還在人工 copy 問 GPT？Capalyze 幫你從 Threads、地圖、短影音全自動抓留言還能做分析

你可能聽過很多「資料分析神器」：幫你做報告的 AI、幫你跑圖表的 AI、甚至幫你寫洞察結論的 AI。

但真正開始做資料分析之後你會發現——問題根本不在分析那一步，而是：你有資料可以分析嗎？

我們遇過太多分析師、行銷人、研究生，光是「資料怎麼抓」、「要不要寫爬蟲」、「平台限制怎麼解」這一段，就已經卡掉 80% 的時間。

如果你沒有掌握一手資料，後面那些再聰明的 AI 工具，也只是漂亮的 PPT 而已（或是單純話唬爛）。

這也是為什麼今天會跟大家介紹一個我們認為非常厲害的產品 —— Capalyze。因為它解決的，正是大部分人卡最久的那一步：資料取得與結構化。

資料分析流程的 4 個關鍵步驟

所以，資料分析真正的流程，從來不是「丟表格給 AI」這麼簡單。
我們把它拆成四個步驟來看——

收集資料

你得先有東西能分析。可能是社群留言、商品評論、地圖評價，或來自各種平台的一手使用者回饋。但這一步，往往是整個流程裡最難啟動的。

我們以前介紹過，如果想試試資料分析的流程，其實可以從 政府開放資料平台 下手，先熟悉怎麼找資料、怎麼清洗結構、怎麼丟進 AI 做分析。但現實是：很多資料根本就不在開放平台上，特別是社群聲量、用戶評論這種「活的內容」。你想抓，卻沒地方抓；你有方向，卻沒有資料可跑。

清洗與整理

資料抓下來之後，真正的災難才開始。
（開始回想自己當初瘋狂找 YouTube 教學，學怎麼把 Excel 表格整理乾淨，怎麼用公式拆字串、分欄、對齊格式……）你會遇到一堆格式錯亂的內容：有些有標點、有些全是表情符號，有些根本一句話裡塞了三個概念。而最困難的地方在於——你要幫這些雜亂無章的文字「長出骨架」。

這個骨架，指的就是結構：
誰說了什麼、什麼時候說的、說的是哪一件事、屬於哪一類問題。
只有當這些東西被清楚地標示出來，這些文字才真正從「內容」變成了「資料」。

而這一步，剛好就是 AI 特別擅長的地方。
大多數資料分析用的 AI 工具，其實也是從這一步才開始介入整個 pipeline。

分析與視覺化

當你把資料整理成乾淨的欄位、標籤、時間戳記，這時不論你用的是 GPT、Claude、Notion AI、Power BI 還是 Tableau，它們都能幫你生成漂亮的圖表、做關鍵字頻率分析、跑情緒分類，甚至給出初步的觀察結論。

很多人以為資料分析就是從這裡開始的。
但我們都知道，如果前面的資料結構不對、欄位沒整理好，分析結果也會失真。

而且這一步做出來的結果也只是「第一輪初步」，真正有價值的 insight，還得靠你自己進一步解讀。

詮釋與調整策略

這一步，才是資料分析師真正展現價值的時候。
你要看得出哪一張圖表只是漂亮、哪一組數據背後其實有偏誤，
你要知道使用者說「方便」，指的是 UX 設計、還是門市取貨？
留言裡那一句「還不錯」，到底是口頭禪，還是真心推薦？

甚至很多分析師會回過頭，重新讀一輪原始評論，做第二層的詮釋與分類：

• 哪些評論是情緒化發言但內容有價值？
• 哪些詞其實在不同上下文代表完全不同意思？
• 哪些低頻詞雖然出現次數少，但可能藏著產品的真痛點？

AI 幫你跑出第一層的資料摘要沒錯，但真正能提出策略建議、落地調整、產品優化方向的，還是你自己。

解決資料分析斷點的 AI Tool ─ Capalyze

你可能曾經想要分析 TikTok 上的熱門商品聲量，想看 Threads 上大家對某個品牌的真實評價，或者只是單純想知道某間餐廳的 Google Map 評論，哪個點最常被抱怨。

但問題是——
你沒辦法自己寫爬蟲，平台又沒開 API，登入狀態還限制一堆，
好不容易抓下來的內容還是一團亂：時間、用戶、留言內容全部混在一起。
這些都還沒進入分析本身，整個資料分析流程就已經崩潰了。

而 Capalyze，做的就是這一段。它不是來幫你跑圖表，而是直接幫你從社群平台上把資料「拉乾淨」拉結構化——不論是 TikTok、Threads、小紅書還是 Google Map，你只要下 prompt，它就能幫你抓到一手內容、轉成結構化欄位，甚至初步情緒分類、關鍵字整理都幫你做完。

