📊 關鍵數據 (2026-2027預測)

• Threads 全球月活躍用戶：預計 2026 年突破 3.5 億，較 2024 年增長 180%。
• 社群媒體 AI 客製化市場規模：2027 年達到 127 億美元，複合年增長率 34.2%。
• 用戶參與度提升幅度：開放演算法控制權的平台，平均互動率提升 23-41%。
• 隱私擔憂指數：62% 用戶表示對公開請求內容可能暴露個人偏好感到顧慮。

🛠️ 行動指南

• 第一步：確保 Threads App 更新至最新版本（v4.2+）。
• 第二步：發布以「Dear Algo」開頭的公開貼文，明確表達內容偏好（如「Dear Algo，請顯示更多關於 AI 科技的新聞」）。
• 第三步：觀察 72 小時內動態牆的變化，可隨時刪除請求以恢復原始設定。
• 進階技巧：轉發其他用戶的高效請求，快速複製他人的調整策略。

⚠️ 風險預警

• 隱私洩漏風險：所有請求公開可見，可能暴露個人興趣、政治傾向或消費偏好，建議使用模糊化措辭。
• 演算法操縱漏洞：大量重複請求可能被濫用於推播特定內容，Meta 表示會過濾違反內容指導方針的請求。
• 數據依賴性：長期使用可能導致「訊息繭房」效應，限制用戶接觸多元觀點。

「Dear Algo」運作機制：如何用一句話改變動態牆？

觀察 Meta 此次推出的「Dear Algo」功能，其核心設計邏輯並非複雜的參數調整，而是將演算法控制權「翻譯」為自然語言互動。根據官方說明，用戶只需發布一條以「Dear Algo」開頭的公開貼文，例如「Dear Algo，請顯示更多 NBA 比賽相關的貼文」或「Dear Algo，請減少關於某部電視劇的劇透內容」，系統便會在 72 小時內據此調整主動態消息的內容排序與推薦權重。

這項機制的創新之處在於降低用戶干預演算法的門檻。過去，用戶若對動態牆內容不滿，往往只能透過「隱藏此貼文」或「取消追蹤」等被動反饋，這些訊號雖然會影響推薦系統，但反饋週期長且效果有限。「Dear Algo」則提供了一種即時、明確且可追踪的溝通渠道，讓用戶需求直接進入演算法的輸入層。

值得注意的是，Meta 明確表示會「拒絕違反內容指導方針的請求」。這意味著若用戶請求顯示暴力、仇恨或誤導性內容，系統將自動過濾此類請求。此外，用戶可以隨時刪除自己發布的請求，快速恢復至原始的演算法設定。這種「可逆性」設計大幅降低了用戶嘗試新功能的心理負擔。

另一項值得關注的設計是「轉發請求」機制。當用戶看到他人的請求並覺得實用時，可以直接轉發該請求至自己的動態牆，使相同規則套用至自己的帳號。這種社群協作式的演算法調整模式，在社群媒體歷史上尚屬首次，可能催生「最佳請求」分享社群的出現。

隱私與透明化的博弈：公開請求的代價

「Dear Algo」功能上線後，用社群體內出現了兩極化的反應。支持者認為，這是 Meta 邁向演算法透明化的重要一步，用戶終於有機會「看見」並「調整」影響自己資訊攝取的技術邏輯。然而，批評者的擔憂同樣尖銳：當用戶的所有請求都以公開貼文形式呈現時，個人的興趣偏好、政治傾向、消費行為將完全暴露於公眾視線之下。

觀察這一設計決策背後的邏輯，Meta 似乎試圖在「用戶控制」與「社群互動」之間取得平衡。官方聲明指出，Meta 觀察到用戶早已在自發發布類似請求（例如「希望能少看到某些內容」的抱怨），因此決定將這種行為正式化、系統化。然而，將原本「隱私的偏好表達」轉為「公開的請求發布」，本質上是一種權衡：用戶獲得了演算法調整的能力，卻必須以個人隱私作為交換。

值得玩味的是，Meta 選擇將「Dear Algo」定位為「個人化體驗轉化為社群體驗」的創新。傳統的演算法優化往往是後台進行的黑箱操作，用戶只能感受到結果，無法參與過程。「Dear Algo」則將這個過程透明化，並加入社群元素（轉發請求、觀察他人請求），試圖將原本私密的個人偏好調整轉變為一種社交行為。

然而，這種設計也引發了「表演性偏好」的擔憂。在公眾壓力下，用戶可能傾向於發布「社會可接受」的請求，而非真實的偏好。例如，用戶可能不好意思公開請求「顯示更多 memes」，轉而發布「顯示更多科技新聞」。這種偏差可能導致演算法收到的反馈信号失真，進而影響動態牆調整的準確性。

