「斷點回歸模型」ITS在媒體網站的深度應用

斷點回歸模型（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、競爭激烈的媒體而言，精準量化這些轉折點的影響，已是決定存亡的關鍵。

在媒體轉折點，看見數據斷層線

在此背景下，「斷點回歸模型（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？

斷點回歸模型（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

斷點回歸模型（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。

斷點回歸模型（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核心：反事實的因果推斷

斷點回歸模型的核心在於建立一個「反事實（Counterfactual）」模型：它估計在沒有該干預措施發生時，結果變量會沿著過去的趨勢如何發展，並將實際觀察到的變化與這個「如果沒有發生」的假設情況進行比較。

斷點回歸模型（ITS）透過建立反事實模型，評估干預措施對結果變量的影響，幫助分析在無干預情況下的趨勢變化，從而提供精確的因果推斷，適用於各類政策評估和市場分析。

• ITS（Interrupted Time Series Regression）： 適用於全體受眾在特定時間點受到統一干預的場景。例如，某網站全面改版、Google演算法全球更新。其基本公式為：　

$$Y_t={\beta }_0+{\beta }_1{T}_t+{\beta }_2{X}_t+{\beta }_3{T}_t{X}_t+e_t$$

其中，Yt​是時間 t 的結果變量（如每日UV），

Tt​是時間趨勢；Xt​ 是二元變數（干預前為0，干預後為1）；

$T_t{X}_t$

 是干預後的時間趨勢。

${\beta }_2$

 捕捉即時水平變化（Level Change），

${\beta }_3$

 捕捉後續趨勢變化（Trend Change）。

2.流量黑箱衝擊：Google AIO與「零點擊」焦慮

隨著Google AIO的推出，新聞媒體面臨「零點擊搜尋」危機，使用者可直接獲得AI摘要，導致網站流量下降。ITS模型能量化AIO對流量的影響，幫助媒體應對這一挑戰。

近年來，隨著Google不斷優化搜尋引擎，特別是2024年Google I/O大會後宣布將AI Overviews (AIO) 廣泛部署至全球，新聞媒體網站正經歷一場前所未有的「零點擊」危機焦慮。當搜尋結果頁面直接提供AI摘要，用戶可能不再需要點擊進入媒體網站，這無疑將對依賴搜尋流量的新聞網站造成巨大衝擊。

「如果我們的流量急遽下降，是Google AIO的錯，還是我們的內容不夠吸引人？」

這是許多媒體人夜不能寐的疑問。傳統的A/B測試難以評估這種全站且由外部驅動的變革。ITS恰能在此時提供科學解答：它能將AIO上線前後的流量變化，與假設沒有AIO上線的流量趨勢進行比較，從而量化其真實影響。

新聞媒體應用案例與數據設計

以下結合假設時事與媒體生態，剖析ITS在實際場景中的應用：

案例一：評估Google AIO/SGE 對自然搜尋流量的攔截效應

本案例分析Google AIO於2025年下半年上線後，如何影響新聞網站的自然搜尋流量，透過ITS模型量化流量變化，評估即時下降和趨勢加速的影響，為媒體提供數據支持。

• 干預事件： 假設Google AIO於2025年下半年正式大規模上線。
• 分析目的： 準確量化AIO推出後，新聞網站的自然搜尋流量（Organic Search Traffic）是否立即下降（Level Change），以及下降趨勢是否加速（Trend Change）。
• 數據設計：
• 結果變數： 每日Google自然搜尋導入的獨立訪客數（UV）、頁面瀏覽量（PV）。
• 時間變數： 介入點前後各至少3-6個月的每日數據（例如，上線前2025年1月-6月，上線後2025年7月-12月）。
• 介入點： Google AIO在台灣全面上線的日期（例如：2025年7月1日）。
• 假設性數據分析與ITS模型解釋：
• Level Change(β₂)： 若發現 β₂ =−25,000，這意味著AIO上線後，新聞網站的每日自然搜尋UV立即減少了25,000人。這個數字對於衡量即時衝擊至關重要。
• Trend Change (β₃)： 若發現 β₃ =−800，則結論是：流量不僅立即下降，且此後每週的下降速度額外增加了800人/天。這揭示了AIO對流量的長期侵蝕效應。

