2025年三月熱議關鍵字分析 誰掌握話語權?

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。
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。
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%。
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 熱門關鍵字依屬性劃分,可觀察到不同議題類別的吸引力:

娛樂類(39.06%):

包含金秀賢、王大陸、andy、方大同、權樂、苦盡柑來遇見你、難哄蛋糕、江莉錦 等關鍵字。娛樂新聞無疑是最大的流量引擎,佔據近四成總點擊量,明星八卦、影視話題持續主導公眾線上關注度。

社會類(22.69%):

包含剴剴、雲云、比特犬咬人、裘振宇、疲老闆 等。社會事件因其貼近人性與衝擊性,成為第二大關注議題,但流量通常分散於各大綜合型媒體。

國際類(17.83%):

包含緬甸地震、亞亞、蔡潔米 等。重大國際事件能引發高度關注,流量多集中於具有國際新聞採編優勢的大型媒體。

政治類(7.91%):

包含林俊言、鍾文智、郭瑤琪、葉霸、上班不要看等。政治議題的流量佔比較低,但往往能突顯特定媒體的立場與影響力。

18禁(6.69%):

包含 18禁相關議題、長沙花魁 等。此類敏感話題雖佔比不高,卻呈現高度集中於特定媒體之中。

科技類(5.82%):

包含 manus、吉卜力風格 等。科技議題佔比最低,但往往由專業或特定領域媒體主導。

將 TOP 25 熱門關鍵字依屬性劃分
將 TOP 25 熱門關鍵字依屬性劃分

值得注意的是,排名前 10 的關鍵字合計貢獻了 TOP 25 總點擊量的 78.3%,其中娛樂與社會類別合計佔比超過 60%,顯示頭部熱門話題的流量虹吸效應極為顯著。

排名前10的關鍵字貢獻了TOP 25總點擊量的78.3%,其中娛樂與社會類別合計超過60%。這顯示出熱門話題的流量虹吸效應極為明顯。
排名前10的關鍵字貢獻了TOP 25總點擊量的78.3%,其中娛樂與社會類別合計超過60%。這顯示出熱門話題的流量虹吸效應極為明顯。

三、議題深度剖析:各家媒體的「主場優勢」

深入分析各媒體在不同關鍵字下的表現,可以發現顯著媒體偏好與「主場優勢」:

A.娛樂戰場:

娛樂新聞中,明星八卦話題展現強大流量吸引力,娛樂新聞在整體點擊量中佔了近四成(39.06%),是各媒體爭奪的最大流量來源。

娛樂新聞吸引力強,佔整體點擊量39.06%。其中,「andy」議題佔21.41%,ETtoday和UDN分別佔23.79%和20.71%。「金秀賢」和「難哄蛋糕」在TVBS的佔比高達33.11%和43.12%。方大同則由CNA和NOWnews主導。
娛樂新聞吸引力強,佔整體點擊量39.06%。

「andy」議題(總佔比 21.41% ,為最高點擊量關鍵字),ETtoday 佔比 23.79% 與 UDN 佔比 20.71% 兩大巨頭瓜分主要流量。

「金秀賢」 TVBS 佔比 33.11%,大幅領先其他媒體,凸顯其在經營韓流娛樂新聞上的策略性成功;

「難哄蛋糕」 TVBS 佔比也是高達 43.12%;

「方大同」議題由 CNA 佔比 29.60% 與 NOWnews 佔比 23.31% 共同主導,反映其對華語音樂圈的關注。

B.社會焦點:

社會事件類話題呈現兩極化分布,社會新聞佔總點擊量的 22.69% ,是三月份媒體爭奪戰的次重要陣地。

社會事件類話題呈現兩極化分布,佔總點擊量的 22.69%。
社會事件類話題呈現兩極化分布,佔總點擊量的 22.69%。

「雲云」事件以 NOWnews 佔比最高  20.82%  , ETtoday 緊隨其後 20.06% 競爭激烈;

「比特犬咬人」則由 UDN 主導,佔 32.85% ,顯示其對社會議題的快速反應與覆蓋能力;

「剴剴」議題中, UpMedia 以 30.46% 領先,異軍突起,大幅領先,或反映其在特定深度社會議題報導上的投入與影響力;

「疲老闆」事件則高度集中於 Storm ,佔比達 55.55% ,展現利基媒體在特定話題上的潛力。

C.政治角力:

