【演算法破解 Ep.1】讚、留言、轉發，誰才是流量老大？（附 Python 原始碼 + 數據）

Threads 玩久了，大家心裡都有個疑問：到底是騙讚有用，還是騙留言有用？網路上各派說法都有，但很多都是憑感覺，或者是去年的舊聞。

演算法是會變的。為了確保測試結果緊貼 Threads 最新的演算法機制，我不談玄學，直接抓了 2026 年 1 月剛剛出爐、整整 10 萬筆的數據。

我用這筆數據，透過 Python 畫了一張相關性熱圖 (Correlation Heatmap)。結果跟我想的有點不一樣，特別是「轉發」的數據表現，狠狠打臉了一些流傳的說法。

這是【演算法破解】系列的第一篇。文末附上了原始數據集，你也可以下載回去自己跑跑看。

為什麼要看熱力圖？

簡單說，我們想知道誰跟「觀看數（曝光）」的關係最鐵。

統計上的相關係數（Correlation）就是幹這件事的。數值越接近 1，代表兩者連動性越強；接近 0 就代表毫無關係。只要圖畫出來，看顏色深淺，馬上就能知道哪個指標（讚、留言、轉發）最能帶動流量。

實戰：用 Python 畫一張不騙人的圖

我們用 Python 的 Seaborn 套件來畫圖。程式碼不長，但有個細節很關鍵：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 1. 讀取數據
df = pd.read_csv("202601291943.csv")

# 2. 選取欄位
cols = ["讚", "回覆", "轉發", "觀看"]

# 3. 計算相關係數
# 重點：這裡用 'spearman' 而不是預設的 'pearson'
# 因為社群數據通常是長尾分佈（少數爆文，多數掛蛋），用 spearman 才準
corr_matrix = df[cols].corr(method="spearman")

# 4. 畫圖
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.heatmap(corr_matrix, 
            annot=True,      
            cmap="YlGnBu",   
            linewidths=0.5)

plt.yticks(rotation=0)
plt.title("相關性熱圖: 哪些因素會影響觀看次數?")

plt.savefig("correlation_heatmap.png", dpi=300, bbox_inches="tight")
plt.show()

特別說明： 注意第 3 步。很多教學會直接用預設算法，但在社群媒體上，一篇爆文的數據可能是普通貼文的幾千倍。這種極端值會讓普通算法失準，所以我們改用 Spearman（等級相關），這樣分析出來的結果才比較符合真實體感。

數據解讀：殘酷的真相

數據跑完，我們得到了這張圖：

這張圖直接點出了三個事實：

讚 vs 觀看 (0.87)： 相關性最高。這解釋了為什麼很多單純的「共鳴文」或「廢文」流量這麼大。按讚成本最低，用戶最願意給，而這個動作跟曝光的連動性最強。

回覆 vs 觀看 (0.72)： 有影響，但沒那麼神。這打破了「留言才是流量密碼」的迷思。留言確實能增加黏著度，但單純論「把貼文推出去」的力道，還是輸給按讚。

轉發 vs 觀看 (0.68)： 這是最讓我意外的。轉發的相關性竟然墊底。這可能意味著，雖然轉發能觸及同溫層外的人，但演算法給予轉發的權重（或是轉發帶來的實際流量效應），其實不如我們想像中那麼大。

給經營者的建議

別想太複雜，先求讚： 讓用戶願意點下愛心，是推動演算法的第一步。簡短、好笑、引發共鳴的內容，往往比長篇大論更有效。

轉發隨緣： 數據顯示轉發跟曝光的關係沒有你想的那麼「鐵」。不要為了求轉發而把內容做得太生硬。

10 萬筆數據集下載

想要驗證我的說法？或是想拿去跑其他的分析？這裡提供這次測試用的完整數據集。

數據規格：

時間： 2026 年 1 月（最新演算法環境）

數量： 100,000 筆中文串文數據

內容：各串文發文後約24小時數據快照

[👉 點此下載 Threads 測試數據集 (.csv)]

下一集做什麼？

熱力圖只能看「相關性」，不能看「因果」。 是讚多所以觀看多？還是觀看多所以讚多？光看這張圖無解。

下一篇，我們換個工具。我會用機器學習裡的「隨機森林 (Random Forest)」建立一個預測模型，讓 AI 來告訴我們，在它的邏輯裡，哪個特徵的重要性才是真正的老大。