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視覺設計 專員(薪資34K~40K) 買買選品有限公司
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黃逸旻 知識長

Arete亞瑞特數位社群行銷Founder CEO

04/24 19:00

【 趨勢一:AI品牌化素材 】
出處:TechCrunch|Hightouch reaches $100M ARR fueled by marketing tools powered by AI
時間:2026/04/15
趨勢詳解
這篇最值得注意的地方,不只是 Hightouch 成長很快,而是它反映出一個很明顯的方向:AI 行銷素材開始從「會生內容」走到「要懂品牌」。文章提到,Hightouch 不是單純丟一個通用 AI 模型去亂生圖、亂寫文案,而是把品牌本來就有的設計資產、商品圖片、內容系統和顧客資料整合進去,讓 AI 生出來的廣告素材更貼近品牌語氣,也比較不容易出現風格跑掉、圖片失真、內容很像拼貼出來的那種違和感。更重要的是,這類工具能快速客製大量素材,代表 AI 在行銷上的角色,已經不只是幫忙省時間,而是真的開始影響廣告產能跟商業成效。
對台灣業界的啟發
對台灣品牌來說,這個趨勢很有感。因為現在很多公司都已經開始試 AI 文案、AI 圖、AI 短影音,可是最常遇到的問題就是「做得很快,但看起來不像自己品牌」。不管你是做電商、零售、餐飲、美妝、SaaS,接下來比的都不只是誰有用 AI,而是誰比較早把品牌素材、視覺規範、語氣設定、會員分群整理好,讓 AI 可以真的幫忙,而不是幫倒忙。講白一點,未來行銷競爭不是只有創意快不快,而是品牌資料整理得夠不夠完整。
如何落地應用(三個可做法)
先整理品牌素材包,把字體、色系、商品圖、品牌語氣、常用 CTA、禁用詞都統整好。
不要一開始就拿 AI 去大改全部內容,先從 EDM、再行銷 Banner、分眾廣告素材這種高重複工作開始測。
建立 AI 產出審稿流程,至少確認商品資訊、價格、法規用語和品牌視覺一致,避免做很快但一上線就出包。
主理:Arete亞瑞特數位社群行銷 創辦人&CEO
編輯:許沛涵
【 趨勢二:廣告追蹤更自動 】
出處:Social Media Today|Meta simplifies ad performance elements
時間:2026/04/15
趨勢詳解
這篇的重點很直接,就是 Meta 正在把原本偏技術、很容易卡住中小品牌的廣告追蹤流程,再簡化一次。文章提到,Meta 針對 Pixel 加進 AI 輔助的資訊帶入能力,能自動把更多頁面和商品資料補進事件資訊裡;同時也把 Conversions API 往更接近一鍵設定的方向推進。這不是只有「設定變簡單」而已,而是會直接影響資料回傳品質,進一步影響廣告系統到底能不能學到正確的轉換訊號。對很多廣告主來說,這種底層優化其實比表面的新版位還重要,因為沒有好的回傳,後面再怎麼優化投放都很容易失準。
對台灣業界的啟發
這對台灣很多電商、連鎖零售、教育課程、診所品牌、加盟體系都很有啟發。大家常常不是不會下廣告,而是網站事件沒設好、表單沒串好、購物車資料回不來,結果廣告系統吃到的是殘缺訊號。Meta 這次把流程再簡化,其實就是在提醒大家:接下來不能再用「先跑廣告再說」的心態做數位行銷了。尤其台灣很多中小企業沒有專職 martech 或工程人力,越早把轉換追蹤整理乾淨,越有機會用相對有限的預算,換到比較穩的成效。
如何落地應用(三個可做法)
先盤點網站或電商平台的核心事件,至少把瀏覽、加購、結帳、表單送出、私訊詢問這幾個動作整理清楚。
不要只裝 Pixel 就結束,能補伺服器端回傳就補上,尤其名單型、預約型、轉單型品牌更需要。
每週固定檢查一次事件資料有沒有漏掉或異常,避免廣告一直跑,但系統其實沒學到正確訊號。
