[AI 讀書實驗] 003《鉤癮效應》帶給我的三個關鍵行動洞察

當我用 AI 拆解這本書後,才發現:我一直在做「鉤癮模式」,只是從來不知道它的名字。


📘 書籍資訊

  • 書名: 《鉤癮效應:創造習慣新商機》(Hooked: How to Build Habit-Forming Products)
  • 作者: 尼爾・艾歐(Nir Eyal)、萊恩・胡佛(Ryan Hoover)
  • 出版社/出版年: 天下雜誌/2015(原文 2014)
  • 推薦指數: ⭐⭐⭐⭐⭐

🎯 為什麼推薦這本書

這本書說了什麼

  • 為什麼有些產品讓人「不假思索就打開」,有些卻裝了就忘?
  • 如何設計出讓使用者「自動回來」的產品,而不是靠廣告硬推?
  • 習慣養成的底層邏輯是什麼?如何系統化複製?

它適合誰?

  • 產品經理/創業者: 想提高用戶留存與回訪率
  • 內容創作者/教育者: 想讓學員持續學習、不輕易放棄
  • 自我成長者: 想理解自己為何對某些 App 上癮,並設計好習慣

為何在這個階段特別值得讀?

  • 2025 年的使用者對推播、廣告、行銷話術已高度免疫
  • AI 工具讓「行為設計」的門檻大幅降低,但也讓「道德邊界」更模糊
  • 做教育的人,比做 App 的更需要理解:你不是在賣內容,你是在設計行為改變

📚 核心內容整理

核心框架:鉤癮模式(Hook Model)

一句話定義: 透過「觸發 → 行動 → 變動獎賞 → 投入」的反覆循環,讓使用者的問題與你的解決方案頻繁連結,直到形成習慣。

階段 核心問題 設計重點
觸發 什麼帶領使用者來? 從外在觸發過渡到內在觸發(情緒連結)
行動 使用者能否輕鬆完成? 降低門檻比提高動機更有效
變動獎賞 獎賞是否讓人滿足又渴望更多? 不可預測性創造渴望
投入 投入是否能載入下次觸發? 累積價值,提高轉換成本

觀點一:內在觸發比外在觸發重要 100 倍

說明:
– 外在觸發(廣告、推播、提醒)只能帶來第一次點擊
– 內在觸發(情緒連結)才能讓使用者「不假思索就想到你」
– 成功的產品都能用一句話描述:「每當使用者感到 —————,就會 —————」

應用:
– 無聊 → 打開 Facebook
– 寂寞 → 打開 Instagram
– 不確定 → 打開 Google

案例:
– Instagram 連結「想被認同」的情緒,2012 年以 10 億美元被收購(當時僅 13 名員工)
– 79% 的智慧型手機用戶起床後 15 分鐘內查看手機——這不是理性決策,是情緒驅動


觀點二:簡化行動比說服動機更有效

說明:
– 行為公式:B = M × A × T(行為 = 動機 × 能力 × 觸發)
– 多數人花大量資源「提高動機」,但「提升能力(降低門檻)」才是更高效的槓桿
– 六大簡約要素:時間、金錢、勞力、腦力、社會偏差、不符慣例

應用:
– 與其寫更長的課程介紹說服用戶,不如讓報名只需填一格
– 與其解釋為什麼要學資安,不如讓第一步變得超簡單
– 登入流程每多一步,流失率就多 10%

案例:
– Google 打敗 Yahoo 不是因為更會行銷,而是首頁只有一個搜尋框
– Twitter 發現:新用戶關注 30 人後,持續使用機率大幅上升 → 優化註冊流程,鼓勵馬上關注


觀點三:變動性決定黏性,有限變動性會讓產品死亡

說明:
– 可預期的獎賞無法創造渴望,大腦對「不確定」的反應最強烈
– 三種變動獎賞:部落型(社會認可)、狩獵型(追尋資源)、自我型(掌控完成)
– 有限變動性 → 用戶很快「看透」→ 流失;無限變動性 → 永遠好奇「下一個是什麼」

應用:
– 直播天然有「現場不可預期」的刺激感,這是它黏性高的原因
– 錄播課程「可預期度太高」,需要加入隨機彩蛋、隨機挑戰
– UGC(用戶生成內容)是創造無限變動性的最佳方式

案例:
– Zynga 開心農場因玩法重複,股價跌了 80%(有限變動性的代價)
– Candy Crush 每日營收 100 萬美元,靠的是「永遠有下一關」的無限變動
– Pinterest 的無限下拉 → 永遠不知道下一張圖是什麼


補充觀點:投入階段是競爭護城河

說明:
– 投入 = 使用者付出時間、數據、內容、關係、聲譽
– 投入愈多,轉換成本愈高,競爭者愈難搶走你的用戶
– 心理原理:宜家效應(自己組裝的更珍惜)、行為一致性、認知失調

五種價值儲存形式:
1. 內容(iTunes 音樂庫、學習紀錄)
2. 數據(LinkedIn 履歷、理財紀錄)
3. 粉絲關注(Twitter 追蹤者)
4. 聲譽(eBay 評價、課程完課徽章)
5. 技能(軟體操作熟練度)

案例:
– Evernote 微笑曲線:第 5 個月 0.5% 付費 → 第 42 個月 26% 付費(使用愈久,付費意願愈高)
– QWERTY 鍵盤能存活至今,不是因為它最好,而是大家都已經投入學習成本


