一則沒人按發送的 Threads 貼文,換來 99 則留言:新北哪一區最好住?

實驗 2026-10-29 · Satsuma Creative · 閱讀 7 分鐘

排程自動發的一則吵架題,兩天收到 99 則留言、2.5 萬次瀏覽。我們把留言全部撈回來逐則判讀:板橋拿下 39% 首選,也是被嫌最多的一區。順便攤開整條 Threads 自動化流程,以及它真正值錢的那一段。

手繪風格的新北市地圖,各區上方浮著大小不一的對話泡泡

10 月 27 日晚上 8 點半,我們的 Threads 帳號發了這則貼文:

新北哪一區最好住?

板橋 / 中永和 / 新莊 / 新店 / 三重

本地人請發言

沒有人按發送。它是排程從題庫裡挑出來、自動發出去的。

兩天後,它有 24,974 次瀏覽、99 則留言、95 個不同的人參與。我們把留言全部撈回來,一則一則判讀,做成下面這張表。

先講結果

95 個留言的人裡,83 個有明確表態推哪一區。每人只算一票,取他第一個推的區:

區 首選票數 佔比 被點名嫌棄
板橋 32 38.6% 6 次
新店 15 18.1% 2 次
中永和 13 15.7% 4 次
三重 11 13.3% 2 次
新莊 7 8.4% 4 次
選項以外 5 6.0% —

選項以外的五票:汐止 2、北新莊 2、三峽 1。另外 12 個人沒有表態,多半是「都不好住」「看你的條件是什麼」,或是一句「+1」。

幾個讀出來的東西:

  • 板橋是最多人推、也是最多人嫌的一區。推的理由幾乎都是同一個字:方便。三鐵共構、百貨影城、「比某些台北的區還方便」。嫌的理由也很具體:塞車、捷運擠不上去、到處在挖路,還有每年一次的耶誕城——有三則留言專門提到它,有人建議把板橋拆成「有耶誕城的」和「沒有耶誕城的」兩個選項。
  • 新店靠的是另一套價值。推新店的人講的是安靜、有山有水、過個橋就是台北市。唯一的缺點大家講得很一致:潮濕。有人說「板橋明明大晴天,新店一直下雨,完全兩個世界」。
  • 中永和裡,永和比中和受歡迎。單獨點名永和的有 9 則,中和 4 則,其中也有人特地說「一定不是中和」。推永和的人幾乎都會補一句「但人真的太多」。
  • 三重的票有一半是在地人的反向推薦。最妙的一則:「三重居民,推薦大家選其他區。問就是我想人少一點。」我們把它算成三重一票——那是愛。
  • 大家在乎的排序很清楚。把所有留言提到的理由加總:交通便利 19 次,擁擠 8 次,天氣 6 次,重劃區 6 次,治安與鄰居素質 4 次,美食、房價、安靜各 3 次。交通一項就比後面兩名加起來還多。

這則貼文不是我發的

這個帳號每天固定發三則問答題,用來替我們做的問答遊戲導流。題目放在一個題庫檔裡,目前有 389 題,分兩種:

  • 搶答題:有標準答案的冷知識,例如「陽明山 1950 年改名以前叫什麼山?」
  • 吵架題:沒有標準答案、讓人想選邊站的題目,例如這則。

每天晚上 6 點半、8 點半、10 點,排程(電腦裡設定好時間自動執行的程式)會從題庫挑下一題發出去。

發文的程式分成三段:先挑題、把要發的內容寫進一個暫存檔,再從暫存檔發出去,發完立刻記下「這題發過了」。

(為什麼要分段:如果「挑題」和「發送」綁在同一次執行,中途任何一步出錯,下次重跑就會重新挑一題——你預先看過的那一版,跟真正發出去的那一版,可能不是同一則。中間隔一個檔案,內容一落地就定了。)

