銷量下降，到底是產品出了問題，還是市場風向變了？在投入大量行銷資源之前，我們需要一個能快速洞察市場脈動、免費又強大的工具，「 Google Trends 」。 

本文將帶你深入了解 Google Trends 的五種實用情境，從判斷產品的季節週期、發掘潛在的爆發機會，到比較區域市場熱度與品牌聲量。讓我們一起學會如何「大膽假設，小心求證」，用數據驗證判斷，做出更全面的決策。

分析商品季節性與行銷布局

「銷量下降，不一定是因為產品不好，而是商品本身就存在季節週期」

有些特殊產品會依照季節產生需求，舉一個比較極端的例子「除濕機」，首先將關鍵字設定為「除濕機」，將時間範圍拉長到過去五年，你會看到一條非常規律的曲線，主要的上升段會從 11 月開始，至 2 月下降，接著會在梅雨季、颱風季時略微攀升。

代表大眾對於「除濕機」的需求，會在特定的時期出現、爆發，其他淡季時間銷量低也是正常的，那在做行銷布局時，可以針對期程進行提前規劃，不論是 SEO 關鍵字、口碑行銷等，都「需要時間發酵」，依照季節性布局，放大廣告效果。

發現特殊機會

「從數據找答案，複製下一次機會」

延續「除濕機」的 Google Trends 解析，圖中可見 2022 年 2 月 20 日那週出現極端峰值，我好奇，為什麼那週會出現 Peaking 100 的峰值？梅雨季不在 2 月，過往的搜尋趨勢都是從 11 月攀升， 12 月至 1 月到區間高點， 2 月開始逐步下降，為何 2022 年特別不一樣？

「事出必有因」

筆者查資料才發現， 2022 年 2 月 20 日全台陷入極端濕冷的天氣型態；最強冷空氣南下，寒流發威，伴隨東北風虎視眈眈，全台濕冷不斷，高雄以北全數降到 11 度以下，氣象局針對 20 縣市發布低溫特報，當年 2 月 19 日至 20 日，全台共有 74 人因寒冷導致的急病送醫或身故，馬祖也首次出現冰霰。

由此案例來看，是不是未來再有類似的極端氣候出現時，市場對於除濕產品的需求也會異常增加？既然對除濕機的搜尋量這麼高，那是不是其他類似的產品也會有需求呢？這是可以思考、深度探討的議題。

區域熱門程度比較

「猜猜看， Google 哪座台灣城市對除濕機感興趣的程度最大？」

是台灣人口最多的新北市？降雨日數居高不下的宜蘭、基隆？還是台北市？答案是「桃園市」。 Google Trends 頁面下拉後，會出現子區域網友對該組關鍵詞感興趣的程度，過去 5 年來，相對多數是桃園市。

但 Google Trends 只能給我們「相對資料」，至於背後原因是不是因為比較潮濕，又或是因為新成屋銷量、人口移入等，我們不得而知。但我們可以據此推測，就廣告效益而言，桃園市、新北市、台北市也許是需求比較大的地區。

產品熱度評估

「感興趣程度逐年衰退=產業熱度越來越低」

對於想要做新產品、新事業的人來說， Google Trends 是一個可以透過產業窺探產品潛力的工具，比如「報紙」、「雜誌」等紙本媒介，台灣民眾感興趣的程度逐年衰退。從數據延伸，思考在 Google 上搜尋的減少，是不是因為各家媒體推出自己的 APP 、自媒體的興盛、智慧型手機的普及等。

有線耳機 vs 無線耳機

另外一方面，「無線耳機 VS 有線耳機」，無線耳機聲量曾輾壓有線耳機，但到了 2024 年，全球吹起「 Y2K 復古潮」，有線耳機跟無線耳機的搜尋趨勢越來越接近。

西瓜 vs 香蕉

像西瓜基本都是跟著氣候、產季走，5 月至 8 月是最多人搜尋的月份，對於行銷夥伴來說， 4 月就可以開始預熱，規劃前置內容。而香蕉的波動幅度就比較小，基本搜尋量都比西瓜高。有興趣的人，可以自己試試看，幫自家產品找規律性，用趨勢變化驗證猜測。

品牌聲量比較

使用者可以透過 Google Trends 來理解基本的品牌聲量，透過使用者對於各品牌感興趣的程度，將時間拉長，可以看見競爭者、新進者彼此之間的成長趨勢。

這次測試是以飲料品牌來當搜尋目標，除了整體的搜尋聲量外，也可以透過子區域來看各品牌在不同城市的熱門程度，更可以點擊城市後進入更細的各區趨勢，比如台北市中山區，儘管台北市整體趨勢以「得正」最為熱門，但在中山區，「五十嵐」的聲量比「得正」高。

大膽假設，小心求證｜用工具驗證猜測

Google Trends 可以看出趨勢、判斷聲量、比較品牌競爭程度、觀測產品興衰，使用者能利用Google Trends 驗證猜測，利用數據驗證假設，可以大膽地去猜，求證時要萬分仔細。

這5種場景可以套用在不同的關鍵詞、產品上，如果品牌知名度不夠高，Google沒有數據，也可以轉個彎，搜尋「產品種類」，或是透過市場競爭者的聲量增減來找趨勢。

最後， Google Trends 只是行銷工具的一種，可以輔助使用者判斷，但不能當作唯一的決策來源；且在比較上，拿 Google 的感興趣程度去比較自媒體訂閱數，是比較不建議的做法，兩者的性質不同。