Threads 追蹤破萬經營攻略|演算法分析、流量經營、漲粉策略懶人包
Threads 追蹤破萬經營攻略|演算法分析、流量經營、漲粉策略懶人包

出於創業者的好奇心,今年 3 月嘗試使用 Threads,兩個月內破解了基本的演算法邏輯,從 120 追蹤漲到了 10,000 追蹤 (參考:我的社群)

我過去沒有使用 IG,作為 15 年的臉書老人,直接跳到最年輕的 Threads 裸身進場,身邊幾乎沒有朋友積極使用。

這篇文章分享我以產品開發者角度,對於 Threads 演算法的歸納,從 100 追蹤開始就陸續產出十幾篇 1000 – 3000 讚的貼文;文末則是一些跟 Facebook 的比較,以及推薦大家怎麼使用、誰適合使用。

本文第一版於 2024.5 月發表於 Facebook

正文開始前,很多人討論 Threads 是不是一個適合「商業經營」的地方?文末我會提出我的想法。

分享我在 Threads 上的經營成效,2024 年 3 月到 6 月之間,我透過 Threads 達成了以下幾件事:

  1. 聯繫到 20 個公司的關鍵客戶 (創作者),並且進行線上或實體交流
  2. 其中 3 人在交流之後,使用 Portaly 達成了單月數十萬的創作者變現
  3. 一篇文章蒐集到 600 個潛在客戶 e-mail 名單
  4. 24 小時內銷售完 100 張變現年會的門票,營收達 $30 萬
  5. 徵求公司實習生,一則貼文在 3 天內有超過 60 人應徵,比任何人力銀行、社團效率高。

加總起來,我用 3 個月經營,獲取大約等同於上百萬萬的總產值。

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透過我的 Threads 貼文,將 100 張 $3000 - $4000 的活動門票在 24 小時內賣完
圖/ 林啟維
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真的有舉辦一場年會
圖/ 林啟維

為什麼 Threads 很重要?

  • 至 2024 年,Threads 在台灣已經超越 PTT / Dcard,並且將大量 IG 人口打包帶走,成為年輕人的首選社群平台。
  • 台灣是全世界活躍比例最高的國家之一,2024 年 8 月流量已經到達全球第二 (僅次於美國)
  • 其他社群活躍國家沒有太多使用,是因為原本 Twitter 就已經很熱門
  • 許多網路投票指出,Threads 上 25 歲以下的用戶人口占超過 50%
  • 這篇文章 (英文) 說明為什麼台灣人那麼愛用 Threads
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2024 年 9 月 Threads Android App 的下載量居全台灣之冠
圖/ 林啟維
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Threads.net 網域的流量排名 截圖來源
圖/ 林啟維

-其他社群活躍國家沒有太多使用,是因為原本 Twitter 就已經很熱門

-許多網路投票指出,Threads 上 25 歲以下的用戶人口占超過 50%

-這篇文章 (英文) 說明為什麼台灣人那麼愛用 Threads

Threads 演算法分析

基礎理論

Threads核心演算法是一種「同好圈」的概念。 換言之,Threads 不是以「鞏固朋友」為核心,而是「擴大同好」為目標。

以下逐一推演 Threads 的邏輯架構:

  1. 基於 Threads 的核心邏輯,100 追跟 100k 追都有可能產生爆文。除了主題的影響效果外,後面會說明關鍵因素。

  2. 流量演算法優點:新手村到中小量體的用戶都有機會浮出來,對年輕人來說像是發掘新大陸,上手速度快。新用戶不必像 FB/IG 從基礎好友圈擴散起,對於認識路人也有很大的影響。這也間接促進年輕族群的使用量。

  3. 流量演算法缺點:即使追蹤量高,也不會像FB/IG那樣推播到那麼高比例的追蹤者。所以即使是大網紅帳號,廢文也可只有 10–100 讚,這點倒是跟臉書有一點相近。

  4. 擴散原理:Threads 上面可能一句廢文、一張生活照,都有機會有上萬個讚。看起來很亂來的流量,其實有脈絡可循。主要擴散原因包含兩個: (一)追蹤 ,自己帳號原本的追蹤者因為喜歡特定主題 (例如職場、流行、廢文、自介文) 而追蹤,當相關主題文章出現時,互動會偏高,會幫助文章擴散。反之,即使是一個熱門的網紅,貼了與自己不相關主題,反而因為沒互動扣分。 (二)主題 ,首頁會出常看的主題+不相關主題,就是 Threads 在媒合文章與觀眾。即使不認識的人,因為主題內容有趣而按讚轉貼,就會給文章擴散權重。 基礎互動影響非常大,這說明為何觸及落差可能 10–1000 讚;這也說明為何別人的廢文有效、我卻無效:因為追蹤組成不同。

  5. 互動方式:T 站最關鍵的特徵就是「座標之力」。帳號留言時,會將自己的追蹤流量帶給文章。目前觀察,大帳號「導流給別人」的效果甚至比自己發文的曝光效益更好。

  6. 其實幾年前 Facebook 有嘗試過這項設定,但結果讓大家很反感。原因是 FB 大家只想看好友的文,而自己跟誰互動也不想被親友看見。

IG 類似的設定,應該是透過轉貼限動等方式帶起。

進階邏輯

Threads 如何分配權重?以下說明 Threads 的流量密碼:

  1. 留言駭客:在熱門文章下留言留得很【觸】,會引發自己的追蹤者按讚,讓這則留言浮到前面的排序。如果在一篇熱門文章好好留言,其效果就是會曝光給此文章大量原生的觀眾看到,進而增粉。

觸並非觸及,而是 true (20 年以前叫做中肯)

  1. 互動權重:整體的權重公開準則,大致上是:發文分享>留言>收藏分享>讚。其中,【發文分享】權重幾乎等於一篇獨立的文章,而單純【留言】的效果可參考第5點,兩者效果都很好。

  2. 爆文:看完上述幾點,可以歸納原因: 小帳號: 偶然發了一則文,因為沒啥追蹤者,所以演算法推到一些適合主題的人的版面,偶爾有很好的互動,就爆炸了。 千、萬追蹤大帳: 這類追蹤的爆文很多是跟原本帳號主題人設相符合,從自己的粉絲擴大開來。

總之,Threads 給用戶一定的機率爆文,就像抽SS卡,這就是讓不少用戶想持續發文碰運氣的方式。

演算法更新

從原本 5 月到 9 月期間,有幾個新的演算法變更趨勢:

  1. 一旦離開 Threads,演算法馬上下滑。 今年六月中之後,因為 Threads 研究告一段落,開始強制脫離平台 (刪除 App)。實測發現,一旦開始少滑少用,新的發文觸擊率爆降!估計大概要在一兩天內至少發、回 3 - 4 則文,才會回來。這是一個強制大量使用的演算法,獎勵每天早晚刷的人、卻會給一陣一陣使用的人負向回饋。反之,我的 Facebook 今年以來的發文頻率大約一到兩週,幾乎沒有被限流。

  2. 貼文的曝光速度變慢 自從 6 月後 Threads 提供用戶貼文的觀看數據,很明顯感覺到文章剛貼出第一個小時的曝光量愈來愈緩慢。我認為這是給演算法更多時間去判斷是否要提供文章自然流量,同時也是拉長文章的長尾效應。幾個月前一篇文章 24 小時的流量存活期,體感上現在可以到 36 小時左右。

  3. 最新公式:貼文 + 自行留言 目前 Threads 體感上已經變成曝光「捲化」的趨勢。單純貼文的曝光流量實在不太給力,每一篇幾乎都要靠「自行留言」的方式強化流量。5 月之前感受沒有那麼強烈,但 9 月以後感受強烈…

小結趨勢:

  • 攻 Threads 的創作者變多、讀者不變的情況下,演算法開始下修
  • 幾乎每天都要刷讚、留言、貼文,才能維持高互動
  • 離開一段時間回來,大約要花兩天惡補
  • 留言自己的文章幾乎是必要

Threads 商業經營 + 平台攻略

整理幾個「商業經營」使用與不使用的理由、以及一些平台小攻略:

  1. Threads 非常年輕化,25 歲以下佔 50% 以上,是未來長輩與年輕人溝通的發聲管道。我認為,雇主品牌 (老闆本人) 非常適合經營,也可以練習與年輕人溝通,並且了解他們表面無所謂下的焦慮。

  2. 擴散流量還是很大,爆紅機率比臉書高。但是千萬要把自己定位清楚,著重【主題】的一致性,不然學年輕人發廢文,還是廢文而已。

  3. 會花的時間更多:呈上提到的座標之力等,互動需求高、粉絲累積的效益低。使用的前三個月,每天都會刷上 2 - 3 小時,非常耗神,後面我直接刪除 APP,然後就被降流量。

  4. Threads 類似文字版 Tiktok:多巴胺回饋非常強烈,內容刷新快速 (也刷新三觀),難怪年輕人如此大量使用

  5. 品牌效益低、個人價值高:不適合商業品牌經營,但老闆、自媒體、政治人物適合。跟前面講的一樣,經營的好,對年輕人圈子裡的雇主品牌建立,絕對有一定價值。

  6. 風向混亂,非常多路人對戰或地圖炮,年輕人也不在乎你是誰,即使大老闆逆風也可能會被羞辱。

  7. 跟 Facebook 發文風格的比較:

  • Facebook:口吻像是從自己的背景經驗出發,娓娓道來
  • Threads:直接講出大家想聽的重點 (像是路邊公開演講),不能鋪陳囉嗦
  1. 臉書許多爆紅的文章搬過去幾乎無法爆紅;但 Threads 的內容文搬到臉書擴張段落,是蠻有機會紅的。

  2. 最後,對於商業品牌或新創經營者:Threads 上的「商業品牌」價值整體還是非常低,經營上又太過於專注,帶領輿論風向的效益,遠大於業配。相對地,我也強烈推薦創業者、領域專家、創作者,以「個人」名義經營 Threads,將「雇主品牌」的價值綁定,對於尋找夥伴、客戶、建立年輕人口碑、建立專業性,都有不少幫助。

如果喜歡這篇文章,歡迎加我的 Threads

本文授權轉載自:Chi Wei Lin CW(林啟維)

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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