一開始很小。
長文加 RSVP、加音訊、12 種語言順便做語言學習；技能文章加練習；比較文章加計算器；如果官方網站已經做得最好，就直接把人送過去。
走到這裡，已經不只是文章網站。
更根本的問題是：
人到底為什麼搜尋？
通常不是為了讀文章本身，而是想修好 Wi-Fi、把搬家辦完、完成工作、決定買什麼、使用外語、發現有趣的事，甚至只是想知道自己下一步該做什麼。
真正的產品不是內容，而是從目前狀態前進到想要狀態的 Progress。
不必重做網際網路。
需要的是網際網路之上的 Progress / Resolution Layer。
1. 讀文章不是最終目的
| 卡住的位置 | 真正想要的 | 可以提供的支援 |
|---|---|---|
| 不知道自己不知道什麼 | 先看什麼 | Orientation / Situation Map |
| 目標模糊 | 想到達什麼狀態 | Goal discovery |
| 找不到資訊 | 合適入口 | Route / Discovery |
| 太長 | 只理解必要部分 | 摘要、音訊、RSVP |
| 術語太難 | 從自己的程度理解 | 白話、例子 |
| 不知道是否適用 | 個人條件答案 | 分支、地區指南 |
| 選項太多 | 有理由地決定 | 比較、計算 |
| 不知道順序 | 下一件事 | Task Graph / Plan |
| 懂了但沒開始 | 第一個動作 | 小任務、If-Then |
| 中途卡住 | 另一條路 | Troubleshooting / Wizard |
| 中斷 | 從原處繼續 | Progress 保存 |
| 不知道是否完成 | 完成條件 | Verification |
| 做過但不會再做 | 獨立重現 | Practice / Retrieval |
| 不會向別人解釋 | 可傳達說明 | Explain / Share |
| 資訊變舊 | 最新狀態 | Change detection |
| 暫時沒目的 | 發現與娛樂 | Explore |
Audio、RSVP、Quiz 都只是介面。
2. 從搜尋字詞之前開始
搜尋對已經能提出問題的人很強。
但很多人還沒到那一步。
Kuhlthau 的 Information Search Process 指出，資訊探索初期的不確定性很高，新資訊甚至可能暫時增加混亂，直到形成明確焦點。[1]
入口可以只是：
「我搬家了。」 「我換工作了。」 「電腦怪怪的。」 「我想整理財務。」 「我要去國外。」 「我不知道從哪裡開始。」
系統把 Situation → 可能相關領域 → 問題框架 → Goal 串起來。
把 unknown unknown 變成 known unknown。
3. 一條 Progress Journey
SITUATION → ORIENT → FRAME → GOAL → UNDERSTAND → DECIDE → PLAN → DO → VERIFY → LEARN → EXPLAIN → MAINTAIN
使用者可從任何階段進入。W3C 的 Multiple Ways 也重視不同使用者以不同方式到達相同內容。[2]
4. 導向外部不是失敗
官方網站最好，就去官方。 專家頁面最好，就去專家。 購買在商店完成，就去商店。
價值在於路徑編排，而不是擁有所有目的地。
ROUTE_EXTERNALLY SYNTHESIZE EXPLAIN COMPARE TOOL_REQUIRED ACTION_GUIDE LEARN NO_VALUE_ADD
Google Search Central 指出合理的外部連結與來源引用可建立可信度，people-first content 也要求內容真的幫助使用者達成目的，而不是只是大量改寫別人的說法。[3][4]
已有好答案，就不必再造第 101 篇。
5. 不需要創作者親自經歷每一條分支
先讓 AI 產生候選地圖，但不要把生成內容當事實。
每條路徑持有狀態：
HYPOTHESIS SOURCE_SUPPORTED CASE_SUPPORTED VERIFIED UNKNOWN
Case-Based Reasoning 會保存過去的問題、解法與結果，再用相似案例支援新問題。[5]
不需要一個人經歷全世界。
讓系統累積經驗。
高頻路線先驗證，長尾在實際出現時 Just-in-time 擴張。未知分支進 Frontier，研究後把成功與失敗寫回 Case Memory。
6. 內部是多個 Graph
Situation Graph Relevance Map Goal Graph Task Graph Resolution Graph Evidence Graph Case Memory Frontier
HTN planning 長期研究把高層目標拆成更低層任務。[6]
「出國旅行」會拆成護照、交通、住宿、通訊、保險、入境，再繼續拆。
文章只是 Graph 的其中一種呈現。
7. 只長出有用的功能
Article、Summary、Audio、RSVP、Follow、Comparison、Calculator、Checklist、Wizard、Worked Example、Practice、Retrieval Quiz、Template、Explain Card、External Route、Reminder、Notification 都是可選 renderer。
搬家需要 Checklist，Excel 需要 Worked Example，商品比較需要 Calculator，故障排除需要 Decision Tree。
全部都塞進每篇文章，只會變成駕駛艙。
8. UNDERSTAND 與 LEARN 不同
現在懂不等於下次能獨立完成。
Multimedia Learning 支持 learner-paced segmenting 與 pre-training 在複雜材料中的價值。[7]
Retrieval Practice 顯示提取練習能改善之後的表現。[8]
Worked Example 對新手常有幫助，但熟練者可能不需要同等程度支援。[9]
Skill Mode 可以是：
Example → Modify → Do → Verify → Retrieve
Implementation Intention 用 If X, then Y 把意圖轉成具體行動。2021 年 MCII 統合分析報告 small-to-medium 效果，也提醒可能有發表偏差。[10]
9. RSVP 與 Audio 是共通 I/O
速讀研究對大幅提速同時完全維持理解的主張設有明確限制。[11]
所以不賣「人人超高速」。
而是讓普通文字、摘要、詳細版、Audio、Follow、RSVP、圖解、互動、對話共用同一個進度位置。
10. 全球背景
| 背景 | 公開資料 | 啟示 |
|---|---|---|
| 識字 | UNESCO：2024 年 7.39 億成人缺乏基礎 literacy skills [12] | 不把長文當唯一入口 |