這套東西一個月要發九十則貼文,我們花在它身上的時間,主要是每隔幾週補一次題庫。

自動化真正值錢的,是回收那一段

發文自動化很便宜,網路上教學一大堆。少有人做的是另一半:發出去之後,數據有沒有自動回來。

我們另外有一支程式每天早上 6 點 10 分執行,把帳號所有貼文的瀏覽、按讚、留言數抓回來存進資料庫,貼文滿三天的數字就定下來不再更新。所以我們手上有 375 則同一條線的貼文可以對照。

對照之後,這則貼文的位置很清楚:

  • 這條線的貼文,瀏覽數中位數是 521(把所有貼文按瀏覽排成一列,正中間那一則的數字)。這則是它的 48 倍。
  • 「吵架題」平均起來其實比「搶答題」差:吵架題的瀏覽中位數只有 258,一半以上的吵架題連一則留言都沒有。
  • 這則的 83 則真人留言,在帳號一千多則貼文裡排第二。

(「真人留言」是我們自己定的指標:只算別人在第一層留的言,扣掉我們自己的留言。平台給的留言數會把自己貼的連結也算進去,低瀏覽的貼文會因此看起來很熱鬧。)

換句話說,這則不是因為「吵架題比較好」才紅的。吵架題整體偏弱,它是裡面的例外。如果沒有那 375 則墊底,我們很可能從這一則得出錯誤的結論,然後把題庫全部改成吵架題。

自動發文給你的是量,回收數據給你的是判斷。只做前一半,你只是更有效率地亂槍打鳥。

把 99 則留言變成一張表

Threads 官方的 API(讓程式跟平台直接交換資料的介面)有一個端點可以一次拿回整串對話,包含回覆別人的第二層留言。99 則留言,一次撈回來,不用開瀏覽器一則則抄。

難的是下一步:判讀。

直覺做法是關鍵字比對——留言裡有「板橋」就算板橋一票。這樣做會錯得很離譜:

  • 「愛吃的話跳過板橋」:有板橋兩個字,意思是不推。
  • 「三重居民,推薦大家選其他區」:字面上是不推,意思是推。
  • 「台北縣內湖鄉😎」:在開玩笑,內湖是台北市。
  • 「北新莊」:可能指新莊北邊,也可能是三芝的北新莊,兩種說法都有人用。
  • 「新店>中永和>新莊>板橋>三重」:一個人排了五區,要算幾票?

所以我們先定規則,再讓 AI 逐則判讀:

  1. 每人一票:同一個人留兩則,只算一次。
  2. 只算首選:排了名次的,取第一名;另外統計「有被推薦過」的總次數做參考。
  3. 嫌棄另計:明確點名某區缺點的,記進「被嫌棄」,不從推薦票裡扣。
  4. 中和、永和、中永和合併,因為原題就是這樣分的,但另外保留細分。
  5. 玩笑、離題、沒表態的不算票,但留著原文,人工可以回頭查。

判讀完,每一則留言都對得回原文。統計表只是最後一步,前面那份逐則對照才是可以被檢查的東西。

幾件要誠實說的事

  • 這不是民調。留言的人是自己選擇要留言的,不是隨機抽樣。會在晚上 8 點半刷到一則問答題、還願意打字的人,不能代表新北市民。
  • 選項會引導答案。題目列了五個區,83 票裡只有 5 票跑出選項外。如果題目列的是汐止、林口、淡水,結果會完全不同。
  • AI 判讀有灰色地帶。「北新莊」那兩票我們沒有硬歸新莊;「幸福重劃區路過」我們判成沒表態。換一個人來判,數字可能差一兩票,但排名不會變。

這件事讓我們確定的事

做社群的人常問:要怎麼寫出會紅的貼文?

我們的答案越來越像這樣:你寫不出來,但你可以讓它比較容易發生,而且發生的時候你知道。

一則貼文會不會紅,事前很難猜。我們題庫裡同樣是吵架題,有一半連一則留言都沒有。能做的是讓發文的成本低到可以每天發、讓數據自動回來、讓少數紅起來的那幾則被看見,然後把它底下的留言當成資料,而不是當成熱鬧。

99 則留言,是 95 個人花時間告訴你他們在意什麼。交通、擁擠、天氣、耶誕城。這些東西,用問卷問不太出來。