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15分鐘寫出爆紅千字文：拆解文章高點閱、高轉發的吸睛原理，讓寫作興趣成功變現的自我實踐專書

為了解決遇到對的人dcard的問題，作者少女凱倫（花芸曦） 這樣論述：

寫作不只是興趣，更是一門「專業」！ 創作者時代來臨，你能跟上爆紅又長紅的機會嗎？   單篇文章百萬點閱、「高效寫作力教練」少女凱倫， 完整公開寫作的專家級技法， 從曝光到行銷，新手不踩雷的創作力變現指南。   　　「寫作」，是門檻最低的個人品牌經營之路！ 　　比起拍影片、錄Podcast，只要有備妥電腦、鍵盤和網路，就能加入大鳴大放的創作者時代！問題來了，在將知識商品化、順利變現之前，要寫什麼？如何圈粉？如何提升文章品質？怎樣寫出高點閱、高分享的「爆紅文」？   　　■立刻突破「該寫什麼」的探索期，養成獨特風格、穩定培養讀者 　　‧開頭不知道怎麼下筆？試試看「引用金句」和「提

問破題」。 　　‧聰明的「跟風」，用自己的生活背景和專業，談當紅的話題和時事。 　　‧擔心文章內容太多、沒有重點？用「小標」立刻抓出文章架構。 　　‧「3Tips」、「五步驟」、「15年」、「50k」，標題帶入數字，最吸睛。 　　‧了解一家平台／管道的特色和讀者群，提前預判曝光後帶來的效益。   　　■一天要交10篇新聞稿，她鍛鍊出點閱率爆增的「高效寫作力」。 　　寫作能力和騎腳踏車一樣，是靠後天學習的；不需要是作文高手，也能開始寫作。或許你有意願開始，但不知道「該寫什麼」？相對的，已經在寫作（發表文章）的人，一定會碰上一個問題，就是該如何讓內容脫穎而出。   　　「高效寫作教練」少女凱倫在從

事記者工作的時期，一天要交出10篇新聞稿，同時背負尋找獨家的壓力；不想跟風也不想抄網路爆料，也無法等有靈感再寫，在必須顧及效率和內容之下，她利用職業所需鍛鍊出的觀察力和資訊蒐集力，練出「15分鐘內，寫出一篇爆紅千字文」的寫作力。   　　在書中，凱倫系統化解析高點閱文章的高效率產出模式，以及如何快速打造個人社群的風格、品牌和影響力，更完整地整理各家平台的特色和優劣，如何將個人品牌的曝光和行銷效益最大化。   　　■不用苦等靈感、也能每週穩定更新千字爆文！ 　　「穩定發文」是身為創作者的紀律，也是開始經營個人品牌的基本條件；找出主題、串起關聯、拉長文章、寫出深度，從固定更新好文章開始，建立個人品

牌的粉絲圈！   　　（1）一起手就精準設定高流量主題：找到熱門話題和自身專業的交叉點，帶入吸引主流大眾的關鍵主題，讓文章跳脫同溫層、自動擴散。   　　（2）成為專業寫作者的技巧修練：拆解文章構成三大元素，從高點閱標題開始、建立優質文章架構，再優化內文的細節。   　　（3）打造全方位、零死角的寫作術：無論是當下時事、小眾議題、冷僻的專業知識乃至深度專訪，都能駕馭的文字實力！   　　■ 8個細節準則，輕鬆打造優質寫作內容！ 　　‧同一句話、同一段落，不要重複用字。（例：我常常……，而且常常……） 　　‧用對連接詞，才能精準的表達邏輯。（沒有因果關係，別用「因為…所以」） 　　‧完稿後把文章

「唸一次」，檢核自己的盲點。 　　‧將數字「具象化」，為讀者製造「與我有關」的感受。（例：沒有回收再利用的舊衣，疊起來有10座101大樓高。） 　　‧適時引經據典，用「人話／金句」傳遞觀點、思維。（但千萬要查證） 　　‧把專業用語「口語化」，從旁觀者角度檢視自己的內容。 　　‧活用「情境對比」，創造文章中的衝突感。（例：充滿理想v.s認清現實） 　　‧段落之間增加小標題，讓全文主題更聚焦。   　　少女凱倫認為，從開始寫自己的第一篇網路專欄文章，到累積個人品牌聲量、開創更多知識性商品（講座、線上課程、跨界合作等等），一定需要花時間投注心力，但寫作是一項報酬率極高的投資，且永遠不會太晚。選擇一個

