Substack 的 10% 值不值得：推薦網路、損益兩平與搬家邊界

TL;DRSubstack 對全部付費訂閱營收收取 10%，買到寄信、收款、推薦網路與較短的付款路徑。是否回本取決於平台帶來的可留存增量，而不是把公司自報的 25–30% network share 直接減掉 10%。

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想像一座會替攤商拉客的市集。它不收固定租金，而是每碗麵都抽 10%，包括老闆自己從家鄉帶來的熟客。市集提供人潮、會員卡與存好的信用卡，陌生人確實更容易下單；但要判斷划不划算，得數市集新增了多少會留下來的客人，不能只看今天攤位前有多少人。

Substack 就是這種市集。創作者可以免費發文與寄 newsletter，開啟付費訂閱後，平台從訂閱收入收取 10%。這筆錢買的不只是主機，還包含收款、訂閱管理、作者互薦、App 與 Notes 分發，以及讀者已儲存付款方式所縮短的轉換路徑。

問題不在「10% 很高或很低」，而在這些能力替某一份 publication 增加多少可留存收入，又省下多少替代成本。兩個作者的答案可能完全相反。

10% 買到的是一條轉換鏈

Substack 的付款設定文件明載 10% 平台費，Axios 2025 年的報導也獨立確認這個費率。Stripe 的付款與 billing 費用另計；iOS app 內付款還可能有 Apple 費用。因此「創作者實拿 90%」不是完整算法。

平台想建立的飛輪長這樣：

flowchart TD
    A[Recommendations<br/>Notes、App、其他作者] --> B[讀者發現 publication]
    B --> C[一鍵免費訂閱]
    C --> D[Email 與 App 持續接觸]
    D --> E{讀者願意付費？}
    E -- 尚未 --> D
    E -- 願意 --> F[已存卡的短付款路徑]
    F --> G[創作者訂閱收入]
    G --> H[Substack 收付費訂閱營收的 10%]

這張圖是產品機制，不是每位作者都已驗證的因果效果。Recommendations、App、Notes、guest posts 與 mentions 可能讓新讀者進場；寄信與付費牆讓作者持續轉換；Stripe Connect 則處理付款、身分驗證與 payout。哪一段真正增加收入，要回到作者自己的來源與留存資料。

25–30% 是公司自報，而且口徑互相打架

Substack 確實公開過 network 帶來付費訂閱的數字，但不能把它們畫成同一條漂亮的成長曲線。

時點	公開說法	實際口徑	能支持的結論
2022	約 10% paid subscriptions 來自 network	整體 network；早期產品	歷史公司自報基準
2024	25% new paid subscriptions 來自 Recommendations	新付費訂閱；單一功能	推薦已是重要來源，但未經獨立稽核
2025	30% paid subscriptions 來自 network	共同創辦人受訪說法；cohort 未公開	最新公司說法，不能套到單一作者
現行 growth page	25% paid subscriptions 由 network 帶來	未標統計期間	與 2025 的 30% 可能是版本或分母差異

Substack 2022 年官方文章、現行 growth page、TechCrunch 2024 年報導與 Hollywood Reporter 2025 年訪談用到的功能範圍、時間與分母並不一致。媒體轉述提供了時間脈絡，數字本身仍來自公司或共同創辦人，不是獨立 audit。

所以最嚴格的寫法只能是：Substack 自報其網路帶來約四分之一至三成的付費訂閱；公開資料不足以重建統計口徑，也不能證明某位繁中作者會得到同樣增量。

不能拿 25% 直接減 10%

平台說「25% 付費訂閱來自 network」，不等於付 10% 就得到 15% 淨利。network share 是訂戶來源比例，平台費則抽全部付費營收；客單價、留存、退款與原本就會轉換的讀者都會改變答案。

先定義四個變數：

R0：不用 Substack 時，原本能取得的年訂閱營收。
ΔR：Substack 的網路、付款轉換與營運便利帶來的增量年營收。
C_alt：替代平台的年成本。
C_ops：離開 Substack 後增加的寄信、支付、客服、法務與開發成本。

暫不納入 Stripe、Apple、稅與退款差異時，留在 Substack 的淨增益模型是：

ΔR - 0.10 × (R0 + ΔR) + C_alt + C_ops

回本條件可以整理成：

0.90 × ΔR > 0.10 × R0 - C_alt - C_ops

情境	`R0`	`ΔR`	10% 平台費	暫不計替代與營運成本的結果
從零起步，增量就是主要收入	0	10,000	1,000	+9,000
已有收入，平台再帶一批讀者	50,000	10,000	6,000	+4,000
成熟名單，同樣只增加一批讀者	100,000	10,000	11,000	-1,000
高營收作者，增量沒有同步放大	500,000	25,000	52,500	-27,500

