24 4 月
在這個社群平台等於公開名片的時代，X（原 Twitter）幾乎成了品牌公關的第一線戰場。經營電商的朋友就曾碰過，只因出貨延遲一天，被不明帳號連續騷擾數十則「詐騙集團」「捲款跑路」的惡意推文，觸及率一夜之間暴增，客服信箱灌爆。那一晚我們才驚覺，手動一則一則檢舉根本緩不濟急，光找那些藏在通知海裡的攻擊留言就耗掉整個晚上。
因此，這篇不談空泛的「網路禮儀」，直接從實戰角度切入：目前有哪些軟體、服務、甚至半自動化的流程，可以幫你有效監控並加快檢舉 X 上的惡意負面留言，讓你在輿論升溫前先踩住煞車。
真正該監控的「惡意負面留言」長什麼樣子
很多人以為只要有人罵品牌就該檢舉，這其實是大忌。亂檢舉不僅沒效，還可能被 X 判定為濫用功能，反而降低帳號信用。在挑工具之前，得先搞清楚哪些留言才算「有機會被平台移除的惡意內容」。
- 仇恨言論與歧視：針對種族、性別、宗教、性傾向的攻擊，這種通常最快被 X 下架。
- 暴力威脅與騷擾：直接標註帳號並揚言傷害，或連續多日跨文串跟罵（所謂的「海巡」式騷擾）。
- 未經同意散佈隱私：公開電話、地址、真實姓名等 Doxing 行為。
- 冒充與詐騙：用極度相似的名稱與頭像，在品牌貼文下回覆釣魚連結。
- 惡意不實指控：捏造倒閉、食安問題、金融違規等足以引發恐慌的假消息，且具備明顯散布意圖。
- 洗板式垃圾留言：同一帳號在短時間內重複貼上相同負面內容，完全無關討論脈絡。
實務上，單純的負評如「你們客服真的很爛」，X 幾乎不會移除。全自動化工具若連這種都送檢舉，只會累積大量駁回紀錄。所以後續所有「自動檢舉」的討論，都應該架構在精準的負面情緒辨識與關鍵字過濾之上，而不是看到黑影就開槍。
第一步：監控 X 惡意留言的軟體與服務
所有自動化檢舉的基礎，都是先「聽得到」。X 原生通知只推最相關的給你，一天超過五十則標註就可能漏掉大量攻擊留言。以下依據不同規模與需求，整理出實務上能穩定監控 X 惡意留言的工具，並用表格快速對照。
常用社群監控工具快速比較
| 工具名稱 | 情緒分析強度 | 自動化串接能力 | 監控範圍 | 價格區間（月費） | 適合對象 |
|---|---|---|---|---|---|
| Brandwatch | 極強，可自訂情緒分類器 | 強大 API 與 Webhook | X、新聞、論壇、Reddit 等 | 數萬台幣起（客製報價） | 大型企業、代理商 |
| Talkwalker | 強，內建 AI 圖像辨識 | API、RSS 警報 | 超過 1.5 億來源 | 數萬台幣起 | 跨國品牌、公關公司 |
| Sprout Social | 中強，可手動標記情緒 | 標籤觸發 Zendesk 等 | 主要社群平台 | 約 249 美元/月起 | 中型品牌、客服團隊 |
| Hootsuite (含 Insights) | 中，需設定關鍵字監控 | 可串 Zapier | 主流社群、部落格 | 約 99 美元/月起 | 中小型團隊 |
| Mention | 中，有正負中立三分 | 支援 Zapier、API | 網路媒體、社群、論壇 | 約 41 美元/月起 | 新創、個人品牌 |
| Awario | 中強，可排除假正面 | 內建 Slack 通知、Webhook | 社群、新聞、部落格 | 約 29 美元/月起 | 預算有限但需廣度者 |
| Brand24 | 中，介面直覺 | 通知可串 Slack、Messenger | 社群、Podcast、新聞 | 約 79 美元/月起 | 中型企業 |