主理:Arete亞瑞特數位社群行銷 創辦人&CEO
編輯:許沛涵
【 趨勢三:社群訊號進CRM 】
出處:Social Media Today|Reddit launches new public beta integration with HubSpot
時間:2026/04/14
趨勢詳解
這篇很有意思,因為它代表以前比較分散的社群訊號,現在開始被更正式地接進 CRM 和內容營運流程。文章提到,HubSpot 用戶可以直接在 HubSpot 裡面發布、排程、分析 Reddit 內容,也能追蹤品牌、產品和競品被提到的狀況,包含互動表現和情緒分析。這件事的重點不只是多一個發文管道,而是 Reddit 這種偏真實討論、問題導向的社群資料,開始能更系統地被拿來做市場洞察、內容優化和潛在客戶經營。換句話說,社群討論不再只是「有人在聊我們」,而是能不能被轉成內容題庫、客服資產和銷售線索。
對台灣業界的啟發
台灣很多品牌做社群監測,還是停在截圖、人工整理、每週報告這種比較慢的方式,所以很難真的把討論聲量轉成營運動作。這篇其實很適合拿來提醒 B2B、科技、3C、教育、跨境品牌:未來真正有價值的,不只是聲量高不高,而是能不能把高意圖討論直接接進內容規劃、FAQ、業務跟進和潛在線索管理。尤其如果本來就有做英文內容、海外市場、論壇經營,這種整合其實比只看單一社群平台的互動數更有策略價值。
如何落地應用(三個可做法)
先建立品牌、產品、競品、痛點關鍵字清單,讓社群監測不是亂撈,而是有方向地追。
把社群常見問題整理進內容規劃,拿來做部落格、短影音腳本、FAQ、業務話術,讓討論真的變資產。
設計高意圖訊號轉交流程,例如有人明確提到需求、預算、替代方案時,就交給客服或業務做後續跟進。
主理:Arete亞瑞特數位社群行銷 創辦人&CEO
編輯:許沛涵
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04/24 17:26

如何請 AI 幫忙產出 Dashboard?從資料整理到圖表設計,一次掌握關鍵問法
在工作中,Dashboard 儀表板已經是許多團隊做決策的重要工具。無論是行銷成效追蹤、課程營運分析、業務銷售管理,或是網站流量觀察,Dashboard 都能幫助我們快速看懂數據變化。
但很多人遇到的問題是:
「我有資料,但不知道該看什麼。」
「我知道想做 Dashboard,但不知道圖表怎麼設計。」
「我想請 AI 幫忙,卻不知道怎麼問才有效。」
其實,AI 不只是幫你畫圖,更適合在 Dashboard 製作前期協助你釐清目標、整理指標、設計版面與產出分析洞察。只要問對問題,AI 可以大幅降低你從零開始做 Dashboard 的門檻。
一、先搞清楚:Dashboard 不是圖表集合,而是決策工具
很多人一開始做 Dashboard,會直接想:
「我要放折線圖、長條圖、圓餅圖。」
但真正好的 Dashboard,不是把很多圖表塞在同一頁,而是幫使用者快速回答問題。
例如:
行銷 Dashboard 要回答的是:
「這個月流量有沒有成長?哪個來源帶來最多轉換?」
課程營運 Dashboard 要回答的是:
「哪些課程最受歡迎?完課率是否正常?學員在哪個階段流失?」
業務 Dashboard 要回答的是:
「本月業績達標了嗎?哪個業務、產品或客戶貢獻最多?」
所以在請 AI 幫忙前,第一個關鍵不是丟資料,而是先說明 Dashboard 的使用目的。
二、第一步:請 AI 幫你定義 Dashboard 目標
你可以這樣問 AI:
我想製作一份 Dashboard,主題是「線上課程營運分析」。
使用對象是營運主管與課程企劃。
目的是每週追蹤課程流量、報名、購買、完課與學員回饋。
請幫我整理這份 Dashboard 應該回答哪些核心問題。
AI 可能會幫你整理出:
1. 本週整體營運表現如何?