它解決的不是「分析問題」，而是幫你把資料這件事準備好，讓你能開始分析。
這也是為什麼 Capalyze 特別重要——它讓更多人的 Action 不再只是憑感覺，而是可以 Based on Data。

不是每個人都要變成資料分析師，但 Capalyze 讓更多人能夠「像資料分析師一樣思考、啟動、決策」。當資料變得可取得、可閱讀、可操作，下一步你要怎麼做，就變得清楚多了。

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🧠 Capalyze 不只是資料工具，而是一種新工作方式

你不是不會做分析，只是沒有人幫你把資料抓好、整理好、準備好。
Capalyze 幫你跨過最費時的前置作業，從資料抓取到欄位結構、評論分類、聲量排行，一鍵完成。

👉 點我了解 Capalyze 怎麼幫你「爬資料、變資料、用資料」

Capalyze 怎麼用？實戰場景 Showcase：四個應用案例

你可能會問：了解了 Capalyze 的原理，那實際上要怎麼用？
以下整理四個最常見、也最有感的使用場景，從日常決策、行銷洞察，到職場分析報告，讓你看看它怎麼在「還沒分析前的那一步」，幫你把資料變乾淨、變有用。

案例一｜找出 Threads 上對某品牌/網紅的真實評價

你是一位品牌行銷人，正在規劃聯名合作的對象，但擔心社群上有負評沒被掌握到。這時只要輸入：

prompt：
1. 先在 Threads 上找到關於品牌 X 的討論串，將連結複製下來
2.分析 Threads 上(可以加上時間，如一週內)討論「品牌 X」的留言，整理品牌的情緒分類、關鍵字分析，以及​

Capalyze 就會藉由他們的瀏覽器擴充外掛，從 Threads 拉下相關留言，幫你做資料採集，接著他們會將這些非結構資料，讓 AI 初步整理出乾淨的欄位表格，包含：留言時間、帳號、內容、情緒標籤、頻率最高的用詞等，接著點開始採集，Capalyze 便會開始大量的去爬取該網頁的所有內容，直到你按下停止。

完成之後，你可以一眼看出網友對品牌印象的轉變趨勢：是單一事件造成負評？還是長期口碑正在流失？更進一步，你還能點進去，將這些數據轉換成各種可視化圖表（折線圖、詞雲、圓餅圖…隨你切換），讓趨勢變得一目了然。

案例二｜分析 TikTok 上爆紅商品的關鍵痛點

想像你是一位電商老闆，最近看到一支 TikTok 商品影片播放破百萬，留言區熱鬧到不行。但問題是，你怎麼知道大家真正討論的焦點是「商品真的好」，還是「被廣告洗出來的假熱度」？

這時你可以輸入：

prompt：爬取這個 TikTok 標籤下的所有影片，分類使用者提到的優點、缺點與建議，並統計關鍵字出現頻率。

Capalyze 會先把影片相關資料自動整理成欄位化格式：包含影片描述、使用者名稱、影片封面等。接著，它會進一步幫你分類留言，快速區分出常見的讚美（如「魔芋爽」「衛龍」「零食推薦」）、以及抱怨（如「洗腎」「垃圾食物」「健康」）。

完成後，你會立刻得到一份使用者回饋總覽報告：

• 哪些優點最常被提到？（如「零食推薦」「衛龍」）
• 哪些缺點正在快速累積聲量？（多數集中於健康疑慮，例如「洗腎」「傷腎」）
• 建議與推薦的比例是否有失衡？（例如「吃貨」「好物分享」 vs. 健康擔憂）

更重要的是，這些結果不只是一張靜態表格。你還能進一步切換成多種互動式圖表：像「優缺點分布圓餅圖」、「關鍵字雲」、「情緒走勢折線圖」等。這些可視化成果，能幫你更快看清趨勢，甚至直接拿來做內部簡報，節省大量整理時間。

案例三｜批次蒐集 Amazon 上產品資訊，建立競品資料庫

你是一位品牌經理，準備規劃新一季面膜系列商品，想先整理市面上熱銷產品的定價、包裝與賣點，做為內部討論依據。但 Amazon 上資訊分散，每個頁面格式又略有不同，手動整理既耗時又容易出錯。

這時你可以輸入：

prompt：請幫我採集 Amazon 上「face mask」的產品資訊

Capalyze 就會開始幫你蒐集資料，不只能拉出一頁商品列表，還能「像人一樣」自動點進每個商品頁，抓下所有關鍵欄位。如下圖所示，最終你會得到一份乾淨的資料表格，包含：

