🔍 靈感來源這篇文章靈感來自高見龍的貼文 👉📎 Git乾淨交作業實例分享 他在文中以實際操作例子分享 Git 使用時常見的誤區與修正方式，讓我深受啟發，決定把這個觀念用更生活化的方式整理成一篇新手也能秒懂的教學文。 🚀 新手也能看懂！工程師都在說的 Git 是什麼？——從高見龍的 AI 編程實例，帶你理解「乾淨交作業」的正確姿勢！ 你有聽過「Git」嗎？ 是不是每次看到工程師在那邊 git add、git commit 就頭痛？ 別怕！今天我們從資深工程師高見龍的實戰經驗說起，用「小學生都能懂」的語言，讓你一次搞懂： Git 是什麼？ 要怎麼用才不會亂七八糟？ 為什麼 AI 時代，這工具你更該學？ ✨ Git 是什麼？一個會幫你記錄「作業進度」的超強日記本！先別急著開 terminal，先來個生活比喻： 想像你在畫畫，每畫完一部分就拍一張照。這樣不但可以回顧，也能看到哪裡需要修正，甚至還原到前一個版本。 Git 就是這樣的「拍照日記本」，但它是幫你記錄程式碼的！ 它能幫你： 隨時回溯某次改動 看誰改了什麼 避免把東西改爛又找不回來 😭 📸 高見龍怎麼說？——用 AI 寫程式，也別忘了分清楚「交作業」我們都知道，現在很多工程師都在用像 Claude 這類 AI 寫程式。 但高見龍在實戰過程中，發現了一個大問題： ❗️「如果你一次把所有東西都交出去，別人根本看不懂你在幹嘛！」 他一開始不小心用了： 1git add --all 這就像對老師說：「我桌上的東西我全交了喔～不管草稿、便條紙、垃圾稿！」結果交出來一團混亂，根本無法對焦、無法審閱。 所以他馬上補救： 1git reset HEAD 就像說：「啊～等等，我先收回來，分類一下再交。」 🔍 那我自己咧？我也踩過類似的坑……剛學 Git 的時候，我最常犯的錯就是： 👉 一個功能做到一半就 git add . 然後亂下訊息 update、fix something。 結果三天後回頭看，完全不知道自己當初改了什麼…… 有次還被同事說：「你是把筆記本丟進洗衣機再交作業喔？」 從那天開始，我就決定練習「乾淨提交」。 🎯 怎麼做才對？跟著高見龍這樣做就對了！✅ 秘訣一：提交要分類每一個 commit 就是一份清楚的作業，以下是分類標籤建議： 12345feat: 新功能fix: 修 bugdocs: 說明文件style: 格式調整（不是 UI，是程式碼格式）refactor: 程式重構（功能沒變，邏輯重寫） ✅ 秘訣二：一次只加對應的檔案，不要偷懶用 git add .🛑 錯誤示範：12git add .git commit -m "update" ✅ 正確示範：12345git add login.jsgit commit -m "feat: 新增使用者登入功能"git add api.jsgit commit -m "fix: 修正 API 錯誤回傳問題" 這樣每一次「交作業」都乾淨又明確，別人一看 commit log 就秒懂你做了什麼。 🧠 快問快答：那 git add . 是什麼？git add . 會把所有改過的檔案一次打包加進來。 如果你不熟還原機制、也沒好好分類，會變成—— 「老師，桌上所有東西我都交囉，包含我昨天打的電話單。」😂 所以新手不建議使用！ 🛠️ 送你一套「乾淨提交」操作模版（必收藏！）123456789101112# 若不小心全加了，用這招撤回：git reset HEAD# 然後一個一個分類交作業：git add login.jsgit commit -m "feat: 新增使用者登入功能"git add api.jsgit commit -m "fix: 修正 API 錯誤回傳問題"git add README.mdgit commit -m "docs: 補上使用說明" 🃏 Git 新手指令卡（收藏版）📦 基本操作 指令 中文說明 用途 git init 建立 Git 專案 第一次用 Git git status 看目前改了哪些 查作業清單 git add 檔名 加入交件清單 單獨交檔案 git add . 全部交（新手慎用） 懶人包交法 git reset HEAD 撤回交件清單 「啊我不想交了」 git commit -m “訊息” 正式交件 要有備註訊息 git log 查交作業紀錄 看歷史紀錄 🧩 Commit 類別說明 開頭 說明 範例 feat: 新功能 feat: 加入會員註冊 fix: 修 bug fix: 修正登入錯誤 docs: 文件更新 docs: 補上 API 說明 style: 排版調整 style: 統一縮排 refactor: 重構程式 refactor: 重寫資料處理 test: 增加測試 test: 加入登入測試 chore: 其他雜事 chore: 更新套件版本 🔁 常用救急指令 指令 用途 git diff 查看差異 git checkout 檔名 還原單一檔案 git rm 檔名 移除檔案（Git追蹤） 🌐 推送與同步（進階） 指令 用途 git remote add origin 網址 連接 GitHub git push -u origin main 初次上傳 git pull 抓最新版本（多人合作必備） 🧳 為什麼現在更該學 Git？因為未來的程式開發，AI 會幫你寫，但人類要幫 AI 整理作業。 誰能清楚記錄版本、負責任地交付功能 誰就能掌握專案節奏與團隊信任 學會 Git，不只是「會用工具」，而是你進入任何開發場域、AI 時代都不被淘汰的基本功！

生成式 AI 進入寫程式領域，已經不是「會不會」的問題，而是已經來了，而且來勢洶洶。 你可能聽過一句話：「AI 不會取代工程師，但會讓會用 AI 的人取代不會的人。」但現在，這句話又得升級了——你甚至可以不是工程師，就能用 AI 寫出可用的 App。 這一切都拜一種新寫法所賜，它被稱為「氛圍編碼」。 🌈 什麼是「氛圍編碼（Vibe Coding）」？這個詞由 OpenAI 前研究總監 Andrej Karpathy 提出，他的定義非常詩意：「有了 AI，寫程式變成一種跟隨當下情境氛圍的流程，你甚至可以忘記程式碼的存在。」 白話文就是——只要你有需求、有想像力，AI 就能幫你寫出程式碼。 寫程式不再是「工程師的技能」，而是一種「思維的交互」。Vibe Coding 的誕生，讓每一個創作者、設計師、PM、小老闆，甚至學生，都能踏入開發的世界。 🪜 氛圍編碼實戰五步驟：從發想到上線步驟一：選擇合適的 AI 程式開發平台要讓 AI 寫程式的過程事半功倍，第一步就是選對工具。以下推薦幾個主流的平台，各有特色： Cursor：結合 ChatGPT 的 VSCode 變體，能即時在程式中補充、解釋、修正，超適合初學者。 Replit Ghostwriter：雲端開發平台，從寫到部署一站搞定，介面友好。 Claude + Code Interpreter：語意理解超強，適合資料分析、邏輯推演。 GitHub Copilot：工程師愛用工具，寫一半自動幫你補齊，整合性極佳。 Gemini Code Assist：整合在 Google 產品中的輔助工具，例如 Colab、Android Studio。 🚀 Gemini CLI：終端機控者的最愛！能用指令與 Gemini 對話、寫檔、部署。想變成 AI 黑客風開發者，必玩這套。 如何選擇？ 建議你根據用途決定： 想學語法：Cursor 想快速建站：Replit 偏好指令流：Gemini CLI 要整合 GPT API 做產品：Claude 或 Copilot 步驟二：描述需求，像寫劇本一樣具體AI 不是通靈大師，它是語言模型。提示詞的清晰度，決定了輸出程式碼的品質。一個好的提示詞應該包含具體的功能、風格與技術棧。 🎯 範例提示詞： 1請幫我用 JavaScript 建一個互動式網站，畫面要活潑，可以播放動畫、背景音樂，並顯示即時天氣資訊，整體體驗要像進入一個小型遊樂園。 提示詞訣竅： 指定語言：JavaScript、Python、Vue… 指定介面風格：活潑、極簡、卡通風 指定功能模組：播放音樂、表單驗證、串接 API 步驟三：迭代調整程式碼，把它當成對話AI 第一次生成的程式碼很可能不完美，就像一份半熟的漢堡排——可以吃，但還沒熟透。這時你需要跟 AI 展開「對話式 Debug」，逐步優化。 🔧 常用提示詞大全 類型 提示詞 優化結構 「請幫我簡化這段程式碼，讓結構更乾淨可讀」 功能加料 「幫我加入倒數計時與音效提醒」 錯誤修正 「這段程式有 undefined 錯誤，請說明原因並修正」 畫面升級 「把這個網頁改成 RWD 響應式，支援手機與桌機」 技術轉譯 「請把這段程式從 JavaScript 改寫為 TypeScript」 AI 是你的副駕，不是自駕車。你給方向，它幫你補路。 步驟四：部署與交付，讓你的專案上線程式寫出來，還得部署到伺服器才能被大家看見。這一步驟不難，但很關鍵！AI 同樣能在此提供極大幫助。 🛠 AI 能幫你做什麼： 生成 Dockerfile、.env、vercel.json 等部署設定檔 撰寫 CI/CD 腳本（如 GitHub Actions） 協助建構環境變數、權限設定、伺服器配置 提供自動化測試、報錯追蹤的程式碼（可整合 Jest、Sentry） 🎯 範例提示詞： 1請幫我建立一個 GitHub Actions workflow，讓這個 Next.js 專案在 push 到 main 分支時，能自動部署到 Vercel。 開發只是開始，部署才是上場。 步驟五：拆解複雜任務，一個個搞定當你想做的不是單一功能，而是一個「完整作品」（如 AI 聊天機器人、訂閱制網站）時，千萬不要一次把所有需求丟給 AI。 直接對 AI 說：「請幫我做一個支援會員登入、即時通訊、留言功能的網站」，十之八九會得到一坨無法執行的混亂程式碼。 🔑 任務分解：將複雜需求化為具體步驟 正確的做法，是把一個龐大的目標拆解成一塊塊積木，再引導 AI 一塊一塊蓋起來。 如何請 AI 協助拆解任務？你可以用這樣的開場白，請 AI 幫你規劃專案藍圖： 我要開發一個 XXX 系統，請幫我拆解成 5~7 個具體的小任務，並針對每個任務簡要說明推薦使用的技術工具與實作方向。 👀 範例提示詞： 1我想做一個支援登入、留言、通知的聊天室網站，請幫我拆解成幾個核心開發任務，並說明每一步推薦使用的技術。 AI 可能會回覆你這樣的任務清單： 使用者註冊與登入模組　→ 使用 Firebase Authentication + OAuth 第三方登入（Google / Facebook） 即時聊天系統　→ 使用 WebSocket 或 Firebase Realtime Database 建立訊息流 資料儲存與歷史訊息查詢　→ 使用 Firestore 存取用戶與訊息紀錄 即時通知系統　→ 使用 toast + badge 效果 + Firebase Messaging RWD 響應式前端建構　→ 使用 Tailwind CSS / Bootstrap + React or Next.js 部署與測試　→ 上傳至 Vercel，整合 CI/CD，進行基本測試與錯誤追蹤 如何逐步實作拆分後的任務？有了任務清單後，你只需要一次專注一項，對 AI 下達指令： 1請幫我完成第 1 項任務：使用 Next.js + Firebase Authentication 完成使用者註冊與登入功能，支援 Google 與 Facebook 第三方登入。 接著，你可以進入「細節調整對話」模式，搭配以下進階提示詞： 「登入流程目前沒處理錯誤，請加上失敗提示訊息」 「幫我把登入後導向首頁，並顯示用戶暱稱」 「請加上使用者登入後的個人資訊畫面，顯示 email 與大頭貼」 完成一項後，再進行下一項，整個開發過程就像玩任務卡牌遊戲一樣清晰。 🎯 Bonus：把 AI 當你的專案經理你可以直接對 AI 下達一個長期追蹤用的提示詞，讓它成為你的 PM： 1接下來我會逐步開發這個聊天室專案，請你擔任我的專案經理。請記錄每個已完成與未完成的任務，並在我需要時提醒我專案進度。 這個提示詞在 Cursor 或 Gemini CLI 這類支援長對話上下文的工具中特別有用。你甚至可以請它產出專案管理表格： 1請幫我把剛剛拆解的任務整理成 Markdown 表格，欄位包含：任務名稱、功能說明、預估時間、目前狀態（未開始 / 開發中 / 已完成）。 這就等於你擁有了一個不抱怨、不請假、不怕加班的「AI 專案經理」。 🚀 進階延伸玩法：導入團隊分工 如果你有夥伴一起開發（例如設計師、後端工程師），也能請 AI 協助分工： 12請幫我依據剛剛的任務列表，標記出哪些任務偏前端、哪些偏後端、哪些是設計需求，方便我們團隊分工。 🤔 為什麼任務分解如此重要？因為在 AI 時代，真正的開發能力不再只是你會寫多少語法，或能手刻幾百行程式碼。 核心能力在於：你能不能把一個「抽象需求」拆解成「可落地的小任務」，再引導 AI 一步步完成它。 這才是氛圍編碼的最強應用：用對話完成開發，用拆解推動產品落地。 不會打程式沒關係，先學會怎麼問問題、拆任務、給上下文，你就能讓 AI 幫你完成從 0 到 1 的開發歷程。 🧭 結語：你不是不會寫程式，而是還沒換對方法氛圍編碼，不只是技術的演進，更是創作思維的釋放。 你可以不懂變數、不熟語法、不擅排錯，但只要你敢說出需求，AI 就能陪你把點子變現。寫程式，已經從「打字工作」變成「對話式創作」。 AI，是你的副駕駛，而你是靈感與決策的掌舵者。