2. 哪些課程帶來最多瀏覽與購買?
3. 使用者從瀏覽到購買的轉換是否正常?
4. 完課率與學習參與度是否有下降?
5. 哪些課程需要優先優化?
這一步很重要,因為它會決定後面要看哪些數據、放哪些圖表,以及 Dashboard 的整體架構。
三、第二步:請 AI 幫你整理關鍵指標 KPI
Dashboard 最常見的錯誤,是指標太多、重點不清楚。
你可以請 AI 幫你從目標反推 KPI。
範例 Prompt:
請根據以下 Dashboard 目標,幫我設計適合追蹤的 KPI。
主題:線上課程營運分析
目標:追蹤流量、報名、購買、完課與學員滿意度
使用者:營運主管、課程企劃
請用表格整理:指標名稱、指標定義、計算方式、適合圖表、觀察重點。
AI 可以幫你產出類似這樣的架構:
指標名稱:課程瀏覽量
指標定義:課程頁被瀏覽的次數
適合圖表:折線圖
觀察重點:流量是否成長
指標名稱:報名數
指標定義:免費或付費報名人數
適合圖表:長條圖
觀察重點:哪些課程吸引力高
指標名稱:購買轉換率
指標定義:購買人數 ÷ 瀏覽人數
適合圖表:趨勢圖
觀察重點:是否有轉換下降
指標名稱:完課率
指標定義:完成人數 ÷ 報名人數
適合圖表:橫條圖
觀察重點:課程內容是否留得住人
指標名稱:滿意度
指標定義:問卷或評分平均
適合圖表:儀表圖/卡片
觀察重點:學員回饋是否良好
這時候,你就不只是「做圖」,而是開始建立一套可以協助判斷營運狀況的數據邏輯。
四、第三步:把你的資料欄位交給 AI,請它判斷能做什麼
如果你手上已經有 Excel、CSV 或資料表,可以先把欄位名稱貼給 AI,不一定一開始就要給完整資料。
範例 Prompt:
我有一份課程數據資料,欄位如下:
日期、課程名稱、課程分類、瀏覽量、加入購物車數、購買數、完課人數、課程評分、廣告來源、營收。
請幫我判斷這份資料可以製作哪些 Dashboard 分析區塊,並建議每個區塊適合的圖表。
AI 可能會幫你拆成:
1. 整體營運總覽:瀏覽量、購買數、營收、轉換率
2. 課程表現排行:熱門課程、營收最高課程、完課率最高課程
3. 流量來源分析:不同廣告來源帶來的瀏覽與購買
4. 轉換漏斗分析:瀏覽 → 加入購物車 → 購買
5. 學習品質分析:完課率、評分、學員滿意度
這一步可以幫你快速判斷:現有資料能支援哪些分析,還缺哪些資料。
五、第四步:請 AI 幫你設計 Dashboard 版面
Dashboard 的版面順序也很重要。
通常建議從「總覽」到「細節」,讓使用者先看到最重要的結果,再往下追原因。
你可以這樣問:
請幫我設計一頁式 Dashboard 版面。
主題:線上課程營運分析
使用者:營運主管
請依照「由上到下」的閱讀順序,安排每個區塊、圖表類型與呈現重點。
AI 可以產出這樣的版面建議:
第一層:核心指標卡片
放在最上方,快速看到本週狀況:
總瀏覽量
總購買數
總營收
平均轉換率
平均完課率
第二層:趨勢變化
用折線圖觀察:
每日瀏覽量趨勢
每日購買數趨勢
每日營收趨勢
第三層:課程排行
用長條圖或表格觀察:
瀏覽量最高課程
購買數最高課程
營收最高課程
完課率最低課程
第四層:轉換漏斗
用漏斗圖觀察:
瀏覽
加入購物車
購買
完課
第五層:異常提醒與行動建議
請 AI 幫忙產出:
哪些指標異常?