📦 商品名稱📷 商品圖片💲 價格與運費🌟 星等與評論數👥 購買人數、預計送達時間🧪 化學品安全性說明（如有）

這些欄位會被自動轉為可篩選的表格資料，讓你可以直接貼進 Excel、Notion、Airtable，作為競品分析、內部簡報、或行銷企劃資料。

你也可以延伸應用這份資料來做：

• 價格帶分析：平均售價、品牌價格分布
• 包裝策略參考：包裝數量與單價的搭配邏輯
• 買氣熱度預測：評論數與星等的分布

而這整段流程，不需要寫一行程式，也不用請工程師幫你打 API，只要一段 prompt + 一個開始按鈕就搞定。

案例四｜一秒搞懂 Google Map 評論，挖出服務痛點

你是一位開餐廳的老闆，想了解競爭對手的顧客回饋，看看他們在 Google Map 上有什麼被罵的重點。你可以輸入：

prompt：幫我整理 Google Map 上「餐廳 Y」的評論，包含評論時間、星等、留言重點與負面關鍵字分析。

Capalyze 會把所有評論欄位化整理，並標註出常見的負面詞彙（像是「出餐慢」、「態度差」、「價格不合理」），讓你快速掌握顧客最在意的幾個服務問題，也能做為自家改進的參考依據。

傳統的爬蟲其實很難做到這一點，因為 Google Map 的評論內頁有登入狀態與動態載入限制，爬蟲常常卡住或抓不到完整內容。Capalyze 的特點，就是能跨過這個門檻，直接幫你把評論「拉乾淨」，同時轉成結構化的欄位。

完成後，你可以進一步切換成各種圖表：

• 評分分布的長條圖
• 正負評情緒的比例圓餅圖
• 最常見的「缺點關鍵字雲」

讓你不只知道使用者說了什麼，更能一眼看出競爭對手真正的經營痛點。

延伸應用一｜從文字評論中產出 AI 標籤與情緒欄位

除了幫你把資料抓乾淨、轉欄位，Capalyze 還具備資料增生能力，能透過 AI 模型理解評論文字的語意，自動生成新欄位，像是：

• 情緒分類（正向 / 中立 / 負向）
• 評價類型（餐點建議 / 服務抱怨 / 環境問題）
• 回覆建議

prompt (延續 Google map 爬餐廳評論的對話)：幫我新增欄位：每一則評論加上情緒分類、評價類型(餐點、服務、環境)、以及幫我產出每一則的回覆建議

你可以看到 Capalyze 在既有採集的 Google 評論資料上，進一步完成了「結構化關鍵字萃取」、「評論分數與情緒自動分類」、「多面向類型標記（餐點／服務）」，並最終依照情緒與關鍵字，自動生成對應的店家回覆話術，語氣溫暖、貼近品牌風格，不僅節省了人工客服時間，也提升了品牌互動的質感。

延伸應用二｜「像人一樣」的網站探索與批量採集

除了分析既有評論資料，Capalyze 也支援「主動下探採集」的功能 —— 讓 AI 像一個助手一樣，幫你一個個點開網站、搜尋頁、貼文內容，自動擷取評論或留言，並整理成結構化的資料表。

以星巴克來說，我可以從 Googlemap 搜尋某區域內的所有星巴克分店，接著讓 Capalyze 自動進入每間分店的 Google Maps，爬取評論與星等資訊，統一輸出成一份「分店聲量總表」。

prompt：請幫我採集這個list下所有星巴克的評論

可以看到 Capalyze 不僅幫我採集了各分店的評論，還將這些數據整理成一份高聲量分店排行，這讓品牌經營者可以快速掌握：

• 哪些門市擁有最多評論、聲量最高。
• 哪些地區的門市聲量與評價落差較大（高評論量但分數偏低）
• 哪些門市值得作為 行銷活動首選地點 或 品牌指標據點

這樣的排行資料不僅可以用來做內部評鑑、門市表現追蹤，還能結合進一步的回覆建議、常見抱怨整理、地區熱度分析等模組，真正把評論轉換成行動指標。

 資料分析的第一步，Capalyze 幫你打開

無論是 Threads 的品牌輿情、TikTok 的爆款選品，還是 Google Map 的評論洞察，其實都在提醒我們同一件事：資料分析最難的地方，不是分析，而是 能不能抓到乾淨、完整的資料。

過去你可能得自己寫爬蟲、處理 API 限制、面對一堆雜亂無章的格式，常常還沒開始分析，人就先被搞崩潰。 Capalyze 的價值，就是把這道門檻拆掉。

它不是要取代分析師，而是讓更多人都能「像分析師一樣啟動思考」，把策略建立在可追溯的數據基礎上。當資料能被快速收集、結構化，你的每一個決策才真正有機會 Based on Data，而不是憑直覺瞎猜。

🚀 下一步，讓 Capalyze 幫你啟動資料分析

如果你曾經在資料分析的路上卡關，現在就是最佳時機：

• 想定期追蹤品牌聲量、競品評論、區域門市表現？
• 想一次抓下 Threads、TikTok、Google Map 的評論，馬上生成乾淨報表？

👉 立即了解 Capalyze，讓資料為你說話