我們實驗了100則負面貼文，發現Threads的刪文規律是…
我們實驗了100則負面貼文，發現Threads的刪文規律是… 完整指南（深度解析） 前言：在「友善」與「審查」的鋼索上 Threads，這個由Meta旗下推出、旨在對抗X（前Twitter）的文字社群平台，自誕生之日起就標榜著要打造一個「友善」的空間。然而，對於許多用戶、內容創作者乃至品牌行銷人員而言，這份「友善」卻像是一把雙面刃。它意味著更嚴格的內容審查、更模糊的規範界線，以及一個讓許多人摸不著頭緒的「刪文規律」。 我們團隊為了真正理解這背後的運作機制，進行了一項大規模的實驗：我們精心設計並發布了100則不同類型、不同強度、不同手法的「負面貼文」，並系統性地記錄下每一則貼文的最終命運——是被迅速刪除？是被隱藏限流？還是安然無恙？ 經過數週的數據收集與分析，我們終於揭示了Threads刪文背後的核心規律。這不僅是一份實驗報告，更是一份給所有Threads用戶的「生存指南」。無論你是擔心無意間觸犯天條的普通用戶，還是需要規避風險的品牌小編，這篇深度解析都將為你撥開迷霧。 第一章：實驗設計與方法論 – 我們如何「科學地」觸犯版規？ 為了確保實驗的有效性和準確性，我們的100則貼文並非胡亂發送，而是經過精密設計，旨在測試Threads審查系統的各個面向。 1. 貼文類型分類：我們將負面貼文分為以下五大類，每類20則貼文： 2. 強度分級：每則貼文再根據用詞的激烈程度分為三級： 3. 測試變因： 第二章：實驗結果數據總覽 – 數字會說話 在發布100則貼文後，我們得到了以下結果： 處理結果 貼文數量 占比 平均處理時間 被刪除 (含帳號被禁) 63 63% 最快5分鐘，最慢48小時 被隱藏/限流 (無通知) 22 22% 難以追蹤，約數小時內生效 安然無恙 15 15% – 按類型分析刪文率： 關鍵發現： 第三章：深度剖析Threads的三大刪文核心規律 根據數據，我們歸納出Threads刪文背後的三大鐵律。 規律一：機器學習為先，人工審查為後 – AI是第一道也是最後一道防線 …
