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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一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現
一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現

火熱的 AI 風潮掀起客廳革命,到底 AI 電視可以幹嘛?簡單來說,AI 電視透過 AI 處理器與演算法,即時進行 AI 畫質優化、音效調整、智慧語音搜尋和極致的個人化推薦,全面顛覆傳統智慧電視。在 AI 電視功能中,最讓消費者有感的是 AI 畫質優化,但許多人往往忽略了,畫質提升不只關乎演算法,更取決於底層的背光、色彩與控光技術。Sony BRAVIA True RGB LED 電視,正是將軟體思維與硬體工藝深度結合的最好示範。透過創新的 XR 認知智慧處理器搭配 True RGB 技術,精準呈現 AI 電視的畫質優化能力。

AI 電視是什麼?不只是能上網看串流的智慧電視

要理解 AI 電視可以幹嘛,首先必須釐清 AI 電視與一般智慧電視的差異。傳統智慧電視是為電視接上網路,讓使用者單向觀看連網影音。AI 電視則是在智慧電視的基礎上,導入了 AI 處理器與先進演算法,讓智慧電視具備「主動分析與學習」的能力,可即時判斷每一幀影像的畫質特徵、聲音頻率、觀看環境(如白天強光或夜晚暗光),甚至是家庭成員的使用習慣,進而動態調整視聽呈現。簡單來說,傳統智慧電視解決的是「能不能連網看內容」的問題,而 AI 電視解決的是「如何讓內容呈現得最好」的體驗問題。

但當 AI 演算法分析出最佳的畫面設定後,如果硬體無法精準跟上,優化效果就會大打折扣。這也是為什麼高階顯示技術 True RGB 開始受到市場矚目,確保 AI 算出的極致色彩與對比,能精準落地在觀眾眼前。

傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
圖/ 數位時代

AI 電視可以幹嘛?從畫質、場景、音效到個人化推薦的四大核心進化

面對消費者的核心疑問「AI 電視可以幹嘛?」,可從四大 AI 電視功能深入拆解。

AI 畫質升頻與降噪:讓低解析度內容更清晰

透過 AI 升頻與降噪技術,可分析解析度較低或經過壓縮的影音內容,改善線條、紋理與雜訊,使畫面在 4K 螢幕上呈現得更清晰。True RGB 則能協助 AI 優化後的畫面亮度、色彩與對比度精準呈現。不過實際效果仍會受到原始片源解析度與壓縮品質影響。

智慧場景辨識:依電影、球賽、遊戲自動調整畫面

AI 電視能即時辨識播放內容,自動調整畫面呈現,比如看電影時調整為劇院感色溫、看球賽即時插幀消除動態殘影、玩遊戲時自動切換至低延遲模式。在不同場景轉換時,True RGB 讓亮度與色彩對比表現依然精準自然。

左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
圖/ 數位時代

AI 音效優化:讓人聲與環境音更清楚

AI 音效演算法能分離出人聲對白與背景音效。看動作大片時,能放大環繞立體感;看新聞時,則優化人聲頻率,甚至能根據客廳結構進行空間音效校正。

除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
圖/ 數位時代

語音互動與個人化推薦:減少尋找內容時間

AI 語音互動更能理解複雜語意,當你說出「我想看適合週末晚上的搞笑電影」時,AI 便會結合使用者的觀看偏好推薦清單,真正做到懂你所想。

整體而言,在眾多 AI 電視功能中,消費者最能直觀感受到的是 AI 畫質升頻與場景優化。但不論軟體演算法如何強大,都需要有對應的硬體執行力,而 True RGB 正是讓這些高階 AI 畫質能精準落地的關鍵技術。

AI 畫質優化的關鍵:不只靠演算法,硬體也是決勝點

在討論 AI 電視時,大眾常有一種迷思,認為只要電視內建強大的 AI 處理器和演算法就行,事實上,AI 電視的畫質優化不是靠單一演算法完成,而是包含「AI 判斷」與「硬體呈現」兩大層次:

首先由 AI 負責辨識畫面中的主體物件、人眼焦點、光影分佈及動態物體的移動軌跡等。根據 AI 判斷結果,演算法在底層即時計算出一套優化藍圖,決定哪些區域需要進行 AI 升頻、降噪、提高畫質、調整亮度、對比或色彩飽和度等。而硬體則負責最終畫面呈現,包含電視的背光、面板、控光技術與色彩控制技術,才是真正決定這張優化藍圖能被實現到什麼程度的關鍵。

而 Sony BRAVIA True RGB LED 電視便精準示範,硬體如何賦予 AI 電視極致表現。傳統 LED 電視使用單一藍色 LED,再搭配濾光片混色的方式,容易產生色彩混濁或亮度減損,True RGB 技術則以獨立驅動紅(Red)、綠(Green)、藍(Blue)三原色 LED 作為背光源,當 XR 認知智慧處理器分析影像內容,發出畫面調整指令後,True RGB 能精準響應,讓紅、綠、藍三色背光以極高精度進行獨立控光,將 AI 畫面調整的判斷精準呈現。

一般智慧電視、AI 電視、搭載 True RGB 的 AI 電視差在哪?