佔總點擊量 7.91%,數據展示出特殊媒體在特定議題上明顯優勢。

政治類佔總點擊量 7.91%
政治類佔總點擊量 7.91%

「鍾文智」相關報導由 ETtoday 佔比 37.27% 與 UDN 佔比 27.73% 掌握;

「郭瑤琪」則由 CNA 以 44.53% 佔比展現絕對優勢,反映官媒色彩濃厚的媒體在政治議題的權威性。

「葉霸」分布相對分散,UDN 佔比 24.7% 、LTN 佔比 22.85%,顯示不同政治屬性人物會觸發不同媒體的報導策略與讀者偏好。

D.國際視野:

佔總點擊量 17.83%,多元競爭,資訊需求鏈覆蓋。

「緬甸地震」則呈現多元分布,TVBS 佔比 30.88%、CNA 佔比 23.21% 與 UDN 佔比 17.28% ,呈現三強共治的局面,合計掌握71.37%流量,與單一媒體主導的娛樂或社會議題不同,此事件無任何媒體佔比超過 35%。

 

「緬甸地震」則呈現三強共治的局面,合計掌握71.37%流量,此事件無任何媒體佔比超過 35%。
「緬甸地震」則呈現三強共治的局面,合計掌握71.37%流量,此事件無任何媒體佔比超過 35%。

此現象或可解讀為,面對重大國際災難,閱聽眾傾向於從不同媒體獲取資訊、交叉比對,而非依賴單一來源。這也可能反映了不同媒體的切入點差異,TVBS 可能強於即時畫面與災情快訊,CNA 聚焦官方反應與國際連結,而 UDN 或側重深度分析與影響評估。

E.科技與利基市場:

分別佔總點擊量 5.82%、6.69%

這個圖表視覺化不同關鍵詞在各媒體平台的流量分布情況。
這個圖表視覺化不同關鍵詞在各媒體平台的流量分布情況。

「manus」科技關鍵字呈現極端集中,CW 佔比 45.58% 獨占鰲頭,反映專業財經媒體在科技領域的權威性深受目標讀者信賴。

「吉卜力風格」BT 佔比 43.02% 高度掌握,顯示特定文化或風格議題也能在專業財經媒體中引發關注。

「18禁」此敏感議題流量驚人地集中在 LTN 佔比 48.54% ,幾乎形成壟斷,SETN 佔比 23.19% 與 Chinatimes 佔比 13.94% 分食剩餘部分,顯示特定媒體在處理爭議性或 18禁 內容上具有更高的流量轉化能力或更明確的市場區隔。

長尾效應顯現,部分相對冷門的關鍵字也揭示了小眾或垂直媒體的潛力。如「苦盡柑來遇見你」主要由 BW 主導,佔比 67.25%;「裘振宇」SETN 佔比 47.89% 和 MirrorMedia 佔比 31.38% 掌握近八成流量;「江莉錦」TNL 也有 佔比 25.66% 表現不俗。

四、媒體議題主導力與特化趨勢分析

這個圖表直觀地呈現台灣媒體市場的「護城河」分析
這個圖表直觀地呈現台灣媒體市場的「護城河」分析


綜合來看,各媒體在特定領域的「護城河」已然形成:

全面型選手:

UDNETtoday 在多數議題類別中均保有強勁競爭力,展現廣度優勢。

  • UDN 在社會、政治、國際議題上表現穩健;

  • ETtoday 在娛樂、社會話題上尤為突出。

娛樂先鋒:

  • TVBS 憑藉其影視背景和資源,在娛樂(特別是韓流)話題上建立了難以撼動的領導地位。

官媒代表:

  • CNA 在國際新聞和部分嚴肅政治議題上維持其特殊影響力。

立場鮮明:

  • LTN 在政治議題和特定爭議性話題(如18禁)上擁有高聲量,與其品牌形象一致。

利基王者:

  • UpMedia 在「剴剴」議題上的領先,顯示其在深度社會調查報導的潛力。

  • Storm 在「疲老闆」事件上的壟斷,證明其抓住特定社會熱點的能力。

  • CWBT 分別在「manus」和「吉卜力風格」上的強勢,確立了其在科技和特定文化財經議題上的專業地位。

  • SETN 在「裘振宇」及「18禁」相關議題的高佔比,反映其在特定社會娛樂及敏感話題上的流量吸引力。

  • BWTNL 等也在特定長尾關鍵字中展現了不俗的影響力。

數據顯示,台灣媒體市場雖呈現 UDNETtodayTVBS 三強佔據四成流量的格局,但在具體議題上,「一家獨大」或「雙雄爭霸」的現象頻繁出現,媒體專業特化的趨勢日益明顯。

