演算法信號

直接說結論：TikTok 觸及卡關不是一種病、是三種病，用同一種藥治不會好。 我幫三個台灣小商家帳號診斷後發現，卡關分成冷啟動停滯、高原期停滯、突然下跌三種類型，各有不同的完播率 / 觸及來源分布 / 發文頻率訊號。診斷錯類型就會用錯解法——比如把「高原期」當「冷啟動停滯」處理，猛換內容路線反而會把好不容易累積的帳號分類訊號打亂。

直接說結論：台灣電商帳號的最佳發文時段是晚上 8-10 點（平均觸及 2,840），實體店帳號則是中午 11-13 點與晚間 19-21 點雙高峰（分別 1,960 與 2,200）。 網路上流傳的「TikTok 最佳發文時間下午 6 點」對台灣市場其實不精準——因為時區、受眾類型、消費行為都不一樣。我用一個電商帳號和一個實體店帳號同期做兩週 A/B 測試，把發文時段從早到晚交叉排列後，發現兩種帳號的時段曲線完全不同。這篇是實測數據 + 找到你自己帳號最佳時段的方法。

直接說結論：TikTok 搜尋流量 2026 年在整體觸及裡的比重已經上升到不能忽略的層級，關鍵字布局在標題的效果遠大於說明和字幕。 我用同一個台灣小商家帳號追蹤了 3 個月的搜尋流量佔比變化，並用 A/B 測試比對三個位置放關鍵字的效果——標題含關鍵字的影片，搜尋流量佔比達 38%，同樣內容不放關鍵字的只有 12%；說明文字含關鍵字則落在中間 24%。字幕雖然被索引但貢獻最少。

直接說結論:TikTok 發文後前 30 分鐘的完播率有一個閾值——實測 40% 以上才會觸發第二波擴大推送。 我用分鐘級數據追蹤了 8 支同期發布的影片,前 30 分鐘完播率高於 40% 的 5 支平均最終觸及 3,200 人,低於 40% 的 3 支平均只有 890 人,差距 3.6 倍。這個窗口的數據不是等 24 小時後看報表那種宏觀資料,而是可以在發文後 5-10 分鐘就大致判斷這支影片會不會被推。

直接說結論：轉發 > 收藏 > 留言，三種信號的推力倍率大約是 3.4 : 2.7 : 2.0。 我用同一批帳號設計了 15 支影片（每種信號主打型 5 支），觀察後續 72 小時的觸及變化，發現「引導轉發型」的影片平均觸及 4,100，「引導收藏型」3,200，「引導留言型」2,400。三種都比「無主動引導」的對照組（平均 1,600）強，但差距明顯。台灣小商家如果只能設計一個 CTA，選「引導轉發」的 ROI 最高。

直接給結論：冷啟動期的 TikTok 自然流量，完播率的權重遠大於互動率。 我同期操作兩個台灣帳號 4 週——A 帳號優化完播率（52%、互動率 3.2%），B 帳號優化互動率（6.8%、完播率 31%）——A 帳號的平均每影片觸及數是 B 帳號的 1.96 倍（2,840 vs 1,450）。如果你的帳號還在冷啟動期，先把精力放在完播率上，互動率次之。