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104人力銀行 / 宜特科技股份有限公司 / AI 經理 / 符合度分析
AI 經理 宜特科技股份有限公司
履歷符合度:
登入計算

性格適合度:

職缺要求技能

未具備

專案推動

測驗

專案溝通╱整合管理

測驗

專案規劃執行╱範圍管理

測驗

專案時間╱進度控管

測驗

ASP.NET

人工智慧

測驗

公司治理

整合能力

已具備

Python

測驗

數據分析

測驗

Github

測驗

PostgreSQL

測驗

tensorflow

測驗

英文

PyTorch

測驗
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產品

04/28 14:05

AI讓產品開發從6個月變1天:PM再不轉型,價值正在消失
過去十年,產品經理的工作模式其實沒有太大變化。
大多數PM的日常仍圍繞在三件事:整理需求、規劃roadmap、推動開發進度。這套方法在網路與行動時代行之有年,也培養出一整套成熟的產品流程與分工。
但現在,這個前提正在被動搖。
生成式AI的出現,讓產品開發的門檻大幅降低。過去需要工程與設計協作數週甚至數月才能完成的內容,如今透過AI工具,幾小時內就能做出初步版本。從文件撰寫、流程設計到簡單原型,都可以快速生成。
當「做出產品」變得越來越容易,一個更根本的問題開始浮現:
如果執行不再稀缺,產品經理的價值還剩下什麼?
在AI原生公司Anthropic,這個問題已經不是未來,而是現實。產品開發的節奏不再以季度或半年為單位,而是以「幾天內完成一次驗證」來運作。這樣的變化,也迫使產品角色重新定義。
在一場公開訪談中,Claude Code和Cowork產品負責人Cat Wu提到,AI時代的PM,不再只是負責推動流程,而是必須主導決策與實驗方向。
這樣的轉變,代表的不只是工具升級,而是一整套工作邏輯的改寫。
從穩定規劃到快速實驗:產品節奏正在改變
傳統產品開發強調長期規劃。PM需要在專案初期蒐集需求、整理優先順序,並規劃出清楚的roadmap,讓團隊能在接下來的幾個月甚至半年內依序推進。
這種方式的前提是:開發成本高、修改成本也高,因此需要事前盡可能想清楚。
但當AI降低了開發與修改的成本,這個前提開始失效。
在Anthropic這類AI公司中,產品不再依賴長期規劃,而是以「實驗」為單位快速推進。團隊更關注的,不是未來三個月要做什麼,而是下一個最值得驗證的假設是什麼。
這種模式帶來一個明顯轉變:產品開發不再是線性的執行流程,而更像是一連串快速迭代的決策循環。
對PM來說,重點不再是把計畫排好,而是持續做出選擇。
從接收需求到重新定義問題
另一個明顯的變化,是PM面對需求的方式。
在傳統情境中,PM往往需要蒐集來自用戶、業務或主管的需求,整理後轉化為產品規格,再交由工程與設計實作。
但在AI時代,這樣的流程已經不夠。
因為AI讓「實作」變容易,真正困難的反而是「判斷這個需求是否值得做」。
許多需求其實只是表象,背後對應的是更深層的問題。如果PM只是照單全收,產品很容易陷入功能堆疊,卻無法真正解決使用者痛點。
因此,AI PM更重要的能力,是拆解問題、釐清本質,並重新定義要解決的核心。
換句話說,從「需求管理者」,轉變為「問題定義者」。
從協調者到能動手驗證的人
過去,PM的主要角色是協調不同職能。產品、工程、設計各司其職,PM負責整合資訊與推動進度。
但隨著AI工具的普及,這種分工正在鬆動。
現在的PM,可以透過AI快速產出流程草圖、使用情境、甚至初步原型,讓討論不再停留在抽象層,而是直接以具體版本為基礎。
這樣的改變,使PM不再只是「轉述需求的人」,而是能夠親自驗證想法的人。
對團隊而言,這也意味著決策速度加快。許多原本需要開會反覆討論的問題,可以透過快速產出版本來驗證,而不是單純依賴想像。
AI產品的關鍵,不只是能用,而是可信
AI產品帶來的另一個挑戰,是「可靠性」。
許多AI功能在展示時看起來表現不錯,但只要在關鍵情境中出現錯誤,就可能嚴重影響使用者信任。例如提供錯誤資訊、誤解使用者意圖,或在重要任務中失效。
這也是為什麼,「完成度95%」在AI產品中往往不夠。
因為剩下的5%,很可能正好發生在最關鍵的時刻。
因此,PM需要思考的不只是功能是否可行,而是產品在不同情境下的穩定性,以及如何設計機制來降低風險,例如提示使用限制、提供替代方案,或讓使用者更容易察覺錯誤。
產品的價值,不再只是能否完成任務,而是能否在關鍵時刻被信任。
轉型的關鍵,不在工具,而在工作方式
面對這些變化,許多PM的第一反應是學習新的AI工具。
這當然重要,但真正的轉型,其實發生在工作方式本身。
首先,是從「想清楚再做」轉變為「做了再優化」。
過去需要花大量時間規劃與對齊,現在則可以先做出版本,再透過回饋修正方向。
其次,是從「文件驅動」轉為「實驗驅動」。
產品決策不再只依賴文件與會議,而是透過實際測試來驗證。
最後,是從「分工合作」轉向「跨能力動手」。
PM不再只是整合資訊,而是能直接參與產出,縮短決策與執行之間的距離。
PM轉型的實際路徑
這樣的轉型並不需要一步到位,可以從三個階段逐步進行。
第一階段,是讓AI成為日常工作的助手。
例如用來整理資料、產出初稿、輔助分析,目標是建立基本的使用習慣。
第二階段,是重構工作流程。
開始用AI產出多個方案,並透過測試選擇方向,而不是只依賴單一版本。
第三階段,則是進入AI原生產品思維。
這時PM需要理解模型的能力與限制,並能設計出符合這些特性的產品體驗。
未來PM的核心能力,正在改變
在這樣的背景下,PM的核心能力也逐漸轉移。
快速產出原型的能力,讓想法可以更快被驗證。
問題拆解能力,決定是否能找到真正需要解決的核心。
對AI能力的理解,影響產品設計的可行性與風險。
而持續驗證與調整的能力,則成為產品成長的關鍵。
這些能力,與過去強調的流程管理或文件撰寫相比,更貼近「決策與判斷」。
PM的價值,正在被重新定義
當AI讓產品開發變得更容易,PM的價值就不再建立在「能不能把事情完成」,而是「能不能做出正確選擇」。
這包括判斷什麼值得做、如何驗證方向,以及在不確定中持續調整。
未來的產品經理,不一定需要成為工程師,但需要更接近產品本身——能快速理解問題、做出判斷,並讓想法在現實中被驗證。
這場轉變已經開始,而且不會等人。
對PM而言,關鍵不只是學會使用AI,而是重新思考,自己在產品中的角色,究竟是什麼。
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產品