數位轉型：是用數位來轉型，還是轉型使用數位？這是一位大師級前輩在課堂上提出的深刻問題。 當下所有人都靜了下來，因為這句話不僅在詢問方向，更直接點破了多數企業在推動 數位轉型時的盲點。 一、用數位來轉型？小心成為工具的奴隸這是最常見的誤區。企業高層常認為：「我們要轉型，所以必須導入 CRM、AI 客服、雲端 ERP！」然而，在行動之前，是否已釐清：「我們到底要轉變什麼？」 這種「先有工具，再找用途」的做法，往往導致： 流程不變：新技術導入後，工作流程依舊照舊。 員工反彈：團隊成員不知如何配合，甚至感到困擾。 體驗無感：顧客的感受沒有實質提升。 最終，企業只是披上「數位化」的外衣，看起來很新潮，實際上卻很空洞，轉型淪為形式。 二、轉型使用數位：真正的價值驅動這才是數位轉型的正確順序。首先，我們應該反問自己： 我們要從什麼狀態，轉向什麼狀態？我們的核心目標是提升效率、優化體驗、驅動創新，還是顛覆商業模式？ 確立了轉型目標後，再來思考： 有哪些數位方法或技術，能夠幫助我們實現這個目標？ 在這個邏輯中，「數位」是實現目標的助力，而非主角。真正的主角，永遠是企業自身的 轉型目標與價值重塑。 三、數位轉型的四大支柱：策略、模式、方法、人才成功的數位轉型需要一個穩固的架構。我們可以參考以下四大支柱，確保轉型計畫全面且可行： 數位策略 (Digital Strategy) ：明確定義轉型的終點與願景，你的目標是什麼？ 商業模式 (Business Model) ：你如何創造與交付價值？現有模式是否需要被顛覆？ 具體做法 (Orchestration) ：如何將策略落地執行？哪些流程需要被重構？ 推動者 (Enablers) ：由誰來帶動轉型？需要具備哪些關鍵人才與組織文化？ 這四個要素缺一不可，彼此環環相扣，才能讓「數位」成為可執行的轉型引擎，而不是紙上談兵。 四、自我盤點：如何用四大支柱檢視你的組織？在啟動轉型前，不妨用以下問題來檢視組織的現況： 數位策略 我們是否已明確定義轉型的終點與成功指標？ 這些策略是否已被全體員工理解與認同？ 商業模式 我們目前的獲利邏輯、價值主張、通路與客戶關係，是否因應環境變化而需要調整？ 具體做法 組織內哪些流程最耗時、最不透明、最依賴人力？它們是否可以數位化？ 數位轉型會影響到哪些部門？部門之間應如何協同作戰？ 推動者 組織內是否有推動變革的 champion？領導者是否親自參與並支持？ 我們的組織文化是否支持「犯錯學習、跨部門協作、數據驅動」？ 如果這四個面向未能對齊，就算導入了最頂尖的工具，最終也可能因「落地失敗」而告終。 五、延伸反思：重新定義企業的存在方式「數位轉型」的核心不是更新設備，而是更新你的 經營邏輯。 與其問「我該導入哪個 AI 工具？」，不如從更根本的層次思考： 價值創新：「我能否用數位化的方式，為顧客創造前所未有的價值？」 營運重構：「我能否讓營運邏輯從『部門制』轉為『價值鏈』導向？」 人才培育：「我能否培養一批既能說人話、也懂技術的中介人才？」 這才是從根本出發的轉型，而非流於表面的數位展演。 小結：子彈的方向，永遠比槍更重要數位是工具，是手段。真正的轉型，源自於你是否敢於重新定義自己的價值與未來。 所以，再回到最初的問題： 你是在用數位來轉型？還是轉型使用數位？ 營運模式平台化：打造從單一交易到多邊價值網絡的轉型引擎 平台化不只是做個App或商城，而是從根本改變商業邏輯。本文解析平台化四大核心：整合資源、設計多邊價值、數據驅動與網絡效應，助你掌握平台紅利。 數位時代的競爭，已從「產品 vs. 產品」演變為「平台 vs. 平台」的戰爭。所謂的【營運模式平台化】，就是讓企業從單一商品或服務的提供者，蛻變為一個連接多方參與者、創造持續價值的生態系核心。 平台化不是加一個 App、做一個商城就好，而是從根本改變你的商業邏輯。 一、從擁有資源到整合資源：你不是賣東西，而是「搭場子」平台化思維的核心是角色的轉變。你不再只是生產者，而是生態系的建構者。 傳統思維：我有產品，我賣給你，交易結束。平台思維：我讓你、他、她在我的場子上彼此產生價值，我從中創造網絡效應與長期收益。 經典範例 LINE Today：本身不產製新聞，而是匯聚各大媒體、讀者與廣告主，形成一個資訊與注意力的交換平台。 蝦皮購物：自己不進貨、不賣東西，卻成為最多人「買東西的地方」。 平台不是一項產品，而是一種價值交換的結構。 二、設計多邊參與者：如何滿足用戶、供應商與夥伴的價值？一個成功的平台，必須能同時滿足生態系中多種角色的利益。 角色 他們想要什麼 平台如何提供價值？ 使用者 (需求端) 快速找到產品、解決問題、有信任保障 友善介面、評價機制、演算法推薦 供應者 (供給端) 獲取流量、提高轉換、擁有營運工具 數據分析後台、廣告投放系統、金流物流整合 合作夥伴 增加曝光、API 整合、共享收益 生態系協作機制、分潤模型、開發者支援 平台設計的核心不是功能多寡，而是參與者之間的價值交換機制是否順暢。 三、數據驅動的運營飛輪：讓每次互動都能變現或優化平台化讓營運不再只是單次的銷售行為，而是建立一個持續收集、分析、反饋的數據循環系統： 使用者產生行為 → 平台收集數據 數據分析 → 洞察使用者需求 優化介面／推薦內容 → 強化個人化體驗 使用者再次互動 → 數據庫更豐富，推薦更精準 應用範例 Netflix 根據你的觀看行為，推薦你可能喜歡的下一部影片。 Uber 根據乘客的評分，動態調整司機的排序與接單權重。 你賣的不再只是產品，而是「懂你」的體驗。 四、創造網絡效應：讓使用者為你帶來更多使用者平台化營運的終極魅力在於「網絡效應」（Network Effect），也就是使用者會自發地為你帶來更多使用者，形成正向循環。 越多人使用 Facebook，你的朋友就越有可能加入。 越多司機加入 Uber，乘客叫車就越方便，進而吸引更多乘客使用。 越多創作者在 YouTube 上傳影片，觀眾就越常來看，從而吸引更多廣告主投錢。 這是一種「使用者自帶成長力」的商業模式設計。 五、如何開始平台化？給中小企業的三個實作切點對於資源有限的中小企業、品牌商或 B2B 服務商，可以從以下三個切入點開始思考： 切點 問題思考 行動建議 客戶端數據 你真的知道誰是你的主力用戶嗎？ 導入 CRM 或會員系統，開始系統性地收集用戶數據。 流量整合 你能否整合不同通路與社群平台？ 建立以官方網站為核心的內容中樞，串聯 LINE OA 與社群。 商業模式 你有沒有可能從賣方轉為「媒合平台」？ 重新思考你的供給方與需求方，設計一個雙邊參與的模式。 小結：平台化是數位轉型的核心戰略 平台化轉的是思維、做的是結構、賺的是價值網絡的長期複利。 如果你還在靠人力拚銷售、靠廣告換流量，那麼你可能正在錯過這波平台紅利期。 業務數據化，數據再業務化：如何打造數位驅動的成長飛輪？如何讓數據真正驅動業務成長？本文介紹「業務數據化，數據再業務化」的兩步驟核心思維，教你如何將日常工作轉化為可追蹤的數據，並利用數據優化決策，打造自動化成長飛輪。 在輔導企業進行數位轉型時，我總會強調一個核心觀念： 「業務數據化，數據再業務化。」 這聽起來像繞口令，但它揭示了一個打造持續成長引擎的閉環模型。簡單來說，就是： 第一步：把業務行為轉化為數據，讓每個動作都留下可追蹤的痕跡。 第二步：讓這些數據反過來驅動業務，優化後續的決策與行動。 第一步：業務數據化——讓每個動作都留下數位痕跡 「沒有留下數據，就等於沒做。」 所謂的【業務數據化】，就是把所有原本憑經驗、靠直覺進行的工作，轉化成可以被記錄、分析、追蹤的資料。你的每一次努力，都應該留下可被解讀的數位痕跡。 常見的數據化實作範例 原始行為 數據化方式 業務拜訪 使用 CRM 系統登記拜訪行程與會談記錄，或用語音筆記轉文字。 顧客服務 將客服聊天紀錄導入系統，進行自動標籤分類與情緒分析。 網站詢價 透過 Google 表單接單，自動將資料寫入 Google Sheet 並標記來源。 行銷活動 為所有行銷連結加上 UTM 參數，並在 GA4 中精準追蹤轉換路徑。 注意陷阱：許多企業僅把數據當成 KPI 報告的材料，蒐集一堆「沒人用」的資料，這是本末倒置。數據化設計的初衷，應是為了驅動下一步的行動。 第二步：數據再業務化——讓資料變成可執行的行動 「有了數據之後，你是否做出了不一樣的決策？」 真正的數據再業務化，是要讓資料「指導行動」。如果數據只是靜靜地躺在報表裡，那它就毫無價值。 常見的應用場景 精準分配潛在客戶：根據業務的歷史成交數據，將高價值潛在客戶分配給最適合的業務員。 自動排程發文時段：分析社群後台數據，找出粉絲最活躍的時段，自動排程發布內容。 發送客製化優惠：根據顧客的消費行為進行分群，發送個人化的優惠券或產品推薦。 優化產品與流程：分析退貨數據與負評內容，找出產品設計或物流流程中的痛點並加以改善。 延伸應用：結合 AI 與自動化，釋放數據最大潛力當你擁有穩定且乾淨的數據來源後，下一步就是導入 AI 模型與自動化工具，讓數據驅動的效率最大化： 預測分析模型：透過 AI 自動預估下個月的銷售額、客戶流失率等關鍵指標。 自動化串接工具：使用 Make、n8n、Zapier 等工具，將「數據洞察 → 觸發行動」的流程自動化，實現零人力干預。 即時行動觸發：設定特定條件（如：客戶連續三天瀏覽某商品頁），一旦成立，系統立即自動觸發通知、發送郵件或推送促銷訊息。 打造數據驅動的成長飛輪透過以上步驟，你可以建立一個自我強化的成長循環： 業務行為 → 數據收集 → 分析洞察 → 優化行動 → 更高效的業務行為 → … 這不僅僅是製作幾次報表，而是讓整個組織的日常工作「本身就能持續產生更有效的下一步」。 小結：關鍵不在工具，而在於「用得起來的數據」許多企業會說：「我們導入了 AI、做了儀表板、買了 BI 工具…」但真正該問的三個問題是： 你們是否真的用數據來指導日常行動？ 行動過後，有沒有把結果再轉化為下一波可用的數據？ 團隊成員是否都能看懂並積極參與這個數據閉環？ 如果答案都是肯定的，恭喜你，你的企業已經在數據驅動的飛輪上穩健起飛。如果還有不確定，那現在就是建立這個閉環的最佳起點。 台灣企業為何需要專屬小語言模型(SLM)，而非追逐大型語言模型(LLM)？