哪些課程需要優化?
下週建議追蹤什麼?
六、第五步:請 AI 幫你產出圖表建議與分析文字
Dashboard 不只要有圖,還要能解釋圖。
你可以請 AI 幫你把數據轉成「主管看得懂的分析摘要」。
範例 Prompt:
以下是本週 Dashboard 數據:
瀏覽量 50,000,較上週成長 12%;
購買數 1,200,較上週下降 5%;
營收 180 萬,較上週成長 3%;
完課率 42%,較上週下降 8%。
請幫我產出一段 Dashboard 分析摘要,包含:主要發現、可能原因、建議行動。
AI 可能會產出:
本週課程瀏覽量較上週成長 12%,代表流量導入表現良好,但購買數下降 5%,顯示流量成長尚未有效轉換為購買。營收仍小幅成長 3%,可能與高單價課程銷售增加有關。不過,完課率下降 8%,需進一步檢視課程內容長度、學員學習動機與提醒機制。建議下週優先分析流量來源品質、課程頁轉換設計,以及完課率下降較明顯的課程。
這類文字很適合放在 Dashboard 頁面旁邊,或用在週報、月報裡。
七、可以直接使用的 AI Prompt 模板
模板一:從零開始規劃 Dashboard
我想製作一份 Dashboard,主題是【請填主題】。
使用對象是【請填對象,例如主管、營運、行銷、業務】。
主要目的是【請填目的,例如追蹤成效、找出異常、輔助決策】。
請幫我規劃這份 Dashboard:
1. 應該回答哪些核心問題
2. 適合追蹤哪些 KPI
3. 每個 KPI 的定義與計算方式
4. 適合使用哪些圖表
5. 建議的版面配置
模板二:根據資料欄位設計 Dashboard
我有一份資料,欄位包含:
【貼上欄位名稱】
請根據這些欄位,幫我設計一份 Dashboard。
請包含:
1. 可分析的主題
2. 建議的分析區塊
3. 每個區塊適合的圖表
4. 可以產出的洞察
5. 還缺少哪些資料欄位
模板三:請 AI 幫你做 Dashboard 分析摘要
以下是 Dashboard 數據:
【貼上數據】
請幫我產出一段主管簡報用的分析摘要。
請包含:
1. 本期主要發現
2. 與上期相比的變化
3. 可能原因
4. 需要注意的異常
5. 下一步行動建議
模板四:請 AI 幫你檢查 Dashboard 是否好用
以下是我規劃的 Dashboard 架構:
【貼上 Dashboard 區塊與圖表】
請幫我檢查這份 Dashboard 是否適合給【使用對象】使用。
請從以下角度給我建議:
1. 指標是否太多或太少
2. 圖表類型是否合適
3. 閱讀順序是否清楚
4. 是否能支援決策
5. 有哪些可以簡化或優化的地方
八、請 AI 做 Dashboard 時,最常見的 5 個錯誤
1. 只說「幫我做 Dashboard」,沒有說明目的
AI 需要知道這份 Dashboard 是給誰看、用來做什麼決策。
不同使用者需要的指標會完全不同。
2. 指標太多,沒有主次
Dashboard 不是資料倉庫。
建議先抓 5 到 8 個核心指標,再依需求展開細節。
3. 只做圖表,沒有分析結論
好的 Dashboard 應該讓人看完後知道「接下來要做什麼」。
可以請 AI 加上洞察、異常提醒與行動建議。
4. 沒有定義指標計算方式
例如「轉換率」到底是購買數 ÷ 瀏覽量,還是購買數 ÷ 加入購物車數?
