Re: [問卦] threads現在是最大的詐騙造謠發文中心嗎
※ 引述《kingmusk (馬爹利)》之銘言:
: 如題
: 現在threads上一堆幻想創文就算了
: 畢竟有些是很好笑
: 但是一堆造謠文跟詐騙文
: 數發部9/15納管後 怎麼一點都沒少?
: 是不是又要說meta管不到了?
: 乾五八卦?
科技媒體《Engadget》解釋,Threads 的演算法偏好推薦爭議性內容,致使部分用戶採取各種手段吸引眼球。這些做法包括複製並貼上熱門文章、提出容易引起爭論的開放式問題,甚至發布帶有偏見或挑釁性的言論,以此刺激討論、增加互動。
來看一下threads.com的網站分析9月份,台灣用戶流量貢獻度,可見這個是台灣人的大型聊天群組,有事就問脆,增加沉迷
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※ PTT 留言評論
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 111.184.11.23 (臺灣)
※ PTT 網址
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祖克柏這個蜥蜴人的陰謀
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故意挑起人類之間的仇恨
推
會有87嗆你 他的演算法都沒有
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以為每個平台的演算法都是個人演算法
推
要很笨才會用那個耶
爆
Re: [閒聊] threads還有呼吸嗎?一年過後,我們再來檢視一次Threads和Twitter(X)之間的比較 根據查到的資料顯示,大約在今年Q1的時候 [1] Threads有130 million的每月活躍用戶 Twitter(X)有550 million的每月活躍用戶 而祖克柏在Meta Q2的earning call中表示,Threads已經來到200 million活躍用戶。[2]![Re: [閒聊] threads還有呼吸嗎? Re: [閒聊] threads還有呼吸嗎?](https://api.backlinko.com/app/uploads/2024/04/threads-users-blog-post-image.png)
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[問卦] 台灣人為何特愛用threads去查了threads全世界用戶比例數據, 台灣人是僅次於美國市場, threads用戶率第二高的國家。 祖克柏的FB已經變成詐騙跟假新聞的溫床了, 現在再弄一個threads似乎很難早晚FB化吧?![[問卦] 台灣人為何特愛用threads [問卦] 台灣人為何特愛用threads](https://i.imgur.com/YK8HO7Pb.jpeg)
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[問卦] Threads的用戶是不是很常鬧笑話呀如題 Threads的文章常無緣無故就被奇特的演算法推廣出去 自己的發文都有可能被陌生人看到並冷嘲熱諷![[問卦] Threads的用戶是不是很常鬧笑話呀 [問卦] Threads的用戶是不是很常鬧笑話呀](https://i.imgur.com/lZ7tlQtb.jpeg)
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[討論] 九面熱門影片—threads正殺死dcard公認兩大柯粉糞坑 八卦版 dcard 最近都被擊落了 八卦版這五年流量下降反而政黑增加 然後整天挺俄羅斯 中國 正常人都看不下去![[討論] 九面熱門影片—threads正殺死dcard [討論] 九面熱門影片—threads正殺死dcard](https://i.imgur.com/C2TH9vUb.jpeg)
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Re: [討論] 黃捷:PTT式微、年輕選民都用threads全球用戶1.7億 雖然挑戰推特失敗 但在台灣卻出乎的好 更扯的是全球流量 排名 使用時間 1.美國 20.59% 6分26秒5
Re: [討論] 網軍:這篇怎麼沒有小粉綠來留言?Threads的封鎖功能相當於給了每個用戶PTT板主的權限 各大論壇只要控制板主就能影響整個板輿論的風向 網軍強就強在這點,點人頭穩操勝券 但Threads上影響力完全取決於個人魅力 三無帳號是沒有聲量的,不像寄生在PTT大板混了個板主就能主宰一切2
Re: [問卦] threads流量有超越PTT了嗎沒有啊 2025年5月台灣網站流量排行榜 PTT第13名 脆第17名
Re: [問卦] thread的特色到底是什麼?簡單的來說,Threads的特色就是抄襲Twitter(X) : 有沒有資訊專家可以教教我們? 我不是資訊專家,但還是發表一下自己的看法, 我們得從Threads的誕生說起。 Threads之所以誕生,是祖克柏用來衝康馬斯克的Twitter仿製品。![Re: [問卦] thread的特色到底是什麼? Re: [問卦] thread的特色到底是什麼?](https://i.imgur.com/pd7XuBMb.jpeg)
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Re: [問卦] 脆的風向怎麼完全變了?threads的演算法設計跟fb有蠻大的不同 fb跟ig通常推送的是你有興趣的內容 久而久之你的同溫層就會越來越厚 但很早就發現threads的演算法 推送的都是有爭議的內容X
[問卦] 有沒有APP能打亂網路平台的演算法?如題啦,為了留住用戶流量,刺激廣告流覽數 許多知名的社交平台或搜尋引擎都會自己精心設計的演算法 以此過濾出用戶最感興趣的內容,並將這樣的內容出現的頻率極大化 以此提高用戶的瀏覽時間 可是,這樣的演算法,卻也容易在用戶內心形成同溫層