臉書移除粉絲專頁「假讚」:過去一個月已有 20 萬個專頁收到通知
臉書移除粉絲專頁「假讚」:過去一個月已有 20 萬個專頁收到通知

不知道大家有沒有看過網路上寫著「買一萬個讚!」或是「買五百個讚送五十個讚!」之類的廣告標語?是的,由於「按讚」的粉絲專頁人數代表頁面人氣,因此買賣「讚」也成了近幾年來常見的臉書周邊交易。(有興趣者,可以直接搜尋「買臉書讚」之類的關鍵字,將可看到很多提供相關服務的賣家廣告訊息)。

對臉書而言,這些為了衝高人氣的「假讚」當然是個嚴重問題,不只混淆使用者認知,同時也將誤導粉絲專頁經營者以及廣告商的判斷。在去年十月時,臉書正式對外宣布他們所做的一連串清除「假讚」的舉措,而在半年後,臉書也對外公布他們在清除粉絲專頁上「假讚」的突破性進展。

「假讚」常見來源

根據臉書調查,一般看到的 「假讚」有四種常見來源:

「點讚農場」:臉書真實用戶收取酬勞,「手動」幫指定臉書專業按讚。
「假帳號」:有心者申請一系列不代表真實用戶的帳號,主要目的是為了按讚。
「自我妥協帳號」(self-compromised account):臉書專頁經營者在知情情況下下載惡意程式(malware),或是直接放棄帳號控制權,讓他們經營的頁面可以因此獲得更多「假讚」。
「受波及帳號」(compromised account):真實用戶的臉書程式被惡意程式攻擊,因此用戶帳號會在無意識下被拿去按讚特定粉絲專頁。
而這些在幕後製作惡意程式,或是販賣「假讚」的人,最主要的目的當然是為了營利。透過向需要衝高粉絲頁面人氣的心急經營者來兜售這些「假讚」,這些販售者將可以賺入大筆利潤。

「假讚」真的好嗎?

然而臉書表示,這些因灌水而衝高的臉書粉絲頁面人數,雖然為經營者贏得了高人氣的表象,但是對於長期而言卻不是件好事。

首先,臉書頁面的按讚粉絲能帶給經營者最重要的資訊其實是:到底誰對這個粉絲頁面主題有興趣?也就是說,透過深入分析按讚粉絲,將能夠有效地幫助頁面經營者了解誰才是潛在的顧客。然而如果臉書頁面被「假讚」粉絲充斥,經營者將無法準確地獲得目標顧客資訊。

其次,當經營者和臉書買廣告來推廣粉絲頁面時,臉書會根據頁面上的互動程度來決定何時和何處置放廣告。由於購買的「假」粉絲在按讚後,多不會再和該粉絲頁面進行其他互動,因此充斥「假讚」的粉絲頁面互動指數會偏低,接觸到目標觀眾會更難,而要投資的廣告費用也會增加,長期來說並不划算。

臉書管理粉絲專頁

因此,臉書投資許多心力希望盡量阻止「假讚」情況發生。他們設置一個專門阻擋臉書濫用情況的團隊,透過自動和手動系統來過濾臉書網絡上所有的可疑行為,檢查範圍包括註冊、交友、按讚以及交換訊息等臉書活動。

臉書最新開發的機器學習程式則能夠找出來自「點讚農場」、「假帳號」和「惡意程式」的可疑和模式,在一連串審慎檢查後,如果查證確定是詐騙行為的話,會封鎖帳號和移除「假讚」。臉書表示透過這項新技術,這些兜售「假讚」的行為將會更難成功。在過去半年,臉書所偵測到的「假讚」數目提升三倍,很多從「點讚農場」和「假帳號」發出的「假讚」,甚至在還沒有出現在臉書專頁頁面上時,就已經被臉書技術攔截且封鎖。

當臉書封鎖或移除這些偵測到的「假讚」後,也會通知粉絲專頁經營者;在過去一個多月內,臉書已經告知 20 萬個粉絲專頁相關訊息。

其實臉書在針對粉絲專頁經營者的「真實性」部分,做了很多決策和調整。像是臉書在今年 3 月宣布新的粉絲團人數計算方法:不活躍的臉書帳號將不予計算。也就是說,如果當初追蹤臉書頁面的使用者,已經停用臉書帳號,臉書將把他們從粉絲團中移除,當然粉絲團人數也會跟著下降。

類似地,臉書表示雖然粉絲團人數會下降,但好消息是移除這些使用者帳號,將讓粉絲頁面經營者得到更準確的「目標觀眾」資訊。譬如當經營者使用臉書上「尋找相似觀眾」的功能時,能更容易找到核心觀眾。

當然,臉書這些舉措在遏止惡意甚至詐欺行為之餘,其實也進一步地在釋放訊息,勸說經營者放棄購買「假讚」,改以直接和臉書購買廣告,來針對特定目標觀眾更有效地宣傳粉絲專頁。

文章來源:新媒體世代

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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