04/28 10:35

AI 工作流是什麼?上班族提升效率的入門指南
AI 工具越來越普及,許多上班族已經開始用 ChatGPT、Gemini、Claude、NotebookLM 等工具協助工作。但真正能提升效率的關鍵,不只是「會不會問 AI 問題」,而是能不能把 AI 放進日常工作流程裡,形成一套可重複使用的「AI 工作流」。
過去使用 AI,很多人可能是想到什麼就問什麼:請 AI 幫我寫一封信、改一段文案、摘要一篇文章。這些做法當然有幫助,但如果每次都從零開始,效率仍然有限。
真正的 AI 工作流,是把工作拆成幾個步驟,讓 AI 在不同環節協助你處理初稿、摘要、整理、分析與發想,再由人來判斷、修正與決策。
簡單來說,AI 工作流不是讓 AI 取代你,而是讓 AI 成為你的工作助理。它可以協助減少部分重複整理的時間,但最後的品質把關、事實查證與責任判斷,仍然需要由人完成。
一、什麼是 AI 工作流?
AI 工作流指的是:將 AI 工具整合進日常工作流程中,讓它在固定任務中扮演特定角色。
舉例來說,如果你每週都要寫週報,過去可能需要回想本週做了什麼、整理資料、歸納成果、撰寫文字。導入 AI 工作流後,你可以先把已確認可使用的工作紀錄、待辦清單、專案進度整理後提供給 AI,請它協助分類成:
本週完成事項、遇到的問題、下週計畫、需要主管協助的地方。
接著,你再檢查內容是否正確,補上實際成果、數字與自己的判斷。
這就是一個簡單的 AI 工作流:
資料整理 → AI 協助產出初稿 → 人工檢查與修正 → 完成正式內容
AI 負責加快整理與初稿產出,人則負責確認事實、補充脈絡、做出判斷。
二、為什麼上班族需要學 AI 工作流?
許多人學 AI 時,最常遇到的問題是:「我知道 AI 很強,但不知道工作上到底怎麼用。」
其實,上班族最需要 AI 協助的,通常不是非常高深的技術,而是每天都會遇到、但很耗時間的工作,例如:
會議紀錄整理、Email 回覆、簡報製作、報告撰寫、資料摘要、Excel 分析、SOP 整理、專案進度追蹤、週報月報撰寫、學習筆記整理等。
這些工作都有一個共同特色:它們不一定困難,但常常需要大量整理、歸納與文字產出。
如果能把 AI 放進這些流程中,就有機會減少部分重複工作時間。對新手來說,AI 可以協助建立架構;對資深工作者來說,AI 可以協助加快第一版產出;對主管來說,AI 可以協助整理資訊、統整進度與提高溝通效率。
但需要注意的是,AI 工作流的目的不是讓工作「完全自動化」,而是讓人把時間留給更重要的判斷、溝通與決策。
三、AI 最適合協助哪些工作?
AI 很適合處理「文字整理、資料歸納、初稿撰寫、格式轉換、初步分析」類型的任務。以下是上班族最常見的應用場景。
1. 會議紀錄整理
開會後最麻煩的事情,往往不是開會本身,而是會後整理。AI 可以協助把會議筆記、逐字稿或已取得同意的錄音內容,整理成會議重點、決議事項、待辦清單與負責人。
適合請 AI 協助的內容包括:
會議摘要、討論重點、行動項目、決策紀錄、下次會議追蹤事項。
不過,使用 AI 整理會議內容時,必須特別注意資安與隱私。若要錄音、轉逐字稿或上傳會議內容,應先確認參與者知情,並遵守公司內部規範。涉及客戶資料、薪資、人事、合約、未公開商業資訊時,不建議直接上傳到一般 AI 工具。
AI 整理後,也需要人工確認人名、日期、數字、決議內容與責任分工,避免錯誤資訊被當成正式紀錄。
2. Email 與商務訊息回覆
很多上班族每天都花不少時間在回信、回訊息。AI 可以幫你把口語想法改成正式語氣,也可以幫你將太長的回覆縮短,或將生硬的文字改得更有禮貌。