如果定義不清楚,Dashboard 很容易造成誤判。
5. 沒有考慮資料更新頻率
有些 Dashboard 適合每日更新,有些適合每週或每月更新。
請 AI 設計時,也可以一併指定更新頻率。
九、結語:AI 不是只幫你畫圖,而是幫你建立數據思考流程
請 AI 幫忙產出 Dashboard,最重要的不是工具,而是問法。
你可以把 AI 當成一位數據顧問,請它協助你完成:
從「我要看什麼」
到「我要追哪些指標」
再到「我要用什麼圖表呈現」
最後到「我該根據數據採取什麼行動」。
只要能把目的、對象、資料欄位與決策需求說清楚,AI 就能幫你把模糊的數據需求,轉換成一份更有邏輯、更容易閱讀,也更能支援決策的 Dashboard。
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黃逸旻 知識長

Arete亞瑞特數位社群行銷Founder CEO

04/23 19:00

【行銷有意S】EP09-【台味高級化】:解析路易莎如何從街角平價品牌,翻身成為抗衡星巴克的本土龍頭
本集帶你一次看懂:
👉 台式輕奢華:如何用星巴克一半的價格,營造出超值的精品氛圍?
👉 終極第三空間:不限時、滿滿插座,如何轉化為最強大的客群黏著力?
👉 垂直整合護城河:從烘豆廠到物流車隊,一條龍掌控品質與成本的秘密
👉 在地化勝出邏輯:不必模仿星巴克,只需要比巨頭更懂台灣人的胃
✏️ 編輯:Arete亞瑞特資深數位社群行銷專案執行 林孟蓉Connie
🎙️ 審稿、主持人:Arete亞瑞特數位社群行銷Founder&CEO 黃逸旻Steven
本影片部分內容由NotebookLM協助製作
影片連結:
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職場力:提升職場競爭力

小編

04/23 17:15

ChatGPT Images 2.0上線,AI生成圖片變多強?
ChatGPT Images 2.0上線後,忍不住做一輪實測。
這次升級超有感:中文字型不會變亂碼,排版邏輯順很多,再也不是「乍看很美、細看想報警」的狀態。
試做了海報文宣、手繪塗鴉風、社群圖卡,還有不同尺寸版本,整體表現都比以往更好。
當然,AI依然不是許願池,如果有明確需求,提示詞怎麼寫還是很關鍵。尺寸、文字、風格、參考圖,精準一點都能避免大走鐘。
整理好的實測結果、提示詞5招、網路熱門手繪風提示詞詳見整理:
這組圖也是ChatGPT製作的,大家覺得如何?
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04/23 15:05

ChatGPT 不只是拿來問問題:上班族最該先學會的 5 種實戰用法
這兩年,越來越多上班族開始接觸 ChatGPT。有人拿它查資料,有人拿它想文案,也有人把它當成「遇到問題先問一下」的工作小幫手。
但如果你對 ChatGPT 的印象,還停留在「像搜尋引擎一樣拿來發問」,那其實只用到了它的一小部分。
真正讓上班族有感的,不是它能不能回答問題,而是它能不能幫你少花時間整理、少花時間重寫、少花時間卡住。畢竟在真實職場裡,大家最缺的通常不是答案,而是時間。每天開會、回信、做簡報、整理資料、追進度,工作往往不是不會做,而是事情太碎、太雜、太多,做不完。
