小編不用怕!6 個方法,幫你增加 Facebook 自然觸及率
小編不用怕!6 個方法,幫你增加 Facebook 自然觸及率

隨著Facebook粉絲專頁數量的成長,用戶按讚的專頁也跟著增加,因此品牌的內容在動態消息(News Feed)中的觸及數字下降也是必然的趨勢。最近很多品牌也注意到其內容的觸及率明顯下降的情況。

雖然觸及率不代表一切,但是當這個衡量指標一旦下降了,其它更重要的指標(如分享數、連結點擊數、轉換數等),也自然地跟著掉下來了。這的確是讓人感到沮喪的事。

但當我們冷靜下來想一想,整件事的實質其實很簡單:

即使你的觸及下降了,你還是有觸及到最關心你的內容的人。你只是沒有像過去那樣觸及到那些沒有那麼常與你互動的人而已。

而雖然FB廣告仍然是你整體策略的一部份,但觸及率下降並不表示不投放廣告就無法再觸及到那些在意你的內容的人了。

根據Facebook行銷專家Jon Loomer在自己的News Feed所做的實驗,在24小時內,他在News Feed中看到超過100個來自品牌的自然貼文(佔整體貼文的28.4%),而某些他常與之互動的品牌如Mashable和TechCrunch即出現了15次以上。可見只要是粉絲在意的內容,它們還是會出現在News Feed中的。

增加Facebook觸及率的6個做法

以下是Loomer提出的6個增加自然觸及率的方法:(參考原文)

1. 找出粉絲上網的時間

如果你要發佈任何內容,要確定發佈時間是在越多粉絲上網的時候越好,尤其是當你不是每天發文很多次的話。

這看來好像是很明顯的事,但當你在錯的時間發文,這對觸及率的傷害可能比你想像的還要大。但還好,Facebook在這個問題上有幫你作修正。

在你的網路版的洞察報告中,有一個叫“粉絲上網的時間”的圖表,顯示你的粉絲在甚麼時間看到來自所有人的內容(不止是你)。

這個圖表的好處是,它會告訴你粉絲在一週內的每一天以及每個小時的上網狀況。所以最好把握最多粉絲上網的時間,發佈你的內容或最重要的部落格文章等。

如果想讓你最重要的內容觸及到最多的人,第一步就是要找出粉絲上網的時間。

2. 頻繁地發文

隨著時間的推移,對於發文頻率的意見已經逐步演化。過去大家都認為要限制每天的發文次數,以免惹怒粉絲。有些人建議每天發文一次或每週幾次就好。

但是,以上的說法現在看來可能已經不合時宜了。

因為,你的Facbook粉絲大概只有一半的人會每天上Facebook,停留的時間平均為30-60分鐘。

如果你不發文,當然不會觸及到他們;如果你發文一次,你只能預期在這個1-2小時的時間點內觸及到粉絲。

為了要在人們上網的時間觸及到更多的人,你必須要每天發文多次。至於要發文幾次,則要取決於你的內容,以及你的受眾的偏好了。

這裡的意思不是要在同一天內重覆PO同樣的內容,也不要為了發文而發文。因為,如果品質下降了,你的粉絲即會離開。

如果你可以維持內容的高度品質,那隨時都可以發佈,要多頻繁就多頻繁-但每則發文之間保持起碼1小時的間隔。例如,每篇發文之間間隔4小時,每天發文4-5則,其中一則排程在半夜。

為甚麼要更頻繁的發文呢?以下是有關的統計數據:

● 如果你今天不發文,你可預期的觸及人數是0,或者舊有貼文帶來的幾個零星的受眾。
● 如果你每天發文一次,很明顯你會觸及到會看到貼文一次的人,對不對?
● 如果你每天發文十次,你將會觸及到幾個人?你會透過其中幾則發文觸及到一些重覆的人,但總體而言,你將觸及到的不重覆人數將大幅度的上升。

以Jon Loomer的粉絲專頁為例,在11月14日的發文頻率和觸及人數如下:

● 8:15am (自然觸及人數=2,385)
● 12:30pm (自然觸及人數=2,143)
● 4:50pm (自然觸及人數=3,006)
● 8:50pm (自然觸及人數=5,742)
● 11:25pm (自然觸及人數=2,334)

這是Loomer想達到的每日理想狀況,當然每天做到這樣有點困難,以一個25,000粉絲規模的專頁來講,這個數字並不特別好,但是,這裡的重點是他在5個不同的時間發文,每則貼文間隔3-4小時,以做到在一天內觸及到不同的粉絲。

5則貼文的總自然觸及數是6,709人。

想像如果Loomer在當天只在12:30發文,則只會觸及到總粉絲數的8.6% (注意自然觸及人數也包含“非粉絲”) ,這個觸及率就變得很讓人沮喪了。

但由於他在當天發文5次,最後觸及到的人數就攀升到6,709人,相當於總粉絲數的26.8%。這個數字就是很多品牌都沒辦法做到的了!