在生成式 AI 浪潮席捲全球的今天，許多企業開始積極規劃導入 GPT-4、Claude 等大型語言模型 (LLM)，彷彿不串接 API 就會落後於時代。然而，我們必須冷靜地問一個問題： 這些昂貴又龐大的通用模型，真的適合台灣企業的業務現場嗎？ 答案往往是否定的。對大多數企業而言，小語言模型 (SLM, Small Language Model) 才更符合真實的產業需求。 LLM 的三大挑戰：通用性、高成本與資安風險當我們談論 LLM 時，往往對其能力抱有過高期待。但在實際應用中，企業很快會面臨以下痛點： 一、通用知識廣泛，卻不貼近你的專業領域GPT-4 能暢談黑洞理論與莎士比亞，卻可能對「台灣勞動契約常見爭議條款」或「特定機械的維修手冊」一問三不知。這種知識落差，在強調在地化、專業化的產業（如醫療、法務、製造、政府單位）中尤其致命。 二、運算成本高昂，導入與維護效率低 高昂的 API 費用：每次呼叫 LLM API 都需要付費，長期下來是一筆可觀的營運成本。 高延遲的回應速度：LLM 的回應速度較慢，不適合部署在需要即時反饋的第一線服務場景。 部署彈性低：許多頂尖 LLM 無法在企業內部部署 (On-Premise)，對於注重資料本地化的金融、製造業而言，是一大阻礙。 三、資料外洩與法規遵循的風險將涉及個資或商業機密的資料（如醫療紀錄、客戶交易數據、合約內容）傳送到外部雲端進行處理，可能直接違反公司內部資安政策與 GDPR、個資法等法令規範，風險極高。 為什麼小語言模型 (SLM) 是更好的選擇？面對以上限制，專為特定任務設計的小語言模型，正成為企業導入 AI 的主流選擇。 一、精準聚焦產業知識，量身打造的專家SLM 可以只學習你公司的 SOP、產品規格書、客戶 FAQ。與其讓 AI 什麼都懂一點，不如讓它只懂你需要的，答得不多，但每個答案都精準到位。這樣的 AI 更像是訓練有素的內部專家，能真正融入企業流程。 二、模型體積小，部署彈性高SLM 模型體積小，可以輕鬆部署於： 企業內部伺服器 私有雲環境 邊緣運算設備 (Edge AI) 這不僅大幅節省成本，更能實現「資料不出牆」的資安要求，讓 IT 部門更安心。 三、可控、可追溯的回答機制透過微調 (Fine-tuning) 或 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 架構，SLM 的回答可以基於企業內部的真實資料，讓 AI 的回應有依據、有脈絡、可驗證，有效避免「AI 幻覺」或胡說八道的問題。 關鍵技術：什麼是 RAG 架構？為何企業一定要懂？傳統 LLM 的回答來源難以追溯，讓人擔心其內容的真實性。RAG 架構正好解決了這個問題，其運作邏輯是： 先從企業內部知識庫中「檢索」相關資料 → 再用語言模型「生成」自然語言的回覆 例如，當你問：「我們公司出貨異常的標準處理流程是什麼？」 RAG 系統會先從內部的 SOP 文件、ERP 資料庫中找到相關章節，然後生成一句清晰的回覆： 「根據內部 SOP 文件第 4.3 條，出貨異常需在 24 小時內通報物流部門，並由倉儲主管核定是否需要補發貨物。」 這樣的回答有依據、有流程、可稽核，是真正能落地的企業級 AI 應答系統。 SLM 實戰場景：如何解決各產業的業務痛點？ 產業 小語言模型應用實例 製造業 根據作業指導書，自動生成產線操作指示與新人培訓流程卡。 醫療院所 輔助查詢健保代碼、自動回答病患常見問題、提供診間即時 EMR 查詢。 倉儲物流 串接 ERP，自動產生出貨單據、生成每日庫存異常報表，減少人為錯誤。 法務單位 自動解析合約條文、標註高風險爭議條款，輔助法務人員減輕審閱負擔。 客服中心 整合 FAQ、CRM 與歷史對話紀錄，打造能 24 小時回覆的 AI 客服助理。 如何建立企業專屬的 SLM？四步驟從準備到部署 步驟一：選擇合適的開源模型推薦從高效能且授權友善的開源模型開始，例如： Mistral 7B (高效能、開放授權) LLaMA 3 8B (Meta 最新開源模型) Phi-3 (微軟出品，適合低資源場景) 步驟二：建立企業專屬知識庫整理並數位化以下資料，作為 AI 的學習材料： 企業內部 SOP (PDF, Word, Notion 皆可) FAQ 常見問答、教育訓練教材 客戶服務對話紀錄、CRM 筆記摘要 步驟三：建構 RAG 檢索生成系統使用主流框架來搭建流程，例如： LangChain 或 LlamaIndex：快速搭建檢索與生成流程。 向量資料庫：搭配 ChromaDB、Weaviate 等工具儲存知識向量。 步驟四：本地部署與持續優化 將系統安裝至企業內網伺服器或私有雲。 進行內部測試，並建立知識庫的定期更新機制。 透過 API 將此能力整合至現有的內部系統（如 ERP、CRM、內部通訊軟體）。 結語：真正的 AI 落地，是走進員工的日常工作企業導入 AI 最大的錯誤，是追逐「最大」、「最強」的工具，卻忽略了最根本的問題：「這個工具，真的能解決我們現場的問題嗎？」 台灣企業需要的不是一個會寫十四行詩的 AI，而是一個會說「你家話」、懂你工作邏輯的數位幫手。 與其迷信模型的參數與市場熱度，不如踏實地整理內部知識，從解決一個具體問題開始，打造屬於自己的小語言模型。這才是企業 AI 真正落地的第一步。

🔍 靈感來源這篇文章的創作靈感，來自這段 Facebook 動態影片 👉📽️ Gemini 動態桌布展示影片 影片中展示的風格讓我深受啟發，便按照文章內容去實作看看，把 Veo 影片轉化成桌布，很有趣的實作，怕之後忘記才整理成這篇筆記。如果你也喜歡這種風格，記得去看看！ 🎯 剪不出長影片？不如做成動態桌布！8 秒的 Veo AI 影片，想剪成長影片太麻煩？ 那就乾脆來個創意轉彎：做成動態桌布！ 不但能讓桌布變成你最喜歡的風格，還能練習提示詞技巧，輕鬆用掉 Gemini Pro 給的額度，一舉三得 💡 為什麼 8 秒影片做動態桌布超剛好？AI 影片生成很快，但角色與場景經常「斷線」，不寫很長的 prompt 根本難控制。 剪片更麻煩，一堆素材看著頭大。剪完也常常覺得不夠好用。 但我突然想到… 💡 桌布，我已經好久沒換了。 而且網路上找動態桌布超難找到自己喜歡的風格。 既然 Veo3 一次只能做 8 秒影片，不如直接拿來做成個人動態桌布，剛剛好！ 實作好處一次看懂 ✅這樣操作有 3 大好處： 做出你喜歡的專屬桌布 練習掌握提示詞的能力 用掉 Gemini 每月送的額度，不浪費 你可以不用煩惱怎麼剪片、不用想長影片劇情，只要聚焦「做帥桌布」這件事！ Veo3：文字生成影片的三個方法🧠 1. 直接用 Gemini（Pro 方案） 每天 3 隻、每隻 8 秒 固定橫式 1280x720 無需 VPN 只能輸入純文字 prompt，無圖片上傳 🌐 2. 用 Flow（需 VPN） 每月 1000 點數免費額度 Veo3 普通版：每支 20 點 / 高級版：每支 100 點 支援直式與橫式影片（可做手機桌布） VPN 需設為美國或日本 📦 3. Google Drive「新增影片」 VPN + 英語帳號介面才能使用 據傳無限額度（實測從未成功） 實作難度高，不建議新手使用 👉 教學影片連結放在本文最下方！ Veo2：圖生影片的 3 種玩法🧪 1. Google AI Studio（免費） 上傳圖片後加上提示詞 可選直式／橫式 無浮水印 不穩定排隊時可多按幾次送出 🔁 2. Flow 圖片 → 影片，每支 10 點 可上傳兩張圖片，製作轉場動畫 可增強到 1080P（1920 x 1088） 效果穩定，非常推薦 🧬 3. Whisk 上傳風格／場景／主題三張圖，融合成畫面 再轉成影片，每張 10 點 不能上傳自選圖片，角色穩定度高 無需 prompt，新手可用 如何製作好看的動態桌布？⏵ 最穩方法：用 Veo2 圖生影片 123→ 先用 AI 畫一張你喜歡的圖 → 加提示詞做出簡單動畫 → 做成桌布，效果穩、細節好！ 常見問題 有背景音、奇怪台詞怎辦？→ 靜音就好 影片有瑕疵怎麼辦？→ Canva 裁剪去除或重新生成 解析度太低？→ Flow、Whisk 版皆支援 1080p 輸出 桌布怎麼設定？推薦這兩個工具🖥️ 1. Lively Wallpaper（免費、開源） Windows 商店可下載 只支援單一桌布播放 支援靜音與播放條件設定 🎬 2. Wallpaper Engine（付費） NT$96，Steam 上購買 可設定桌布清單、自動切換 可上傳與下載別人作品 手機版支援（較吃效能） 桌布靈感主題庫：Prompt 示範 主題 Prompt 例句 建議工具 火焰龍夜飛 A glowing fire dragon flying through a dark valley at night Veo3 櫻花少女 A shrine maiden under falling cherry blossoms, anime style Veo2 賽博城市 Cyberpunk cityscape with flying cars, neon lights Veo3 慵懶貓咪 A chubby orange cat sunbathing on windowsill Flow 星空動態 Abstract galaxy swirl with stardust particles Whisk ❓ 常見問題 QA 問題 解答 可以不剪影片就上桌布？ 可以，直接丟給 Lively 或 Wallpaper Engine 哪個版本有浮水印？ Gemini Veo3 有，Veo2 Studio 沒有 Flow 要不要付費？ 每月送 1000 點數，夠你玩很久了 影片背景音刪不掉？ 桌布可設靜音，或用 Canva 處理 生成影片怎麼加字幕？ Canva 可手動加文字，CapCut 也行 能否批次製作影片？ Flow 可同時生成最多四隻影片 桌布會吃電嗎？ 都支援播放條件設定，效能影響可控 🔗 工具 & 教學連結整理 Gemini Veo3 教學影片 Google AI Studio（Veo2） Flow（VPN需美日） Whisk（風格融合生圖） Canva（免費剪輯） Lively Wallpaper（免費桌布工具） Wallpaper Engine（付費桌布神器） 🎬 結語：影片不用剪，桌布也能帥AI 影片不用硬湊長片，也不用苦思情節編排。 有時候，做一個讓你心情愉快的桌布，就是最實用的創作了。