這也是 ChatGPT 真正值得學的地方。它不只是聊天工具,而是一個能協助你整理資訊、加速產出、幫助思考的工作助手。對多數上班族來說,與其一開始就研究太多進階功能,不如先把最常用、最有感的幾種工作情境學起來。
以下這 5 種,就是最值得先上手的 ChatGPT 實戰用法。
1. 寫 Email、公告、提案時,把它當成你的「文字整理助理」
上班族最常遇到的一種情況,就是「腦中其實有東西,但不知道怎麼寫得又快又好」。
像是要回客戶 Email、整理主管要的重點、把會議結論寫成公告、把零散想法整理成提案摘要,這些工作不一定最難,卻很常最花時間。尤其當你已經知道想表達什麼,卻卡在措辭、結構、語氣時,ChatGPT 就很適合幫你接手「整理文字」這一步。
這種用法的重點,不是叫它幫你憑空寫一篇,而是先把你已有的內容交給它,再請它協助改寫得更清楚、更正式、更符合對象需求。
例如,你可以把條列好的重點丟給它,請它幫你整理成:
一封專業但不生硬的 Email
一段適合放在簡報前言的摘要
一篇語氣更正式的內部公告
一段給主管看的重點結論版
這種用法很適合忙碌的上班族,因為你保留了自己的判斷與內容方向,AI 則幫你加快整理與潤稿速度。
實際情境例子:
你已經列出三點專案進度,但還沒整理成完整信件。這時可以直接輸入:
請將以下內容整理成一封給主管的進度更新信,語氣專業、清楚、簡潔,並加入下一步建議。
你會發現,它最有價值的地方,常常不是「幫你寫」,而是「幫你省下反覆修改的時間」。
2. 開完會後別再自己苦寫紀錄,把它當成「會議整理員」
很多上班族都知道,真正累的不是開會,而是開完會之後的整理工作。
會議中講了很多內容,結束後還要回想誰負責什麼、哪些是結論、哪些只是討論、哪些事情下週要追。尤其當一天連開好幾場會時,會後整理往往變成另一種隱形工時。
這時候,ChatGPT 很適合拿來協助你做會議後處理。
不管你是有逐字稿、語音轉文字內容,還是自己整理的會議筆記,都可以請它幫你把資訊重整成更清楚的格式,例如:
會議重點摘要
待辦事項清單
各部門分工
需要追蹤的風險與卡點
可直接寄出的會後摘要信
這個用法最實用的地方在於,它能把原本一大段雜亂資訊,整理成「能執行」的版本。
實際情境例子:
你可以這樣輸入:
以下是今天專案會議的逐字稿,請幫我整理成:
1. 三點重點結論
2. 每位成員的待辦事項
3. 目前最大風險
4. 可直接寄給與會者的會後摘要
對 PM、主管、行銷、HR、業務來說,這類用法都非常有感。因為它不只是幫你「摘要」,而是幫你把會議變成可追蹤、可交辦、可落地的工作成果。
3. 面對長文件、簡報、報告時,把它當成「閱讀加速器」
上班族很常遇到的另一種壓力,是要讀的東西太多,但時間太少。
可能是一份 30 頁的提案簡報、一份研究報告、一份合作資料、一份競品分析,或一大包課程、活動、專案文件。你不是看不懂,而是沒時間每份都從頭到尾細讀。
這時,ChatGPT 可以幫你先做第一輪整理,讓你更快掌握重點。
不過,真正有效的做法,不是只丟一句「幫我摘要」,而是要連同你的閱讀目的一起講清楚。因為同一份文件,不同角色看到的重點本來就不同。
例如:
如果你是主管,最想知道的是:值不值得做?風險在哪?
如果你是企劃,最在意的是:執行方法夠不夠具體?
如果你是業務,最想抓的是:對客戶有什麼賣點?
如果你是行銷,可能更在意:洞察與市場機會在哪?