適合的平台、決定要寫的方向，開始寫就對了！   特別推薦      　　胡元輝｜公視董事長、台灣事實查核中心共同創辦人   加碼強推 　　王嵩音｜國立中正大學傳播學系暨電訊傳播研究所教授 　　杜聖聰｜銘傳大學網路聲量與新媒體研究中心主任 　　蔣志薇｜網路溫度計 營運長 專文推薦   　　許榮哲｜華語首席故事教練 　　謝文憲｜企業講師、作家、主持人 　　黃珊珊｜新北高中國文老師   跨界專家 好評強推   　　S姐 江湖人稱S姐｜女力學院校長 　　丁菱娟｜影響力品牌學院創辦人 　　王嘉琳｜財經主播 　　瓦基｜閱讀前哨站 　　好葉｜作者、YouTuber 　　朱楚文｜財經主播、主持人 　　佐依

Zoey｜佐編茶水間 　　宋怡慧｜丹鳳高中圖書館主任、暢銷作家 　　李洛克｜《個人品牌獲利》作者 　　林長揚｜暢銷作家、簡報教練 　　阿諾｜Hahow好學校共同創辦人 　　洪震宇｜《精準寫作》作者、金鼎獎作家 　　唐心慧｜《人生有所謂，決斷無所畏》作者、電通行銷傳播集團 執行長 　　張忘形｜暢銷書作家 　　彭建文｜商業周刊名家專欄作家 　　愛瑞克｜《內在原力》作者、TMBA共同創辦人 　　溫美玉｜溫老師備課趴創始人   　　劉俊佑（鮪魚）｜生鮮時書創辦人   　　歐陽立中｜暢銷作家   　　蔡淇華｜惠文高中圖書館主任、作家 　　（依姓氏筆畫排列）

遇到對的人dcard進入發燒排行的影片

跨／多社群媒體使用、自我展演與國族／文化認同：台灣年輕世代社群媒體閱聽人分析

為了解決遇到對的人dcard的問題，作者黃姿婷 這樣論述：

根據《DIGITAL 2020》顯示，台灣每人平均擁有8.4個社群媒體帳號，而過去針對社群媒體閱聽人的行為研究，多以單一社群媒體為主，無法涵蓋目前台灣年輕世代的完整使用態樣。其中，隨著台灣年輕世代中國社群媒體的使用人數增多，中國社群媒體使用行為對台灣年輕世代國族／文化認同的影響也開始引起關注。本研究以12個社群媒體為主要研究場域，包括：YouTube、Facebook、Instagram、Dcard、bilibili、Twitter、新浪微博、小紅書、WeChat、TikTok、抖音、騰訊QQ，試圖描繪台灣年輕世代的跨／多社群媒體的使用狀況，以及他們在社群媒體上的自我展演態樣。本研究採用多重

研究方法，包括網路問卷調查法與深度訪談法。透過網路問卷調查，本研究蒐集有效問卷達1,212份，輔以深度訪談其中的12位台灣大學生。研究發現有三，一是台灣年輕世代的確會透過感知社群媒體，賦予意義和價值系統，每個社群媒體符擔／能供性（affordance）皆不同。其次，台灣年輕世代在不同社群媒體的自我展演態樣具有不一致性，並且符應每個社群媒體（中國社群媒體、非中國社群媒體、同一社群媒體－Instagram）的符擔／能供性。第三，台灣年輕世代的國族／文化認同，難以用簡單的統／獨認同表述。

數據為王 學會洞察數據，才是行銷之王

為了解決遇到對的人dcard的問題，作者王俊人CJWang 這樣論述：

後疫情時期必備的行銷新戰略 從台灣實際案例分析盲點與致勝點，易讀、易懂、易學！ 你是不是也有這樣的困擾？這一本《數據為王》解決你的煩惱。 做決定時，其實很心虛？ →找出關鍵洞察數據，證明策略佈局符合市場所需。 想踏入數據領域，卻徬徨無助？ →跟著被上百個品牌認證過的架構學習，快速提升數據思維。 想使用數據做行銷，但我的預算有限？ →帶你從44 個數據庫中，在預算內，挑選適合的數據夥伴。 滿天數據，哪個才是決策依據？ →一步步將數據轉為洞察，不再深陷數據海。 《數據為王》是王俊人CJ Wang的首部作品。 這是一本以內容行銷為主軸， 教你學會從巨量的、沒有頭緒的數據中找出「洞察」