🚀 自動化神器大對決！n8n vs Make 怎麼選？社群貼文也能全自動！你是不是也常在想： 「要不要來學個自動化工具，把繁瑣工作交給電腦做？」 但 Google 一下，「自動化工具」一大堆，光是看到 n8n 和 Make 這兩個名字，就不知道該從哪個開始了？ 別急，這篇文章就是要幫你一次搞懂這兩個熱門工具到底差在哪裡、各自適合哪些人，還會帶一個最常見的情境──社群自動化內容產出與貼文！ n8n vs Make：到底差在哪？ 項目 🧰 n8n（開源工具） 🖱️ Make（雲端工具） 易用性 需要技術背景 拖拉即用、五分鐘上手 客製化彈性 ✅ 完全開源、自定義節點 ❌ 受限於平台模組 應用整合 約 1,500+（可自建） 超過 1,500 原生整合 資料安全性 自託管，資料完全掌控 雲端儲存，較難自控 價格方案 Starter：$20/月（2,500次） Core：$9/月（10,000 Ops） 適用對象 工程師、內部技術團隊 行銷、創作者、業務 Make 是什麼？一人公司首選神器Make（前身是 Integromat），是一個「拖拉式視覺化自動化平台」。 不用寫程式 超多內建模組（超過 1,500 個） 可快速串 Gmail、Slack、Facebook、Google Sheet 等常見服務 適合：非技術人員、需要快速驗證流程的團隊或個人 n8n 是什麼？開發者的天堂n8n 是開源自動化工具，可部署在自己主機上，所有節點邏輯、權限、流程都能完全掌握。 能撰寫自定義節點 支援自託管、內網部署 適合工程師、需要與內部系統整合的企業 最新價格方案比較（2025） 方案 n8n Make 免費版 ✅ 自託管免費 ✅ 免費（1,000 Ops/月） 入門方案 Starter：$20/月 Core：$9/月（10,000 Ops） 進階方案 Pro：$50/月 Pro：$16/月，Teams：$29/月起 執行方式 執行次數計費 操作次數（Ops）計費 自託管能力 ✅ 支援 ❌ 僅限雲端 應用實戰：社群自動化內容產出與貼文🔧 n8n 的進階玩法 內容企劃存在 Notion 或 Google Sheet n8n 自動抓主題 → 呼叫 OpenAI 生成貼文 串 Canva 或 Leonardo AI 自動產圖 使用 API 發佈到 FB、IG、LINE OA 寫入 Airtable 作為排程與審核記錄 適合：品牌方、內部行銷團隊打造社群內容工廠 🖱 Make 的快速排程術 用 Google 表單輸入每週貼文主題 Make 串接 ChatGPT 生成文案 整理成 Google Sheet 並自動貼文到 FB/IG LINE 通知管理者已發佈 適合：自由創作者、中小企業主、社群小編 選擇建議總整理 你是誰？ 推薦工具 為什麼？ 自由創作者、社群經營人 ✅ Make 好上手、便宜、整合多、快速上線 中小企業、非技術行銷團隊 ✅ Make（也可導入 n8n） 視覺化流程好學 技術團隊、內部開發者 ✅ n8n 可自託管、控制流程與資料 資安導向產業 ✅ n8n 可部署內網、資料保密性高 結語：選對工具，讓社群經營輕鬆 10 倍社群經營不一定要一人手動搞定，每週主題、文案、貼文、發圖、排程都能自動化！ 想快速上手？Make 最適合你 想建立客製化內容流程工廠？n8n 給你最高自由

1. The Expert（畫紅線會議）🔗 觀看連結：https://www.youtube.com/watch?v=BKorP55Aqvg 深度反思 需求不明導致反覆溝通：口頭指示「畫七條紅線」，卻未定義顏色、方向等關鍵細節，凸顯需求規範不完整的風險。 領域專家 vs. 全局掌握：專家安德森雖專精「畫線」，卻無法兼顧整體目的與商業角度，反映專業與管理需互補。 溝通禮節 vs. 實質問題：雙方壓抑真正問題（如幾何原理、墨水顏色限制），造成效率低落。 延伸討論建議1231. 角色扮演演練：模擬「客戶–專家」對話，要求列出所有技術與業務條件。2. 需求規範範本設計：討論 PRD 文件的必要欄位，進行互審。3. 跨領域溝通策略：討論如何設置橋樑角色（如技術經理）以促進理解。 2. The Expert: Wrong Angle（錯誤的直角）🔗 觀看連結：https://www.youtube.com/watch?v=mokllJ_Sz_g 深度反思 資訊落差引起誤解：「直角要多大」的突如其來問題，反映缺乏背景說明。 時間壓力下溝通失焦：進度會議倒數10分鐘，變成敷衍式報告。 重複確認 vs. 關鍵決策：不斷確認角度卻忽略「為何要直角」。 延伸討論建議1231. 五個為什麼（5 Whys）：追溯背後業務動機。2. 時間壓力溝通演練：快速找出真正的決策點。3. 決策矩陣實作：練習從「為什麼」與「如何」中理清決策依據。 3. The Expert: IT Support（自動語音客服）🔗 觀看連結：https://www.youtube.com/watch?v=ZOzzRlc_qho 深度反思 自動化客服的 UX 缺陷：菜單選項過多，無法導引用戶有效操作。 程式化回覆無助解決問題：「48 小時內回覆」與「滿意度調查」無法紓解用戶挫敗。 語音機器人干擾效率：自動重播菜單反而浪費時間。 延伸討論建議1231. IVR 簡化設計：分組重新設計「5 步以內完成報修」的菜單。2. 同理心地圖繪製：從用戶與客服雙方角度描繪痛點與改進方向。3. 人機協作策略：討論何時交由機器處理、何時切真人客服。 4. The Expert: Progress Meeting（進度報告會議）🔗 觀看連結：https://www.youtube.com/watch?v=u8Kt7fRa2Wc 深度反思 指標濫用與誤導：如「114% 完成度」與「系統測試進度」混淆輸出與成果。 交付標準的模糊性：「先出貨再補完成」暴露品質與時程的矛盾。 術語堆砌 vs. 真實對話：使用大量專業術語卻無具體行動連結。 延伸討論建議1231. Output vs. Outcome：設計案例區分「做了什麼」與「產生什麼價值」。2. 燃盡圖實作：用工具繪製專案燃盡圖管理預期。3. MVP 品質標準討論：明確定義可交付產品的底線與條件。 5. 產品主導責任的敏捷之道簡介🔗 觀看連結：https://www.youtube.com/watch?v=502ILHjX9EE 深度反思 說「不」的勇氣與清單治理：不盲從需求，而是主動拒絕低價值任務，避免資源分散。 價值 vs. 規模評估框架：任務排序不只看大小，也要看產值與風險。 反饋與同步節奏：待辦清單梳理會議成為調整方向的關鍵節點。 延伸討論建議1231. Backlog Grooming 模擬：練習梳理、拆解任務並定義驗收標準。2. 拒絕練習：演練在團隊中如何婉拒「非必要需求」。3. 風險與價值評估：利用雙曲線模型規劃產品優先順序。 💡 使用建議：以上案例與討論設計，皆可應用於課堂引導、敏捷團隊培訓與企業溝通內訓，幫助學員培養跨部門協作、需求澄清與敏捷思維等關鍵職場能力。

你現在可能正卡在內容沒人看、帳號沒起色、學了無數技巧卻依然零突破的窘境裡。而這篇，就是寫給現在的你。因為你想問的，其實早就有人經歷過，而且把答案都寫下來了。 破解迷思：你還在「養號」嗎？短影音的第一個真相我們從最常見的誤區開始談。你是不是曾經聽人說：「帳號要先養一養」、「互動多一點會有流量」、「要拼命刷同類影片」？很遺憾，這些都是假象，甚至是智商稅。 帳號的兩種身份——創作者與觀看者，在系統邏輯上根本就是絕緣的。就像你是賣衣服的卻以為多買別人的衣服就能帶動自己的銷量，怎麼想都不合理。在短影音的世界，拼命互動只是幫平台貢獻免費的消費行為，對你的帳號毫無助益。 真正該拼的是「內容品質」與「話題策略」，而非養號這種低效操作。 如何用人性說故事，而不是講沒人聽的知識？你可能很努力在整理乾貨內容，認真列出知識點、教學重點，但現實是：人性面前，乾貨是會輸的。你的對手不是另一個老師，而是穿黑絲襪的舞者、沙雕搞笑片段，甚至是修驢蹄子影片。 所以，我們必須學會用人性對抗人性。與其用唐詩宋詞教文學，不如用李清照的婚姻故事切入；與其高談哲學，不如講盧梭被漂亮姐姐打屁股還寫進《懺悔錄》。這樣講你就想買書了對吧？這不是庸俗，而是聰明的傳播。你是在講八卦沒錯，但那只是手段。 目的，是借用人性的興趣撕開一條縫，把你真正想傳遞的價值從那裡灌進去。 打造爆款的關鍵：撬動「話題基本盤」而非埋頭做內容流量的真相，不在你作品提升多少，而在你的「基本盤」有多大。什麼叫基本盤？簡單說，就是這個話題在全網有多少人可能會感興趣。如果你的內容再用心、剪輯再美，講的是一個只有100人關注的冷門議題，那最多也就100個播放。但如果你的切入點可以搭上一個上百萬人正在關注的熱點，那你的播放自然就是幾百幾千倍的放大。 還在講企業管理？那就別硬講員工激勵，改講阿滴英文該不該分潤；還在談智慧財產權？不如分析「阿滴英文」這四個字被誰註冊了商標。一樣的專業，換個切點，流量就是天壤之別。 你不是輸在內容，是輸在不懂策略：如何高效創作？補短板是最沒效率的打法。你想過嗎？1000人怎麼打贏1萬人？靠補兵力？補技能？那你得等幾年才湊得齊。真正的答案是「戰略」。在短影音裡，戰略就是最高效的創作方式： ⇨ 熱點事件出現 → 去找所有相關爆款影片⇨ 打開評論區 → 挑10條點讚最高的留言⇨ 這10條就是你下一條影片的金句和靈感 別人種樹，你摘桃。只要你懂整合與包裝，根本不需要從0寫文案。這不是偷懶，這是效率。 停止盲從老師，你該追的是「底層邏輯」社會沒有標準答案。老師再有名、粉絲再多，也不能代表他說的一定是對的。你必須學會質疑。因為在短影音領域，每個人說法都不一樣：有人說要垂直，有人說要泛垂直，有人說橫屏，有人說豎屏。誰對？誰錯？唯一的標準，就是看邏輯能不能自洽，能不能產生結果。 別再當盲從的學生，要當有邏輯的創作者。 為什麼精準流量不是「找」來的，而是「吸」來的？很多人問：「我要怎麼找到我的精準粉絲？」但真正的問題不在於你找誰，而是「誰找得到你」。你不是在找人，是在打造一個能夠被看見的磁場。所以別急著做轉化，先做吸引。你教英文？別一上來就教 IPA 發音。先聊王菲英文唱腔準不準，聊劉德華演唱會上聽到外國粉絲怎麼發音的。這種泛話題，不但能引起共鳴，還能讓人主動找上你。 記住，精準粉絲不是找來的，是吸來的。 「短」不是為了快，而是為了「高價值密度」很多人以為短影音受歡迎，是因為大家沒耐心。但真正的原因是：時間寶貴，觀眾在追求的是「密度高」的資訊交換。你提供的內容，如果在30秒內就能讓他感覺值回票價，那他就會願意再給你另外30秒。真正的爆款創作，從來不是比誰片長短，而是比誰「資訊價值密度高」。 短，是策略，不是妥協。能濃縮的，絕不拖泥帶水。 什麼時候該投流？先算清楚你的變現ROI許多人迷信「抖加」或其他投流工具，以為砸錢就能出結果。但真實情況是，如果你沒搞清楚投100元能不能帶來超過100元的變現，你就等於在燒錢做慈善。投流從來不是錯，錯的是沒有衡量效益的腦袋。你是創作者，不是金主。 記住：內容是價值，金錢只是加速器。沒內容就投流，是無效放大。 別再糾結發布時間：內容為王，時辰無用「幾點發影片比較容易火？」這問題聽起來很合理，但其實對於大多數創作者來說——完全沒意義。你是個剛起步的小號，每一支影片能夠分到的流量都是浮動的「小池子」，平台永遠撥得出資源給你。真正的問題不是時間點，而是影片本身有沒有打中痛點、激起互動、具備分享價值。 如果內容夠好，任何時間都能起飛；如果內容不夠好，黃金時段也沒用。 如何正確解讀後台數據？把它當作診斷工具你也許會看著完播率、點擊率、互動率自我安慰：「數據還不錯，怎麼沒火？」但你知道嗎？你看到的只是片面，而不是全貌。數據是多維度的。5秒影片的完播率和1分鐘影片不能比；不同類型影片的平均點擊率也不一樣；教育類、娛樂類、情感類的互動標準根本不同。 與其盯著數據懷疑人生，不如從數據中反推問題：是片頭不夠吸睛？還是腳本斷層？這樣你才能進步。 為什麼要堅持豎屏？答案在用戶的拇指上這不是審美選擇，而是交互習慣的演化。你以為短影音是小電影院？錯了，它是滑動市場。豎屏就是為了方便用戶用單手操作，滑、點、留言一氣呵成。你還用橫屏，畫面再美、構圖再工整，都擋不住一個事實：觀眾不願意動手轉螢幕。 你不該問「橫屏還豎屏哪個好？」你該問「用戶的手現在放在哪裡？」 別追平台政策，你該追的是「用戶反應」抖音怎麼改算法、小紅書怎麼改曝光權重、視頻號又怎麼微調分發 logique……這些新聞看了有參考價值，但不應該成為你創作的依據。因為再多的政策，核心只有一個：平台靠觀眾活下來。觀眾喜歡，平台就推；觀眾滑走，平台就斷流。 不管平台怎麼調整，你只要記住一點：用戶是最終裁判。他喜歡你，你就有流量。 為什麼記錄「真實」比記錄「美好」更容易爆紅？平台常說：「記錄你的美好生活」，聽起來很溫暖。但觀眾不想看你幸福，他們更想看到「共感」——那些跟他一樣狼狽、崩潰、好笑又可憐的時刻。因為那樣他們才會有認同、才會想留言、才會轉發給朋友說：「你看，跟我一樣！」 流量不是來自你的日常美好，而是觀眾在你身上看見了自己。 擺脫「專業的詛咒」：學會用大白話溝通你越專業，越容易忘記什麼是「聽不懂」。你花10年學的東西，觀眾連10秒都不願意花來理解。你講得越深入，他們滑得越快。爆款不是知識的總結，而是知識的前戲。你要做的，是用故事和比喻，讓人「聽得下去」，然後才有「學得進去」。 最強的內容不是高深，而是簡單到讓門外漢也會點讚、轉發、收藏。 成功的關鍵：不是練習，而是「刻意練習」很多人三天捕魚兩天曬網，發個五六支影片沒反應就說：「好難啊，我不適合」。但他們從來沒想過：你學鋼琴可以練1000小時，那短影音呢？你發了幾支？寫了幾篇腳本？分析過幾個熱點？成長不是因為你拍得多，而是你每拍一次，就學會一點什麼。然後持續下去。 你不該問「我是不是沒天分」，你該問「我是不是還沒練夠」。 結語：17把鑰匙，解鎖你的短影音創作之路很多人問：「怎麼樣才能變成百萬播放的創作者？」其實這問題本身就錯了。短影音從來不是技術比賽，而是選擇題：你要堅持哪種價值觀？你願意相信哪種路？你能否放下面子、撕掉完美，做一次真正觸動人的作品？ 這 17 條，不是教你成功，而是教你不要放棄。每一條背後，都是我踩過的坑。你可以走得更快，只要你懂得繞開。 現在，去發下一支影片吧。別再猶豫，因為真正的開始，就是「先做」。