2026 社群平台競爭：Threads 的差異化策略

從宏觀視角審視「Dear Algo」的推出時機，可發現 Meta 的戰略意圖不僅是單一功能的創新，更是 Threads 在激烈社群平台競爭中的關鍵布局。2024 年至 2025 年間，Threads 面臨來自 Bluesky、Mastodon 等去中心化平台的挑戰，同時還需應對 X 平台（原 Twitter）的存量競爭。「Dear Algo」的推出，某種程度上是 Meta 試圖在「差異化」與「用戶黏著度」之間找到突破口。

與競爭對手相比，「Dear Algo」提供了一種比傳統「不感興趣」按鈕更細緻的演算法控制層級。Bluesky 和 Mastodon 目前主要以「全部顯示」或「算法排序」為二元選擇，缺乏中間地帶的客製化選項。Meta 這次開放自然語言指令，實際上是將演算法參數調整的權限下放給普通用戶，這在主流社群平台中屬首創。

另一項值得關注的觀察是「Dear Algo」與 Meta 更廣泛 AI 整合計畫的關聯。2024 年至 2025 年期間，Meta 在 Facebook、Instagram 和 Threads 平台上逐步引入 AI 驅動的功能，包括 AI 生成的內容建議、自動化回覆工具等。「Dear Algo」可視為這波 AI 整合的「用戶面向」應用——讓 AI 技術服務於用戶的自主選擇，而非取代用戶判斷。

然而，市場分析師對此功能能否實質提升 Threads 的用戶增長持保留態度。根據多項用戶調查，多數普通用戶對「動態牆演算法如何運作」並不感興趣，他們只期望看到「有興趣的內容」，而不願意花費額外精力調整設定。因此，「Dear Algo」的主要受眾可能僅限於科技愛好者和早期採用者，對大眾市場的滲透效果仍待觀察。

未來展望：AI 演算法民主化的可能性

「Dear Algo」的推出，不禁讓人思考：這是否預示著社群媒體演算法「民主化」的開端？過去，演算法被視為科技公司的核心商業機密，其運作邏輯對普通用戶而言是黑箱中的黑箱。用戶只能被動接受平台推送的內容，幾乎無法得知「為何看到這則貼文」或「如何改變推薦邏輯」。

Meta 此舉或許是對近年來全球監管趨勢的回應。歐盟《數位服務法》（Digital Services Act）、美國各州的演算法透明度法案，都在要求社群平台提供更多關於內容審核與推薦機制的說明。「Dear Algo」某種程度上是一種「主動透明化」——透過讓用戶直接參與演算法調整，展示平台並非在進行不可告人的內容操縱。

然而，僅凭「讓用戶發布請求」是否足以稱為「民主化」，仍值得商榷。真正的演算法民主化，可能需要包含以下要素：用戶能查看影響自己動態牆的具體參數、用戶能選擇不同版本的演算法模型、用戶能将自己的設定數據導出至其他平台。目前的「Dear Algo」僅滿足第一個要素的部分功能，距離「民主化」的理想還有相當距離。

展望 2026 年至 2027 年，預期將有更多社群平台跟進類似功能。根據產業分析師預測，到 2027 年，全球主要社群平台中約有 45% 會提供某種形式的「用戶可控演算法」選項。這將對數位廣告生態、內容創作者的曝光策略，以及用戶的資訊攝取習慣產生深遠影響。

對一般用戶而言，「Dear Algo」代表的是一種新的「數位素养」需求——學習如何「與演算法溝通」將成為社群媒體使用者的必修課題。如何撰寫有效的請求、如何平衡偏好表達與隱私保護、如何避免陷入「訊息繭房」，這些問題將在未來幾年逐漸浮上檯面。

常見問題 (FAQ)

「Dear Algo」功能是否適用於所有 Threads 用戶？

目前「Dear Algo」功能僅在美國、紐西蘭、澳洲和英國上線，Meta 尚未公布其他地區的開放時間表。台灣、香港等地區的用戶需等待後續更新。此外，用戶需將 Threads App 更新至最新版本（v4.2 以上）才能使用此功能。

我的「Dear Algo」請求是否會被他人看到？

是的，所有以「Dear Algo」開頭的公開貼文都會顯示在用戶的個人檔案中，其他用戶可以查看、點讚、留言和轉發這些請求。這是 Meta 有意設計的「社群化」元素，但也意味著您的內容偏好將部分公開。若希望保持隱私，建議使用較為模糊的措辭。

「Dear Algo」請求可以撤回嗎？效果會立即消失嗎？

用戶可以隨時刪除自己發布的「Dear Algo」請求。一旦刪除，該請求對動態牆的影響會在短時間內逐步消失，系統會恢復至原始的演算法設定。但值得注意的是，Meta 可能仍會保留您曾發布請求的數據，用於改進推薦系統。