本分析探討Google AIO上線後對新聞網站自然搜尋流量的影響，透過ITS模型量化即時流量下降和長期趨勢變化，幫助媒體調整內容策略，應對流量侵蝕挑戰。

• 突破性看法： 傳統上，我們會將搜尋流量下降歸咎於SEO策略失誤或內容質量不佳。但透過ITS，媒體能將Google平台政策衝擊與自身營運問題區隔開來，進而調整內容生產策略，例如轉向深化用戶忠誠度、強化社群導流，而非僅盲目追逐關鍵字。

案例二：0923花蓮堰塞湖溢流慘案

本案例分析2025年9月23日花蓮堰塞湖溢流事件對新聞網站流量的影響，透過ITS模型量化即時流量激增及後續趨勢，揭示災害報導對受眾關注度的持續影響。

• 干預事件： 2025年9月23日樺加沙颱風來襲。
• 分析目的： 量化此重大突發事件對新聞網站流量、特定災害/社會類內容流量的即時衝擊與後續趨勢變化。
• 數據設計：
• 結果變數： 每日總頁面瀏覽量（PV）、每日災害/社會類新聞頁面瀏覽量、每日平均用戶停留時間。
• 時間變數： 介入點前後各至少2個月的每日數據（例如，2025年7月1日-8月31日）。
• 介入點： 2025年9月23日。
• 假設性數據分析與ITS模型解釋：
• 總流量： β₂ 顯著為正，假設為 +1,500,000 PV，表示颱風當天及後續幾天，網站總流量飆升150萬PV。 β₃ 可能為負（例如 -50,000 PV/天），顯示熱度逐漸回落，但可能仍高於事件前基線。
• 災害/社會類內容流量： 假設此類內容的 β₂ 高達 +800,000 PV，且 β₃ 緩慢回落甚至維持平穩，這將證明重大災害事件顯著提升了民眾對災害類資訊的即時與持續關注度。
• 突破性看法： ITS能幫助媒體在突發事件後，精準評估哪類內容真正吸引並留住了受眾。例如，若發現災害資訊的長期趨勢變化 (β₃)優於一般內容，這代表媒體在事件期間建立的公信力與內容深度，可能使其在後續的重建、政策討論中持續發揮影響力，並提升用戶的長期忠誠度。

案例三：新聞網站付費牆策略評估

本案例分析某新聞網站於2025年1月1日實施付費牆對免費內容流量的影響，透過ITS模型量化即時流量損失及後續趨勢，幫助媒體評估付費策略的機會成本與潛在廣告流量損失。

• 干預事件： 某新聞網站於2025年1月1日對部分深度報導實施付費訂閱牆。
• 分析目的： 評估此舉對免費內容的頁面瀏覽量和獨立訪客數的即時與長期影響。
• 數據設計：
• 結果變數： 每日免費內容頁面瀏覽量、每日獨立訪客數。
• 時間變數： 介入點前後各至少6個月的每日數據（例如，2024年7月1日-2025年6月30日）。
• 介入點： 2025年1月1日。
• 假設性數據分析與ITS模型解釋：
• Level Change (β₂)： 假設付費牆實施後，免費內容PV立即下降-20%，UV下降-15%。這量化了付費牆的「即時衝擊」。
• Trend Change (β₃)： 假設隨後免費內容的PV和UV以每月-2%的速度加速下降。這表明付費牆不僅造成即時流量損失，還加速了原有趨勢的惡化。
• 突破性看法： 透過ITS，媒體能更客觀地衡量付費牆帶來的「機會成本」，為了訂閱收入，損失了多少潛在的廣告流量。這有助於媒體精算不同內容的付費策略，例如哪些內容適合設牆，哪些仍應維持開放以維持整體網站流量。

案例四：社群平台演算法調整衝擊觸及率

本案例分析2025年社群平台演算法調整對新聞網站觸及率的影響，透過ITS模型量化導流流量、分享量及互動數的變化，幫助媒體應對平台政策變動，探索多元內容分發策略。

• 干預事件： Facebook或Threads等社群平台於2025年某月調整演算法，優先展示個人內容而非新聞連結。
• 分析目的： 量化該演算法調整對新聞網站在社群平台上的文章觸及率、分享量及導流流量的影響。
• 數據設計：
• 結果變數： 每日從Facebook/Threads導流至網站的UV、文章分享量、留言互動數。
• 時間變數： 介入點前後各至少3個月的每日數據。
• 介入點： 社群平台演算法調整的日期。
• 假設性數據分析與ITS模型解釋：
• Level Change (β₂)： 若發現 β₂ =−10,000 UV，表示演算法調整後，來自該社群平台的導流流量立即減少1萬UV。

