AI內容洪水下的經營困境
- AI 讓內容數量爆炸式增長：平均內容的曝光成本被重新定價，你不是變差，是環境變的更加競爭。
- 平台從「社群」變成「興趣媒體」：內容不再主要分發給追蹤者，而是被推薦給「可能有興趣的人」。粉絲數不再是護城河，你的「候選池位置」更重要。
- 內容飽和進入硬天花板：IG 的核心 KPI 不是你的努力，就算發更多，觸及有可能更差。重點是用戶是否滿意、是否停留、是否回來。
目錄
0｜摘要：把 IG 當成預測引擎
「如果 IG 把這篇內容推給某個人，IG 會預測他有多滿意？」
| 你需要的認知 | 對經營決策的影響 |
|---|---|
| IG 的工作是「預測用戶會想看什麼」，不是「獎勵創作者」 | 不要再用「努力/勤勞」當策略；要用「勝率/滿意度」當策略 |
| 推薦分兩步：先進候選池，再在候選池裡排序 | 你要同時解兩題：進池與在池內勝出 |
| 你不是跟全 IG 競爭，而是跟同池內容互相PK | 不要只問「我內容好不好」，要問「我在這個池的勝率高不高」 |
| AI 內容洪水使「平均內容」更快被淘汰 | 批量輸出更危險：它會使你的帳號被貼上「低滿意度」標籤 |
核心重點：
- IG 是預測引擎：它預測「用戶會不會滿意、會不會停留」。
- 滿意度要用綜合訊號衡量：停留/完播/回看、收藏、分享/私訊轉傳。
- 兩階段漏斗：先篩選進候選池，再排序決定下一次曝光。
1｜IG 是預測引擎：它不是在「推你」，是在「幫用戶挑下一則要觀看的內容」
多數人把 IG 想成「流量分配器」：平台把流量分給你，你拿到多少看粉絲數+互動率+運氣。
但更接近現實的是：IG 每一秒都在解一個超大規模的問題——「下一個要給這個人看什麼，才能讓他更滿意、更願意留在 app 裡？」
IG作為一個社群平台，它的最終極目標就是留住用戶。於是，它的運行機制就是想盡各種辦法讓用戶停留更加。而用戶如果感到「滿意」，就會更願意停留。這個道理大家都懂。但是，什麼是「滿意」，這是一個感覺，而演算法要運行必須把這個感覺量化。所以，IG使用綜合指標作為「滿意度」數據，然後預測下一秒要讓用戶看哪一則貼文，用戶會「最滿意」。
大多數人都沒有意識到：Instagram是人類史上最複雜的工業級推薦系統之一。
它一點都不隨機。完全不隨機。
Instagram 是一台「預測引擎」
IG 不是在「把你的內容推給人」。
它在做的事情更精準：它在幫超過十億用戶，從一個不斷膨脹的內容庫裡，找到「個人化」的內容。
這才是演算法真正的工作。
它的工作不是獎勵你這個創作者、不是要公平、也不是要「扶持小頻道」。
它唯一的工作，就是讓觀眾繼續看下去。
所以演算法不在乎你多努力。
它只在乎「滿意度」。
「滿意度」才是真正的演算法。
2｜滿意度才是真正的演算法：你要優化的是「每次曝光的價值」
平台很少拿到「真實滿意度」問卷級的直接回饋，所以它會用大量代理訊號來推估滿意度。
大多數創作者以為 IG 是關於觀看數、互動數。
其實不盡然。
IG 的核心是「觀眾滿意度訊號」。
平台很少能拿到「真實地知道這個人到底滿不滿意」的直接回饋，所以它只能透過一些很雜亂、很間接的訊號去建立模型：觀看完成度、點擊、行為等等。
所以系統會一直問這些問題：
-
用戶點了嗎？
-
用戶有留在平台嗎？
-
這支reel有沒有引發一段連續追看（binge）？
-
用戶明天會不會再回來？
這些就是滿意度。
你可以用最簡單的一句話理解：
IG 試著預測的是「預期總停留時間」，不是只有「點擊」。
所以你想贏，不能只提升「內容」本身，而要提升的是「每一次曝光（impression）能帶來多少滿意度」。
| 你看到的指標 | IG 可能把它當成什麼 |
|---|---|
| 觀看時長/觀看完成度 | 「這內容值得時間」的代理訊號 |
| 收藏 | 「值得帶走」的強滿意度訊號（對知識/清單/工具特別重要） |
| 分享/私訊轉傳 | 「值得推薦給別人」的強訊號（常比按讚更硬） |
| 快速滑走、沒有互動、檢舉 | 負回饋：降低你的下一次分配勝率 |
台灣市場最常見的錯誤：只追「看起來有互動」
- 按讚可能只是禮貌；收藏/分享才更接近「真滿意」。
- 你把策略做成「求讚」，會在 AI 內容洪水下被更快淘汰。
3｜三階段漏斗（關鍵中的關鍵）：檢索 → 排序