例如你可以輸入:
「請幫我把以下內容改成正式但不冷淡的商務信件。」
「請幫我回覆客戶,語氣要專業、清楚,並委婉說明目前無法提前交付。」
但 AI 不一定知道你公司的實際政策與承諾範圍。涉及價格、合約、交期、賠償、客訴、法律責任等內容時,務必由負責人確認後再寄出,避免產生誤解或過度承諾。
3. 報告與簡報製作
許多人做報告或簡報時,最卡的是「不知道怎麼開始」。AI 可以協助產出大綱、整理架構、優化標題,甚至把長篇資料濃縮成簡報頁面重點。
例如你可以請 AI:
「請把以下資料整理成 8 頁簡報大綱。」
「請幫我把這段內容改成主管簡報用語。」
「請依照問題、原因、建議、下一步的架構整理。」
AI 很適合協助完成第一版,但真正有說服力的簡報,仍需要你補上資料來源、商業判斷、實際案例與具體數據。
4. 資料蒐集與摘要
當你需要快速理解一個新主題時,AI 可以協助整理你提供的資料,摘要文章重點、比較不同觀點,或產出初步觀察方向。
不過,AI 不一定能取得最新資訊,也可能產生錯誤或過時內容。若是涉及新聞、數據、法規、價格、政策、職缺條件、產業趨勢等資訊,仍應回到官方網站、原始報告或可信來源查證,不建議只依賴 AI 的回答。
比較安全的做法是:先由人提供可靠資料,再請 AI 協助摘要與整理;最後由人確認內容是否適合使用。
5. Excel 與數據分析
不熟 Excel 公式的人,也可以用 AI 協助理解公式、產生函數、整理欄位、設計分析方向。例如你可以問:
「我想統計每個部門的平均銷售額,Excel 公式怎麼寫?」
「請根據這份表格欄位,建議我可以分析哪些指標?」
「請幫我解釋這張報表中可能代表的趨勢。」
AI 可以協助你更快理解資料,但不能取代你對資料來源、計算邏輯與商業背景的判斷。若牽涉財務決策、營運績效、人事評估或對外公布數字,仍需由負責人確認資料是否正確。
6. SOP 與知識管理
很多公司都有一種狀況:工作流程靠資深同事口頭傳授,真正要交接時才發現文件不足。AI 可以協助把零散說明整理成 SOP、檢查表、教學文件與新人訓練資料。
例如你可以把一段操作流程整理後提供給 AI,請它產出:
步驟說明、注意事項、常見錯誤、檢查清單、交接提醒。
這類工作流很適合行政、人資、客服、行銷、營運、專案管理等職能。只要搭配人工確認,就能讓知識更容易被保存與傳承。
四、建立 AI 工作流的 4 個步驟
想開始使用 AI 工作流,不需要一次學會所有工具,也不需要從複雜自動化開始。建議從最常遇到、最耗時間的任務切入。
步驟一:找出重複性高的工作
先觀察自己一週內最常做、最花時間的工作。
例如:每週寫週報、每天回信、每次開會都要整理紀錄、每月要做報表、常常要寫社群文案。
只要是「重複出現、格式類似、需要整理文字或資料」的工作,就很適合先嘗試導入 AI。
步驟二:把工作拆成小步驟
不要只對 AI 說:「幫我做報告。」這樣的指令太模糊,AI 產出的內容也容易不符合需求。
你可以把任務拆成:
先整理重點 → 再產出大綱 → 再寫初稿 → 再優化語氣 → 最後檢查是否有遺漏。
拆得越清楚,AI 越容易協助你完成真正需要的結果。
步驟三:建立固定 Prompt 模板
當你發現某個任務常常會重複出現,就可以把好用的指令存成模板。
例如會議紀錄模板:
「請根據以下會議內容,整理成:
1. 會議目的
2. 討論重點
3. 已決議事項
4. 待辦事項
5. 負責人
6. 截止日期
7. 需要追蹤的問題
請用條列式呈現,語氣清楚、適合寄給團隊成員。請特別標註不確定或需要人工確認的地方。」