所以,你可以請 ChatGPT 用不同角色去閱讀同一份文件,幫你從對應角度抓重點。
實際情境例子:
我上傳了一份提案簡報,請你用主管決策角度幫我整理:
1. 這份提案的核心目標
2. 最值得看的 3 個重點
3. 哪些部分還不夠具體
4. 如果我要用 3 分鐘向主管報告,建議怎麼說
這種用法的價值,不在於取代閱讀,而在於幫你更快決定:哪裡該細讀、哪裡可以先略過、哪裡需要進一步追問。
4. 做報表、看數字、整理 Excel 時,把它當成「資料分析助理」
不是每個上班族都擅長分析數據,但幾乎每個部門都會碰到表格。
行銷要看成效報表,HR 要整理招募數據,營運要看活動結果,業務要看銷售資料,教育訓練要看學員參與狀況。很多人不是不會看數字,而是不知道怎麼快速從一堆表格裡抓出真正重要的重點。
這時,ChatGPT 可以協助你把「看表格」這件事變得更有效率。
例如,你可以請它:
幫你整理數據趨勢
找出異常波動
比較前後期表現差異
建議適合的圖表呈現方式
幫你把數字翻譯成主管看得懂的結論
這對平常不熟資料分析、但又必須定期交報表的人來說,特別實用。因為你不一定要自己從頭分析到尾,而是可以先讓 AI 協助你找出「值得關注的地方」,再由你進一步確認與判斷。
實際情境例子:
我上傳了上個月的活動成效表,請幫我整理:
1. 三個最值得注意的趨勢
2. 哪些數字表現異常
3. 這份資料最適合用哪種圖表呈現
4. 幫我寫成一段給主管看的重點摘要
對多數上班族來說,數據分析最難的從來不是圖表本身,而是「怎麼說成一段有判斷的話」。而這正是 ChatGPT 很能幫上忙的地方。
5. 做企劃、做研究、做專案時,把它當成「思考與推進夥伴」
有些工作不是一兩次對話就能完成,而是會持續推進好幾天、好幾週,甚至更久。
像是做年度內容規劃、準備新課程企劃、研究市場趨勢、整理競品、規劃一個新專案,這類任務通常最麻煩的不是單一工作,而是資料很多、版本很多、想法很散,很容易做到一半就失焦。
這時候,ChatGPT 最有價值的角色,不只是回答你一個問題,而是陪你把一件事情慢慢整理出方向。
你可以把它拿來做:
研究主題的初步拆解
提案架構發想
問題盤點與假設整理
競品比較項目設計
不同方案的優缺點整理
專案下一步行動建議
這種用法對內容企劃、PM、教育訓練、產品、行銷都很適合。因為很多知識型工作最花時間的,常常不是執行,而是前期釐清。
實際情境例子:
我正在做一份「上班族 AI 學習需求」的內部提案,請幫我把這個主題拆成:
1. 市場現況
2. 目標用戶痛點
3. 可行解法
4. 建議提案架構
5. 還需要補哪些資料
這時,ChatGPT 就不只是工具,而更像是一個幫你把模糊問題整理清楚的工作搭檔。
上班族真正該學的,不是多會「問」,而是多會「交辦」
很多人會覺得 ChatGPT 沒那麼好用,原因往往不是工具不夠強,而是還在用「聊天」的方式使用它。
但在工作場景裡,真正有效的方式比較像是在交辦任務。
也就是說,你不是只丟一句「幫我寫」或「幫我摘要」,而是要講清楚:
你提供了什麼素材
你希望它扮演什麼角色
你要的輸出格式是什麼
你最後要拿去做什麼
當你描述得越接近真實工作需求,ChatGPT 給你的結果通常也會越接近可直接使用的成果。
先把這 5 種學會,比追最新功能更重要
AI 工具更新速度很快,新功能也很多,但對大多數上班族來說,最重要的從來不是搶先學會最炫的玩法,而是先學會那些每天都用得到、能立即幫你省時間的基本功。
如果你想開始把 ChatGPT 用在工作上,最值得優先上手的,其實就是這 5 種:
1. 幫你整理文字
2. 幫你做會議後處理
3. 幫你快速讀懂長文件
4. 幫你看懂資料與報表
5. 幫你整理研究與專案思路
當你開始把它用在這些地方,你會慢慢發現,ChatGPT 的價值從來不只是「回答問題」,而是幫你把工作推進得更快、更清楚,也更省力。
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