| Keyhole | 中，專精美觀報表 | 有限，可匯出 CSV | X、IG、FB、LinkedIn | 約 79 美元/月起 | 需視覺化報表的團隊 |
| X Pro（原 TweetDeck） | 無情緒分析 | 完全手動 | 僅 X | 免費（X Premium 部分功能收費） | 個人、微小規模 |
有了這張對照表，接下來就挑選幾個在「監控 X 惡意留言」特別有優勢的深入說明。
Brandwatch：不只聽關鍵字，還能聽出意圖
Brandwatch 的強項在於它能自訂「情緒規則」。舉例來說，你可以訓練它：只要「破產」跟品牌名在同一句子出現，且語氣是斷定而非疑問，就直接標為高度惡意。它的查詢語法極度細膩，可以直接在搜尋條件排除自家小編的澄清文，避免抓錯。實務上，很多公關公司用它直接將 X 上的重大負面貼文推播到 Slack 專屬頻道，讓值班人員五分鐘內決定是否啟動檢舉程序。但缺點也明顯，入門價極高，通常年約制，對個人賣家來說並不實際。
Talkwalker：連迷因圖都能抓到的怪物級監控
有一陣子攻擊者喜歡把惡意文字嵌在圖片裡，以躲避關鍵字監控。Talkwalker 的圖像辨識可以在 X 貼文中直接 OCR 出「倒閉」字樣並發出警報，這在處理迷因式攻擊時特別關鍵。另一個實用功能是「病毒式傳播預測」，當某則負面推文開始呈現等比級數擴散，它能在你睡著時自動升級警報層級。同樣的，費用落在企業級距，且操作介面複雜度高，需要專人維護。
Sprout Social：客服導向的半自動檢舉中轉站
Sprout Social 比較不像純監聽雷達，而更像客服指揮中心。它能將 X 留言轉為內部工單，並由團隊成員手動標記「攻擊性」「需檢舉」。一旦標上特定標籤，可以透過 API 自動在內部系統建立檢舉任務。雖然不能一鍵全自動送交 X，但它解決了「多人管理同一個 X 帳號時，誰負責檢舉」的協作問題。它的情緒分析不算頂尖，卻很適合已經有客服團隊，想把檢舉流程標準化的中型品牌。
Awario：最靈活的預算型自動警報
個人經驗裡，預算不高但需要快速反應的案子，Awario 很值得一試。它能針對 X 設定負面關鍵詞組合，並在發現後立刻透過 Webhook 傳送到 Discord 或 Slack，甚至直接用 Zapier 接上 Google Sheets 紀錄。雖本身不具備送檢舉的功能，但那個即時的 Webhook 幾乎等於給了開發者一個自由接關的入口，後文會示範怎麼運用。
在監控階段，有兩件事比工具本身更重要：關鍵詞的設計與排除條件的完善。例如同時監控「爛」加上品牌名，卻排除「爛番茄」「擺爛人生」這種無害組合。不做好這步，再貴的工具也只會餵你一堆雜訊。
第二步：真正可行的「自動檢舉」方案
殘酷的事實是，市場上幾乎沒有一個「幫你一鍵全自動檢舉 X 所有惡意留言」的合法商業軟體。主要原因有二：
- X 的 API 對檢舉行為有嚴格速率限制，且嚴禁自動化濫用。若同一天內機械式地送出大量檢舉，帳號極可能被暫時停用 API 權限，甚至鎖帳。
- 有效檢舉需要提供上下文（例如該留言為何違反哪條規則），全自動化判斷還無法像真人那樣寫出有說服力的檢舉理由。
不過，我們可以把「自動檢舉」重新定義成幾個可行的層級，從全手動到半自動，再到高風險的全自動，一次攤開來看。
層級一：純手動加快，透過 X Pro 集中火力
X Pro 能把「提及你的帳號」「特定關鍵字搜尋結果」「特定名單」以多欄位方式排列在同一個螢幕上。你只要開一個欄位專門搜尋品牌名加上「黑店、垃圾、騙」等字眼，所有潛在攻擊就會像瀑布流一樣秀出來。接下來就是手動逐條點擊檢舉，熟練的話每則大約五秒。這離「自動」還很遠，但至少不用在通知雜訊中翻找，危機處理時能加快非常多。