嘿，你想學 Schema？別擔心，我們就從最簡單、最生活化的例子開始聊，保證你看完可以馬上動手做！這篇就像一場聊天，邊講邊解邊操作～ 🌱 1️⃣ Schema 是什麼？用生活比喻讓你秒懂！想像一下，你去超市買東西。 每個商品都有一張「標籤」：寫著名稱、價格、產地、保存期限。 這張標籤的作用就是：👉 讓你不用拆開包裝，也知道這是什麼。 那麼，Schema 就是給 AI 看的「網站標籤」！ 網站內容，我們人類一看就懂。但對 AI 來說，一堆程式碼沒有「標籤」，它完全搞不清楚哪裡是標題、哪裡是價格、哪裡是問答。 ⏵ Schema 就是幫網站每段內容貼上標籤，告訴 AI：這是什麼意思。 🌿 2️⃣ Schema 格式長什麼樣？難不難寫？別怕，Schema 用的是一種叫 JSON-LD 的語法。簡單說，就是用 AI 看得懂的「說明書格式」。 ⇨ 它會寫： 12345👉 這段是文章標題👉 這段是產品名稱👉 這段是價格👉 這段是教學步驟👉 這段是問答對 大多數時候，你根本不用自己手寫。現在很多外掛（像是 Yoast SEO、RankMath）或工具，會自動幫你生好。它們藏在程式碼裡，不會被讀者看到，但 AI 搜尋引擎一定看得到。 🌳 3️⃣ 為什麼 AI 特別愛有 Schema 的網站？我們換個角度想： AI 每天在網路上看海量網站。 如果你沒標籤，它要自己猜：「這段是產品嗎？這段是教學嗎？」猜錯了，就不引用你，或者乾脆跳過。 但你標好了，AI 就會說：✅ 喔！這是某某產品，價格 500 元，評價 4.8 星✅ 喔！這是某專家寫的文章，發布在某天✅ 喔！這是一組完整問答，可以直接引用來回答用戶 ⏵ AI 當然優先引用「貼好標籤」的網站。因為它省事省力，快狠準！ 🌳 4️⃣ AI 最愛的 Schema 有哪些？用在哪裡？為了讓你秒懂，我用表格整理： 🌟 Schema 名稱 🚀 適合什麼用？ FAQPage 標問答對。AI 最愛，直接拿來回答用戶問題。 Article / BlogPosting / NewsArticle 標明文章、部落格、新聞出處，讓 AI 知道來源、作者、發布日。 Product 電商必做！標明產品名、價格、評價、庫存，AI 可以幫你賣東西。 Review 標明評論內容與分數，方便 AI 收錄評價。 Person / Organization 標明作者、公司資料，有助建立品牌信任與 E-E-A-T。 HowTo 標教學步驟，例如「如何煮咖啡」。AI 可以列步驟清單。 BreadcrumbList 標網站階層（首頁 > 部落格 > 文章），讓 AI 更懂網站結構。 ⏵ 這些標籤，就是給 AI 的「快速理解手冊」。 🌟 5️⃣ 怎麼開始用？3 步驟帶你搞定！▋步驟 1：選對 Schema⇨ 賣東西？一定要有 Product、Review。⇨ 寫文章？Article、FAQPage、HowTo 必做！⇨ 公司官網？Person、Organization 是基本功。 ▋步驟 2：善用工具幫你搞定⇨ 如果你用 WordPress，可以裝： Yoast SEO RankMath ⇨ 沒用 WordPress？請工程師協助嵌入 JSON-LD。 ▋步驟 3：檢查有沒有標好⇨ 用 Google 免費工具測試：👉 結構化資料測試工具 🔑 6️⃣ 如何用 AI 寫提示詞，快速產出 JSON-LD Schema？有沒有可能不用自己寫程式碼，就讓 AI 幫你搞定 Schema 呢？答案是：當然可以！現在很多生成式 AI（像 ChatGPT、Claude、Gemini）都可以幫你寫出標準格式的 JSON-LD，關鍵是——你要給它正確的提示詞（Prompt）！ ▋範例提示詞給你參考：12345678請幫我產生一段適用於網站的 JSON-LD 格式 Schema，類型是 Product，產品名稱是「清淨學廚房去油慕斯」，價格是 599 元，庫存狀態是「in stock」，評價是 4.8 顆星，共有 120 則評價，品牌是「清淨學」，用 JSON-LD 格式產出，請標準且可直接部署。 或者，如果是文章 Schema： 123456請幫我產生一段 JSON-LD 格式的 Article Schema，文章標題是「用 AI 玩手遊：2025 超實用攻略」，作者是「徐享」，發布日期是「2025-06-22」，主題是介紹如何用 AI 提升工作效率，請用標準格式產出。 ▋小撇步：⇨ 請 AI 產出後，你可以用 Google 的測試工具先驗證，再部署到網站。⇨ 如果要一次產生多種 Schema（例如同時 Article + FAQPage），可以在提示詞直接寫清楚「請同時產出多種 Schema」。 ⏵ 這樣做的好處？你不用死背格式，AI 幫你產出一個乾淨、標準、可直接用的 Schema，速度快、錯誤少。 🎁 貼心提醒：小技巧大加分！🌟 不要亂貼標籤，內容要真的對應標籤意義，不然反而被搜尋引擎降權。🌟 一次只專注做幾種最符合你網站目標的 Schema，別一開始就貪多。 💡 一句話總結：Schema 就是網站的「給 AI 的說明書」。你標得越清楚，AI 越愛你、越容易引用你，你的網站能見度就跟著起飛！ 範例：多種 Schema 標記假設： 網站名稱：享哥的咖啡部落格 網址：https://xiangblog.com/how-to-brew-coffee 文章標題：手沖咖啡完全教學｜新手也能沖出職人風味 作者：享哥 發佈日：2025-06-22 產品：陶瓷手沖咖啡壺（TWD 850、有庫存） 🌟 完整多 Schema 結合範例12345678910111213141516171819202122232425<script type="application/ld+json">{ "@context": "https://schema.org", "@type": "Article", "headline": "手沖咖啡完全教學｜新手也能沖出職人風味", "author": { "@type": "Person", "name": "享哥" }, "datePublished": "2025-06-22", "dateModified": "2025-06-22", "publisher": { "@type": "Organization", "name": "享哥的咖啡部落格", "logo": { "@type": "ImageObject", "url": "https://xiangblog.com/logo.png" } }, "mainEntityOfPage": { "@type": "WebPage", "@id": "https://xiangblog.com/how-to-brew-coffee" }}</script> 123456789101112131415161718192021222324<script type="application/ld+json">{ "@context": "https://schema.org", "@type": "FAQPage", "mainEntity": [ { "@type": "Question", "name": "沖咖啡的水溫多少最適合？", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "大約 90 到 95 度 Celsius 最適合手沖咖啡。" } }, { "@type": "Question", "name": "新手應該準備哪些器具？", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "建議準備濾杯、濾紙、咖啡粉、熱水壺、咖啡壺。" } } ]}</script> 123456789101112131415161718192021<script type="application/ld+json">{ "@context": "https://schema.org", "@type": "Product", "name": "陶瓷手沖咖啡壺", "image": "https://xiangblog.com/images/coffee-pot.jpg", "description": "耐熱陶瓷材質、極佳控水性，新手與職人皆適用。", "sku": "CP-1001", "brand": { "@type": "Brand", "name": "咖啡匠心" }, "offers": { "@type": "Offer", "priceCurrency": "TWD", "price": "850", "availability": "https://schema.org/InStock", "url": "https://xiangblog.com/shop/coffee-pot" }}</script> 123456789101112131415161718192021222324<script type="application/ld+json">{ "@context": "https://schema.org", "@type": "HowTo", "name": "手沖咖啡教學", "step": [ { "@type": "HowToStep", "name": "準備器具", "text": "準備濾杯、濾紙、咖啡粉、熱水壺、咖啡壺。" }, { "@type": "HowToStep", "name": "加熱熱水", "text": "將水加熱至約 92 度 Celsius。" }, { "@type": "HowToStep", "name": "開始沖泡", "text": "慢慢繞圈倒水至咖啡粉，讓咖啡均勻萃取。" } ]}</script> ✅ 這份範例包含哪些？ Article Schema：標記文章資訊（標題、作者、日期、網站名稱）。 FAQPage Schema：標記問答，方便 AI 直接引用。 Product Schema：標記推薦的咖啡壺產品。 HowTo Schema：標記沖泡咖啡的教學步驟。 🚀 怎麼用？1️⃣ 把這段程式碼放在該頁 <head> 或頁尾（WordPress 外掛或工程師都能幫忙）。2️⃣ 用 Google Rich Results 測試工具 檢查正確性。3️⃣ AI 搜尋引擎會讀這些標記，更容易理解並引用你的頁面。