這段是IG運行邏輯裡最重要的模型。
IG 不可能把全平台內容一次全部拿來排序，這是不切實際、也無法執行。所以IG會分成2步做法：
- Step 1：候選生成（Candidate Sourcing）：先從海量內容中挑出幾百則「可能相關」的候選內容
- Step 2：排序（Ranking）：再把這些候選內容精準排名
- Step 3：定位 （Positioning）：系統把你歸類到某一池裡
演算法首先把幾百則貼文推給用戶觀看，按照貼文的表現，演算法會對貼文打「用戶滿意度」的分數，如果分數及格，就繼續推給更多用戶觀看。分數不及格，就不再進行推送。之後，演算法根據滿意度對帳號進行評分，把帳號歸類到某一個池裡面，這影響未來的推送。
理解這個運行邏輯會徹底影響你如何思考。你必須有辦法從候選名單裡面勝出。
- 沒進候選池：你根本沒有參賽資格（再怎麼好也沒用）
- 進了但排輸：你被測試了，但滿意度不夠（下一次分配就縮）
核心圖 ：三層漏斗
全平台內容 → 檢索/候選池（幾百則） → 考察滿意度 → 帳號被歸類
4｜候選池思維：你不是跟全 IG 競爭，你只跟「同池內容」互砍
多數創作者最大的誤解是：「我內容很用心，為什麼沒被推？」
因為你不是在跟全 IG 比，你只在跟同一個候選池比。IG 會把相似主題、相似形式、相似受眾行為的內容放在一起互相競爭。
演算法會學習「這個利基的觀眾期待什麼」，然後用你是否符合那個期待來排序。
所以你的影片實際上是在跟下面這些內容競爭：
-
類似的創作者
-
類似的格式
-
類似的主題
-
你的觀眾平常愛看的東西
這就是為什麼「好內容」不夠。
你還必須符合你所在情境的期待。
在第一階段，IG 會先把整個平台縮小成「幾百則可能適合這個用戶的貼文」。
模型會解析用戶的行為歷史，先撈出一小撮「大致上相關」的內容。
如果一個用戶每天都在看旅遊類的內容，而你剛好發了一則旅遊的reel，你非常有可能出現在那一小撮候選集合裡。
而 IG 把這個問題視為一個極端分類問題：
在數以百萬計的內容裡，預測「下一則」他最可能看的貼文。
你可以把這段理解成：
演算法要變成用戶的第二大腦——理解用戶下一秒可能會想點什麼。
| 你做的內容 | 你其實在搶的候選池 | 你要打敗誰 |
|---|---|---|
| 「3 招教你…」知識短內容 | 知識清單池（可收藏、可轉傳） | 同類清單/教學/工具懶人包 |
| 開箱/對比/優惠 | 導購池（情緒刺激 + 決策效率） | 同品類的快速評測與價格刺激 |
| 故事/幕後/日常 | 人設信任池（真實感 + 連結） | 同樣能讓人「相信你」的敘事 |
危險訊號：你越做越像「同池平均值」
- AI 協助很正常，但你如果用它批量產「同池模板」，你會變成同池平均值，然後被淘汰。
- 你要做的是「在同池框架內，創造出可辨識的差異化」。
5｜Embedding：IG 的隱形語言，其實在分群「滿意度」
把它想成：IG 把使用者、內容、互動行為全部轉成「向量」，用數學地圖來表示口味與內容之間的距離。
重點：平台不只在分「主題類別」，它更在分「滿意度聚類」——哪些內容會讓一群人用相似方式停留、收藏、轉發。
洞察重點：
- 你被分到哪個群，不是你以為的「標籤」而已，而是「互動/停留模式」的聚類。
- 你想換池可以，但不能跳太遠：要用 10–15% 變體慢慢移動，而不是突然大改。
6｜排序決策：為什麼同一個人、不同時刻看到完全不同的 IG？
排序不是「內容好不好」的靜態評分，而是「這個人在這一刻」最可能滿意什麼。
同一個人，早上坐捷運要上班時滑手機、晚上躺在床上放空，心理狀態完全不同。IG 的排序就是在預測這個 moment/時刻 的滿意度。
你要把策略改成「情境對齊」
- 你不是只在做內容，你在做「符合某個使用情境下的內容」。
- 台灣用戶很常是「碎片時間多、滑得快」：鉤子與節奏更關鍵。
7｜AI 內容洪水：成長更難不是錯覺，是內容供給曲線上升
AI 讓內容生產成本下降，供給爆炸式成長。注意力沒有跟著成長，平均內容被通膨稀釋，這是結構性問題。
