人群剝削策略：從 GTO 到實戰調整

什麼是人群剝削？

Population Exploits（人群剝削） 是根據大多數玩家的共同錯誤來調整策略，而不是對每個對手個別調整。這是從 GTO 基礎邁向實戰獲利的關鍵。

核心概念：

GTO：假設對手完美
剝削：利用對手錯誤

人群剝削的優勢：
- 不需要大量手牌資料
- 適用於大多數對手
- 快速提升勝率

人群剝削 vs 個別剝削

人群剝削

特徵：
- 基於統計觀察
- 適用於未知對手
- 默認調整

範例：
「大部分玩家河牌棄牌太多」
→ 默認河牌多詐唬

優點：
✓ 馬上可用
✓ 風險較低
✓ 穩定收益

個別剝削

特徵：
- 基於特定對手資料
- 需要手牌歷史
- 精準調整

範例：
「這個玩家河牌過牌-加注 = 堅果」
→ 面對他的過牌-加注就棄牌

優點：
✓ 更精準
✓ 更大 edge
✓ 更高 EV

常見人群漏洞

1. 棄牌太多

位置：河牌

人群傾向：
- 面對大注棄牌過多
- 不願意用 bluff catcher 跟注
- 害怕犯錯

數據支持：
典型玩家河牌跟注率 < MDF 10-20%

剝削策略：
✓ 河牌增加詐唬頻率
✓ 使用較大尺度詐唬
✓ 選擇有阻擋的詐唬牌

2. C-bet 防守不足

位置：翻牌面對 C-bet

人群傾向：
- 過度尊重 C-bet
- 錯過就棄牌
- 不願意浮注

數據支持：
典型玩家翻牌棄牌率 > GTO 15-25%

剝削策略：
✓ 提高 C-bet 頻率
✓ 可以用更多空氣下注
✓ 使用適中尺度（40-60%）

3. 3-bet 過緊

位置：翻前

人群傾向：
- 只用超強牌 3-bet
- 線性範圍，缺少詐唬
- 被加注太輕易棄牌

數據支持：
典型玩家 3-bet 頻率 4-6%（GTO ~8-12%）

剝削策略：
✓ 開牌頻率可以提高
✓ 面對 3-bet 更多棄牌
✓ 他們 3-bet 時範圍很窄

4. 不懂底池控制

位置：中等牌力翻後

人群傾向：
- 中等牌力過度投入
- 頂對就想打光
- 不會過牌取值

數據支持：
典型玩家邊緣牌投入過多籌碼

剝削策略：
✓ 用強牌大取值
✓ 中等牌控制底池
✓ 讓他們犯昂貴錯誤

5. 過度加注

位置：翻牌/轉牌

人群傾向：
- 有好牌就加注
- 不考慮保留對手
- 暴露牌力

數據支持：
典型玩家加注 = 強牌 80%+

剝削策略：
✓ 面對加注更多棄牌
✓ 用最強牌平跟誘導
✓ 他們不加注 = 可能詐唬

位置別剝削策略

BTN vs BB（單挑）

人群漏洞：
- BB 棄牌太多
- BB 加注只有堅果
- BB 不會過牌-加注詐唬

剝削策略：
✓ 高頻 C-bet（70-80%）
✓ 小尺度取值
✓ 增加詐唬頻率

面對盲注位 Donk Bet

人群漏洞：
- Donk bet = 通常弱牌
- 試圖「保護」
- 很少有真正強牌

剝削策略：
✓ 經常加注
✓ 他們跟注 = 弱
✓ 他們 3-bet = 才是真強

多人底池

人群漏洞：
- 不會調整範圍
- 繼續用單挑頻率下注
- 不夠緊

剝削策略：
✓ 大幅收緊
✓ 用堅果取值
✓ 減少詐唬

簡化 Solver 策略

什麼是簡化 Solver？

問題：
Solver 策略太複雜
→ 混合頻率難執行
→ 人類容易犯錯

解決：
簡化策略
→ 純粹行動（純下注或純過牌）
→ 犧牲微小 EV
→ 換取可執行性

簡化原則

原則 1：選擇主導行動
如果 Solver 說：
70% 下注 + 30% 過牌
→ 簡化為：100% 下注

原則 2：單一尺度
如果 Solver 使用多種尺度：
→ 選擇最常用的那個
→ 或選擇中間值

原則 3：極端牌明確
堅果牌 → 總是取值
空氣 → 總是詐唬或棄牌
中等牌 → 這裡需要思考

簡化範例

