Attitude is everything

LINE Messaging API 新功能介紹: Mark as Read API 讓你的聊天機器人標記訊息已讀

November 10th, 2025

image-20251112102510088

在 2025 年 11 月 5 日，LINE Messaging API 推出了新的功能，讓聊天機器人可以將用戶發送的訊息標記為已讀。這項功能的推出，讓開發者能夠為用戶提供更好的互動體驗，用戶可以清楚知道機器人是否已經「看過」他們的訊息。

前言

image-20251112103925983

以往在回應設定中，如果開啟了聊天，希望可以用真人來回覆客戶的話。這個時候，由於系統是允許「真人聊天」跟「聊天機器人」是共存的。但是如果這個聊天選項打開的話，直到真人打開聊天視窗之前，即便客戶的訊息已經被聊天機器人處理了，他也不會標示成「已讀」。

這一篇文章就要跟大家分享，這一個新功能開放後。該如何應用這個新的 API 。

新 API 功能介紹

已讀標記功能

當用戶發送訊息給 LINE 官方帳號時，機器人現在可以主動將訊息標記為已讀狀態。這讓用戶在聊天介面上可以看到「已讀」的指示，就像一般的 1 對 1 聊天一樣。這項功能特別適合用於：

  • 客服機器人：讓用戶知道他們的問題已經被機器人接收並處理
  • 訂單通知機器人：確認用戶的訂單查詢已被讀取
  • 互動式問答機器人：提供更自然的對話體驗

SDK 版本需求

  • line-bot-sdk-go/v8: v8.18.0 或更新版本
  • Go: 1.24 或更新版本

新增 API 規格

LINE Messaging API 新增了兩個標記已讀的 API：

  1. MarkMessagesAsRead

    使用 userId 來標記特定用戶的所有未讀訊息為已讀。

    • 端點: POST https://api.line.me/v2/bot/message/markAsRead
    • 請求參數: 
      {
  "chat": {
    "userId": "U1234567890abcdef1234567890abcdef"
  }
}

  2. MarkMessagesAsReadByToken (本文重點)

    使用訊息專屬的 markAsReadToken 來標記特定訊息為已讀，更精確也更安全。

    • 端點: POST https://api.line.me/v2/bot/message/markAsRead/token
    • 請求參數: 
      {
  "markAsReadToken": "abc123def456..."
}

新 API 欄位介紹

markAsReadToken 欄位

LINE Messaging API v8.18.0 在各種訊息內容中新增了 markAsReadToken 欄位：

  • TextMessageContent.markAsReadToken: 文字訊息的已讀標記 token
  • StickerMessageContent.markAsReadToken: 貼圖訊息的已讀標記 token
  • ImageMessageContent.markAsReadToken: 圖片訊息的已讀標記 token
  • VideoMessageContent.markAsReadToken: 影片訊息的已讀標記 token
  • AudioMessageContent.markAsReadToken: 音訊訊息的已讀標記 token
  • FileMessageContent.markAsReadToken: 檔案訊息的已讀標記 token
  • LocationMessageContent.markAsReadToken: 位置訊息的已讀標記 token

每個訊息都會有一個唯一的 markAsReadToken，機器人可以使用這個 token 來標記該訊息為已讀。

如何使用 Golang 來開發相關部分

以下是使用 Golang 實作 Mark as Read 功能的完整範例程式碼： (請注意 github.com/line/line-bot-sdk-go/v8 需要更新到 8.18.0 之後)

範例程式碼在：https://github.com/kkdai/linebot-mark-as-read

實作方式：使用 Quick Reply + Postback

本範例採用使用者友善的互動方式：在每則回覆訊息上加上「Mark as Read」快速回覆按鈕，讓使用者可以主動選擇要將哪些訊息標記為已讀。

步驟 1: 接收訊息並提取 markAsReadToken

case webhook.TextMessageContent:
    // 從訊息內容中取得 markAsReadToken
    markAsReadToken := message.MarkAsReadToken
    log.Printf("Received text message with markAsReadToken: %s\n", markAsReadToken)

    // 建立 Quick Reply，將 token 儲存在 postback data 中
    quickReply := &messaging_api.QuickReply{
        Items: []messaging_api.QuickReplyItem{
            {
                Type: "action",
                Action: &messaging_api.PostbackAction{
                    Label:       "Mark as Read",
                    Data:        fmt.Sprintf("action=markasread&token=%s", markAsReadToken),
                    DisplayText: "Marked as read",
                },
            },
        },
    }

    // 回覆訊息，附帶 Quick Reply 按鈕
    if _, err = bot.ReplyMessage(
        &messaging_api.ReplyMessageRequest{
            ReplyToken: e.ReplyToken,
            Messages: []messaging_api.MessageInterface{
                messaging_api.TextMessage{
                    Text:       message.Text,
                    QuickReply: quickReply,
                },
            },
        },
    ); err != nil {
        log.Print(err)
    } else {
        log.Println("Sent text reply with Quick Reply button.")
    }

