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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從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式
從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式

在生成式 AI 驅動下,新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式,也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革,台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能,不僅積極布局 AI 應用,更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

為加速經驗擴散並促進產業交流,日前,TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會(DTA)舉辦「AI in the Newsroom-TVBS轉型實戰分享」發表會,現場匯聚媒體與科技領域專業人士,從實務案例出發,深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式,共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎,重新定義數位時代的媒體影響力。

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圖/ 數位時代

從「人」出發:從超級個體到超級組織,啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示,早在生成式 AI 浪潮成形之初,TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部,專責 AI 應用開發與轉型推進,更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議,確保決策與執行節奏高度一致,並進一步盤點出「人、流程、科技(PPT)」三大轉型關鍵,逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看,TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標,提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中,超級個體指的是能善用 AI 工具的記者,例如:透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌,透過與 AI 的分工協作,不僅提升產出效率,也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯,便進一步形塑出超級組織,透過 AI 全面提升團隊的數位戰力,成為 AI Native(AI原生)媒體組織。TVBS 的願景是,讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent,負責資料處理與初稿生成,而人扮演總編輯角色,負責內容品質與倫理把關。如此一來,不僅能實現全天候、高頻率的內容更新,更可透過多 Agent 協作,同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容,實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發:讓AI嵌入新聞產製,縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看,AI 唯有真正嵌入新聞產製流程,才能發揮最大效益。然而,哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑,往往只有第一線新聞人最清楚。為此,TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊,並由主管從日常工作情境出發,親自示範 AI 應用,讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升,進而翻轉「不好用」的既有印象,吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調,「AI不是要把新聞人變成工程師,而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此,這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員,從使用者視角出發,與工程師並肩協作,以使用情境取代傳統規格書,讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點,進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用,整體作業時間平均縮短逾三成。同時,新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制,持續提出痛點及回饋使用經驗,推動產品快速迭代。

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圖/ 數位時代

另一方面,TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」,各部門同仁由日常工作中的痛點出發,發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案,讓 AI 逐步成為組織共通的語言,不僅有效提升工作效率,也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發:打造混血系統 AI WIZE,讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看,如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代,成為關鍵課題。為此,TVBS 提出混血系統概念,由新聞人與 AI 部門協助,共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

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圖/ 數位時代

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明,AI 技術迭代速度極快,若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式,不僅溝通成本高、也難以快速及時優化,容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具,在產出結果不穩定的情況下,使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節,反而會增加時間成本,使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境,TVBS 在開發 AI WIZE 時,結合系統化與人才混血兩大策略,由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管,而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景,並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能,同時透過持續回饋機制,讓 AI Agent 不斷學習與優化,使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調,人機協作不是選擇,而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型,打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力,並以自身實踐經驗為基礎,帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力,重新定義媒體的「真實」價值,開創新聞產業的 AI 新時代。

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