迷上TikTok就回不去了!4面向拆解全球下載量第一社群軟體,到底憑什麼風靡全球?
迷上TikTok就回不去了!4面向拆解全球下載量第一社群軟體,到底憑什麼風靡全球?

TikTok,一個針對年輕使用者的社群媒體平台,也是2019年全球下載量第二大的軟體。更在2020年7月成為下載量最大的軟體。

這個僅限於手機程式的軟體,讓用戶拍攝跳舞玩樂或說話的片段,再利用不同的特效來編輯影片。雖然TikTok本身膚淺浮誇,但年輕人能夠利用這個平台來發佈資訊,並在這個幾乎沒有老年人的網路平台上進行社交。

TikTok
圖/ 截圖自YouTube

TikTok的使用原理

TikTok短影片的長度為30至60秒,而螢幕主角為上傳者本人。軟體提供一系列的選項,以自製方式讓使用者把不同的影片剪輯在一起,這些素材包括使用者拍攝的影片、下載的圖片、表情符號,或其他的文字與特效。軟體有一個濾鏡和影片的特效庫,類似於Instagram的濾鏡效果。

螢幕底部包含「音樂」資訊,這些音樂是由使用者上傳或從音樂庫中挑選的。 音樂庫裡不僅有專業音樂人的歌曲片段,也有其他人的錄音。這些「音樂」也為音樂產業帶來巨大的影響——《Old Town Road》這首歌是有史以來最流行的歌曲之一,而它的轟動正始於TikTok。

當你打開軟體,你會看到一個正在播放的短影片。這是「推薦」頁面,播放的是由TikTok演算法為你推薦的短影片。滑動螢幕,你可以看到下一個短影片,右滑則能查看上傳這部影片的帳戶。

TikTok的競品比較

若把TikTok和其他社群平台做比較,就能看出它為何與眾不同。

  • 與YouTube的相同之處,TikTok是以純影片的模式。

  • 與Facebook及Twitter的相同之處,TikTok的影片主要是以瀏覽一系列簡短、易消化的資訊。

  • 與Netflix的相同之處,曝光內容的模式是透過推薦演算法,而不是來自朋友清單或粉絲網路。

  • 與Snapchat及Instagram的相同之處,TikTok只能透過行動裝置來使用,偏向熟練使用手機的年輕使用者。

TikTok是綜合上述所有特性的首間社群媒體品牌,也因此造就一種傳遞和消費資訊的獨特方式。

TikTok的資訊密度

影片與資訊的結合,使TikTok的資訊量變得非常龐大。每個TikTok短影片的內容非常多且無止盡。

和文本不一樣,影片媒體有兩條平行的運行路徑,傳遞顯性資訊(這類資訊常見於演說或寫作),同時還有隱性資訊(例如TikTok使用者的服裝與髮型,這類社群符號或音樂的情緒效果)。

資訊流通讓社群用戶能夠在每分鐘內瀏覽過數則內容,比起電視廣播,獲取資訊的方式更有效率。綜合起來,這些趨勢使得瀏覽「推薦頁面」變成一個旋風般的體驗,也是資訊密度上的重要進步。

如果用戶花費幾個小時來玩TikTok,就會明白它的運作原理。其他的媒體會讓用戶覺得很「慢」,相較於YouTube影片或Twitter的訊息,年輕人更喜歡高密度的資訊——吵鬧的音樂、閃爍的燈光,也難怪他們被TikTok吸引。

不同的成本與收益

TikTok同樣改變了發佈的成本與收益。從成本方面來看,因TikTok是為智慧型手機設計的,對某些人而言,它使用起來更為方便。一個普遍規律是,當你使用某種科技的時間越長,對這個科技就會越熟練。

TikTok也鼓勵人們以直立的方式錄製影片,這是智慧型手機的一個特性,因此不管使用者到哪裡,只要一有空,就能隨時隨地創作出TikTok影片。

從收益方面來看,推薦演算法的重要性是,它能確保每個人都能有一些觀看流量,即便是他們的第一則TikTok影片。在Twitter上,在收穫任何讚數之前,用戶可能已經發佈過一些推文了,這是因為人們所看到的內容來自於本身關注的事物。

TikTok的「推薦頁面」除了有相當熱門的TikTok影片,也有關注度較小的影片,如此一來,就能比傳統的社群網路更加平等。整體上,TikTok給予年輕人一個網路空間,讓他們在這裡可以得到一定的關注度。

普通的音效、非凡的動作

然而,使用者用在自製影片上的「音樂」,是為他們分類和穿梭於這個社群平台的新穎方式,也是TikTok的獨特功能。如果你點擊每部TikTok影片底部的「音樂」,可以看到使用此音樂檔的所有影片。

最常見的例子是一段特別編排的舞蹈配上一段音樂。在這個TikTok社群中,音樂是固定的,但是使用者會提供一段他們自己跳舞的獨特影片。

這些舞蹈是TikTok「梗」(memes,或稱迷因)的代表。專注於文本或圖片的平台上,用戶的「梗」是有一些特定的格式,這些格式由使用者重新處理,透過編輯圖片或文本來創造一個特定的「梗」。然而,在TikTok上,這個重新處理的原料則是用戶的肢體,因用戶表演與格式相關的行為,也將它稱之為「具體化的梗」(embodied memes)。

這也使TikTok比其他平台更為突出。在Twitter上廣為流傳的是文字遊戲,而在TikTok上,則是具有吸引力或相當突出的肢體表演,其程度遠勝於Instagram。

這也意味著,身份類別在TikTok上也相當重要。「具體化的梗」通常與TikTok使用者的種族、性別、外貌或地理位置有關。

傳統的「梗圖」在網路上被分享時,通常是以匿名或非具體化的方式。但在TikTok上,不太可能把個人與「梗」互相分離。

責任編輯:文潔琳、蕭閔云
本文授權轉載自:36氪

關鍵字: #Tiktok
往下滑看下一篇文章
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

2-RD096270.jpg
博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

3-RD096215.jpg
左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

4-RD096303.jpg
博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

>>掌握AI 應用的新契機,立即聯繫博弘雲端專業顧問

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
2026 大重啟
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