「紅葉蛋糕」台北人從小吃到大！ 老饕狂推「2口味」最頂：價位不貴很有回憶感
image source:翻攝FB／新光三越 台中中港店
每逢生日、結婚、週年慶祝時，餐桌上都不可或缺美味的蛋糕，不論是傳統款式還是客製化訂購，蛋糕色香味俱全總是讓人難以抗拒，其中知名品牌「紅葉蛋糕」是許多台北人從小吃到大的蛋糕，對此有外地人好奇「值得下單試試嗎」，引發老饕留言回應。
紅葉蛋糕值得下單試試嗎？網推爆奶油口味：過生日都買紅葉
一名網友在PTT八卦版發文，原PO表示老品牌「紅葉蛋糕」只有在北部有販售據點，最近發現租屋處附近有紅葉蛋糕分店，所以決定買大蛋糕回家享用，也讓原PO好奇「聽說它還有宅配服務，值得下單試試嗎？」
對此不少人推薦奶油蛋糕，「很OK前天才吃，重點在奶油」、「不錯吃，奶油蠻香的」、「奶油吃起來很爽口」、「奶油比較不會膩，目前吃過的奶油覺得最頂，蛋糕體很普通，巧克力糕體有好一點」、「蛋糕體真的很普，奶油是童年的回憶」、「不懂蛋糕的人的保守牌」、「就買了不會雷，整體吃起來也不會太甜的安全牌」、「我覺得可以，主要價位不貴又很有回憶感」、「奶油好吃+吃古早味」、「便宜，然後比你想像的好吃」、「買過一堆高價蛋糕，還是紅葉樸實好吃」。
還有人表示自己從小吃到大，家中長輩都很喜歡，「好吃，家裡有人生日大多都買這家」、「我小時候吃這家長大的＝＝很好吃啊」、「小時候阿嬤很愛買，家族大家過生日都買紅葉」、「幫長輩過生日的首選，小孩的話不適合」、「老人的童年夢想，以前越窮的越愛吃」、「蠻好吃的傳統蛋糕啊，中老年人都愛，不然現在一堆新潮口味，又不是人人愛」。
▲紅葉蛋糕是許多台北人買生日蛋糕的首選店家。
image source:翻攝FB／紅葉蛋糕
老饕狂推黑森林口味！網笑：生日不吃紅葉就不潮了
也有其他饕客分享，「奶油比較印象深刻，但附近幾間黑森林都沒比紅葉好吃」、「以台式黑森林蛋糕來說，巧克力蛋糕體濕潤，又帶有巧克力香氣，加上奶油加分」、「草莓蛋糕體真的是無敵，我不覺得跟奶油有關係」、「芋泥捲也還可以，然後有人說太胖把奶油刮掉不吃」、「我都不加奶油，改放芋泥」、「林志穎小孩過生日有買這家蛋糕，就小時候那種很台式的蛋糕」、「看好幾個網美會買紅葉搞得好像生日不吃紅葉就不潮了」。
但有人吃完後認為紅葉蛋糕是台北人才懂的美味，「台北人才懂的美味，所以我不懂」、「真的還好只有天龍人以為美味吧...」、「沒什麼特別炫砲的口味」、「很普通的蛋糕，過譽了」、「超普通，吃完毫無印象」、「第一次吃驚為天人，現在退步只剩名氣了」。
▲紅葉蛋糕鮮奶油、黑森林、芋泥口味受到網友喜愛。
image source:翻攝PTT
紅葉蛋糕快閃新竹、台中！鮮奶油蛋糕、黑森林登熱門字詞
從《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統來看近一年「紅葉蛋糕」聲量趨勢，可以發現2022年12月14日紅葉蛋糕在新竹遠東巨城購物中心開賣，讓不少網友表示「巨城是許願神燈嗎」、「有櫃以後就不用衝台北囉」、「巨城你真的太優秀了」，網路聲量累積2,199筆；2023年9月26日，新光三越台中中港店也宣布紅葉蛋糕即將來館快閃，還舉辦紅葉蛋糕6吋黑森林蛋糕抽獎活動，吸引許多台中網友共襄盛舉，網路聲量再度來到1,643筆。
從《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統來看近一年「紅葉蛋糕」探索概念，也能發現「紅葉鮮奶油」、「鮮奶油」、「鮮奶油蛋糕」、「黑森林蛋糕」、「生日蛋糕」、「家樂氏」、「宅配美食」等，可見紅葉蛋糕除了是大家指名的生日蛋糕、宅配美食首選，鮮奶油蛋糕和黑森林蛋糕成為熱門商品，紅葉蛋糕與家樂氏獨家聯名原味蛋糕+超級莓果、巧克力蛋糕+黑巧野莓也受到IG網紅熱烈推薦。
image source:《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統
image source:《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統
分析說明
分析區間：本文分析時間範圍為2022年10月19日至2023年10月18日。
資料來源：
《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統擁有巨量資料，以人工智慧作語意分析之工具資料蒐集範圍：每月處理1000億以上中文資料的網路社群大數據資料庫，其內容涵蓋Facebook、YouTube、新聞媒體、討論區、部落格等網站。
研究方法：
《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統擁有巨量資料，以人工智慧作語意分析之工具資料蒐集範圍：每月處理1000億以上中文資料的網路社群大數據資料庫，其內容涵蓋Facebook、YouTube、新聞媒體、討論區、部落格等網站，針對討論『紅葉蛋糕』相關文本進行分析，調查「網路聲量」(註1)、「探索概念」(註2)作為本分析依據。
*註1 網路聲量：透過『KEYPO大數據關鍵引擎』輿情分析系統，計算社群討論及新聞報導提及的文章則數，聲量越高代表討論越熱，能見度越高。
*註2 探索概念：將主題的文章進行概念分群（Concept Clustering），幫助讀者從巨量資料中快速掌握事件的來龍去脈；群中存在較高的議題相似度，群間則有較低的相關度；分群結果透過演算法抽取具有代表性的片語以呈現概念的意義。
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