競爭策略啟示:流量爭奪的三大關鍵

a. 綜合型媒體:鞏守「廣度」,強化「速度」

  • UDN、ETtoday需維持多議題覆蓋,並優化突發事件反應質量。

b. 垂直媒體:深耕「專業」,搶佔利基

  • 案例: CW 在科技議題、 BW 在流行文化的成功,證明小眾市場的發展潛力。
  • 建議:鎖定 1-2 個高潛力領域(如 AI、影評),建立內容壁壘。

c. 流量集中化:警惕「單一議題依賴」風險

  • LTN在「18禁」相關議題佔 48.5%,但若 Google 政策收緊可能立即衝擊流量。
  • 分散佈局(如 TVBS 同時強攻娛樂與國際),可降低營運風險。

五、結論與策略建議

這個圖表採用了中心輻射式設計,展示基於媒體點擊量數據分析所提出的策略建議。
這個圖表採用了中心輻射式設計,展示基於媒體點擊量數據分析所提出的策略建議。

從 2025 年三月 SimilarWeb TOP 25 熱門關鍵字點擊量統計顯示,三月份娛樂內容成為吸引訪客量主引擎,但社會、國際、政治乃至科技和特定利基話題,也都為不同媒體提供了展現影響力的舞台。

對於媒體經營者而言,這份數據提供了寶貴的策略參考:

a.鞏固核心優勢,深化護城河:

領先媒體應持續投入資源,鞏固在優勢議題領域(如 UDN、ETtoday 的廣度、TVBS 的娛樂、CNA 的權威性)的領導地位,提升報導的深度與獨特性。

b.發掘利基藍海,實現差異化突圍:

中小型或垂直媒體應聚焦特定領域(如深度社會報導、特定流行文化、科技前沿、爭議性話題),避開與大型綜合媒體的正面紅海競爭,建立在利基市場的權威性與用戶黏性。長尾效應證明,專精特定領域同樣能獲取可觀的影響力。

c.洞察議題風向,提前佈局:

密切關注搜尋趨勢與社會脈動,預判潛在熱點,針對自身優勢領域提前進行內容規劃與資源佈局,爭取在下一波議題浪潮中佔據先機。

d.認識用戶行為,優化觸及:

國際新聞的多源交叉比對行為提示媒體,除了追求速度,更應思考如何提供差異化價值(如深度分析、多元觀點、背景脈絡)。理解用戶在不同議題下的資訊獲取習慣,是優化內容呈現與分發策略的關鍵。

未來趨勢預測:

  • 娛樂內容雖將持續主導流量,但用戶的內容消費將更趨分眾化、垂直化。
  • 專業財經與科技媒體在特定議題上的話語權與影響力預計將持續增強。
  • 媒體的「議題專業化」將是不可逆轉的趨勢,擁有特定領域深度報導能力的媒體將更具競爭力。

*備註:研究方法與限制說明

數據來源:

本分析基於 Similarweb 提供的 2025 年 3 月台灣各主要媒體網站獨立網域 (Domain) 的搜尋點擊數據。

分析範圍:

聚焦於2025年三月份搜尋點擊量最高的 25 個熱門關鍵主題,涵蓋娛樂、社會、政治、國際、科技等多個領域。

計算方式:

報告中的百分比數據經過四捨五入處理,若各媒體在單一關鍵字下佔比加總略有出入,屬正常統計誤差。

分析限制:

  • 時間侷限:數據僅反映 2025 年 3 月單月狀況,可能受當月特殊事件(如特定新聞爆發)的顯著影響,不完全代表長期趨勢。
  • 範圍侷限:僅分析 TOP 25 熱門關鍵字,無法涵蓋媒體全部流量來源及所有長尾關鍵字的表現。
  • 渠道侷限:未納入社群轉發、新聞 App 閱讀、直接訪問等非搜尋來源的網站流量數據。
  • 分類主觀性:關鍵字分類可能存在交叉或主觀判斷空間。
  • 質量指標缺乏:未考慮用戶點擊後的停留時間、跳出率、互動率等質量指標。
  • 用戶重疊未能排除同一用戶在不同平台間的重複點擊。
  • 設備區分未對移動端與桌面端流量進行區分統計分析。

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