Facebook：社群連結的龐大力量 　　　 Threads：Meta 的新秀，潛力無限 　　　 Instagram：視覺驅動與年輕受眾 　　　 YouTube：長效內容與搜尋流量 　　　 LinkedIn：專業人士 B2B 的權威殿堂 　　　 X：速度與熱點的先鋒 　　　 TikTok：短影音稱霸年輕世代 　　　 Reddit：深度討論與真實口碑 結語：擁抱社群化的搜尋時代 延伸討論 你是否還以為 Google 搜尋的天下只有網站、新聞和部落格？從 Google 搜尋結果頁面（SERP）到 Google News，再到 Google Trends，Facebook、Instagram、YouTube 和 Threads等社群內容正在添充 Google 生態不足，社群貼文已不再是配角，而是直接影響品牌能見度與流量的主角。這不是小打小鬧，而是網路行銷與 SEO 的遊戲規則正在改變！ Google 搜尋版圖失守？社群勢力崛起！ 過去，Google 搜尋與 Google News 是新聞網站、部落格與專業網站的天下。然而，自 2023 年底起，公開的社群貼文開始頻繁出現在 SERP 與 Google News 中。你的 Facebook 貼文、我的 Instagram 照片、他的 X 推文，甚至是 Youtube 時事影片，都開始直接出現在 Goog...

隨著 AI 技術的進步，全球新聞媒體紛紛封鎖AI爬蟲，拒絕讓內容成為免費訓練素材。調查顯示，近半數主流新聞網站已封鎖 AI 爬蟲，這場數據爭奪戰影響法律與商業模式的未來。 　　  目錄  新聞業為何對 AI 說「不」？ Robots.txt 與 AI 爬蟲的博弈 誰在封鎖？效果如何？ 利弊權衡：封鎖得與失 AI 與資訊生態的未來 通往共贏的可能路徑 結語：數位時代的新契約 當 ChatGPT 在幾秒內生成一篇流暢的文章，或是 Google Gemini 即時回答複雜問題時，少有人意識到，這些AI模型背後的「知識」很大部分來自於新聞媒體的內容。然而，這場看似和諧的科技進步，正引發一場激烈的數據爭奪戰， 全球新聞媒體紛紛封鎖 AI 爬蟲，拒絕讓自己的內容成為 AI 的免費訓練素材 。 根據  Reuters Institute  調查全球十個國家中近半數（48%）的主流新聞網站已經封鎖 OpenAI 的爬蟲，美國媒體的封鎖率更高達 79%。這股趨勢不僅限於西方媒體，台灣媒體排名前 23 名之中 12 家媒體（佔52.17%）也陸續加入封鎖行列。這場衝突不僅關乎技術，更觸及法律、商業模式與資訊自由的未來。 台灣媒體排名前 23 名之中 12 家媒體（佔52.17%）陸續加入封鎖行列。 一、新聞業為何對 AI 說「不」？ 生成式 AI 的崛起，讓資訊的產生與傳播方式發生了革命性變化。ChatGPT、Gemini 等 AI 模型的驚人能力，建立在對海量網路數據資料的吞噬上。研究顯示，訓練一個頂級大語言模型可能需要數百萬篇新聞文章。新聞網站的高品質內容，從深度調查報導到即時新聞，早已成為它們的「養分」。 然而，這種未經授權的數據資料抓取，讓新聞媒體感到威脅。他們開始在網站的 robots.txt 檔案中，明確禁止 AI 爬蟲存取內容，像 CNN、Reuters、Washington Post、New York Times、BBC 等主要媒體的行動，以及 UDN、TVBS、Chinatimes、CNA、NextApple、CW 台灣媒體也陸續加入了這場「封鎖運動」。 這場衝突是傳統媒體與AI模式的對抗：傳統媒體透過創作內容吸引受眾並變現，而AI則透過數據訓練模型，直接提供資訊服務，繞過媒體，挑戰長期的網路社會契約。 這場衝突實質上是兩種不同價...

圖表清晰展示了台灣媒體市場的競爭格局，包括主要媒體的市場佔比、議題類別流量分布，幫助讀者直觀理解市場發展。 媒體的核心戰場在於「注意力」爭奪，每一次的成功報導不僅提升媒體自身曝光度，更在無形中塑造著公眾認知與議題走向。注意力稀缺的時代，觀測從搜尋帶來的點擊與訪客量可視為衡量媒體影響力、議題設定能力及 SEO 應變力的關鍵指標之一。 根據 Similarweb 2025 年 3 月台灣排名前20名媒體網站獨立網域 (Domain) 搜尋點擊數據，聚焦當月熱門搜尋關鍵字 TOP 25，數據顯示娛樂與社會新聞合計佔總流量 61.8%，而國際、政治、科技等議題則呈現專責分工趨勢。 一、前十大媒體概覽：誰是議題霸主？ 台灣媒體市場佔有率分析 UDN（15.78%）和ETtoday（14.16%）在熱門議題中領先，合計近30%點擊量。TVBS（10.62%）在娛樂話題突出，CNA（9.46%）則在國際議題具權威性，市場呈現雙雄領跑的格局。 根據 TOP 25 熱門議題總點擊量分析，台灣前十大媒體的整體市場佔有率分別為， UDN（15.78%）與 ETtoday（14.16%）在多數議題中佔比領先，顯示其廣泛的議題覆蓋力，而TVBS（10.62%）則在特定娛樂事件中突出，其餘依序為 CNA（9.46%）、NOWnews（8.83%）、Chinatimes（7.10%）、LTN（5.77%）、UpMedia（4.64%）、MirrorMedia（4.59%）、SETN（4.29%）。 數據清晰顯示，UDN 與 ETtoday 作為兩大綜合型媒體，合計囊括了近 30% 的搜尋點擊量，在多數議題上展現出廣泛的覆蓋力與強勢競爭力。TVBS 則憑藉其在特定娛樂話題（如「金秀賢」（33.11%）與「難哄蛋糕」（43.12%））驚人佔比，穩居第三。CNA 在國際及部分政治議題上展現權威性，而 LTN 則在政治及特定爭議話題（如「18禁相關議題」）上表現突出。整體而言，市場呈現 「雙雄領跑，群雄割據」 的態勢。 二、議題風向標：娛樂領銜，社會焦點緊隨 熱門關鍵字議題類別分析：娛樂類關鍵字佔39.06%，成為流量主力；社會類22.69%緊隨其後，國際類17.83%引發關注。政治類7.91%與18禁類6.69%則顯示特定媒體影響力，科技類最低僅5.82%。 將 TOP 25 熱門關鍵字依屬性...