層級二：半自動流程，讓機器幫你填表單、排程檢舉
目前最穩的折衷作法，是 監控工具 + Zapier/Make + X API 的組合。整體流程如下：
- 在 Awario 或 Mention 設定負面監控專案，當某則 X 留言被判定為高度惡意，觸發「通知」。
- 透過 Zapier，將該通知轉成一筆 Google Sheets 新列，寫入留言內容、連結、作者 ID。
- 另一支腳本（或利用 Make 的 HTTP 模組）讀取該列，呼叫 X API v2 的
POST /2/tweets/:id/reports送出檢舉，並在 Sheets 標記「已檢舉」。 - 在 API 呼叫之間加入至少 30 秒以上的延遲，且每小時總量不超過十則，模擬人類行為。
這個流程的關鍵手續是「人類審核」。實務上我們會在 Google Sheets 與 API 呼叫之間插入一個人工確認欄位，由值班人員快速瀏覽留言是否真的惡意，才打勾放行。這個動作大約只花兩秒鐘一則，卻能完全避免錯誤檢舉，既加快速度，又守住帳號安全。以下是一份簡化版的 Make 情境設定清單：
以 Make 建立半自動檢舉流程的檢查清單
- 確認已有 X API 開發者帳號，並開啟 OAuth 2.0 憑證（需申請 Elevated Access）。
- 在 Awario 建立 Alert，勾選「傳送 Webhook 通知」。
- 於 Make 建立新 Scenario，Webhook 監聽 Awario 傳來的 JSON。
- 使用「Google Sheets – Add a Row」將留言資料寫入。
- 加入「Google Sheets – Watch Rows」模組，定時檢查「審核狀態」欄位。
- 設立 Router：審核通過 → HTTP 模組呼叫 X API 檢舉端點。
- 檢舉成功後，更新 Sheets 狀態，並透過 Slack 通知管理者。
- 在每個 HTTP 模組前後都加上「Sleep」模組，間隔至少 30 秒。
層級三：全自動化腳本（高風險，僅適合極端情境）
若曾遭遇大量殭屍帳號同一分鐘內發出上百則相同攻擊，可啟動 Python 全自動檢舉腳本。核心程式碼利用 Tweepy 或 requests 直接打 API。但這套做法一定要附加嚴格的頻率控制器，且僅在確定攻擊為明顯違規（如全部都是「去死」二字）的極端情況才開啟。平時掛著跑非常危險，個人絕對不建議讓它長期自動運作。以下重點提醒：
- 必須設定每日檢舉上限（建議少於 50 則）。
- 檢舉理由勿千篇一律，可以準備三到五組不同的理由輪流使用。
- 單一 IP 或 API 令牌若短時間檢舉過量，X 會直接退還 HTTP 429，此時腳本必須立刻停止並降速，而非硬塞。
第三步：串接監控與自動檢舉的實戰落地
看過上方的技術流程，你可能會感覺有點距離。這裡用一個實際發生的迷你案例，把整套系統變得更具體。
某中型手搖飲品牌，在全台有三十家分店。一次食安誤會引發大量 X 用戶標註官方帳號，留下「老鼠湯」「喝一次洗腎」等誇張留言，其中三成來自明顯剛註冊的假帳號。當時我們在一小時內搭建了以下防線：
- 監控層：用 Mention 監控所有品牌帳號被標註的內容，並額外設定關鍵字群組「品牌名 + 拉肚子、老鼠、不新鮮」等。
- 分流層：Mention 接到留言後，透過 Zapier 傳到 Google Sheets，同時觸發 Slack 頻道彈出預覽。值班小編先快速判斷，若為真實用戶的客訴，立刻轉入客服流程；若明顯為假帳號的人身攻擊，就在 Sheets 勾選「惡意」。