• Trend Change (β₃)： 若發現 β₃ =−300 UV/天，表示此後導流流量持續以更快的速度下降。
• 突破性看法： 媒體對社群平台依賴度高，但平台政策變動頻繁。ITS能有效揭示這種外部衝擊的規模，促使媒體加速佈局更多元的內容分發管道，例如強化自有App、電子報訂閱，或探索新型態的內容呈現方式來應對平台風險。

三、優化ITS應對「滾動」更新

Google演算法更新（如核心更新）往往採「滾動式」（rollout）部署，影響在數週內逐步顯現，而非單一斷點。這確實挑戰了ITS「瞬間斷點」的傳統假設。然而，透過以下進階策略，ITS仍能有效分析這種複雜情境：

本案例探討如何透過ITS模型分析Google演算法的滾動更新影響，提出選擇適當斷點、建模滾動窗口及延遲效應建模等策略，以有效評估演算法變動對網站流量的長期影響。

1. 選擇適當的「窗口斷點」

• 策略： 由於影響非單日，建議嘗試多個斷點：
• 起始日： 演算法更新宣布或開始部署的第一天。
• 中間日： 滾動部署期間的某個中間點。
• 結束日： 演算法完全部署完成並穩定生效的日期。
• 實務建議： 對每個斷點運行ITS，比較模型R²和係數顯著性。例如，若某次Google核心更新，ETtoday的UV數據在更新結束日（如7/17）的模型擬合度最佳，且 β₂ 和 β₃ 的p值均顯著，則該斷點更為可靠。

2. 建模滾動窗口（Rollout Window）

• 策略： 將更新期間（例如：6/30至7/17）視為一個「滾動窗口」，在模型中加入額外變數，捕捉過渡期的累積效應。
• 變數： 增加一個「窗口虛擬變數」（例如：在滾動窗口期為1，其餘為0）。
• 公式調整：

$$Y_t={\beta }_0+{\beta }_{1}tim{e}_t+{\beta }_{2}rollou{t}_t+{\beta }_{3}interventio{n}_t+{\beta }_{4}time\_afte{r}_t+{ϵ}_t$$

$rollou{t}_t$

 捕捉更新期間的過渡效應， 

$interventio{n}_t$

 捕捉結束後的穩定影響。

3. 延遲效應建模

• 策略： 若影響延遲數週才顯現，可引入「滯後變數」（lagged variables）或延遲斷點。例如，將斷點設為更新後7天，或加入滯後項：

$$Y_t={\beta }_0+{\beta }_{1}tim{e}_t+{\beta }_{2}interventio{n}_{t-k}+{\beta }_{3}time\_afte{r}_{t-k}+{ϵ}_t$$

其中 k 為滯後天數（例如7天）。

• 實務範例： 假設某次Google垃圾內容更新，某內容農場（如內容農場網站）的PV在更新後10天才顯著下降，ITS顯示滯後7天的 β₂ 顯著為負，確認了延遲效應。

視覺化，讓數據講述有力的故事

視覺化是ITS模型溝通分析結果的關鍵。

視覺化是ITS模型溝通分析結果的核心，透過時間序列圖、殘差圖及多指標對比圖，清晰展現數據變化，驗證模型假設，並直觀比較不同內容類別的影響，讓數據更具說服力。

1. 時間序列圖（Time Series Plot）： 繪製實際數據、介入前擬合線、介入後擬合線，並以垂直線標註介入點。這如同呈現媒體網站的「健康心電圖」，清晰展現「手術」前後的即時與長期變化。
2. 殘差圖與自相關函數圖： 這些專業圖表用於驗證模型假設，確保結果的統計嚴謹性。
3. 多指標對比圖： 將不同內容類別（如政治、財經、娛樂）或不同平台的流量變化繪製在同一圖表，能直觀比較不同維度受到的影響。例如，在總統大選期間，政治類內容的流量飆升可能遠超娛樂類。

