親愛的，Gemini 3 讓我們的產品又變得更強了。 🚀
身為行銷人或數據分析師，做「輿情監測」（Social Listening）時最讓人崩潰的往往不是搜不到資料，而是搜出了一堆與品牌無關的垃圾資訊。
為了清洗這些雜訊，在傳統的監測系統裡，像是Opview, Keypo, Qsearch中，我們被迫要學會像工程師一樣思考，寫出一串又一串複雜的「布林運算」（Boolean）指令。看看這些我們曾經熟悉的「外星文」，你的頭是不是已經開始痛了？
❌ 搜 NET（服飾），為了避開基隆市長爭議：
NET -(謝國樑 | 基隆 | 東岸 | 產權 | 市長)❌ 搜 Puma（運動品牌），為了避開沈柏洋委員：
Puma -(沈柏洋 | 黑熊 | 委員 | 認知作戰)❌ 搜 全家（便利商店），為了避開社會與政治新聞：
全家 -(滅門 | 謝宜容 | 柯文哲 | 賴清德 | 肉搜 | 死刑)
這就是傳統「關鍵字匹配」的極限。我們每天花費大量時間在維護這些符號。只要新聞風向一變，這串公式就得重寫；漏了一個括號，整份報告的數據就全毀。
🔥 為什麼我們堅持打造「Pandora 原生 Social Listening Agent」？
這也是為什麼我們堅持打造「Pandora 原生 Social Listening Agent」。我們不只是單純導入模型，而是構建了一個專門針對輿情分析場景的「Native Agent」（原生代理）。
在升級 Gemini 3 後，這個 Agent 就像一位熟知台灣脈絡的資深分析師，展現了驚人的「閱讀理解能力」。
實測分析：Pandora 如何讀懂「全家」？
請看看我們系統的真實分析截圖。面對台灣最難監測的品牌之一「全家便利商店」，以及近期爆炸的時事，Pandora Agent 展現了它的思考邏輯：
它分辨得出「霸凌案」與「品牌」的差異
近期勞動部霸凌案延燒，網路上充滿「肉搜全家」、「全家移民」的激烈言論。若是舊系統，看到「全家」就抓。但 Pandora Agent 精準判定：這裡的全家指的是「家庭成員 Family」，屬於重大社會輿論干擾，與便利商店無關，直接排除。它讀得懂「政治攻防」的語境
無論是討論「柯文哲全家資金流向」，還是「賴清德老家爭議」，Agent 都識別出這些是「政治防禦用語」或「家庭單位描述」。它知道這些全家是在談論政治人物的親屬，而不是在討論便利商店的霜淇淋。它甚至懂「假設性辯論」
最讓我驚豔的是關於廢死聯盟的討論。當網民說：「如果你全家被殺，你還支持廢死嗎？」這種極端發言很難用關鍵字排除。但 Pandora Agent 讀懂了這是一個「極端假設性辯論」，並標註為社會議題干擾，自動過濾。
💡 AI 產品的護城河：通用模型 vs. 在地化 Agent
常有人問：「做 AI 產品，難道不擔心被 Google 或 OpenAI 這些大廠超車嗎？」
這次 Pandora 的升級，反而讓我更確信一件事：
「通用模型越強，在地化的垂直 Agent 就越有價值。」
Gemini 3 擁有全世界的知識，但它未必能在第一時間搞懂「為什麼搜 NET 會跑出基隆市長？」、「為什麼 Puma 會跟沈柏洋有關？」。
這些極具台灣在地脈絡（Local Context）的細節，正是通用大模型的盲區。而我們的 Pandora Agent，就是負責將這些台灣獨有的「梗」與「脈絡」，轉化為 AI 聽得懂的邏輯。
當底層模型變強，Pandora Agent 的判斷力也跟著水漲船高。把複雜的符號運算交給過去，把精準的市場洞察留給自己。這種產品跟著 AI 一起進化、越來越懂台灣人的感覺，真的很棒！
想體驗懂台灣的輿情分析工具嗎？
告別手動清洗數據的日子，讓 Pandora 幫你聽見真實聲音。