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怎麼寫推文更容易被互動
理解多目標預測下的「高分推文」結構：從鉤子到互動點的設計。
TL;DR // CORE
核心摘要
- 使用強大的「鉤子」(Hook) 吸引用戶點擊與停留。
- 設計開放式問題或可回覆點，降低互動門檻。
- 確保內容價值，降低觸發「沒興趣」負面反饋的風險。
01 // LOGIC
為什麼這對演算法很重要？
X 的推薦模型 (Phoenix) 不只是看你有多少「喜歡」。它會同時預測多種行為的機率。 其中，回覆 (Reply)、轉發 (Repost) 與 停留時間 (Dwell Time) 通常擁有極高的權重。
如果你的推文能在前 500 毫秒吸引住用戶，並讓他們有點擊或回覆的衝動，系統就會認為這是一篇高價值內容，進而擴大分發。
02 // SIGNALS
演算法在看什麼？
| 訊號 | 演算法行為 | 發文對策 |
|---|---|---|
| P(Click) | 預測點擊「查看更多」的機率 | 使用吸引人的開頭，將精華藏在後半段。 |
| P(Reply) | 預測用戶回覆推文的機率 | 提出有爭議、有共鳴或需要幫助的問題。 |
| Dwell Time | 用戶在推文上停留的時長 | 使用長推文或圖文並茂，增加閱讀時間。 |
03 // CHECKLIST
Do & Don't 執行清單
應該做
- 垂直聚焦：讓模型分類你為專業人士。
- 互動鉤子：結尾引導用戶表達觀點。
- 高品質媒體：影片能大幅提升停留時間。
避免做
- 過多外部連結：會顯著降低系統分發權重。
- 誘導點擊：過度標題黨會導致負面標籤。
- 低質量刷版：觸發作者多樣性懲罰。