表中金額只是同一公式的情境單位，不是美元預測，也不是 Substack 能帶來的收入承諾。把 C_alt 與 C_ops 加回去，負值也可能轉正；若平台增量留存很差，正值也可能消失。

flowchart TD
    A[先量至少 90 天來源] --> B{能辨認平台帶來的<br/>可留存付費增量？}
    B -- 不能 --> C[補 source cohort<br/>與 free-to-paid 追蹤]
    B -- 能 --> D{增量淨利大於<br/>全部營收的 10%？}
    D -- 是 --> E[暫留並定期重算]
    D -- 否 --> F{替代與營運成本<br/>是否補回差額？}
    F -- 是 --> E
    F -- 否 --> G[測試 Ghost 或其他 SaaS]

可以匯出 email，不等於整門生意能搬走

Substack subscriber dashboard可以匯出全部或篩選後的 CSV，也能選擇全部欄位或目前顯示的欄位。文章與相關出版資料也有官方 export。內容與 email 因此相對可攜，但格式、網址、留言、Notes 關係與平台推薦不會原樣跟走。

付費訂閱的答案更細。過去常說搬家一定要所有讀者重新刷卡，這太絕對。Ghost 的 Substack migration guide顯示，符合條件並沿用同一 Stripe account 時，paid memberships 可以移轉；Platformer 的搬家公告也說既有訂戶不需操作。

但「同一 Stripe」不等於零摩擦。Ghost 文件提醒，舊訂閱的 Substack 10% 費用可能仍需另行協調移除。若直接在 Substack 關閉付費訂閱，官方文件則說既有訂閱會取消並按比例退款。較準確的結論是：付款搬遷取決於 Stripe 帳戶、來源平台與雙方支援，不能只靠 email CSV，也不一定要每位讀者重刷卡。

flowchart TD
    A[準備離開 Substack] --> B[匯出內容與 subscriber CSV]
    B --> C{能沿用同一 Stripe account？}
    C -- 能 --> D[與目標平台核對<br/>customer、subscription、費率]
    C -- 不能或不確定 --> E[規劃 comp、重新訂閱<br/>與讀者通知]
    D --> F[測試權限、續扣與退款]
    E --> F
    F --> G[另建網址、推薦與 Notes 流量]

Platformer 說明了兩件可以同時成立的事

Casey Newton 在 2024 年宣布 Platformer 搬離 Substack。他在一手公告中說，前一年的免費訂戶明顯成長，並把部分成長歸因於 Substack 的推薦與網路工具。這個數字沒有第二份可完整核對的獨立來源，因此這裡只保留方向：平台分發對 Platformer 確實有價值。

同一個案例最後仍選擇搬到 Ghost。成熟 publication 的原有營收變大後，10% 成本也跟著增加；品牌、內容治理與控制權的權重也會改變。這不證明成熟作者都該搬，只說明同一平台可能在起步期與成熟期產生不同答案。

繁中創作者最大的未知，是網路密度

Substack 的推薦飛輪需要三個條件：讀者已在平台、相近作者願意互薦、同語言內容足以讓讀者繼續逛。本輪沒有繁體中文或台灣 cohort 的 network share，不能把全平台的 25–30% 套過來。

台灣創作者還要另外驗證 Stripe 可用性、跨境卡成功率、退款、稅務與發票流程。Substack 提供多幣別與付款能力，不代表它自動處理台灣在地義務。

最小可行測試是追 90 天。把 direct、Google、社群、Substack App 與 Recommendations 分開，對每個來源記錄免費轉付費率、90 天留存與退款。若 dashboard 無法回答，就用活動、UTM 或分批邀請補上。沒有自己的 cohort，就沒有自己的 10% 答案。

AI 改變的是待驗證問題，不是已證明的答案

生成式 AI 降低內容供給成本，可能讓推薦網路承受更多品質與信任壓力。WIRED 的抽樣報導發現部分熱門 publication 使用 AI，但偵測器可能誤判，樣本也不能外推整站比例。Substack Content Guidelines處理 plagiarism、spam、phishing 與非真實活動，並未把所有 AI 生成內容一律移除。

另一邊，AI 搜尋可能攔截部分開放網頁點擊。Pew 2025 年的美國 Google 樣本觀察到 AI summary 出現時，傳統結果點擊較低。這支持經營直接 email 關係的方向，卻不能證明 AI 已提高 Substack 的付費轉換或使 10% 更值得。

最後的判斷很簡單：把 10% 當成一筆會隨付費訂閱營收成長的獲客與營運費，每季拿自己的增量收入、留存與替代成本重新驗算。Substack 的 network 可以是真實產品價值；在自己的數據出現以前，它還不是一張保證回本的支票。