如果要觸及到更多的人,在一天內發文多次,策略性地在發文之間保留適當的時間間隔。

3. 重新分享舊有的內容

要做到每天多次發文的其中一個方法,就是排程發佈舊有、常青的內容。這種內容可以排在晚間睡覺前發佈。

你可以從每個月的內容中,找出受歡迎而仍然有價值的發文,針對每則貼文加入一個新的詮釋,然後納入在清單中,排在以後發佈。在排程時,你可以在晚上10:00至凌晨2:00這段時間,安排每晚的發佈時間相隔10分鐘。

選擇這段時間發文的原因是它可能會觸及到一群新的受眾,因為人們會分享貼文的第一個時間就是在早上(如8:00-10:00),而這段時間是不同類型的粉絲流動的時間。

這個做法對於激活舊有的內容很有效,如果持續地做,這類內容也可以獲得不錯的點擊和流量。

如果想觸及更多的人,把舊有、常青的內容排程在你睡覺的時間,以觸及不一樣的受眾。

4. 產出能高度引發互動的內容

聽起來這個做法很明顯,但是有需要補充的地方。

在Loomer做的News Feed實驗中,他發現只看到來自38個品牌的106則自然貼文,這38個品牌對於Loomer個人來講,所產出的內容都是最好的。

Facebook知道這點。無論是按“讚”、留言、分享、點擊連結、點擊圖片、或是點擊觀看留言,Facebook都看到某人正在作互動。

而即使粉絲不習慣按讚或分享,那些“隱性”的點擊也非常重要。Facebook會追蹤這些信號,然後非常準確地把粉絲的News Feed填滿他們在意的內容。

另外,Facebook是一個社群網絡,因此,它想鼓勵社群化的動作與行為。如果你與某個人或品牌沒有作社群化的互動,他們就比較不會與你分享內容。

所以,你必須要持續地產出優質的內容,讓人不得不點擊或與之作互動。你需要的只是幾個點擊,你就可以預期出現在用戶的News Feed上。

當然,你不能老是使用那些已經被濫用的召喚行動(calls to action)字眼,你還得有創意,不要一直用“喜歡就按讚”,或“覺得有用就分享”之類的方式。而且Facebook已經做出暗示,這種做法可能會受到懲罰(粉絲也會作出負面回饋)。

如果想觸及更多的人,就要產出人們真的想要看和與之互動的內容。

5. 運用Story Bumping帶來的好處

這個做法與第4點有點相關性,Story Bumping對於增加觸及人數有所幫助。

在今年8月,Facebook針對News Feed的演算法作出更新,使較舊的、互動好的內容得以再次出現在用戶的News Feed上。

如果你的朋友在某個粉絲專頁的貼文上留言,你就有可能看到這則在較久前發佈的貼文。這種情況不會經常發生,但如果你產出引發人們留言的內容,這對於觸及率絕對有幫助。有很多品牌都喜歡創制一些引發“按讚”的逗趣圖片,但這種做法在Story Bumping方面並沒有幫助,你需要的是留言。

除了Story Bumping,另一個相關的功能是Last Actor,Facebook對於任何用戶與之互動的最後50個人或專頁,都會特別注意。

所以,Story Bumping和Last Actor兩項功能,其實都在印證兩點-產出高品質的內容,以及頻繁地發佈內容。

如果想要觸及更多的人,就要設計引發留言的內容,以獲利於Story Bumping。

6. 用對的方法建立粉絲群

如果你想毀掉你的觸及率的話,就去買粉絲吧。或者以不精準的方式投放廣告。或者在舉辦活動時贈送與品牌無關的獎品以建立粉絲規模。

這種做法就好比扼殺自己的News Feed。

首先,根據上述的5點,以自然的方式建立粉絲。如果你持續、頻繁地產出很多優質的內容,它們最後會觸及到非粉絲,你也會藉由這些方式獲得很多讚/新粉絲。

第二,你必須要對於廣告的瞄準方式非常小心。不要專注於最便宜的價格,要專注於精準的地點、用戶的特質。當然精確瞄準的廣告價格會較高,但這是值得的。

所以,你可以使用Custom Audiences (自定廣告受眾)以瞄準還沒有成為粉絲的電郵名單,把他們引入到粉絲頁上。

這些就是如何用對的方法建立受眾。如果這樣做,你獲得的粉絲會在你發佈內容時更有可能想看到在你的內容。

如果想要觸及更多的人,就要建立真正想看到你的內容的精準粉絲群!

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圖片來源:davedugdale

出自Inbound Journals

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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