| 障礙 | WHO：約 13 億人、全球 16% [13] | 多模態放入核心 |
| 成人技能 | OECD：31個參與國家/經濟體平均18%在三領域都低於最基礎水平 [14] | 不假設人人能讀專業資料 |
| 工作變化 | WEF：每100名工作者中59名預計2030年前需要訓練 [15] | 學習連接真實產出 |
| 語言學習 | Duolingo 2025：英語在154國第一，日語全球第四 [16] | 把興趣與工作變教材 |
| 國際移動 | UN：2024年約3.04億國際移民 [17] | 分離介面語言與制度地區 |
| 連線差距 | ITU 2025：22億人仍離線 [18] | 輕量、可保存 |
這不是 TAM。只證明資訊存在與可用是兩回事。
11. 至少 40 種應用
工作：試算表、報價比較、交接、客服。
語言：多讀、聽力、職業表達、複述。
日常：Wi-Fi、搬家、整理、料理。
購買：總成本、維修vs換新、新vs二手、相容性。
金錢與資訊安全：家計、手續費、詐騙、可疑職缺。
海外生活：住房、銀行、通訊、行政。
家庭協作：家務、照護交接、請求與拒絕、設備說明。
再學習：基礎、範例、確認題、資格。
娛樂發現：科學、歷史、文化、興趣模擬。
公共組織：多語導覽、新人訓練、防災、SOP。
12. 驗證優先順序
- 工作與數位實務
- 目的型語言學習
- 日常困擾解決
- 企業多語手冊與訓練
- 比較、計算、選擇
- Audio 與再學習
- 外國居民生活指南
- 詐騙與數位安全
- 制度與變更通知
- 家庭、照護、共同生活說明
- 基礎學習
- 健康、防災、權利資訊入口
這是驗證順序，不是社會價值排名。
13. 全球化用 問題×語言×情境
分開顯示語言、目標學習語言、適用國家/地區、Situation、Goal。
用越南語閱讀日本行政規則很正常。
真正的國際化不只是翻譯，而是分離語言、管轄與狀態。
14. 高風險領域安全導流
醫療、法律、金融、安全、權利中，白話說明與個別最終判斷不是同一件事。
整理確認事項、解釋官方資訊、準備問題、連接正確專業機構，不把不確定性偽裝成確定性。
生成便宜，不代表治理便宜。
15. KPI 從 PV 轉為 Progress
Orientation Rate Goal Formation Rate Route Start Rate Task Completion Rate Resolution Rate Time to Progress Wrong Route Rate Recovery Rate Learning Transfer Trust Return
40 秒內導向正確官方頁並完成，可能就是成功。
16. 文章工廠成為 Progress Factory 的引擎
現在： Demand → Research → Japanese canonical → 12 languages → Publication → Distribution → Reader Signal
未來： Situation / Need discovery → Goal detection → Research → Resolution Graph → missing knowledge → Article when needed → Affordances → 12-language adaptation → User Progress → Outcome → Frontier → Research again
不是放棄文章工廠，而是升級成更大系統的核心引擎。
17. 結論
不用自己造 Google、政府、Amazon、學校、醫院。
把現有世界當零件。
填補 Current State → Desired State。
不知道要問什麼，就給地圖。 不懂，就解釋。 不會選，就整理條件。 不動，就給下一步。 外面更好，就導過去。 卡住，就找另一條路。 完成，就驗證。 想學會，就練習。
理想的一句話：
「很麻煩，但看著這個做，竟然做完了。」
不要先完成整個世界。先把真的有人走的路，一條條做可靠。
參考資料（18筆）
- Carol Kuhlthau, Information Search Process Theory wp.comminfo.rutgers.edu
- W3C, WCAG 2.2 Understanding Multiple Ways w3.org
- Google Search Central, Creating helpful, reliable, people-first content developers.google.com
- Google Search Central, Link best practices developers.google.com
- Janet Kolodner, Case-Based Reasoning sciencedirect.com
- Georgievski & Aiello, An Overview of Hierarchical Task Network Planning arxiv.org
- Mayer, Principles for Managing Essential Processing in Multimedia Learning cambridge.org
- Testing Improves Performance as Well as Assesses Learning pmc.ncbi.nlm.nih.gov
- Effects of worked examples, example-problem, and problem-example pairs on novices’ learning sciencedirect.com
- A Meta-Analysis of Mental Contrasting With Implementation Intentions pmc.ncbi.nlm.nih.gov
- Rayner et al., So Much to Read, So Little Time journals.sagepub.com
- UNESCO, Literacy facts and figures, 2025 unesco.org
- WHO, Disability and health who.int
- OECD, Survey of Adult Skills 2023 oecd.org
- World Economic Forum, The Future of Jobs Report 2025 weforum.org
- Duolingo, 2025 Language Report blog.duolingo.com
- United Nations, International migration un.org
- ITU, Facts and Figures 2025 itu.int
