中斷時間序列迴歸分析（ITS）能有效分析媒體網站流量的突變，幫助識別流量變化的結構性轉折，從而為網站改版和演算法調整提供數據支持，確保競爭優勢。 每一次網站改版、平台演算法更新，或是地牛翻身突發新聞事件，都可能在媒體網站的流量曲線中鑿刻出明顯斷層。這些變化究竟是短暫波動，還是深具結構性的轉折？在傳統的趨勢分析和平均比較方法，這個問題往往模糊不清。然而，對於流量高度波動、競爭激烈的新聞媒體界而言，精準量化這些轉折點的影響，是決定存亡的關鍵。 在媒體轉折點，看見數據斷層線 在此背景下，「中斷時間序列迴歸分析 」 （Interrupted Time Series Regression, ITS）宛如一道光，照亮了網站流量黑箱。這種專為分析「政策、事件或干預」對時間序列資料影響的統計方法，能精準識別並量化：網站改版是否實質提升了使用者停留時間？Google AI Overviews (AIO) 的引入是否真的導致了「零點擊」危機？特定新聞事件（如近期洪災重創花蓮光復鄉、大罷免）又如何重塑了受眾的行為模式？ ITS能精確分析媒體網站流量的變化，揭示改版、演算法更新及重大事件對使用者行為的影響，幫助媒體在數據驅動的時代做出明智決策。 ITS 的核心價值，在於它不僅告訴我們「發生了什麼變化」，更揭示「變化是從何時開始、持續多久、幅度多大」。 面對Google 搜尋演算法不斷進化，特別是AIO對傳統搜尋流量的衝擊，以及社群平台內容推薦邏輯的變革，媒體網站已無法再僅憑直覺判斷。ITS正是那個流量羅盤，引導媒體在這個AI 迷霧 時代，找到數據驅動的轉型之路。 模型的魅力，流量黑箱之光 中斷時間序列迴歸分析（ITS）如同一把鑰匙，能夠精確揭示網站流量的變化，分析介入點對用戶行為的影響，幫助媒體在數據驅動的時代做出更明智的決策。 中斷時間序列迴歸分析（ITS）的核心概念，如同一場精密的「準實驗」。想像台灣新聞網站的流量如同大漢溪，用戶是川流不息的魚群。當我們在河道中設置一道「水閘」變因，例如，某新聞網站導入了新的付費訂閱牆，或 Google 全面推動AIO，這個水閘便是我們的「介入點」。ITS的魅力，就在於它能以科學方式評估這個水閘的開啟，對於上游與下游魚群數量（流量）、活動頻率（互動率）產生了什麼樣的即時（Level Change）與長期趨勢（Trend Change）變化。 1.ITS...