🚀 嘿，我們來聊點新鮮的！您聽過 Generative Engine Optimization（GEO）嗎？它跟我們熟悉的 SEO 有什麼不一樣？是不是又一個讓您頭大的行銷新名詞？ 最近您可能也發現了，大家尋找答案的方式，似乎正在悄悄改變。以前，我們習慣打開 Google，輸入關鍵字，然後在一長串搜尋結果中慢慢尋找。但現在呢？越來越多人喜歡直接問 ChatGPT、問 Bing AI，AI 就能迅速整理出一段答案。 這背後，就是我們今天要探討的主角——【Generative Engine Optimization】，簡稱 GEO。您可以把它想像成 AI 時代的 SEO。 那麼問題來了：GEO 跟我們熟悉的 SEO，到底是取代關係，還是好朋友？ GEO 與 SEO 的目標與運作模式比較想像一下：左邊是傳統 Google 搜尋結果，一條條連結，SEO 的目標就是讓自家網站在這上面排名更靠前。右邊是 AI 給出的聊天式回答，它可能綜合了好幾個網站的內容。GEO 的目標，就是要讓 AI 樂意「引用」您的內容到這個回答裡。 看，它們的目標都是一樣的： 提高自家網站或品牌的能見度！ 只是玩法不太一樣了。 傳統 SEO，我們稱之為【搜尋引擎優化】。主要依賴： 關鍵字佈局（當然現在沒那麼粗暴了）。 建立外部連結，提升網站權威性。 網站技術面優化，讓搜尋引擎爬蟲更容易抓取。使用者需要點擊搜尋結果中的連結，進入您的網站，才能看到您想提供的資訊。 那麼 GEO，【生成式引擎優化】，它玩的是什麼？它更看重您內容的「內涵」——也就是【語意品質】和【相關性】。白話一點，就是您的內容是否易懂？是否剛好回答了大家想問的問題？AI 引擎不像以前的爬蟲只看關鍵字，它現在會「讀懂」您的內容。然後，它會把好幾個網站的資訊整合起來，直接生成一個答案給用戶。它不只是提供連結清單，而是直接端出一盤「資訊整合大餐」。 🌟 所以，在 GEO 時代，可見度不僅僅是排名第幾。更重要的是，您的內容能否直接「咻」地一下，出現在 AI 給的那個精華答案裡！ GEO 與 SEO 的夥伴關係：相輔相成哎，別誤會！GEO 和 SEO 其實是「好基友」！AI 模型要生成可靠的答案，勢必得尋找有料、可信的來源。這點跟傳統搜尋引擎偏好權威內容的原則不謀而合！👍 因此，如果您 SEO 基礎打得好： 網站結構清晰明瞭，像個整理得乾乾淨淨的家。 實施了【結構化標記】（這個後面會細講），等於給內容貼上了詳細的標籤。 內容本身優質，而非東拼西湊。 網站具有一定的【網域權威】（Domain Authority），在行業內有一定聲望。 這些都能幫助 AI 更快地抓到您的網站，並且更願意「相信」您寫的內容。 一句話總結：GEO 不是要取代 SEO，它是站在 SEO 的肩膀上，再往上跳一級！如果您 SEO 已經做得不錯了，恭喜您！在 GEO 時代，您可是贏在起跑線上了。這兩兄弟，手拉手，一起幫您的品牌刷爆存在感！ 如何撰寫 AI 友善內容：讓 ChatGPT 主動引用您的文章想讓 ChatGPT 這類 AI 乖乖引用您的內容，寫作方式可跟以前寫 SEO 文章的套路，有那麼一點點不一樣哦！以下是我踩過坑、也試出點心得的幾個原則： 第一招：打造「樂高積木」般的清晰內容結構AI 喜歡簡單直接。 使用大家都能看懂的白話文，避免佶屈聱牙的詞彙。 段落盡量短小精悍，每段闡述一個小重點，大約 2 到 3 句話即可。寫太長，AI 讀起來也累！😅 多用小標題、項目清單（像我現在這樣！）把重點資訊框出來。 如果 AI 能一眼就抓到您要講的重點，自然就更願意使用您的內容。例如，如果您在教人做一道菜： 123步驟一：準備食材...步驟二：清洗處理...步驟三：烹調料理... 將步驟用項目符號列出來，AI 可能就直接把這段當作答案了！ 第二招：開門見山，直接給出 AI 想要的答案當使用者提出問題時，您就在段落開頭直接給出答案！「關於XXX，答案是這樣的……」「想解決OOO問題，您可以試試這幾招……」 千萬別鋪陳半天，AI 可沒耐心跟您玩猜謎遊戲。它需要快速識別關鍵資訊，然後將其融入摘要中。您給得越直接，它用得越開心。 第三招：化身「答題王」，善用問答 (FAQ) 格式這招超好用！🌟將您的內容設計成一個個常見問題，然後配上獨立的回答段落。想像使用者可能會搜尋哪些「疑難雜症」，然後您就像個貼心客服一樣，一一解答。 每個答案最好能「自給自足」，語意完整，上下文獨立。這樣即使 AI 只擷取了您其中一個回答，使用者也能看懂。 第四招：強調專業與可信度，讓 AI 放心引用AI 雖然聰明，但也怕「說錯話」。因此，它特別喜歡那些有真憑實據、看起來很權威的內容。 在文章裡，適當引用權威機構的數據、專家的觀點。 最重要的是，記得【標註來源】！這是在跟 AI 說：「你看，我不是瞎掰的，有出處的！」 生成式模型為了避免自己變成「謠言製造機」，會優先選擇那些有可靠資訊佐證的內容。您提供的「證據」越多，您的內容被 AI 選為「呈堂證供」的機率就越大！ 總結來說，寫給 AI 看的內容，目標是：「讓 AI 一眼看懂，並且心甘情願引用您！」 如何做到？ 語句通順，像聊天一樣自然。 段落結構清晰，像整理好的抽屜。 回答問題精準直接，不拖泥帶水。 再加上點數據、專家說法，秀出您的專業范兒！ 只要掌握這幾點，您的內容在 AI 搜尋結果裡「拋頭露面」的機會，就會大大增加！ 品牌為何必須關注 GEO？它將帶來哪些變革？老實說，這問題問得好！品牌之所以要開始緊張兮兮地關注 GEO，原因很簡單： 🚀 因為大家找東西的習慣，正在以火箭般的速度改變！您不跟上，可能就被甩在後面吃灰塵了！ 以前我們辛辛苦苦做 SEO，不就是為了那點搜尋流量嗎？但現在，越來越多使用者（搞不好包括您自己！）遇到問題，是直接打開 ChatGPT、Claude 這些 AI 工具問答案，而不是去點那些傳統的搜尋結果連結了。這對我們以前砸大錢、花大力氣經營的 SEO 流量，簡直是「釜底抽薪」啊！😱 AI 搜尋崛起的數據佐證根據一些預測（雖然數據一直在變，但趨勢很明顯）： 到 2024 年底，ChatGPT 這類工具在資訊搜尋上的流量成長，可能會非常驚人。 有機構預測，到 2025 年，AI 搜尋可能佔全球搜尋量的 1% 左右。「才 1%？」您可能會說。但考量到 Google 目前近 92% 的市佔率，這 1% 的成長速度，就像坐上了火箭一樣！🚀 eMarketer 甚至預測，到 2026 年，光是美國，就會有將近 36.7% 的人口變成生成式 AI 的活躍用戶！ 這代表什麼？一大票潛在客戶，正在悄悄轉移陣地，從傳統搜尋跑去跟 AI「聊天」找答案了。如果您的品牌對 GEO「裝聾作啞」，未來這些用戶，您可能就再也看不到了。 GEO 帶來的危機與轉機不過，凡事都有兩面性！危機往往也伴隨著轉機！如果您的 GEO 做得好，反而能開闢新的戰場！ 當 AI 在回答問題時，直接引用了您的內容，那您的品牌不就在答案裡「C 位出道」了嗎？這簡直是免費的「權威認證」！🌟 例如：像 Perplexity 這種 AI 搜尋引擎，它在給出答案的時候，會很清楚地列出它參考了哪些資料來源，還會附上連結哦！這些來源可能就是您的品牌官網、您的部落格文章等等。如果您的內容有幸被「翻牌子」，使用者看到答案的同時，也看到了您的品牌大名。而且，他們還可能順手點一下那個連結，進來您的網站逛逛。這不就是一個全新的「導流入口」嗎？ 而且，被 AI 選中，本身就說明您的內容夠專業、夠可信。長期下來，對建立品牌信譽，那可是大大的加分！ 總結一下，GEO 將重新洗牌未來的流量分配規則，也會直接影響您的品牌能不能被大家看見。 主動關注，並且投入資源去做 GEO 優化，您的品牌才能在 AI 搜尋的新時代，繼續發光發熱，甚至搶佔更大的地盤。 反過來說，如果您選擇「躺平」，無視這股浪潮，那很可能就會被競爭對手超車，然後您的品牌就慢慢地…消失在大家的視野裡了。 所以，您說，品牌該不該關心 GEO 呢？答案已經很明顯了吧！😉 哪些 AI 搜尋引擎會引用網頁內容？它們如何運作？這個問題很關鍵！知己知彼，才能百戰百勝！目前主流的生成式 AI 搜尋引擎，多多少少都會「參考」網路上的內容，只是它們「參考」的方式，還有「揭露」引用的習慣，不太一樣。 想像一下這個畫面：ChatGPT 在用它的「上網模式」回答問題時，答案下面會列出一排小小的資料來源，其中一個箭頭就指著某個 SEO 網站的內容，說：「喏，我的答案有一部分是從這裡來的哦！」 來，我們一個個點名，看看這些 AI 都是怎麼「做筆記」的： ChatGPT (OpenAI)平常，ChatGPT 主要靠它腦子裡已經裝好的「訓練資料」來回答問題，不太會主動說「我參考了誰誰誰」。但是！如果它開了「外掛模式」（比如 ChatGPT 的「瀏覽網路」功能，或者是整合到 Bing 裡的版本，還有一些第三方插件），那它就會去網路上即時抓資料了。抓完之後呢，它通常會在回答的下面，像寫論文一樣，用【腳註】的形式列出它參考的網站連結。 Microsoft Bing Chat (現為 Copilot)Bing Chat (Copilot) 因為背後有 GPT-4 撐腰，在聊天式搜尋這塊玩得很溜。它的回答裡，經常會看到一些小小的【數字標註】。您把滑鼠移過去或者點一下，就能看到它引用了哪個網站的哪句話。Bing Chat 的資訊來源主要是網路上的【即時搜尋結果】，所以它引用的內容通常都比較新。 Google SGE (Search Generative Experience)Google 的 SGE 目前還在部分地區測試中。它會把好幾個來源的資訊，融合成一段摘要，然後在結果旁邊，大概給【三個可以點的連結】，告訴您這些是主要的參考資料。這些連結是 Google AI 根據問題的相關性、內容的品質等因素精挑細選出來的。另外，Google Bard（現已整合進 Gemini 模型）在新版本裡，也開始會給一部分回答附上參考連結。 Perplexity AIPerplexity AI 主打「即問即答」，而且特別講究「有理有據」。Perplexity 的每個回答後面，都會【非常清楚地列出它引用的所有來源】，並且附上原始連結。👍 它也是用 GPT 模型，再搭配即時的網頁搜尋，所以給的資訊通常也比較新。對內容創作者來說，Perplexity 這種透明度是個福音！ YouChat (You.com)You.com 的 YouChat 跟 Bing Chat 有點像。它在回答問題的時候，也會在下面給出一串【來源列表】，方便您點進去看看原文。它的特色也是能即時查詢最新的網路資訊，並附上相關連結。 其他 AI 工具的引用機制 Quora 旗下的 Poe：也進行過類似嘗試。 Microsoft Windows 11 Copilot：本質上也是 Bing Chat，引用方式大同小異。 Brave 瀏覽器的 Summarizer：做摘要時也會在下面附上來源網址。 總的來說，大趨勢是：讓 AI 的回答越來越透明，【引用來源】正在變成 AI 搜尋的「標準配備」。身為品牌或內容創作者，了解這些不同 AI 平台的「引用癖好」，我們才能更精準地調整自己的內容策略，讓它們更愛「翻我們的牌子」！😉 如何讓 AI 更青睞您的內容？三大優化方向 想讓 AI 更青睞您，並且在生成答案時主動引用您的內容，我們可以從「內容」、「技術」、「權威性」這三個方面下功夫。 🔑 第一式：內容為王，投其所好！ 優先滿足「使用者到底想知道什麼？」您的內容要能【直接回答大家的問題】。形式上，最好採用【問答結構】（Q&A）。或者，在您的標題、副標題、段落開頭，就明確把問題點出來，然後緊跟著給出清楚的解答。 內容要夠「有料」，別只是蜻蜓點水。除了直接給答案，最好還能提供一些相關的【背景說明】和【語意脈絡】。AI 也喜歡有深度、有上下文、語義連貫的文本。避免含糊、需要讀者猜測的寫法。答案越清楚、越直接，AI 越愛！💖 🚀 第二式：技術打底，暢通無阻！ 讓各大搜尋引擎都能「看見」您！除了 Google Search Console，【Bing Webmaster Tools】也千萬別忘了去註冊您的網站地圖！