Threads 回覆留言的互動提升效果是所有主流社群平台中最高的。根據資料科學家 Julian Winternheimer 對 128,000 餘則 Threads 貼文的統計分析，創作者有回覆留言的貼文，互動率平均高出 42%——超過 LinkedIn 的 30%、Instagram 的 21%、Facebook 的 9%、X（Twitter）的 8% 與 Bluesky 的 5%。
但在整個研究樣本中，只有約 8% 的 Threads 貼文曾被創作者回覆。這代表一個幾乎所有人都看得到、卻還沒幾個人動手去拿的機會。
這份研究發表於 Julian Data Blog，Buffer 部落格亦有 Kirsti Lang 的專文報導（2025 年 2 月 24 日發布）。
多數社群經理的日常是這樣的：花一小時構思貼文、選配圖、調文案，按下發布就轉頭忙下一則內容。留言區出現了幾則回應，但「晚點再回」就變成了「沒有回」。這份研究顯示，這個優先順序可能需要翻轉。
本文將拆解研究方法、核心發現與已知限制，並提出台灣社群經營者可以立即落地的操作策略。
12.8 萬則 Threads 貼文分析：研究方法與數據可信度
固定效應迴歸（Fixed-Effects Regression）是一種統計方法，核心邏輯是讓每個帳號只跟自己比較。它不問「有回覆的帳號是不是比沒回覆的帳號表現好」，而是問「同一個帳號，有回覆留言的貼文是不是比沒回覆的貼文表現好」。
為什麼這很重要？因為社群數據很容易產生誤導。一個百萬粉絲帳號隨手發一則貼文都能收到上千互動，一個新創品牌使盡全力可能只拿到兩位數。直接比較不同帳號之間的差異，你根本分不清是「回覆留言」的功勞，還是帳號本身量級的差別。固定效應迴歸透過控制粉絲數、經營領域、品牌力等帳號層級變數，讓「回覆留言」這個行為的影響得以被單獨觀察。
研究同時進行了 Z-score 分析作為交叉驗證。Z-score 是衡量單一貼文偏離帳號平均表現程度的指標——正值代表超常發揮，負值代表低於日常水準。兩種方法指向同一方向，讓結論更難被歸因於偶然。
整份研究涵蓋 128,000 餘則貼文、13,836 個帳號、兩年的時間跨度。這樣的樣本規模足以產出可靠的結論，不是幾十個帳號的個案觀察。
Threads 回覆留言的互動提升幅度有多大？六大社群平台完整比較
在控制帳號層級變數後，Threads 上有回覆留言的貼文，互動率平均高出約 42%。這個數字經過統計模型校正，排除了帳號本身影響力的干擾。即便僅篩選「至少收到一則留言」的貼文，結論依然穩健。
另一種驗證方式也指向相同結論：研究將每則貼文的互動表現與該帳號自身的平均水準做比較，發現有回覆留言的貼文普遍高於帳號的日常表現，而沒有回覆的貼文則略低於平均。簡單來說，回覆留言的貼文傾向「超常發揮」，不回覆的則傾向「略為失常」。
這是少數大帳號拉高的結果嗎？不太像。約三分之二的帳號在回覆留言時都呈現正向提升，這是分布廣泛的現象，不是極端值的遊戲。
五大平台的完整比較
5 個平台全部呈現正向關聯。但 Threads 與第二名 LinkedIn 之間拉開了 12 個百分點，說明 Threads 對「對話行為」的獎勵力道確實與眾不同。
另一組關鍵數據：整個樣本中僅約 8% 的貼文有創作者回覆。有回覆的貼文中位數互動為 22 次，無回覆的為 11 次。這個能帶來顯著互動差異的動作，目前絕大多數經營者還沒在做。
Threads 演算法如何運作？回覆被獎勵的三個機制
Threads 的互動提升幅度遠超其他五個平台，根源在於 Meta 對這個產品的設計哲學：Threads 被設計為對話平台，而非廣播平台。
Instagram 負責人 Adam Mosseri 曾在 Platformer 訪問中明確表示：你所有回覆的總和，大約等同於你所有貼文的價值總和。這不是行銷話術，而是演算法層面的設計邏輯。
Threads 與 Facebook、Instagram 最關鍵的設計差異是什麼？回覆與原始貼文在 feed 中享有相同的視覺權重。滑動 Threads 動態牆時，回覆和原文並排呈現，不像 Facebook 或 Instagram 把留言折疊進次要區域。Mosseri 在 The Verge 訪問中解釋：讓回覆與原文平等，能促進更多元的討論——這也是 Threads 沒有被直接整合進 Instagram 的原因之一。
基於平台設計與 Mosseri 的公開說明，以下是三個合理推論（非本研究直接測量結果）：
