擁抱AI時代 打造演算法友好的內容策略|專家論點【鄭緯筌Vista】
作者:鄭緯筌(專欄作家,「臺灣電子商務暨創業聯誼會」共同創辦人,前「APP01」網站總監、《風傳媒》產品總監和《數位時代》雜誌主編)
相信你一定聽過「內容為王」(Content is King)這句話,內心也服膺這個鐵則。我們這個世代的創作者、行銷人與品牌主,幾乎都曾懷抱一種信仰:「酒香不怕巷子深」,意思是只要自家產製的內容品質夠好,就不怕沒人看見,或是被埋沒。
然而,那是一個還相信口碑可以勝過預算的年代,一個社群尚未完全被推薦機制綁架的時期。當平臺從「社交導向」悄然轉為「演算法導向」,當觸及率不再等於粉絲數之際,甚至當我們每天滑動的每一則訊息,都早已被演算法安排妥當——我們不得不承認,這個世界的運作邏輯已經改變了。

今天,AI工具並非只是我們用來輔助創作的工具,它同時也是策展人,是一張通行證,更是新秩序的核心設計者。演算法不再只是冷冰冰的計算邏輯,它就像一位懂得大眾口味的編輯總監,決定了誰能被看見、誰只能在角落默默發聲。
這不是危言聳聽,而是鐵錚錚的事實。
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但在這樣的世界裡,我們並非無能為力地只能束手就擒。相反地,AI也為我們帶來了另一種可能——它不僅能協助我們創作,更能幫助我們理解各種社群平臺的偏好與節奏,甚至成為我們在資訊洪流中的導航員。
在這樣的轉變之下,大家對於「好內容」的定義,自然也必須隨之升級。
當下,有一個值得深思的問題是:當演算法主導能見度,我們所創造的內容,究竟是為誰而寫?答案不再只有廣大的閱聽眾,而是「受眾 + 演算法」。
演算法儼然成為平臺的守門人,而AI工具,正是我們理解這個守門人語言的翻譯機。換句話說,你所精心設計的每一則內容是否能被演算法青睞,往往取決於幾個關鍵因素:
- 用戶停留時間
- 點擊與觀看完畢率
- 互動行為(分享、留言、收藏)
- 關鍵字與語意結構
- 上架時機與頻率
這些因素並不只存在於神秘的黑箱中,許多AI工具與平臺資料分析技術,已經讓我們能逐步揭開這些規則,並加以運用。
看到這裡,也許你會想問:那麼。AI可以怎麼幫助我們親近演算法?
以下,我提出五個核心環節,並搭配可運用的AI工具與具體方法,協助品牌與創作者打造更加演算法友好的內容策略:
第一個環節:用AI聽懂平臺語言——「資料驅動的洞察」
從Google、Facebook到TikTok,這些社群平臺每週都在改變其底層邏輯,它們的演算法學習、調整、測試,都是為了讓用戶停留更久的時間。而我們的第一步,則是必須學會聆聽。
可用的工具與做法:
- 使用 ChatGPT + Grok 或 Perplexity AI 掃描 YouTube、Instagram、TikTok 等平臺的官方部落格與更新紀錄,快速總結最新的推薦機制與偏好調整。
- 使用 BuzzSumo、Glasp或Exploding Topics 分析近期熱門主題、內容格式與話題節奏,從受歡迎的內容中找出共通語法。
目的:讓AI幫我們每天監測這些平臺偏好的風向,不再單靠直覺或臆測,而是用資料選題、用趨勢做腳本。
第二個環節:用AI優化創意腳本——「三秒抓人」不是靈感,而是模型
仔細想想,每一段影片的開頭前三秒,該說什麼?一篇文案的開頭該怎麼寫,才有高點擊率?這些問題,不再只能靠經驗猜測。
可用的工具與做法:
- 利用 ChatGPT + Prompt Engineering,讓AI幫你生成「情境式開場白」模板,例如:
「假設這是給20歲剛畢業的大學生看,請幫我設計三個吸睛的短影音開頭語。」
- 使用 Wordhero、Copy.ai或Jasper AI 等AI文案工具,針對影片標題、縮圖文案、腳本轉場語句進行A/B版本產出。
