【觀點】在Threads經營SEO需注意什麼?開頭0.2秒決定一切,先從「砍掉廢話」做起...
【觀點】在Threads經營SEO需注意什麼?開頭0.2秒決定一切,先從「砍掉廢話」做起...

我在 Threads 平台,一口氣把以下關鍵字全排上 Google 第 1 頁:

  1. 廢文感
  2. 乾淨文字
  3. 暢銷幾本
  4. jemmy ko
  5. Threads串文
  6. Threads寫作
  7. Threads增粉
如何用Threads做SEO
圖/ Jemmy

從截圖就能看到,幾乎所有關鍵字,我都用串文排上第 1 名,而其中「jemmy ko、Threads串文」每月有 250、70 的搜尋人次。

成功的方法不難,我總共將其整理成7個技巧,徹底分析給你看。

(一)抓緊開頭 0.2 秒

在 Threads 發文,你只有「開頭」這瞬間能吸引到讀者的注意力。開頭的 0.2 秒內,你必須讓讀者看到全篇重點。

錯過,就沒有第 2 次機會。

Threads 串文每篇只有 500 字,比起部落格、臉書貼文,讀者的注意力更加破碎、短暫。這種「短社群」和短影音導致——開頭決定了一切。

拿文章比喻的話,開頭不只要「破題」而已,你還要「從中間開始寫」,讓讀者看第一眼就「空降」文章中間,還沒反應過來,貼文就讀完了。

(二)精簡文字

能用 5 句話就交代完的事情,別寫 7 句話,最好刪到只剩 3 句。原因是Threads 是個注意力稀缺、字數緊湊的「略讀」平台,就算文字殘缺也肯定比冗長更好。

譬如說,你可以像這樣,把字縮短:那就沒有辦法了 → 那就沒辦法了 → 就不能

類似範例:

  • 把沒效率的任務移除 → 移除沒效率的任務
  • 我被計程車載走了 → 我搭計程車走了
  • 比想像中的還要嚴重 → 比想像嚴重
  • 把廢話砍掉 → 砍掉廢話

(三)融入 Threads 文化

假設所有人都閒聊,你就用閒聊的語調開話題——要融入文化。

以下這些都是我在 Threads 開過的話題:「賣幾本書能叫暢銷?」、「IG 官網居然有 Threads 分頁!」

也許有人會認為:Threads 這種短淺平台沒深度,又充斥負面文字,不屑加入這種文化。然而現實是:社群,不是圍繞著你的品味運作的。在時代面前,你的品味毫不重要。

社群權威 Gary Vee 說:「融入抖音文化,也不代表你就要在上面跳舞。」重點是觀察情境,再用「不違和」的方式融入群眾。當你熟悉環境、了解讀者,自然就能用合適的方式開自己的話題。

標新立異、在不對的環境堅持品味,是沒有用的。

(四)關鍵字加上「修飾詞」

只靠 500 字的空間,你幾乎不可能在上面競爭廣泛、主力型的「大字」。

例如「寫作」這個詞就太難、太模糊了,寫 5,000 字還差不多。但你可以把目標關鍵字加上「修飾詞」,像是:

  • 寫作 → Threads 寫作
  • 暢銷書 → 暢銷書 幾本
  • SEO 書籍 → SEO 書籍心得

加上修飾詞,把目標關鍵字訂得更精確、更「長尾」,就能大大提高排名機率。這種具體、明確的用詞,也更適合 Threads 的情境。

(五)日更 15 篇

Threads 的特性是短淺、碎片化,話題容易炎燒卻又燒不久。看似膚淺的環境,卻也多了新的優勢——速食。既然注意力不會持續,你每天連發 10 篇文,又怎樣?

想觀察群眾話題走向?想測試新主題能否引起共鳴?狂發就對了。

我曾經在 Threads 日更 15 篇、20 篇文,直接「以量取勝」。當你提高發文數量,關鍵字上榜機率當然就比別人更高了。

(六)鎖緊主題

「每篇文章要進攻幾個目標關鍵字?只要一個。」出自《讓人一搜尋就找到你》

在Threads發文,每篇串文只允許鎖定「 1 個」目標關鍵字,你必須鎖緊主題來撰寫。如果還想延伸,那就再發新的一篇。

才 500 字而已,你也沒空間了,如果還貪心瞄準超過 1 個字詞,幾乎保證會失敗。

(七)切割!把社群和搜尋分開

記住一個概念:「社群歸社群,搜尋歸搜尋。」

如果想同時經營社群和 SEO?那就分開思考讀者的需求、分開經營、分開貼。

有人說:「Threads 的條件很好,所以 SEO 表現很讚。」但你知道嗎?絕大部分靠 Threads 排上的關鍵字都是「小字」—— 流量稀薄的「長尾關鍵字」。數據顯示:這種流量比重太低了,不到 1%,幾乎沒有操作意義。

但 Threads 排名有更深層的 SEO 價值:「挖寶演算法」。

Hidden Gems「挖寶」機制

在 AI 大混戰、各種文章生成、拼湊、改寫的時代,大家想看什麼?Google 發現,答案就是「藏在深處的真實經驗談」。比如論壇上的鄉民分享、演唱會的心情、對時事議題的宣洩⋯⋯這些都很有搜尋價值。

看似隨手寫、閒聊樣態的文字,其實來自真實經驗,內容又具體。這在「AI 大亂鬥」的情境裡,反而更像一股清流,是 AI 寫不出來、拼湊不了,也是每個讀者都感興趣的話題。因此 Google 特別開發「挖寶」機制,從網路深處挖出適合讀者的資訊,擺在搜尋結果的顯眼位置。

這,就是 Threads 和論壇排名會好的背後原理。

用Threads操作seo.jpg
圖/ 數位時代

延伸閱讀:Threads演算法變了!祖克柏沒說的社群祕戰:為何暴增3500萬用戶,才突然大改版?
行銷人必看!Threads緊黏Z世代、台灣人,社群經營4大攻略曝光

本文授權轉載自:Jemmy Ko

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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