機制一：回覆延長貼文的演算法存活時間。 每一則回覆都是新的互動訊號，持續告訴演算法「這則貼文的對話還在進行」。只收到幾個讚就沉下去的貼文，和留言區持續有來有往的貼文，在演算法眼中是不同等級的內容。
機制二：回覆強化帳號間的關係訊號。 當你持續回覆某個追蹤者的留言，Threads 學習到「這兩個帳號之間的連結頻繁且有意義」，提高互相推送內容的機率。
機制三：回覆創造正向參與循環。 追蹤者看到品牌確實在回覆留言、參與對話，更有動機在下一次主動留言，形成互動的正向飛輪。
Threads 於 2023 年 7 月上線，推出時不少人視其為 Twitter 複製品。但不到兩年，平台已累積超過 4 億月活躍使用者（根據 Buffer 文章引用的數據）。數據正在證明：Threads 獎勵對話，不獎勵廣播。
相關性不等於因果性：這份 Threads 研究的三個限制
負責任地引用數據，意味著同時理解它的邊界。這份研究有三個需要注意的限制。
限制一：相關性，非因果關係。 研究無法排除反向因果的可能——表現好的貼文本身吸引大量留言，創作者因此更有動機回覆。在這個情境下，「高互動」是因，「回覆留言」是果。
限制二：缺乏時間戳記。 我們不知道是「創作者先回覆→互動隨後上升」，還是「貼文先爆紅→創作者才開始回覆」。這個時序問題是判斷因果方向的關鍵，目前數據無法解答。
限制三：樣本偏差。 資料來自 Buffer 平台使用者，這群人使用排程與管理工具經營社群，可能比一般經營者更積極。結論對有系統經營品牌社群的帳號較具代表性。
儘管如此，5 個平台全部呈現同方向的正向關聯、研究用了兩種不同的分析方式且結論一致、12.8 萬則貼文的樣本量——這些條件讓「回覆留言與互動提升之間存在正向關聯」成為相當穩健的結論。合理的態度是：把 42% 當作值得投入資源驗證的方向，而非無條件的保證。
Threads 互動率怎麼提升？四個立即可用的經營技巧與三個長期策略
本週就能做的四個經營技巧
技巧一：重新分配發文與回覆的時間比例。 如果你目前把 80% 的社群時間花在內容製作上，試著調整到 50/50。每天 60 分鐘的 Threads 經營時間，30 分鐘產出內容，30 分鐘參與對話。這不是少做內容，而是重新定義「經營社群」的範圍。
技巧二：發文後留一段時間回來看留言。 這是社群經營中常見的操作建議（非本研究直接結論）：貼文上線後的初期是互動訊號累積的關鍵時段。具體做法是發文後 30 到 60 分鐘內回來查看一次，不需要一直盯著螢幕。
技巧三：主動參與其他帳號的對話。 Adam Mosseri 強調，回覆別人貼文的價值不亞於回覆自己的留言。對品牌帳號來說，在同領域帳號底下留下有見地的回覆，能同時增加能見度與關係訊號。把它想像成業內聚會：只站在自己攤位前等人來，跟主動走到別人攤位交流，效果截然不同。
技巧四：回覆不需要追求完美。 研究測量的是「有沒有回覆」，不是「回覆多精彩」。一則簡短但有誠意的回應——回答提問、認同觀點、補充想法——就能啟動互動訊號。重點是持續參與，不是每則都寫成小論文。
三個長期策略：讓回覆成為可衡量的品牌社群 KPI
策略一：將回覆率納入社群報表。 多數品牌的社群 KPI 集中在觸及率、按讚數和分享數。但如果 Threads 演算法獎勵對話，「品牌是否參與了自己引發的對話」就不該被遺漏。可追蹤的指標是：每週「品牌回覆留言數 ÷ 總收到留言數」，觀察與互動率的關聯。
策略二：用數據工具驗證回覆策略的成效。 調整策略後需要驗證「增加回覆是否帶來可衡量的改變」。透過 QSearch Trend 監測品牌在 Threads 上的聲量趨勢與互動數據，將調整前與調整後的表現拉出來比較，讓策略優化有數據依據。
策略三：跨平台比較互動結構，評估資源配置。 這份研究顯示，不同平台對回覆的獎勵力道差異很大。利用 QSearch Trend 的各渠道統計功能，將品牌在 Facebook、Instagram、Threads 的發文量、互動量與聲量比例並排比較，能幫你判斷 Threads 是否值得挪移更多資源。
結語
Threads 從設計之初就獎勵對話，42% 的互動關聯印證了這個方向。真正的洞察不是一個百分比，而是它指向的優先順序：在 Threads 上，回覆留言應該跟發文一樣，排進你的每日行程表。
下次發完 Threads 貼文，先別急著構思下一則。回頭看看留言區。你的下一波互動成長，很可能就在那裡等你。
你的品牌在哪個平台的互動投報率最高？ QSearch Trend 的各渠道統計功能，讓你一目了然比較 Facebook、Instagram、Threads 的聲量與互動結構，找到最值得加碼的平台。