許多 AI 工具的網路資料，有一部分來自 Bing 的搜尋引擎。 別把 AI 爬蟲擋在門外！檢查您網站的 robots.txt 檔案，確保沒有封鎖 OpenAI 的 GPTBot、Perplexity 的爬虫，或者 Google Gemini 等 AI 相關的爬蟲。 網站「體質」要好！包括使用 HTTPS 加密連線、伺服器反應速度快、正確的 HTML 結構等。這些都會影響 AI 對您網站品質的整體評估。 🌟 第三式：權威加持，讓人信服！ 努力提高您的網站在行業內的「江湖地位」和「信譽值」！AI 模型更傾向於引用那些看起來就很可靠的內容來源。您的網站需要展現出「我很專業，我很可信」的氣場。 具體怎麼做呢？打造【E-E-A-T】元素！ 【E】Experience (經驗) ：展現您真的做過、體驗過。 【E】Expertise (專業知識) ：秀出您的專業技能和知識儲備。 【A】Authoritativeness (權威性) ：讓大家知道您在這個領域是有發言權的。 【T】Trustworthiness (可信度) ：讓人覺得您提供的資訊是真實可靠的。 例如，提供清楚的【作者署名】和【背景介紹】。在內容中引用權威的研究報告或統計數據，並且【註明出處】。努力爭取【高品質的外部連結】。 持續產出「獨家秘方」！也就是【原創】而且【獨特】的內容或數據。如果您的資訊是獨一無二的，AI 在回答相關問題時，就更有可能「非您不可」。例如，發佈自己做的【白皮書】、【市場調查報告】，或分享【獨家專家觀點】。 簡單來說，想被 AI「點名表揚」：一方面，您的【內容】要夠吸引人，對題、對味、又好讀。另一方面，您的【網站】要讓各路爬蟲都能順利進來，且本身要夠「權威」。 只要您持續在這幾個方面下功夫，您的網站出現在 ChatGPT、Perplexity 這些生成式 AI 搜尋引擎的答案裡，是指日可待啦！💪 網站是否需要 FAQ 專區？如何調整內容排版以迎合 AI？ 問得好！我的答案是：【是的，非常建議！】👍 新增 FAQ 或問答區塊，是提升 GEO 效果的一招「殺手鐧」！ 把網站內容「FAQ 化」的好處多多！AI 搜尋引擎的本質是使用者「問」，AI「答」。如果您把網站內容，特別是大家常問的資訊，直接轉化成【一問一答】的形式，那簡直是完美迎合了 AI 的「口味」！ 例如，在產品介紹頁或教學文章末尾，加上相關問題的 Q&A。 每個問題用【粗體】或【小標題】標示，下面緊跟簡潔明瞭的回答。這種結構能讓 AI 非常容易地識別和提取您的答案。😉 進階玩法：為 FAQ 加上「神秘符咒」——【結構化資料標記 (FAQ Page Schema)】！ Schema 可以想像成是給您的 FAQ 內容「貼標籤」。透過 Schema.org 提供的特殊標記語言，您等於在跟搜尋引擎和 AI 明確地說：「嘿！我這裡有一組組配對好的問題和答案哦！」AI 看到這些「標籤」，就能更精準地理解您這段內容的語義，從而大大提升您的內容被 AI 正確收錄和引用的機率！🚀 除了 FAQ 專區，整體網站內容結構的調整建議： 善用「標題層級」，讓文章像有骨架一樣！好好利用 H1、H2、H3 等標題標籤，劃分文章主題和段落層次。一個小技巧是：可以把使用者可能會搜尋的【長尾關鍵字問題】，直接放到您的副標題（如 H2 或 H3）裡，然後緊接著的段落就直接回答這個問題。 讓每個段落都能「獨立作戰」！確保每個段落闡述一個明確的小觀點，不要過度依賴上下文。因為 AI 可能只截取其中一個段落。盡量讓每個段落保持【簡潔】（約 2 到 4 句話）並且【語義自足】。 多用「列表」和「表格」，讓資訊井然有序！如果內容涉及到步驟流程、優缺點比較或分類清單，果斷使用【項目符號列表】或【表格】呈現。AI 超愛直接引用這種結構化的列表和表格！ 總而言之，為了順應 AI 搜尋的新趨勢，給網站添加 FAQ 區塊，並優化整體頁面的內容結構，是非常必要的調整。 許多嗅覺敏銳的品牌已開始建立專門的「常見問答」頁面，或將既有熱門文章改寫成問答形式，並加上 Schema 標記。這些努力都是為了提升自家內容被 AI「看上」的可能性。趕快動手檢視自家網站內容吧！🌟 GEO 優化的「神兵利器」：監測工具與 Schema 格式推薦做行銷不能只靠「感覺良好」，還是得有工具和數據來輔助！目前針對 AI 搜尋曝光的追蹤工具和明確指標尚在早期階段，但已有一些有用的工具和做法。善用結構化資料（Schema）絕對是提升 AI 可讀性的一大利器！ GEO 效果監測工具與方法 傳統老朋友：【搜尋引擎管理工具】《Google Search Console》和《Bing Webmaster Tools》仍需持續使用。確保網站無抓取錯誤，並提交最新網站地圖。特別強調《Bing Webmaster Tools》！許多 AI 工具的資料來源與 Bing 搜尋引擎關係密切。 網站分析工具：間接觀察 AI 蹤跡目前尚無「AI 排名第幾」的指標。但可透過網站分析工具（如 GA4）間接觀測： 查看「引薦流量」(Referral Traffic) 是否有來自 chat.openai.com、bing.com、perplexity.ai 等網域的流量。 留意使用者在網站上與「問答內容」的互動情況。 定期手動去各 AI 搜尋引擎，輸入品牌或核心業務相關的關鍵字或問題，查看品牌內容是否出現。 GEO 專用「雷達」：新興的 AI 搜尋曝光監測工具 🚀 新興工具：如 《Profound》、《Goodrie》(Goodie)、《Daydream》等平台，聲稱可幫助品牌分析內容在 AI 回應中出現的頻率及情感傾向。 SEO 工具進化： 《Ahrefs》據傳推出 “Brand Radar” 功能，追蹤品牌在 Google AI 概要 (SGE) 中被提及情況。 《Semrush》推出《AI ToolKit》，監控品牌在各生成式平台的曝光度和聲量。 《HubSpot》發布免費「AI Search Grader」小工具，量化品牌在主流 AI 搜尋引擎的能見度和市場佔有率。 這些工具能幫我們了解：「AI 是否引用我的內容？」、「引用比例高不高？」、「在回答哪些問題時提到我？」進而調整 GEO 策略。 AI 偏好的 Schema 格式強烈建議在網頁中【全面部署適當的 Schema 標記】！🌟 Schema 是一種用特殊標記語言（通常是 JSON-LD 格式）描述網頁內容結構的方式，就像給 AI 提供一份「內容說明書」。 哪些 Schema 特別有用？ 《FAQPage》 Schema：標記問答內容，必做！ 《Article》 Schema / 《NewsArticle》 / 《BlogPosting》 Schema：標記文章、新聞、部落格帖子。 《Product》 Schema：標記產品名稱、價格、庫存、評價等 (電商必用)。 《Review》 Schema：標記用戶評價或產品評測內容。 《Person》 Schema / 《Organization》 Schema：標記作者資訊、公司資訊，有助於建立 E-E-A-T。 《HowTo》 Schema：標記「如何做某件事」的教學步驟。 《BreadcrumbList》 Schema：標記麵包屑導覽，助 AI 理解網站層次結構。 Schema 的終極目標：打造網站的「小型知識圖譜」！透過一套連貫、完備的 Schema 架構，持續向 AI 提供網站內容的背景知識和語義關聯，將是 AI 搜尋時代的制勝法寶之一！🔑 連 Bing 搜尋的負責人 Fabrice Canel 都強調：「用 Schema Markup 把優質內容標註好，是為生成式 AI 搜尋做好準備的最佳方法之一！」 延伸閱讀：《搞懂 AI 偏好的 Schema 格式！新手也能秒懂秒上手》 GEO 的「成績單」：關鍵績效指標 (KPIs)雖然尚無完美標準，但行銷人員可關注以下方面評估 GEO 成效： AI 引用率：品牌名稱、網站網址出現在 AI 生成答案中的頻率。 AI 帶來的流量：從 AI 引用連結直接訪問網站的流量。 品牌聲量與語境：AI 提及品牌次數及語氣（正面、中性、負面）。 雖然 GEO 量化評估手段未如傳統 SEO 成熟，但透過多管齊下觀察追蹤，仍能大致了解優化進度並及時調整策略。 GEO 優化成功案例分享：他們是如何做到的？雖然 GEO 仍屬新興領域，但已有一些成功案例可供參考，為我們指引方向。🌟 案例一：引用權威觀點，成功被 AI「翻牌子」！美國行銷公司 Elliance 在撰寫關於「如何選擇大學」的文章時，引用了用戶體驗研究權威 Nielsen Norman Group 的觀點。此舉提升了內容可信度，使文章成功出現在 AI 生成答案的「參考來源」列表中。🚀 啟示：在內容中融入權威資料和專家觀點，有助於被 AI 選中。 案例二：優化網站內部結構，提升 AI「串門子」意願！透過良好串聯網站內部相關主題內容，形成清晰知識網絡，能提高 AI 對網站整體專業領域的理解度。作法： 針對同主題系列文章做好【內部連結】 (Internal Linking)。 建立清晰的【網站分類】和【麵包屑導覽】 (Breadcrumbs)。據聞，某技術型網站透過此法，增加了 AI 引用其內容的頻率，並提升了使用者停留時間和瀏覽深度。 案例三：內容「保鮮」，讓 AI 時時「惦記」！某公司針對一篇 SEO 排名不錯的舊文章，補充了最新的統計數據和市場趨勢觀點，並註明「最後更新日期」。這不僅維持了 SEO 排名，也提高了 AI 引用這篇「新鮮」內容的機率。🚀 啟示：持續更新重要內容，保持其「時效性」，是重要的 GEO 策略。 案例四：中小網站的「逆襲」——靠「獨家秘笈」出奇制勝！研究指出，即使是中小型網站，若專注於產出 AI 資料庫中稀缺的資訊（如【獨家數據分析】、【深度案例研究】），也能顯著提升在生成式搜尋結果中的能見度，增幅甚至可能達 40%！💪例如，某行銷部落格發布原創市場調查報告，不久後即被 Bing Chat (Copilot) 在回答市場趨勢問題時引用，帶來可觀新訪客。 案例五：本土網站的「初體驗」——中文內容也能被 AI 看見！在台灣，GEO 優化也開始萌芽。例如，《Ranking SEO》等台灣 SEO 部落格若發表專業解答內容，便有機會被 ChatGPT（透過 Bing）擷取並列為資料來源。Perplexity AI 中文模式下，也已發現台灣本地繁體中文技術論壇（如 PTT 優質討論串）內容被引用。🚀 啟示：即使是【中文內容】，只要結構良好、切中提問、具專業性和可信度，同樣有機會被全球性 AI 模型檢索和引用。 總的來說，GEO 成功案例的核心要素： ✅ 內容專業權威：有料，令人信服。 ✅ 結構清晰對題：排版易懂，直接回答問題。 ✅ 資訊新穎獨特：有別人沒有的「乾貨」。 各位行銷夥伴，不妨從這些案例中汲取靈感，在日常內容營運中引入權威觀點、更新數據、強化網站內部結構與連結，讓品牌在 AI 生成的答案中贏得一席之地！🎉 E-E-A-T、結構化資料、LLM 訓練資料與 GEO 的三角關係搞懂 E-E-A-T、結構化資料及 LLM 訓練資料與 GEO 的關係，才能更全面地佈局 GEO 策略。可以說：【E-E-A-T】和【結構化資料】是 GEO 的「左膀右臂」，而【LLM 訓練資料】則關係到內容能否被 AI「內化吸收」。 🌟 E-E-A-T：AI 時代的「信任狀」！E-E-A-T 即： 【E】Experience (經驗) 【E】Expertise (專業知識) 【A】Authoritativeness (權威性) 【T】Trustworthiness (可信度) AI 模型與傳統搜尋引擎一樣，【極度偏好可信任的內容來源】。Google 用 E-E-A-T 評估網頁品質，AI 在選擇引用內容時，本質上也在尋找「最可靠的答案提供者」。