首頁› M3 GBP 掃描計畫
📊 原創數據方法論

Kuzih 站上的數據
是怎麼來的

我們在文章與服務頁上引用了不少自己採集的數字。這一頁把方法、樣本組成、採集日期與統計口徑全部攤開，也把每一批資料不能用來說什麼寫清楚。你可以據此判斷該不該相信這些數字。

M3 是什麼

一套持續進行的 Google 商家檔案掃描

M3 是 Kuzih 內部使用的 GBP（Google Business Profile）掃描方法代號，目前版本 v1.4。做法很樸素：用指定關鍵字在 Google Maps 檢索，把排名前 N 間商家的公開檔案逐一打開，人工記錄下來，再做統計。

它不是抽樣調查，也不是問卷。它記錄的是「消費者用某個關鍵字搜尋時，實際會看到什麼」——這正是在地商家真正要面對的競爭現場。同樣的方法可以重複套用在不同城市、不同產業，所以我們把它做成一套固定流程而不是一次性的專案。

STEP 01
定義檢索條件
指定城市與產業關鍵字（例：「台北市醫美診所」），固定裝置與地區設定，避免個人化結果影響排序。
STEP 02
取排名前 N 間
依 Google Maps 呈現順序取前 N 間商家，不挑選、不排除低分店家，避免採樣偏誤。
STEP 03
人工逐筆記錄
開啟每一間商家檔案，記錄評論總數、平均星評、排名位置、是否回覆評論、照片數量。全程人工，不使用自動爬蟲。
STEP 04
清理異常值
剔除地理範圍外、已永久停業、明顯重複建檔的項目，並記錄剔除筆數與原因，讓有效樣本數可追溯。
STEP 05
統計與標註
計算平均、中位數、P25／P75、前十名與前三名平均。引用時一律附上樣本數與採集日期。
資料集

目前站上引用的三批資料

三批資料的樣本規模與可信度差很多，用途也不同。看到站上出現數字時，可以回到這裡對照它屬於哪一批。

資料集範圍有效樣本採集時間可以用來說什麼
A｜台北醫美深度掃描 台北市醫美診所 N=96 2026-03-11 該商圈該時點的評論數分布與競爭門檻
B｜跨產業橫向掃描 台中餐飲 250／台北牙醫 250／台中美業 250 N=750 2026 年 3 月 台灣在地商家 GBP 經營現況的整體樣貌
C｜產業別小樣本 12 個產業，各 40～60 間 40～60／產業 2026 Q1 單一產業的量級參考，不足以做統計推論
資料集 A｜台北醫美 GBP 掃描
關鍵字「台北市醫美診所」・2026-03-11 採集・原始 97 筆，剔除 1 筆桃園異常值，有效 N=96
749
平均評論數
412
中位數 P50
~100
第 25 百分位 P25
727
第 75 百分位 P75
2,811
前十名平均
3,812
前三名平均
★ 4.83
平均星評
平均值（749）遠高於中位數（412），代表少數頭部診所把平均拉高——這批資料最該注意的不是平均數，而是分布的偏斜程度。引用時請用中位數與百分位，不要只引用平均。
資料集 B｜跨產業橫向掃描
台中餐飲 250 間・台北牙醫 250 間・台中美業 250 間・2026 年 3 月採集・N=750
68%
評論數低於 20 則
53%
從未回覆任何評論
41%
與前段競品差距達 3 倍以上
61%
平均星評低於 ★4.2
57%
商家照片少於 10 張
這批資料橫跨三個產業與兩個城市，適合描述「台灣在地商家整體的 GBP 經營落差」。但三個產業各自的樣本仍是 250 間、集中在台中與台北，不宜直接推論到其他縣市或其他業態。
資料集 C｜產業別小樣本
2026 Q1 採集・涵蓋醫美、牙醫、美業、餐飲、零售、補習班、健身、寵物、旅宿、律師、房仲、婚攝婚宴等 12 個產業，各 40～60 間
這批是為了讓各產業頁有量級參考而做的輕量掃描。每個產業 40～60 間，數量足以看出該商圈的大致水位，但不足以做統計推論。站上所有引用這批資料的位置都標註了「樣本僅供參考」，請不要當成產業通則使用。需要可靠的產業數字時，請看資料集 A 或 B。
誠實揭露

這些數據不能用來說什麼

研究方法的價值不在於數字有多好看，而在於界線畫得夠不夠清楚。以下是我們認為必須先講明白的部分。

五項限制
  • 單一時點，不是趨勢。每批資料都是特定日期的一次快照。Google Maps 的排序與評論數每天都在變，隔一段時間重新掃描結果會不同。引用時請務必附上採集日期。
  • 不是隨機抽樣。樣本來自「特定關鍵字的搜尋結果前 N 名」，本質上偏向已經有一定曝光的商家。完全沒有 GBP 或排名極後的店家不會進入樣本，因此真實的「評論數不足」比例可能被低估。
  • 地理集中在台北與台中。目前三批資料都取自這兩個都會區。其他縣市的競爭密度明顯不同，不宜直接套用。
  • 資料集 C 樣本過小。每個產業 40～60 間只能看量級，不能做百分比推論。站上引用該批資料的地方一律標示「僅供參考」。
  • 人工採集有誤差。全程人工記錄可以避免爬蟲的封鎖與欄位錯讀，但也意味著存在人為判讀誤差。異常值的剔除筆數與理由都會記錄，但我們不宣稱零誤差。
🔒 原始資料與引用規範

我們不公開逐筆原始資料。掃描記錄的是第三方商家的公開檔案，每一筆都對應到可識別的特定店家，把它們整理成清單公開並不恰當。本頁公開的是方法、樣本組成與彙總統計——這也是產業調查的一般作法。

歡迎引用，請完整標註資料集、樣本數與採集日期，不要改動數字或省略樣本數：

資料來源：Kuzih M3 GBP 掃描 v1.4・台北醫美・2026-03-11 採集・有效 N=96｜方法與樣本說明

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