- 檢舉層：另一個已預先寫好的 Make 流程，每五分鐘掃一次 Sheets，看到惡意且未檢舉的列，就調用 X API 送出檢舉。同時在內部紀錄該帳號 ID，以便日後若再次攻擊可優先攔截。
- 回報層：所有檢舉成功的案例自動匯出成每日報表，提供給公關部門作為後續法律行動的證據基底。
這個混合了人工與機器的系統，當晚成功檢舉超過四十則攻擊留言，其中近八成在兩小時內被 X 移除，且品牌帳號完全沒收到任何 API 濫用警告。這就是目前實務上最穩的半自動化做法：把重複的複製貼上、填表單交給機器，把價值判斷留給人類。
若要快速複製這套流程，選擇工具時有幾個優先條件：
- 監控端一定要有 Webhook 或 Zapier 原生整合（Mention、Awario、Brand24 都行）。
- 中間的 Sheets 或 Airtable 是必要的「人機邊界」，不要省略。
- X API 端最好有技術背景同仁維護，若無，可找熟 Make 的自動化顧問協助初始設定。
你可能忽略的風險與 X 平台規範
自動檢舉聽起來很有力量，但使用不當，反作用力非常驚人。以下整理歷來觀察到的三大風險與對應解法。
風險一：被 X 反判定為濫用檢舉
X 的使用條款明確禁止「透過自動化方式大量提交檢舉」。如果你的腳本短時間內送出數十則檢舉，且絕大多數被 X 審查人員駁回，帳號可能被降低舉報權重，甚至暫時凍結。解法：永遠只檢舉明顯違規內容；在設計流程時加入「檢舉駁回率監控」，若駁回率超過三成就自動暫停腳本，人工檢查過濾條件是否太寬。
風險二：誤傷正常討論，引發公關災難
某遊戲代理商曾設定過於粗暴的關鍵字黑名單，所有提到「爛」的推文都被自動檢舉，結果誤傷大量正常玩家討論，遭人以截圖爆料「官方箝制言論」。解法：永遠保留人工審核環節；千萬不要設計成全自動黑名單加檢舉的封閉迴路。
風險三：API 憑證外洩導致帳號被盜用
如果你把 X API 令牌直接寫死在 Make 或 Zapier 裡，而這些平台的帳號安全性不足，等於把官方帳號的操控權間接交出去。解法：務必使用僅具備「檢舉」與「讀取」權限的最小權限令牌，不要開放發文或私訊權限；定期更換令牌。
常見問答
以下收錄實務中最常被問到的十個問題，直接針對痛點回答。
Q1：有沒有完全免費的工具可以自動監控並檢舉 X 惡意留言？
嚴格來說沒有。免費工具如 X Pro 只能手動監控與手動檢舉，不具自動化能力。如果你有技術能力，可以自行架設基於 X API 的免費腳本，但伺服器成本、開發時間與維護心血折算下來並非零成本，且仍有被 X 停權的風險。
Q2：我可以直接用 IFTTT 或 Zapier 內建的 X 模組來檢舉嗎？
截至 2026 年，IFTTT 與 Zapier 的原生 X 模組只支援發文、追蹤通知等，並沒有內建「檢舉推文」的動作。你必須透過 Webhook 呼叫 X API 的檢舉端點，這需要開發者帳號與程式串接。Make 彈性較高，較容易實作。
Q3：使用第三方工具自動檢舉會違反 X 規定嗎？
若自動化送出過多不合理的檢舉，導致大量被駁回，就違反平台政策。反之，如果你設計半自動流程，由人類先確認內容惡意才送出，且頻率合理，基本上不會被視為濫用。重點在於「是否具備人類判斷環節」及「頻率是否模擬真人」。
Q4：為什麼我手動檢舉很明顯的辱罵留言，X 卻常常回覆「未違反規則」？
可能原因：對方並未直接標註你的帳號，而只是影射；辱罵詞彙未達 X 認定的仇恨或暴力門檻；該帳號主體不在 X 重點管轄區域。這種情形可嘗試以「騷擾」或「針對特定事件的集體騷擾」來舉報，並在檢舉理由中補充前後文脈絡，會比單純按「辱罵」更容易成功。