並據以形成品牌經營和決策的實戰攻略。 這一本書包括7大洞察數據技巧×14個成功案例分析×44個數據工具推薦 CJ擅長於透過數據，解決難解的課題，包括陌生市場的客群分析和新興平台的定位研究等課題的解法，都被寫在這本書時，不強調任一數據庫，而是忠實的將每個案例中，他所使用的數據探勘方式與數據來源寫進本書。 CJ在書中傳授7大洞察數據的技巧，讓你能夠活用不同類型數據，並輔以成功案例實證不同數據在不同階段的作用，最後還提供精選的數據工具推薦，讓你能夠學會尋找不同數據庫為己所用，為自己的職能升級，策略賦能！ 本書特色 ‧ 累積16年的數據運用大全 比對16年成功和失敗的數據應用經驗，彙整出行銷產

業和數位轉型時，最需要的思維與工具。 ‧ 台灣經驗案例易讀、易懂、易學 從台灣實際案例分析盲點與致勝點，從「市場規模」、「顧客」、「競爭者」三大數據核心，建立正確的觀念原則，找到「有用、才會有用」的數據洞察。 ‧ 數據工具清單超好用 超過新台幣1000 萬的內容數據投資策略，萃取而出完整的數據工具清單，不僅學會應用還可快速提升數位戰力，強化職場競爭力。 各界好評聯手推薦 白崇亮｜前台灣奧美集團董事長 張志浩｜台灣邁肯行銷傳播集團董事長暨執行長 周振驊｜燒賣研究所創辦人

整合機器學習與情感運算於聊天機器人-以Dcard為例

為了解決遇到對的人dcard的問題，作者廖安宏 這樣論述：

現代人因為科技日趨發達，遇到挫折、壓力而情緒較為負面時，習慣透過瀏覽器到網路上搜尋與自己問題相關的文章來當作參考，但傳統瀏覽器只能以關鍵字做搜尋，且網路上文章太多太雜，要找到符合自己問題又有參考價值之文章常需要耗費大量時間。為了解決上述問題，本論文提出整合機器學習與情感運算於聊天機器人架構(Integrating Machine Learning and Affective Computing into Chatbot Framework，下方簡稱IMACF)。本論文以社群網站Dcard上的文章作為訓練資料，共會建立三種模型，分別為用於情感運算的二元分類(Binary Classificat

ion)模型、分析話題的多元分類(Multi-class Classification)模型及推薦文章的潛在語義索引(Latent Semantic Indexing)模型，並基於IMACF建立情感運算與文章推薦平台(Affective Computing and Article Recommendation Platform，下方簡稱ACARP)來讓使用者使用，以此驗證IMACF之可行性。首先本論文使用TF-IDF引導使用者與聊天機器人進行對話來描述自己的問題，並透過機器學習自動判斷對話文本是否已經足夠讓系統進行後續分析，當對話文本足夠後便會將文本進行斷詞、詞嵌入等步驟轉換為可以進行機器學習

的數字向量，接著將此向量輸入到二元分類模型中進行情感運算，並分析出使用者之情緒(Emotion)狀態;而為了能夠準確的推薦與使用者相關的文章，本論文以多元分類及Ontology UML概念來分析使用者之話題領域，最後以分析結果為基準，使用潛在語義索引模型來推薦相關的文章供其參考，以此大幅提升使用者的搜尋效率，並改善只能以關鍵字搜尋的缺點。本論文系統具有可擴充性，因此未來會加入更多不同話題的文章來當作訓練資料，為了提升效率，本論文使用Spark叢集架構來加快模型訓練的速度，並參考邊緣運算(Edge Computing)的概念來將訓練模型、載入模型的架構分開運算，以此提高整體系統的執行效率。本論文

為了評估ACARP在真實情況下是否能夠符合使用者的需求，做了系統實際使用回饋統計，並根據使用者的回饋內容來調整系統模型的參數，藉此訓練出真正讓使用者滿意的模型。