場景：BTN vs BB，翻牌 A72r
Solver：C-bet 85% 用 33% 尺度

簡化：
→ 100% C-bet 33%
→ 所有牌都下注
→ 對手不會注意到差異

結果：
- 執行簡單
- EV 損失 < 0.5%
- 適合實戰

級別差異

低級別（NL2-NL25）

主要漏洞：
- 所有上述問題放大
- 技術差距最大
- 最容易剝削

策略重點：
✓ 極度直接取值
✓ 不需要複雜詐唬
✓ 讓他們犯錯
✓ 避免 fancy play

中級別（NL50-NL200）

主要漏洞：
- 問題減少但仍存在
- 開始有基礎理解
- 還是有傾向性

策略重點：
✓ 需要更多平衡
✓ 可以加入詐唬
✓ 注意調整對象
✓ 區分 reg 和魚

高級別（NL500+）

主要漏洞：
- 漏洞更微妙
- 需要精確調整
- GTO 更重要

策略重點：
✓ 更接近 GTO
✓ 人群剝削減少
✓ 個別剝削更重要
✓ 小 edge 累積

剝削與被剝削

避免被剝削

當你剝削時要記住：

1. 不要過度剝削
   - 有些對手會注意到
   - 需要調整回來

2. 對標記玩家小心
   - reg 在觀察你
   - 可能已經調整

3. 保持動態
   - 對手會學習
   - 你也要持續調整

什麼時候回到 GTO？

回到 GTO 的信號：

1. 對手開始反擊
   - 你詐唬他開始跟注
   - 你取值他開始棄牌

2. 高手對決
   - 沒有明顯漏洞
   - 需要平衡遊戲

3. 不確定時
   - GTO 是安全的
   - 不會犯大錯

實戰應用框架

步驟 1：識別對手類型

快速分類：

緊被動：
- 很少主動
- 加注 = 堅果
→ 多詐唬，面對加注棄牌

鬆被動：
- 跟注太多
- 很少加注
→ 薄取值，減少詐唬

緊激進：
- 選擇性激進
- 有邏輯
→ 需要更多平衡

鬆激進：
- 到處激進
- 詐唬太多
→ 多跟注，用強牌誘導

步驟 2：選擇剝削策略

基於對手類型：

vs 緊被動：
→ 高頻下注
→ 多詐唬
→ 面對激進要小心

vs 鬆被動：
→ 大取值
→ 不要詐唬
→ 避免 fancy play

vs 緊激進：
→ 接近 GTO
→ 用強牌陷阱
→ 耐心等待

vs 鬆激進：
→ 多跟注
→ 不要隨便棄牌
→ 讓他詐唬

步驟 3：執行與調整

執行時：
□ 清楚知道為什麼這樣打
□ 觀察對手反應
□ 記錄特殊情況

調整時：
□ 對手改變了嗎？
□ 剝削還有效嗎？
□ 需要回到 GTO 嗎？

常見錯誤

1. 過度剝削

❌ 「他棄牌太多，我每手都詐唬」
✓ 適度增加詐唬，保持平衡

2. 忽略位置

❌ 「他是魚，位置不重要」
✓ 即使剝削，位置仍然關鍵

3. 不調整

❌ 「我的策略一直有效」
✓ 持續觀察，動態調整

4. 對高手剝削

❌ 「他也是人，一定有漏洞」
✓ 對高手用接近 GTO，等待他的錯誤

剝削策略速查表

人群默認調整

翻前：
✓ 面對 3-bet 棄牌多一點
✓ 開牌可以稍寬

翻牌：
✓ C-bet 頻率提高
✓ 面對加注緊縮

轉牌：
✓ 持續下注如果沒加注
✓ 開始建立詐唬線路

河牌：
✓ 增加詐唬頻率
✓ 超池詐唬有效
✓ 薄取值更謹慎

反向調整（當被剝削時）

如果對手：
- 總是詐唬你 → 多跟注
- 總是取值你 → 多棄牌
- 總是加注你 → 更極化

總結

人群剝削核心原則

1. 了解人群傾向是基礎
2. 簡化策略更容易執行
3. 根據對手類型調整
4. 保持動態，持續調整
5. 不確定時回到 GTO

剝削決策清單

□ 這個對手/人群有什麼傾向？
□ 我應該如何調整？
□ 調整的風險是什麼？
□ 對手會反調整嗎？
□ 什麼時候該回到 GTO？

掌握人群剝削，讓你從 GTO 學習者變成實戰贏家！

前往 GTO 對練 練習你的策略！