Q5：情緒分析工具會不會把客戶的「正常怒罵」誤判成惡意攻擊？
會，而且頻率不低。因此所有自動化流程都應該保留人工複審，尤其是服務業，客戶因為生氣而口出惡言很常見，直接檢舉只會火上加油。可以將監控的情緒分析閾值調高，只擷取極端負面的內容進行後續處理，一般負評則導入客服流程。
Q6：除了檢舉，有什麼自動化手段可以先減少惡意留言的影響？
可以搭配使用「封鎖機器人」如 Block Party、Safeguard 等服務（但多數已停止或轉型，需確認最新狀態），或利用 X 內建的「隱藏回覆」功能。有一些自動化流程是：監控到高風險留言後，自動呼叫 API 將該留言設為「隱藏」，讓它不再公開顯示，但不觸及檢舉。這個做法相對低風險，也能有效止血。
Q7：個人賣家或微型網紅，預算只有每月幾百元，有建議的方案嗎？
可考慮 Awario Starter（約 29 美元/月）加上手動檢舉。若會使用 Make，花一個週末建立前述的 Sheets 半自動流程，整體每月支出可壓在台幣一千五百元內。重點是把有限預算放在快速發現惡意留言，檢舉部分仍以手動為主，避免技術複雜度過高反嗜。
Q8：如何監控「Threads」或其他新興平台的惡意留言？
目前跨平台監控能力最完整的是 Brandwatch 與 Talkwalker，已經涵蓋 Threads。若只需監控 Threads，多數中階工具如 Awario、Mention 也逐漸加入支援。自動檢舉部分，因 Threads 的 API 開放程度有限，目前還是以監控後手動檢舉為主。
Q9：如果我今天被 AI 生成的深偽影片攻擊，監控工具能抓到嗎？
文字監控無法抓到純影片或圖片中的資訊，需要像 Talkwalker 這類具有影像辨識功能的監控工具，才能從影片概述或自動生成的替代文字中找到線索。完全仰賴 AI 偵測深偽目前仍屬高階客製化需求，一般需透過資安公司或專業數位鑑識單位處理。
Q10：未來有可能出現真正安全的全自動檢舉服務嗎？
短期內機會不大。X 為了避免檢舉功能被拿來當作言論審查武器，對自動化檢舉的態度非常保守。而且在法規層面，自動化大量檢舉可能牽涉到非法干預言論自由的疑慮。合理的預期是，平台會繼續強化自己的 AI 防禦機制，讓使用者本身不需要高度自動化就能獲得保護。
從工具清單到長期策略
把上面所有工具與流程消化一遍之後，你應該會發現，最困難的往往不是軟體本身，而是「到底要多自動化」的那條界線。一個毫無人類判斷的全自動檢舉機器，最終很可能變成失控的檢舉魔人；但完全手動，又會在危機爆發時被時間壓垮。
因此，在實際導入時，我會建議採取三階段推進：
- 第一階段：先求聽得清楚。 即使只花一週，把 X Pro 加上一組精準的關鍵字監控，都已經能處理掉八成的手動查找時間。
- 第二階段：建立半自動檢舉排程。 導入 Mention 或 Awario，並用 Zapier 串到 Google Sheets 建立「惡意留言待審區」，團隊成員每天定時花十五分鐘勾選檢舉，其他交給機器處理。
- 第三階段：數據累積，反向強化判斷。 當你累積了數百筆被檢舉成功與被駁回的留言紀錄，就能回頭訓練情緒分析工具的規則，甚至訓練出更精準的內部權重模型，讓往後的人工審核速度再提升。
如果你正在苦惱每天被 X 上的攻擊留言淹沒，不妨就從今晚打開 X Pro、拉好第一條搜尋欄位開始。把那些意圖傷害你品牌的惡意字眼，第一次有系統地攔在視線可及之處，然後再一步一步用自動化把時間搶回來。
