Threads近8成用戶不用了，Meta臉書、IG大肆推廣！「老招」這回卻引發副作用？|數位時代 BusinessNext

Threads近8成用戶不用了，Meta臉書、IG大肆推廣！「老招」這回卻引發副作用？

Meta為了提高Threads的增長，開始在Facebook上推廣Threads的「串文」，真的有用嗎？

Meta營運策略的一環，交叉發佈不同平台的貼文

你還在用Threads嗎？近期Meta透過Facebook和Instagram強推Threads串文，引發部分用戶不滿。Threads用戶指出不希望串文出現在Facebook，批評Meta的過度推廣策略。儘管有媒體指出Threads活躍度上升，但相關數據指出，該程式在美國的使用量下滑了40％，78％下載用戶已停用。Meta為了提升Threads知名度，可能面臨鐵粉用戶流失的風險。

《Engadget》報導，Meta開始在用戶Facebook中的動態消息（Feeds）欄目裡，交叉發佈（Crossposting）Threads串文。此舉是為了加強對Threads的推廣，以提高用戶的參與度與吸引新的用戶。

這是Meta過往經常使用的手段，透過Facebook的動態消息欄目來推廣旗下的新功能，包括不是原生於Facebook上的功能。舉例來說，Instagram的Reels就經常會出現在動態消息的推薦中；在WhatsApp上購買企業廣告也同樣會出現在上頭。

而Meta早在8月就已經開始在Instagram上嘗試推送Threads的串文以吸引新用戶。原本每個用戶的Instagram頁面上都有一個會導向Threads的連結，Threads上的串文也可以在Instagram中透過私訊（direct message）傳送。

過度推廣引發副作用，用戶對此舉反感

雖然Meta在8月就開始在Instagram上推送串文以吸引新用戶，但是這與在Facebook上的情況並不相同。在Facebook上看到的串文並沒有辦法讓用戶選擇不要出現。一名用戶的串文寫道，「如何防止我的Threads出現在 Facebook 上？我想要Facebook與Threads可以分離，我不希望我的串文會隨機出現在 Facebook上」。

隨後Threads的官方帳號回應了該用戶，表示在交叉顯示不同平台的貼文時，也會聽取用戶的意見回饋並且改進。但Meta先前曾表示過，總有一天會借助旗下更大的應用程式來提升Threads的用戶。

另外一名用戶指出，「我在 Facebook 上的追蹤者與我在 Threads 上的追蹤者完全不同。我的串文出現在 Facebook 上對我來說會是一個大問題，Facebook 上的是家人和同事，Threads則不然」。

Threads能夠細水長流嗎？

Threads在歷經起初的爆炸性增長後，參與度便大幅下滑。雖然《Business Insider》近期的一份報告指出，最近幾週其活躍度與下載量再次上升。但根據網路流量分析公司SimilarWeb的報告，9月份中，在美國使用安卓系統的Threads用戶，相較於7月時，總使用量下滑了40％。SensorTower的數據也顯示，下載Threads的用戶中有高達78%已經停止使用該應用程序。

為了增加Threads的用戶，Meta透過交叉發佈貼文的方式讓更多人知道這個平台，但此舉會不會導致原本將Threads視為「淨土」的鐵桿用戶出走，還有待觀察。

資料來源：business insider、engadget、social media today dexerto

責任編輯：蘇祐萱

「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。

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避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

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「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。

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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。

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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%。

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。

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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。

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。

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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。

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