步驟 2: 處理 Postback 事件並呼叫 Mark as Read API

case webhook.PostbackEvent:
    // 當使用者點擊 "Mark as Read" 按鈕時觸發
    log.Printf("Postback event: data=%s\n", e.Postback.Data)

    // 解析 postback data 取得 action 和 token
    // 格式: "action=markasread&token=xxxxx"
    values, err := url.ParseQuery(e.Postback.Data)
    if err != nil {
        log.Printf("Failed to parse postback data: %v\n", err)
    } else {
        action := values.Get("action")
        markAsReadToken := values.Get("token")

        if action == "markasread" && markAsReadToken != "" {
            log.Printf("Marking messages as read with token: %s\n", markAsReadToken)

            // 呼叫 Mark as Read By Token API
            _, err := bot.MarkMessagesAsReadByToken(
                &messaging_api.MarkMessagesAsReadByTokenRequest{
                    MarkAsReadToken: markAsReadToken,
                },
            )
            if err != nil {
                log.Printf("Failed to mark messages as read: %v\n", err)
            } else {
                log.Println("Successfully marked messages as read using token")
            }
        }
    }

說明

本實作的流程如下：

  1. 接收訊息：當使用者發送訊息時，從 webhook event 的訊息內容中提取 markAsReadToken
  2. 儲存 token：將 token 編碼在 Quick Reply 按鈕的 postback data 中（格式：action=markasread&token={token}）
  3. 回覆訊息：機器人回覆訊息，並附帶 “Mark as Read” 快速回覆按鈕
  4. 使用者互動：使用者看到按鈕並可以選擇點擊
  5. 觸發 Postback：點擊按鈕後觸發 PostbackEvent
  6. 解析 token：使用 url.ParseQuery() 解析 postback data 取得 token
  7. 呼叫 API：使用 bot.MarkMessagesAsReadByToken() 標記訊息為已讀
  8. 顯示已讀：使用者在 LINE 聊天介面看到訊息被標記為已讀

關鍵技術點

  • Quick Reply: 提供使用者友善的互動介面
  • PostbackAction: 可以攜帶資料（data）的按鈕動作
  • url.ParseQuery: 安全地解析查詢字串格式的 postback data
  • MarkMessagesAsReadByToken: 使用 token 精確標記特定訊息

這樣的設計讓使用者可以自主選擇要標記哪些訊息為已讀，提供更好的使用體驗。

未來展望

隨著 Mark as Read API 的推出，開發者可以探索更多創新的應用場景：

  1. 智能客服系統：當客服機器人處理完用戶問題後，自動將訊息標記為已讀，讓用戶清楚知道問題已被處理。搭配自動回覆和人工介入，提供更完整的客服體驗。

  2. 訂單追蹤機器人：用戶查詢訂單狀態時，機器人可以在查詢完成後標記訊息為已讀，給予用戶即時的回饋。這對電商平台的客戶體驗提升特別有幫助。

  3. 互動式教學機器人：在線上教學場景中，當學生提交作業或問題時，機器人可以在檢查或回答後標記已讀，讓學生知道老師（或 AI）已經看過他們的訊息。

  4. 任務管理機器人：企業內部使用的任務管理機器人，可以在接收到任務指派或狀態更新時，標記訊息為已讀，確保團隊成員知道訊息已被系統記錄。

  5. 條件式已讀標記：開發者可以設計更複雜的邏輯，例如：
    • 只在成功處理後才標記已讀
    • 根據訊息類型決定是否標記
    • 延遲一段時間後才標記（模擬真人閱讀）
    • 搭配其他 API（如 Typing indicator）提供更自然的互動
  6. 數據分析與優化：追蹤哪些訊息被標記為已讀，分析用戶行為模式，了解用戶與機器人的互動習慣，進一步優化回應策略和使用者體驗。

技術延伸

開發者還可以考慮：

  • 結合 AI 決策：使用 Gemini 或其他 AI 來決定何時應該標記訊息為已讀
  • 批次處理：在處理大量訊息時，批次標記已讀狀態
  • 狀態管理：在資料庫中記錄已讀狀態，避免重複標記
  • 錯誤處理：當 API 呼叫失敗時，實作重試機制

這些應用場景不僅能提升用戶體驗，也能為企業帶來更多的商業價值。Mark as Read API 雖然是一個簡單的功能，但配合創意的使用方式，可以大幅提升聊天機器人的互動品質，讓機器人的行為更接近真人，提供更好的使用者體驗。

Buy Me A Coffee

Evan

Attitude is everything