方法論的限制與注意事項

雖然ITS模型強大，但在媒體數據分析中需注意潛在混淆因素、自相關性及數據點數量，並考慮介入影響的即時性與持久性，以確保結果的準確性和可靠性。

ITS雖強大，但並非萬靈丹。應用於媒體數據時，需特別注意：

• 潛在的混淆因素： 媒體新聞網站競爭激烈，多個事件可能同時發生。例如，某網站改版期間，恰逢重大政治事件或競爭對手推出新功能，這些都可能混淆ITS的歸因。
• 建議： 盡可能納入協變數（如選舉日虛擬變數、季節性變數），甚至尋找「對照組中斷點回歸」（CITS），如針對未改版的部分內容或流量來源進行比較。
• 數據自相關性與數據點數量： 新聞流量數據的週期性（如週末流量差異）和自相關性極強。足夠長的時間序列數據（介入前後各至少數十個數據點）是確保模型穩定的基礎。
• 介入的即時性與持久性： 有些媒體策略（如內容轉型）影響是漸進的，並非單一斷點能完全捕捉。此時需結合更複雜的時間序列模型或長期追蹤。

從事件到洞察，數據「故事線」

ITS模型為媒體網站提供因果效應評估工具，建議建立干預資料庫、收集高頻數據、整合多維度數據，並結合質化分析與控制組思維，以提升數據洞察力和策略調整的有效性。

ITS模型為媒體網站提供了一個強大的工具，用以評估策略變革的因果效應。為了最大化其價值，以下是一些實務建議：

1. 建立「干預資料庫」： 系統化紀錄所有重大事件（網站改版、演算法更新、重大新聞事件、行銷活動），便於模型自動對應干預點。
2. 高頻率數據與數據清洗： 盡可能收集每日甚至每小時的網站數據，並進行嚴格的異常值與缺失值處理。
3. 整合多維度數據： 結合Google Analytics、Search Console、社群平台數據，以及內容管理系統（CMS）的內容標籤數據，進行更全面的分析。
4. 定期監測與疊代： 將斷點分析納入每月KPI追蹤，透過自動化報表（如Looker Studio）定期監測關鍵指標，並根據洞察調整內容與營運策略。
5. 結合質化分析： 將ITS的量化結果與用戶訪談、焦點小組等質化分析結合，理解「為什麼」會發生這些變化，例如，為何某些內容類型的流量在特定事件後持續增長。
6. 建立「控制組」思維： 在條件允許下，設計「灰度發布」或僅對部分流量實施新功能，以便建立對照組，增強因果推斷的可靠性。例如，ETtoday在導入某新內容推薦機制時，可先對部分用戶群進行試點。

從數據斷層線，看見媒體轉型

在AI時代，新聞媒體透過斷點回歸模型分析流量變化，能更精準驗證策略成效、快速調整內容方向，並深入理解受眾行為，讓數據成為轉型的關鍵驅動力。

在演算法變幻莫測的AI時代，新聞媒體網站若能運用斷點回歸模型，如同地震學家透過斷層線理解地表變化，就能透過「斷點」理解流量背後的深層力量。

ITS，不僅是一個模型，更是一種讓數據「說真話」的科學思維。

它幫助媒體：

• 更精準地驗證策略成效： 擺脫主觀判斷，用數據量化網站改版、新功能、行銷活動的真正影響。
• 更快速地修正內容方向： 依據即時數據信號，調整內容生產策略，應對市場變化。
• 更深入地理解受眾行為： 在外部干預與用戶反應之間建立連結，洞察受眾的資訊需求與消費習慣。

面對Google AIO的衝擊、社群平台演算法的變革，以及社會不斷湧現的重大新聞事件，斷點回歸模型為媒體網站提供了一把量化工具，不僅能解碼流量黑箱，更能將每一次的「轉折」變成洞察，驅動媒體業務的持續增長與創新，媒體必須在數據驅動時代中，提升自身競爭力、確立內容核心價值。

面對Google AIO和社群平台演算法的挑戰，斷點回歸模型為媒體網站提供量化工具，幫助解碼流量變化，驅動業務增長與創新，提升競爭力並確立內容核心價值。