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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

為了解決線上課程推薦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）

線上課程推薦dcard進入發燒排行的影片

社群網路文本與輿情語意分析消費行為

為了解決線上課程推薦dcard的問題，作者江效錫 這樣論述：

在消費者行為研究裡，分析數據的來源大多是透過量化問卷的調查方式來蒐集資料。而資料的蒐集也有許多不同方法，如街頭攔截的訪問、電話訪問調查、郵寄調查問卷等，以及近幾年來逐漸盛行的線上訪問。但調查往往在受限於時間及預算的因素下，抽樣的方式以及樣本數量的蒐集就會受到許多限制及影響。在市場研究眾多的議題中，傳統的量化研究逐漸無法滿足製造商及供應商對自家產品或服務在實際市場母體上的狀況及掌握，因此，目前大多數的研究數據還是需要仰賴預測模組或人口加權模式來推估市場比例與預估業務發展的整體表現。隨著網際網路的興盛，社群媒體的蓬勃發展，提供了消費者一個自由的空間討論分享對消費性產品的想法與意見，進而網際網路也

就成為購買商品、消費者經驗分享、廠商提供產品訊息、廣告行銷、顧客服務…等一個虛擬市場平台，而這平台也直接或間接累積成為一個擁有消費者購物行為及影響消費行為因素的大數據。本研究希望透過網路爬蟲，擷取社群媒體中有關消費者購物行為的文本，透過語意分析模組的技術，讓這些訊息轉換成為可以在統計分析模組中流動的數據，建立起消費者的消費行為模式，進而成為一個能更即時掌握市場脈動的研究方法。

數據為王 學會洞察數據，才是行銷之王

為了解決線上課程推薦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

兒童文本合適年段判定模型開發與自動分級系統建置

為了解決線上課程推薦dcard的問題，作者紀承瑋 這樣論述：

閱讀教育的課程近年來是各國強調的重點之一，藉由閱讀教育激發兒童對閱讀的興趣與習慣，進而培養兒童閱讀理解以及口語表達等閱讀相關能力，使兒童奠定應有的能力以面對未來社會的競爭。然而各年段兒童所適合閱讀的文本不盡相同，在課堂或家中，須由教師或家長協助判定兒童適讀的文本，其判定結果可能會因為教師或家長的主觀想法或閱讀能力的高低而有所不同，若造成適讀誤判，可能導致兒童抗拒閱讀或難以理解文本的內容等問題。因此，本研究擬採用Google的深度學習與人工智慧科研專案團隊Google Brain於2018年提出的自然語言處理模型Google BERT，進行兒童文本合適年段判定模型的開發，進而建置兒童文本自動分

級系統，以提供教師、家長或專家學者能夠更即時且準確的對兒童文本進行合適年段的判定。本研究採用中部某縣市所建置之閱讀線上認證系統（以下簡稱認證系統）的認證書籍中挑選三個年段（低年段、中年段、高年段）作為本研究的主要研究樣本，透過撰寫網路爬蟲蒐集書籍的年段類別與簡介內容做為樣本資料，將樣本資料的70%用於兒童文本合適年段判定模型的開發，使用Google BERT的微調方法，找出兒童文本合適年段判定模型的最佳參數，以進行模型訓練；剩餘30%用於驗證模型判定的年段與認證系統歸類的年段的一致性表現，並對其計算準確率及F1分數，以驗證模型的準確率與穩定性之成效。本研究開發之兒童文本合適年段判定模型判定的年

段與認證系統歸類的年段一致性之準確率為0.9818以及F1分數為0.9665。故本研究進而建置兒童文本自動分級系統，供使用者輸入兒童文本簡介內容進行兒童文本合適年段分析功能，系統會自動回饋各年段判定的機率值與適讀年段判定給使用者，以完成兒童文本自動分級系統之建置。