跳脫複雜的規格參數,一次搞懂三代智慧電視有何不同。簡單來說,一般 AI 電視可以做到升頻、降噪與場景辨識;搭載 True RGB 的 AI 電視則進一步把 AI 判斷延伸到背光與色彩控制,真實還原亮度、色彩與對比。

一般智慧電視 AI電視 搭載 True RGB 的 AI 電視
核心定位 解決「連網與內容獲取」 解決「基礎畫面自動優化」 解決「極致高階畫質精準執行」
畫質處理能力 支援基本的數位降噪,無法因應訊號源差而改善 具備 AI 升頻技術,能動態辨識場景並優化低解析度影片 結合 XR 認知智慧處理器與硬體優勢,進行深度的 AI 畫面優化
背光技術 傳統常亮背光,容易產生漏光與局部發灰現象 具備區域控光,但演算法與硬體匹配度較為普遍 採用 True RGB 三色獨立背光,控光精準度極高,無溢光與色偏
色彩與亮度表現 色彩表現較為平淡,高亮處易過曝,暗部細節容易丟失 色彩飽和度高,但有時因演算法過度補償而顯得不夠自然 實現豐富飽和的色彩表現層次,精準還原真實色彩
主要適合情境 看第四台、日常追劇 看 4K 串流,希望電視能自動適應不同影音內容 追求劇院級體驗,喜歡高畫質影音、球賽、遊戲的用戶
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
圖/ 數位時代

買 AI 電視時,真正該看哪些規格?

當你準備為家裡添購 AI 電視時,除了關心它是否支援智慧語音、刷新率有多高、個人化推薦好不好用之外,以下四個核心 AI 電視功能才是決定長期觀看品質的關鍵指標:

AI 處理器

大腦優劣決定電視表現,挑選時認準旗艦級的 AI 處理器,如 Sony 的 XR 認知智慧處理器,不只單純堆疊算力,而能模擬人類大腦的認知方式,打造身歷其境的畫面真實感。

AI 升頻能力

優秀的 AI 升頻能力應能精準區分「影像噪訊」與「畫面原生紋理」,在去除雜訊的同時保留皮膚毛孔、衣服編織等細節,而非一味抹平。

背光與控光技術

若重視高階畫質,True RGB 可作為判斷 AI 畫質能否精準呈現的重要顯示技術,徹底告別傳統畫面暗部發灰、亮部慘白的通病。

色彩與亮度表現

不能只看標榜的 HDR 規格,更要檢視硬體能否真實呈現。True RGB 能賦予 AI 電視更強悍的畫面執行力,銳利呈現 AI 算出的明暗對比與色彩飽和度。

關於 AI 電視與 True RGB 的常見問答

Q1:AI 電視適合哪些人?
AI 電視適合所有對影音品質有追求的人。不論你是愛看高畫質影音的追劇族、追求畫面流暢不殘影的運動迷、重視高刷新率與低延遲的遊戲玩家,AI 電視都能大幅提升觀影體驗。

Q2:AI 升頻會把影片變成 4K 嗎?
無法完全等同原生 4K,但能讓畫面更接近高解析度的觀看效果。AI 升頻利用比對與像素補插,將原本模糊線條變得銳利清晰,結合 True RGB 的高精細控光後,視覺表現會非常接近 4K 原生畫質。

Q3:買 AI 電視時,只看 AI 處理器夠嗎?
絕對不夠。演算法算出的完美畫面需要顯示硬體來執行,電視的背光技術、控光與色彩管理能力(如 True RGB)同樣重要。軟硬完美結合,才是高畫質的保障。

Q4:AI 電視對看球賽或玩遊戲有什麼差別?
AI 電視能根據不同場景優化畫面表現,觀看球賽時,能動態識別高速移動對象,即時插幀消除動態殘影;玩遊戲時,能自動切換至低延遲模式和強化暗部細節。

Q5:白天和晚上看電視,AI 電視會自動切換不同的畫質設定嗎?
Sony 搭載 True RGB 的 AI 電視內建環境光感測器,能根據環境光線變化動態調節畫面呈現,在白天明亮時自動增亮、晚上變暗時調降亮度並柔化對比,省去手動切換的麻煩。

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