Dcard過氣了?Threads暴紅會取代Dcard嗎?一次比較兩大年輕人最愛社群平台
Dcard過氣了?Threads暴紅會取代Dcard嗎?一次比較兩大年輕人最愛社群平台

YouTuber Joeman近期發布「我們正在見證Dcard的殞落!Threads爆紅所帶來的連鎖反應!」影片。他發現,廣受年輕人喜愛的Dcard近期有被Threads超越的趨勢,引發「Threads正在殺死Dcard?」的討論。真的是如此嗎?Dcard怎麼說?專家如何看待?

Threads是什麼?為何會受到台灣年輕人喜愛?

Threads是全球社群巨頭Meta在2023年7月推出的純文字App,Threads發音像「脆」,因此網路也稱脆、翠。

Threads在推出初期掀起廣大熱潮,不過也在短時間內退燒,但到了2024年初,在台灣因為總統大選等話題,加上先前Threads結合母公司的優勢,將內容推播到Instagram與Facebook等平台,讓它有再度翻紅的跡象。

Threads產品副總裁艾蜜莉指出,印度、日本和台灣,是在Threads活躍度全球前三的國家。

【新聞照片1】文字交流互動為主!全新社群平台 Threads 強勢來襲!.jpg
Meta推出Threads,正成為台灣年輕人慣用的社群平台之一。

而Joeman觀察,Threads在台灣的熱度持續上升,勢頭甚至超越另一個年輕人也很夯的社群平台Dcard,原因如下:

首先, Threads連動IG帳號,優點是方便認證,吸引用戶跳躍到另一個平台。另一大優點是當名人轉移至Threads時,粉絲也會「無痛」追隨。

其次, IG是女性的社群核心,他觀察,越來越多女性用Threads,社群的板塊正在持續壯大。

第三, Threads演算法容易製造衝突,用戶會看到同溫層,也會看到異溫層。對比YouTube、臉書、IG盡量推你喜歡的東西給你看,Threads不只推你喜歡的東西,也會推你不喜歡的東西給你看,「你會花時間在Threads上面吵架,不知不覺花越來越多時間在上面。」

Threads正在殺死Dcard?不至於,但Dcard巔峰已過

Joeman分析,Threads與Dcard的社群形象類似,都是走文字型的內容,而目前社群傾向相近的有臉書、Dcard,但年輕人不愛用臉書,這群原先在Dcard上面閱讀短文字的人,就轉向了Threads。

另一個深受年輕人喜愛的關鍵是「你就算是素人,可是你也有機會出爆文」。在Threads,假設你的文章關鍵字「有中」、或是想製造衝突,文章就容易擴散出去,這是在Dcard上面沒有的體驗。當路人嘗到了成名的滋味,無形中也推高Threads的吸引力。

根據Joeman的影片,Dcard流量變低的指標有:

1.討論熱度降低: 過去的爆文8-12小時就會輪替,前幾名的爆文都是1、2000個留言,但現在要破500就很難。

2.「粉頭」流失: 身邊的女性KOL都已經在用Threads,將拉走許多粉絲。

不過他也說,Dcard目前還不會死,原因是仍有死忠大學板塊用戶,以及UI(使用者介面)比Threads好用。

對用戶而言,能系統性找到資訊,絕對是一大加分。Threads看到的都是零碎訊息,相對地,Dcard用主題區分,資料都很好被歸納。

社群觀察專家電商人妻指出,的確發現Threads壓縮到大眾滑其他平台的時間,尤其資訊快、名人加持等因素,都吸引大家的注意力集中。

而Threads和Dcard有所消長的其中一個原因,可能是創作者生態的變化,電商人妻指出,Dcard上面的內容參與都是匿名的,除非是創作者自己的「個版」,可是多數創作者也希望把流量導向自己的個人IG,藉此做其他的商業轉換。但是Threads的優勢是能直接連結到instagram ,降低了創作以及社群互動的門檻,創作者積極投入Threads,也能夠帶動粉絲在該平台閱讀的時間。

Dcard殞落?Dcard官方回覆:

對於Dcard與Threads的流量勢力消長,《數位時代》詢問Dcard,Dcard官方表示「 沒有回應 。」

不過Dcard也強調,Dcard現有超過1,000萬註冊會員,每月不重複訪客超過2,200萬,產品特色則有:
*超過700個不同的多元主題看板分類,用戶可以快速找到有相同興趣、關注相同話題的社群。

*設有各大專院校專屬校板空間,讓同校大學生能夠交流校園生活相關話題。

*多種發文身份選擇,用戶可自由選擇以更具隱私性的匿名方式互動,亦可使用校系名稱或自創的卡稱(暱稱)跟網友交流。

*超過10000+位活躍的創作者進行深度分享,橫跨如美妝、3C、美食、穿搭等多元領域。

「一代當紅論壇」Dcard,未來怎麼走?

Joeman在片中提及,認為Dcard未來有可能會像YouTube知名節目「木曜四超玩」的公司麥卡貝一樣,以影音節目做為主力,電商人妻認為,這是可以發展的一條道路,但成功與否還有待觀察,畢竟要完全走影音內容是一個非常大的轉變,「他們現在受歡迎很大一個重點是節目成員的組成,大家很吃成員的風格以及他們的品牌風氣,一但成員替換或是節目調性改變,那觀眾也不見得會繼續看下去。」

電商人妻也提到,Dcard若轉向影音為主的模式,背後還有一個需要考量的風險,就是討論區的流量下滑的話,商業客戶可能不會選擇繼續在Dcard 投放廣告,因為影音版位的廣告置入價格會比論壇置入更高,可能影響商業客戶的預算考量。

延伸閱讀:
Google數位廣告市占「10年內首度低於50%」,背後原因是什麼?

Threads參戰!純文字社群爭什麼?來龍去脈一次看懂

本文不授權轉載

關鍵字: #社群平台
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