朕不給的你不能要! 談談社群小編苦惱的觸及率
朕不給的你不能要! 談談社群小編苦惱的觸及率

說到平台的觸及程度,一直是社群經營者(俗稱的小編)最苦惱的問題,從3年前Facebook宣布演算法將大幅改變:加重一般親朋好友、並減少粉絲專頁的貼文曝光,從此以後,粉專的有機(Organic,或稱為自然)觸及就直接腰斬了。而說腰斬還算客氣了,一些專以轉貼為主的大眾新聞及時事集合,可能只剩下10分之1。

除了Facebook,兩大平台之一的YouTube也開始調整演算法,影片一上就能感覺到自然觸及減少了,有創作者打來問:「你覺得我這支影片有什麼問題?已經上線6小時,觀看數字只有以前的一半!」

在許多小編哀嘆著好日子不再的時候,似乎沒有意識到,表面上看來是競爭「眼球」,實際上是競爭「內容」,因為競賽規則一直改變,必須不斷調整內容和發展策略,才能一直維持在賽道上的排名。

臉書:排名信號依然重要,但不可以刻意為之

在演算法大改的初期,Facebook透露了幾個影響排名的信號(Signal),包含按讚、留言、分享轉貼和標籤朋友,除了前述的「主動信號」以外,觀看時長、朋友之間的反應等,這些「被動信號」也涵蓋在內。想想看,每天Facebook將要呈現給單一使用者的幾千個貼文中,要如何精選出最有關係的幾百則貼文?選完最相關的這些貼文之後,又怎麼決定排序?

首先,有互動信號的會進入精選的貼文群組,而長時間沒有信號的,會完全消失在個人動態消息中。到決定貼文排序這一關,Facebook會跑很多預測分數:親朋好友的最近貼文、貼文的型態(例如影音還是圖文)、甚至親朋好友在其他粉專的互動等等,再透過機器學習,優化個人的興趣模型。

因此,社群經營的第一目標,在於鞏固所謂的鐵粉以及鐵粉的朋友圈。

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小編的工作在於用創意、有關聯的內容去吸引目標族群,而社群平台每年都會更新產品,若要長期經營社群,用功是不二法門。
圖/ Shutterstock

常有小編偶爾貼出一則特別「譁眾取寵」的內容,形成大量的互動分享,因而收穫漂亮的觸及數字而高興不已;但除非這些新粉絲是真正喜愛粉專的其他內容,否則這個短暫的現象並不能持久。

長期來看,預測Facebook仍偏好原生內容,有些不合格的小編只會大量轉貼外站連結,但互動卻是極少,內容不引發興趣,導致粉絲都變成觸及不到的殭屍。

但運用抽獎或分享誘因來拉互動的方式,除了被「觸及處罰」的風險,也可能長期下來,只剩下貪小便宜、專門跑來抽獎那一類型的粉絲了。小編的工作在於去思考如何用創意、有關聯的內容,去吸引目標族群。真的萬不得已必須轉貼,也要拋出思考邏輯,引發有意義的討論才行。

YouTube:到底怎麼上發燒影片?

也有許多社群經營者問我:「經營YouTube是不是要跟Facebook一樣偶爾下廣告,動一下觸及,才有機會上發燒影片?」

這個問題牽涉到一個誤會:下廣告並不會增加自然觸及,很多人以為廣告會買回觸及,其實廣告只是間接的增加了曝光機會,而觸及仍然決定於使用者的反應,不管是主動還是被動的訊號。

很多人發現在Facebook下廣告會增加自然觸及這個間接的結果,就以為YouTube發燒影片也會挑選觸及最多的影片。

其實,在每15分鐘重新計算的發燒影片榜單中,觀看次數只是其中一個指標,在剛上架這段黃金時間內的熱度、是不是符合潮流、以及和其他影片相比的反應如何,這些都很重要。

甚至有創作者抱怨本來有上發燒,後來被發黃牌,就跟著盈利狀態一起從榜上消失了。不諱言的,發燒雖然基於機器篩選,最後還是人工做最終決定。

社群媒體
社群小編在工作上的一大課題就是面對千變萬化的演算法,希望提高觸及率。若要長期經營,必定不能只靠廣告,而要不斷思考、激發創意。

我們不妨把目標放回「增加使用者青睞」這一方面。兩年前寫過一篇《怎樣讓YouTube青睞你的影片》說明:點擊之後觀看超過兩分鐘稱為一次長點擊(Long Clicks),愈多的長點擊愈能增加相關主題的展示次數,因此被誇張標題騙進來的觀眾,若發現內容不符預期而馬上跳出,這反而會降低長點擊的比例。

表現良好的影片,雖然不一定上得了發燒,但也存在長尾效應;有許多創作者也靠著過去累績的大量影片賺取廣告收益、收穫新的訂閱。

幾年前國外的社群專家,把貼文的品質和頻率做了一個金字塔,頂端是發文之前一定要思考觸及的Facebook,其次是需要每周至少更新一到兩次的YouTube,最下方的是注重數量和轉推的部落格和Twitter。

而這個金字塔也不是絕對的,每年社群平台都會做產品更新,以符合他們最新的目標和利益,因此要長期經營社群的小編們,用功是不二法門。

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責任編輯:吳佩臻、張庭銉

關鍵字: #演算法
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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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