高 E-E-A-T 的網站，AI 會認為其內容更可信，引用風險較低。反之，內容農場、資訊來源不明的網站，AI 會傾向「敬而遠之」。 品牌應對：持續用心經營網站的 E-E-A-T，確保網頁有清楚作者介紹、可靠數據來源及參考文獻，並爭取權威網站推薦。 🛠️ 結構化資料 (Schema)：AI 的「翻譯蒟蒻」！Schema 能將網頁內容以 AI「看得懂」的語言（結構化標記）解釋清楚，提供高品質的【標註數據】，助 AI 更準確、深入地理解網頁內容的「意義」。 Schema 的進階玩法：串聯知識，形成「微型知識圖譜」！Schema 不僅標記單個內容，還能串聯網站上不同資訊，形成與外部知識圖譜相關聯的網絡。例如，在《Organization》Schema 中標明公司官網、維基百科條目等，將網站資訊與公認權威資料來源「掛鉤」。當網站內部多個 Schema 元素彼此關聯，便是在為網站建立「語義網絡」。 為何重要：結構化資料是讓 AI 真正「看懂」、信任並引用內容的關鍵一步！行銷人員應與技術團隊合作，審視並完善網站 Schema 配置。 🧠 LLM 訓練資料：AI 的「長期記憶」！LLM (大型語言模型) 如 GPT-4，其能力取決於「學習階段」被餵入的【訓練資料】。 LLMO (Large Language Model Optimization) ：優化內容，讓 AI 在【訓練或強化學習】過程中，能更好地「學到」並「偏好」我們的資訊。 LLMO 與 GEO 的關係： 🚀 GEO 更關注「即時引用」：AI 即時上網找資料時，內容能否被選中並引用（通常附帶連結）。 🧠 LLMO 更關注「長期影響」：內容能否被 AI「學進去」，成為其內部知識庫一部分（可能不直接註明出處）。 如何優化以利 LLM 學習： 【不要阻擋 AI 的訓練爬蟲】（如 OpenAI 的 GPTBot）。 提供【高度事實密集、極其可靠的內容】。 GEO 和 LLMO 需【雙管齊下】：GEO 爭取直接品牌曝光和流量；LLMO 潛移默化地將專業知識和品牌觀點融入 AI「大腦」。 簡單總結這「桃園三結義」的關係： 要玩轉 GEO，先靠【E-E-A-T】打下「信任基礎」。然後用【結構化資料 (Schema)】助 AI「讀懂」內容。同時，讓優質內容有機會成為 AI 的【LLM 訓練資料】，在它腦海裡留下「深刻印象」。 多管齊下，當使用者透過 AI 聊天機器人尋找資訊時，您的品牌才能既作為明確「引用來源」出現，又能成為 AI「腦海中」可靠的知識節點，實現全面的【生成式引擎優化】！🎉 台灣網站 GEO 現況觀察與實戰建議：我們準備好了嗎？目前在台灣，多數網站對 GEO 的投入尚處起步階段。然而，一些具前瞻性的行銷團隊已開始佈局。建議：【不要等，及早因應，才能搶占先機！】 台灣市場 GEO 熱度觀察 「AI 摘要答案」體驗未普及：Google 的【生成式搜尋體驗 (SGE)】尚未在台灣正式上線，導致企業對 GEO 的「迫切感」不強。 台灣用戶對 AI 接受度不低：許多人已習慣用 ChatGPT、Claude 或 Bing Copilot 以【中文】提問，意味著【台灣本地語言內容已進入 AI 對話資訊流】。 本土內容被引用的「萌芽」：已有台灣 SEO 部落格中文文章被 ChatGPT（透過 Bing）引用，Perplexity AI 中文模式下也出現繁體中文網站內容。 整體而言，主動優化 GEO 者尚不多：多數台灣企業網站主要精力仍在傳統 SEO。 但風向可能很快轉變！ 隨著 Google SGE 未來可能擴展至台灣、微軟 Copilot 持續推廣，甚至本土搜尋引擎或大型應用引入生成式 AI 功能，GEO 的重要性恐將一夜之間變得【不容忽視】！ 台灣網站如何「超前部署」GEO？ 🚀 提早佈局，搶占「早鳥紅利」！現在開始重視 GEO 的品牌，將能享受【先發優勢】。越早搞懂生成式搜尋引擎的「脾氣」，調整內容策略，就越有機會在競爭對手反應過來前，在 AI 答案中建立「根據地」。建議至少將 GEO 納入 2024-2025 年數位行銷計畫，從【內容格式調整】（如多做 FAQ）和【基礎 Schema 標記】開始。 👀 關注海外趨勢，將他人經驗變為「彈藥」！多參考國外市場經驗，訂閱國際 SEO 電子報、關注國外專家或社群論壇（如 X/Twitter），追蹤最新 GEO 動態。台灣在地數位行銷顧問公司（如 iXpert）也開始分享國外教學資源，可多加利用。 ✍️ 強化「正港」中文內容優化，讓 AI 更懂台灣味！持續深耕【高品質的繁體中文內容】。確保用「台式中文」提出的常見問題，在網站上都能找到清晰、易懂、接地氣的解答。多思考台灣使用者搜尋時會用的【長尾關鍵詞】和【口語化問句】。只要內容有料且遵循 GEO 優化原則，AI 通常更傾向選擇【中文答案】回應【中文提問】。 🚨 密切注意 SGE 在台動態及本土 AI 應用發展！留意 Google 官方公告和科技媒體報導 SGE 在台動態。一旦 SGE 登台，立即觀察自家及競爭對手內容在 AI 摘要結果中的表現，快速學習調整。同時關注台灣大型網路平台（如 LINE、PChome、Yahoo!奇摩）是否整合生成式 AI，思考內容如何在這些潛在新渠道佈署。 總而言之，各位台灣的行銷夥伴，對於 GEO 優化，現在正是「未雨綢繆，儲備糧草」的關鍵時刻！ 全球趨勢明確：【AI 搜尋的時代，真的來了！而且它會越來越普及！】越早準備的品牌，將來越能從容應對。 建議行銷團隊利用接下來的「窗口期」： 加強網站內容的【結構化】建設 (Schema 標記做起來！) 提升網站和品牌的【權威度】與【可信度】 (E-E-A-T 顧好好！) 積極培養團隊成員對 AI 搜尋的【敏感度】和相關【知識儲備】 (多看、多學、多嘗試！) 這樣，當 GEO 浪潮席捲台灣市場時，準備好的網站就能穩站 AI 生成答案的「C 位」，持續收穫高品質流量和品牌曝光機會！加油！🚀🌟🔑

🎯 用一張圖，讓內容 SOP 更專業、更可傳播、更具說服力！ 在這個資訊密集、內容泛濫的時代，一篇好文章不僅要寫得好、標題吸睛，還要有「視覺說服力」。我們的 AI 寫文 SOP 就是一個絕佳範例——不只是流程明確，還能圖像化、模組化、視覺化。 本文帶你實作：如何用 Claude 產生 SVG 圖解，把你的寫文流程變成圖像資產，輕鬆應用在部落格、簡報與社群分享上。 🧠 為什麼要圖解 AI 寫文 SOP？你是否也常遇到這樣的情境？ 同事問：「你都怎麼用 AI 寫文章？」 學員問：「我也想學寫文 SOP，可以分享嗎？」 自己寫了一堆筆記流程，但要交接或教人時難以說清楚…… 這時候，你就需要一張圖——清楚呈現「寫文步驟、工具使用、思考流程」的視覺圖表，一目瞭然、一秒信服。 我將整套 ChatGPT 寫作 SOP 圖像化，從 起稿 → 分段擴寫 → 潤飾修稿 → 社群轉發 → 影音再製，讓流程一目了然，也更具專業性。 靈感來源：邱煜庭 🔗 Facebook 貼文 AI寫文全流程 SOP🚀 階段一：草稿與大綱設計 撰寫初稿草稿 使用 ChatGPT 專案（含語氣設定＋歷史文章）快速產出初稿。 用 GPT-4o-mini-high 切大綱 產出 1500 字內的邏輯段落架構。 儲存至 Google Docs，備用擴寫。 🛠 階段二：分段擴寫與優化 逐段擴寫（GPT-4o） 每段不超過 1500 字，保留可閱讀性與流暢度。 人工調整與補強 編輯脈絡、補實例、優化句型，逐步完善主題。 📚 階段三：引用與潤飾 Gemini 潤稿 + 引用補強 提供背景資料、佐證數據或文獻引用，讓內文更具說服力。 📲 階段四：社群發布與圖像擴散（優化版） 改寫為 Facebook 長文 ChatGPT 改寫為敘事感強、口語清晰、段落有鉤子的貼文版本。 生成封面圖 + 圖解內容 請 AI 幫忙摘要文章內容 → 用這段摘要餵給 Dreamina（或 Midjourney）生成一張封面圖。 文章丟進 Claude 生成 SVG 圖表，再用 jyshare.com 編輯器微調。 完整文章上傳官方部落格，並： 利用 Gamma 將文章快速變成簡報 產出嵌入式 iframe，直接插入 Blog 中，提升專業感 多語版本產出與商業翻譯 ChatGPT 翻譯英文＋日文版本。 NotebookLM 對外語進行詞彙潤色（去除過度口語，轉為商務用語）。 發布平台： 中文：Facebook + 官網部落格 英文：Medium 日文：Note 🎙 階段五：影音版本製作 聲音摘要 + 自動字幕影片 將 NotebookLM 生成的中文摘要轉為 TTS 語音。 匯入剪映（CapCut）自動產生字幕並剪輯成影片。 上傳至 YouTube / Shorts 擴大觸及。 🛠 Step 1：撰寫提示詞，請 Claude 產生 SVG 圖表Claude 特別適合生成結構圖、概念圖，只需給予正確提示詞，它就能轉換為 SVG 程式碼。 以下是推薦的提示詞開場： 1你是製作知識圖解的大師，請閱讀下面文章，思考應該如何設計資訊圖表。請一步步閱讀、推理與設計，設計時跳脫只是整理知識重點的邏輯，從更加概念、示意的層面進行圖解設計，⽤極簡⾵格，⽤SVG繪製出圖表。 貼入你的寫作 SOP 後，Claude 就會生成一段 SVG 原始碼。 https://claude.ai/public/artifacts/b54e24a1-539a-47e6-9cc6-da8044a05795 延伸閱讀：《教你用提示詞讓 Claude 或 ChatGPT 生成 SVG 圖表》 📌 小提醒：內容邏輯越清晰，圖表視覺越有力。 🎨 Step 2：用 SVG 線上工具即時預覽與微調Claude 產出 SVG 程式碼後，建議使用這個線上工具： 👉 jyshare SVG Editor 操作步驟如下： 將 SVG 程式碼貼入網站。 即時預覽圖表。 調整顏色、字型、節點位置等。 若需轉為圖片插入部落格，可使用： 👉 SVG 轉 JPG 工具 🌐 Step 3：將圖表嵌入網站或部落格方法一：使用 iframe 嵌入1<iframe src="圖表網址" width="100%" height="600px"></iframe> 方法二：插入轉檔後圖片將 SVG 轉為 JPG/PNG，做為內文插圖、段落補充、甚至封面圖，提升可讀性與停留時間。 💡 Step 4：圖解的三大價值✅ 更強記憶點圖像記憶優於文字，流程圖讓 SOP 一看就懂。 ✅ 提升專業信任感有圖有邏輯，代表有系統、有章法，強化品牌專業形象。 ✅ 高度再利用圖解可延伸為簡報素材、教案、教學影片，是長尾內容資產。 🔁 延伸應用範例 建立知識 SOP 圖解資料庫 結合 Notion、Obsidian、Miro 等工具打造 AI 操作可視化介面 將圖表用於簡報、教案、社群貼文統一視覺 結合 Pika、Runway 等影片工具製作動畫版流程影片 📌 常見問題 FAQQ1：我不會設計，也能操作嗎？可以！不需設計背景，只需貼內容與提示詞。 Q2：Claude 哪個版本比較適合？Claude 2 和 3 都可以，3 理解力與排版更佳。 Q3：ChatGPT 可以產圖嗎？可產出簡單圖形，但結構整體感略弱，適合微調用途。 Q4：SVG 可以改字型嗎？可，在 <text> 裡加 font-family。 Q5：如何改顏色？改 <rect> 或 <circle> 的 fill 屬性值即可。 Q6：圖表可以加動畫嗎？可以，加 <animate> 或搭配 JS/CSS 動畫效果。 Q7：Claude 產出的圖表會錯嗎？偶有節點重疊或版面跑掉，可用 SVG 編輯器微調。 ✅ 結語：讓流程說話，讓圖像轉化影響力！不再只有文字敘述，讓你的 AI 寫作 SOP 變成圖像，成為具說服力的「內容資產」。圖像化，是知識產品化的第一步，也是讓他人快速理解你價值的關鍵！ 📊 讓流程圖成為你的數位名片，一看就懂、一學就會、一轉就動。