道德框架:操縱矩陣

在設計習慣之前,先問自己兩個問題:

自己會使用 自己不會使用
能改善使用者生活 ✅ 促進者(最佳) ⚠️ 推銷者(易脫節)
無法改善使用者生活 ⚠️ 娛人者(難持久) ❌ 行商者(道德危殆)

做教育的人,比做 App 的更需要道德自覺。當你擁有用習慣影響他人生涯的能力,你也必須確保這個習慣,是真的幫他變強。


💭 我的反思與實驗

個人經驗連結:我一直在做鉤癮模式,只是不知道它的名字

回顧我目前的產品線:

產品 觸發 行動 變動獎賞 投入
每月資安直播 LINE 群公告、倒數提醒 免費報名(表單只有一格) 現場 QA、隨機工具分享 轉入回放、加入社群
高價核心課 SEO 文章、口碑推薦 購買+登入 實作成就感 完課證書、技能累積

我發現的問題:
– 我的產品有「外在觸發」,但「內在觸發」不夠明確
– 我花太多時間「做內容」,太少時間「簡化入口」
– 錄播課程的「變動性」太低,需要加入更多不可預期元素


關鍵洞察三點

洞察一:我的產品需要更明確的「情緒對應」

如果我現在回答不出「使用者感到什麼情緒時會想到我的產品」,代表我還沒建立真正的習慣迴路。

我要建立的連結:
– 害怕漏洞 → 打開 ssdlc.feifei.tw
– 想補資安基礎 → 打開 Linux 課
– 焦慮自己落後 → 看直播/文章
– 想變強 → 打開軍火庫

洞察二:我花太多時間「說服」,太少時間「簡化」

以往我設計很多內容、做很多 SEO、寫很長的課程簡介。但使用者不是不想學,是「太難開始」。

我的結論:我不是要再做更多內容,而是要讓「開始變容易」。

洞察三:我的課程要有「無限變動性」

直播本來就有現場刺激感,但 Linux 課、Web 課「可預期度太高」。

我應該設計:隨機彩蛋、隨機案例、隨機挑戰、UGC 學員分享。


實驗設計與驗證方法

實驗 假設 驗證指標
直播報名頁減少欄位 降低門檻提高轉換 報名轉換率
課後心得抽獎 投入機制提高留存 30 日留存率
文章底部加「下一步學習」按鈕 載入下次觸發 頁面跳轉率

🧠 AI 工具應用建議

NotebookLM:跨章節摘要與關聯比對

  • 上傳多本相關書籍(如《原子習慣》《遊戲化實戰》)
  • 比對不同作者對「習慣養成」的觀點異同
  • 找出可整合的行動框架

Obsidian:筆記整合

  • 建立「鉤癮模式」模板,套用到每個產品
  • 用雙向連結串聯「書籍筆記 ↔ 產品設計 ↔ 實驗紀錄」
  • 每週覆盤,追蹤實驗結果

🚀 實踐計畫

本週測試

  • 設計第一個「變動獎賞」:每週隨機工具包
  • 直播報名頁 A/B 測試:減少欄位 vs 原版

本月追蹤

  • 追蹤直播報名轉換率變化
  • 訪談 3 位學員,找出內在觸發

長期習慣

  • 每月用「操縱矩陣」自我檢核
  • 每季覆盤:慣性用戶比例是否達 5%?
  • 持續累積 UGC:學員心得、漏洞測試分享、攻略

🔗 延伸閱讀

  • 行為設計學基礎: BJ Fogg《設計你的小習慣》
  • 遊戲化應用: 周郁凱《遊戲化實戰》
  • 習慣養成實踐: James Clear《原子習慣》
  • 產品成長策略: Sean Ellis《成長駭客攻略》

🏁 結語

讀完《鉤癮效應》後,我最大的轉變不是學到新技巧,而是:

從「內容創作者」升級成「行為設計者」。

過去我以為做教育就是「產出好內容」,現在我理解:

  • 內容只是載體,行為改變才是目的
  • 使用者不是不想學,是太難開始
  • 習慣一旦形成,就是最強的競爭護城河

而 AI 在這個過程中的角色,不是取代我的思考,而是:

  • 幫我更快拆解書中框架
  • 幫我更系統化連結到自己的產品
  • 幫我更清晰地設計實驗與追蹤指標

用 AI 讀書,不是取代思考,而是讓思考更有重量。

下一步,我會把這套「鉤癮模式」實際套用到軍火庫、直播、課程的設計中,並在未來的文章分享實驗結果。

如果你也在做教育、做內容、做產品——這本書值得你用 AI 好好拆解一次。

菲比
菲比

講師學歷:臺科資工所、逢甲資工系畢業。
技術專長:OSINT、滲透測試、網站開發、專業易懂教育訓練。
證照書籍:OSCP、OSCE³、著《資安這條路:領航新手的 Web Security 指南》。
教學經驗:60+ 企業教學經驗、指導過上百位學員。
教學特色:新手友善、耐心指導、擅長圖解(流程圖、心智圖)引導學習。
社群經驗:目前經營全臺資安社群 CURA,曾任臺科資安社社長、逢甲黑客社社長。
社群交流:LINE 社群《飛飛的資安大圈圈》,即時分享經驗、鼓勵交流。
社群分享:FB 粉專《資安這條路,飛飛來領路》,分享文章與圖卡整理。
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