簡單來說，就是更多的內容在搶同樣的用戶，可想而知，每一則內容可以分配到的觀看就更得更少。AI產出的內容，不只是指AI Slop（AI 批量生成的劣質內容），而是在AI的幫助之下，優質的創作者可以產出比以前更多的頂級內容。也會有更多的一般創作者可以生成優質內容。所以，內容的「質」跟「量」都產生了劇烈變化。對於一般創作者來說，等於要跟越多的好內容競爭被稀釋的觀看率。
這其實對於經營社群媒體的人來說，帶來了前所未有的危機（同時也是轉機）。
了解IG的推薦機制是最基本的，如果連運行方法都不知道，談何勝出率？
AI 在 IG 最危險的用法：批量輸出「同池模板」
- 你會更快變成同池平均值。
- 你會把帳號訓練成「低滿意度指標」（下一次分配更難）。
- 正確用法：用 AI 加速洞察、測試設計、腳本測試；不要用它取代「獨特的人味與細節」。
8｜行動框架：把帳號當系統，不是當作品（台灣讀者版）
演算法不是法官。
它只是回饋機器。
最後的判決不是離線的指標，而是「線上 A/B 測試」。
你也應該用同樣方式思考：
你每次上傳都是一次實驗。
每支影片都在教演算法「你是誰」。
大多數人失敗，是因為把 Instagram 當成表演。
你必須把它當成試錯。
新手該做什麼：
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研究你利基情境中的贏家
-
找到一個可切入的點建立你的差異化
-
包裝成一個清楚的承諾
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快速鉤住，並持續交付滿意度
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瘋狂迭代
Instagram演算法獎勵的是：符合那個空間裡(或那個時刻裡）用戶已經在看的內容。
你要做的是：在「已經有效」的框架內，做出你的原創。
台灣市場「關鍵 8 點」
- 先做系列再求爆款：系列內容讓模型更快學會你是誰。
- 鉤子不是噱頭：鉤子是「讓使用者願意把時間交給你」的承諾。
- 每篇只改一個變因：節奏/封面/開場一句/出鏡比例…一次只改一個，才知道因果。
- 把收藏/轉發當 KPI：它們比按讚更像滿意度。
- 用可驗證細節打穿 AI 同質化：流程、數據、案例、前後對比、實測截圖。
- 避免低勝率內容連發：它會導致演算法降低你的分數。
- 把 AI 用在：洞察與測試（不是用在：批量灌內容）。
- 把 IG 當實驗室：每次發文都是線上測試，不是一次性的表演。
9｜診斷儀表板：用「滿意度 KPI」取代「焦慮 KPI」
你要的不是「單篇好看」，而是「系統性可複製」。以下是建議的滿意度儀表板：
| 維度 | 你要看的 KPI | 判讀（最重要的翻譯） |
|---|---|---|
| 進池能力（分配） | 非粉觸及占比 | 低＝你沒進推薦候選池或很不穩 |
| 勝率（滿意度） | 收藏率 / 分享率 / 私訊轉傳 | 高＝你在池內能贏，下一次分配更有機會放大 |
| 停留品質 | 平均觀看 / 觀看完成率 | 低＝你拿到點擊但不值得時間（容易被縮分配） |
| 負回饋 | 不感興趣 / 快速滑走 / 檢舉 | 高＝你正在形成「低滿意度標籤」 |
最常見的誤診
- 誤診 1：觸及掉＝被限流 → 其實是沒進候選池或在池內排輸。
- 誤診 2：留言少＝內容不好 → 其實很多「高滿意度」內容是被保存與轉發，而不是被留言。
- 誤診 3：補量就能救 → 其實補量會放大低勝率，讓你更難翻身。
如果你疑似有被IG限流的現象，或是成長停滯：
附錄｜引用與參考資料（公開來源）
- Engineering at Meta｜Journey to 1000 models: Scaling Instagram’s recommendation system
- Nieman Lab｜The AI content flood
- Nieman Lab｜Newsrooms will reckon with AI slop
- Hootsuite｜Instagram algorithm tips for 2026
- Buffer｜How the Instagram Algorithm Works: Your 2026 Guide
免責：IG 的實際排序屬於黑箱且持續迭代，本文是依公開資料與可觀察行為所建立的「可操作心智模型」，用於策略與診斷，不保證單一技巧帶來固定結果。