- 套用AI生成的 情感標記語句庫:例如「引發共鳴 → 製造懸念 → 引導回應」的腳本節奏,讓內容更易被平臺判斷為具有吸引力。
目的:請謹記,不要用AI取代你最寶貴的創意,而是要幫你在有限時間內,快速製造10種以上版本的點子,進行測試與迭代。
第三個環節:用AI模擬觀眾反應——「還沒發出就知道成效」
發文之前,我們總會胡亂猜測:「讀者會喜歡嗎?」現在,可以用AI幫你提前預演。
可用的工具與做法:
- 使用 Forethought.ai 或 Predis.ai:分析即將上線的貼文、短影音,並模擬可能的觀眾互動、停留率與推播機率。
- 利用 GPT 模型擬人化測試:
「假設你是一位23歲在臺北工作的女性,以下內容的哪一句妳更想點開來看?」
目的:用AI模擬不同目標受眾的反應,不再讓內容只是「自我感覺良好」,而是有機率評估與修正機會。
第四個環節:讓AI成為「內容A/B測試的助理」
臺灣以中小企業為主,貴公司可能只有一個小團隊,甚至只有你一人,但如今有了AI助陣,可以讓你擁有十位助理的效率。
可用的工具與做法:
- 使用 Notion AI + Excel + ChatGPT:建立一個簡易的內容測試記錄系統,紀錄每則影片的:
- 標題/封面/腳本版本
- 上架時間/平臺
- 表現數據(播放率、CTR、互動率)
- 用 AI 自動生成改版提案:
「根據上一版本的點閱率不佳,請提供三種優化建議,包含開場方式與結尾行動呼籲(Call to Action)的改寫方案。」
目的:養成實驗型內容文化。成功不是一次命中,而是一次次的優化疊加。
第五個環節:用AI系統化建立「演算法友好」的內容模組
最終,我們要走向一種「模組化思維」:把被證實有效的做法,變成可重複、可套用的內容公式。
可用的工具與做法:
- 使用 Whimsical 或 Miro 畫出內容創作流程圖,讓AI幫你標記每一階段可應用的AI工具。
- 建立內容類型模組,例如:
- 「3秒抓人 + 情緒轉折 + 問句互動」模式 → 適用Instagram Reels
- 「榜單導入 + 有趣事實 + 誤區破解」模式 → 適用YouTube Shorts
- 搭配 AI自動化系統(如Zapier+ChatGPT),讓每週固定時間爬梳資料、整理趨勢、建議內容。
目的:從內容生產者進化為內容設計師,讓AI成為「放大成果的系統化夥伴」。

最後,我為大家整理的一份內容策略行動清單,若能每週定期檢視與優化的話,你的內容影響力將不再靠運氣:
- 每週查看平臺演算法更新(用AI彙整)
- 設定「受眾+演算法」雙軸評估法
- 為每個內容設計三種以上版本(由AI協助產出)
- 開場設計「懸念鉤子」三選一測試(3秒原則)
- 所有內容都有「引導互動語句」
- 使用文字辨識AI分析短影音字幕吸引力
- 運用AI產生「時事+趨勢+品牌連結」主題
- 每週整理最成功的貼文結構模板
- 建立可重複使用的腳本模組
- 用AI自動整理互動留言並歸類用戶痛點
- 養成「內容日誌文化」,記錄每次測試的學習點
- 設立AI共創日:每月固定與AI進行腳本實驗
我們都還在持續學習,但世界已經不等人。演算法不會給你第二次機會,除非你學會與它共舞。所以,在讓演算法懂你之前,我想請大家先學會理解演算法的邏輯。
誠然,AI不只是冷冰冰的科技,它可以是我們的盟友,是讓我們重新被看見的希望。而那些懂得運用AI打造策略、學會為社群平臺撰寫內容的人,將會是下一個內容世代的贏家。
記住這個時代的遊戲規則——內容仍是靈魂,但演算法是翅膀,而AI,是你最聰明的導航員。
我們不再只是一位創作者,更可以成為一流的營運設計師。
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