| 名次 | 關鍵字 | 指數 |
|---|---|---|
| 1 | AI | 16.000 |
| 2 | 財經 | 11.000 |
| 3 | 國際 | 6.000 |
| 4 | 輝達 | 5.000 |
| 5 | 美股 | 4.000 |
| 6 | 通膨 | 3.000 |
| 7 | 川普 | 3.000 |
| 8 | 綜合 | 2.000 |
| 9 | 沃爾瑪 | 2.000 |
| 10 | 黃仁勳 | 2.000 |
| 11 | Nvidia | 2.000 |
| 12 | 習近平 | 2.000 |
| 13 | 台股 | 2.000 |
| 14 | CSP | 1.000 |
| 15 | 創見 | 1.000 |
| 16 | 挑戰 | 1.000 |
| 17 | 婚姻平權 | 1.000 |
| 18 | 學費 | 1.000 |
| 19 | 商辦 | 1.000 |
| 20 | 世代正義 | 1.000 |
| 21 | 年金改革 | 1.000 |
| 22 | 缺貨 | 1.000 |
| 23 | 東海大學 | 1.000 |
| 24 | ESG | 1.000 |
| 25 | 蔡英文 | 1.000 |
| 26 | 重返辦公室 | 1.000 |
| 27 | 暴力 | 1.000 |
| 28 | 財報 | 1.000 |
| 29 | 供應鏈 | 1.000 |
| 30 | Gini Coefficient | 1.000 |
| 31 | 股市 | 1.000 |
| 32 | 聯準會 | 1.000 |
| 33 | 台中 | 1.000 |
| 34 | 台積電 | 1.000 |
| 35 | 吉尼係數 | 1.000 |
| 36 | 龔明鑫 | 1.000 |
| 37 | 色情 | 1.000 |
| 38 | 黃昆輝 | 1.000 |
| 39 | 住宿補貼 | 1.000 |
| 40 | 教師 | 1.000 |
| 41 | 生活 | 1.000 |
| 42 | 假資訊 | 1.000 |
| 43 | 超級循環 | 1.000 |
| 44 | 獼猴 | 1.000 |
| 45 | APEC | 1.000 |
| 46 | 亞馬遜 | 1.000 |
| 47 | 富致 | 1.000 |
| 48 | 紐約證交所 | 1.000 |
| 49 | 擴張 | 1.000 |
| 50 | 高速網通 | 1.000 |
| 51 | ET | 1.000 |
| 52 | 機器人 | 1.000 |
| 53 | 工業電腦 | 1.000 |
| 54 | Meta | 1.000 |
| 55 | Manus | 1.000 |
| 56 | 收購 | 1.000 |
| 57 | 新創 | 1.000 |
| 58 | 上報 | 1.000 |
| 59 | 羅昇 | 1.000 |
| 60 | 合作友站 | 1.000 |
| 61 | Ropeg | 1.000 |
| 62 | AI伺服器 | 1.000 |
| 63 | 李宗南 | 1.000 |
| 64 | 資工系 | 1.000 |
| 65 | 特聘教授 | 1.000 |
| 66 | 台灣 | 1.000 |
| 67 | 中山大學 | 1.000 |
| 68 | 政治 | 1.000 |
| 69 | 快新聞 | 1.000 |
| 70 | 掃把 | 1.000 |
| 71 | 中山呂布 | 1.000 |
| 72 | 藍芽 | 1.000 |
| 名次 | 關鍵字 | 指數 |
|---|---|---|
| 1 | AI | 44.000 |
| 2 | 輝達 | 6.000 |
| 3 | 川普 | 5.000 |
| 4 | 人工智慧 | 4.000 |
| 5 | 科技 | 3.000 |
| 6 | 半導體 | 3.000 |
| 7 | 美國 | 3.000 |
| 8 | 記憶體 | 3.000 |
| 9 | 中國 | 3.000 |
| 10 | 持續 | 3.000 |
| 11 | 黃仁勳 | 3.000 |
| 12 | 台灣 | 3.000 |
| 13 | 200 | 2.000 |
| 14 | 晶片 | 2.000 |
| 15 | 卓榮泰 | 2.000 |
| 16 | 貿易 | 2.000 |
| 17 | 樺漢 | 2.000 |
| 18 | 廣達 | 2.000 |
| 19 | CPO | 2.000 |
| 20 | 市場 | 2.000 |
| 21 | 習近平 | 2.000 |
| 22 | 南亞科 | 2.000 |
| 23 | 伺服器 | 2.000 |
| 24 | 不孕 | 1.000 |
| 25 | 無精症 | 1.000 |
| 26 | 美國總統 | 1.000 |
| 27 | 矽谷 | 1.000 |
| 28 | 帥哥 | 1.000 |
| 29 | 避險基金 | 1.000 |
| 30 | 富豪 | 1.000 |
| 31 | 財團 | 1.000 |
| 32 | 生殖醫學 | 1.000 |
| 33 | 財務申報 | 1.000 |
| 34 | 股票交易 | 1.000 |
| 35 | 學霸 | 1.000 |
| 36 | 男大生 | 1.000 |
| 37 | 底層民眾 | 1.000 |
| 38 | 通膨 | 1.000 |
| 39 | 股市 | 1.000 |
| 40 | 炒股 | 1.000 |
| 41 | 利益迴避 | 1.000 |
| 42 | Neoclouds | 1.000 |
| 43 | 財富 | 1.000 |
| 44 | 華許 | 1.000 |
| 45 | 出口 | 1.000 |
| 46 | 演員 | 1.000 |
| 47 | 短劇 | 1.000 |
| 48 | 導演 | 1.000 |
| 49 | 川習會 | 1.000 |
| 50 | 童振源 | 1.000 |
| 51 | 思科 | 1.000 |
| 52 | 透過 | 1.000 |
| 53 | 系統 | 1.000 |
| 54 | 橫店 | 1.000 |
| 55 | 智能 | 1.000 |
| 56 | 台積電 | 1.000 |
| 57 | 聯準會 | 1.000 |
| 58 | 資產階級 | 1.000 |
| 59 | 蘋果 | 1.000 |
| 60 | 投資 | 1.000 |
| 61 | 選股 | 1.000 |
| 62 | 詐騙 | 1.000 |
| 63 | 台中 | 1.000 |
| 64 | 金融改革 | 1.000 |
| 65 | 非典型工作 | 1.000 |
| 66 | 中美關係 | 1.000 |
| 67 | EPS | 1.000 |
| 68 | 獲利 | 1.000 |
| 69 | 泡沫經濟 | 1.000 |
| 70 | 智慧科技 | 1.000 |
| 71 | 伊朗 | 1.000 |
| 72 | 費城半導體 | 1.000 |