最後一句很重要,因為它能提醒你不要把 AI 產出直接當成正式答案。
步驟四:人工檢查與優化
AI 產出的內容不能直接視為最終版本。使用前,建議檢查:
內容是否正確?
語氣是否符合公司文化?
數字、日期、人名是否有誤?
是否有過度承諾?
是否遺漏重要脈絡?
是否包含不該外流的資訊?
是否適合對外發布?
AI 工作流的核心不是「全自動」,而是「半自動加速」。人仍然要負責最後品質。
五、使用 AI 工作流前,先做 5 個安全檢查
在把資料丟給 AI 前,建議先問自己 5 個問題。
1. 是否包含個資?
例如姓名、電話、Email、身分證字號、薪資、病假紀錄、客戶資料等,都不建議直接輸入一般 AI 工具。若真的需要整理,應先去識別化,或依公司規範使用指定工具。
2. 是否包含公司機密?
例如未公開財報、合約條款、商業策略、產品 Roadmap、內部報價、客戶名單等,都應依公司規範處理,不應任意上傳。
3. 是否需要取得同意?
若要錄音、轉逐字稿或整理會議內容,應確認參與者知情,並遵守公司政策與相關規範。
4. 是否需要查證?
涉及新聞、法規、數據、價格、職缺條件、政策與專業建議時,都應查證原始來源。AI 可以協助整理,但不應被視為唯一依據。
5. 是否可以直接對外發布?
AI 產出的文字應經人工審稿,確認沒有錯誤資訊、過度承諾、侵權疑慮或不符合品牌語氣的內容。
六、上班族可以先從這 5 種 AI 工作流開始
如果你是 AI 新手,建議不要一開始就追求複雜工具串接,可以先從以下 5 種最容易看到成效的工作流開始。
1. 會議紀錄工作流
適合對象:專案經理、主管、業務、人資、行政、行銷。
流程:取得同意的會議內容 → AI 協助摘要 → 產出待辦 → 人工確認 → 發送團隊。
這是日常工作中很實用的場景,但務必注意錄音同意與資料保護。
2. Email 回覆工作流
適合對象:業務、客服、主管、行政、跨部門溝通者。
流程:輸入背景 → 說明對象與語氣 → AI 草擬 → 人工修改 → 寄出。
重點是要告訴 AI:收件人是誰、你的目的、希望語氣是正式、委婉、積極還是簡短。
3. 簡報大綱工作流
適合對象:企劃、行銷、產品、專案、主管。
流程:輸入主題與可使用資料 → AI 產出架構 → 補充案例與數據 → 轉成簡報頁面。
AI 很適合幫你打開第一步,避免卡在空白投影片前。
4. 週報與績效整理工作流
適合對象:所有需要回報工作成果的上班族。
流程:彙整任務清單 → AI 分類成果 → 整理成週報 → 補充數字與影響 → 送出。
這個工作流也能幫助你累積年度績效資料,避免年底考核時才回想自己做過什麼。
5. 資料摘要與學習工作流
適合對象:需要快速吸收新知、追蹤產業趨勢、準備提案的人。
流程:提供可信資料 → AI 摘要 → 請 AI 提出重點與應用方向 → 人工查證與判斷 → 形成自己的觀點。
這很適合用在閱讀產業報告、研究競品、整理課程筆記或準備內部分享。
七、AI 工作流不是工具問題,而是工作方法問題
很多人學 AI 時,會一直追最新工具。但對上班族來說,更重要的是先理解自己的工作流程。
同一個 AI 工具,在不同人手上會產生不同效果。差別不只在工具,而在你是否知道:
我想解決什麼問題?
我有哪些資料可以安全提供?
我希望 AI 幫我做到哪一步?
哪些內容需要我自己判斷?
產出後要用在什麼情境?
是否需要查證或主管確認?
當你開始用這些問題思考,就不只是單純「問 AI」,而是在設計自己的工作流。
把 AI 當成工作助理,而不是標準答案
AI 工作流的價值,不是讓工作完全自動化,而是幫助上班族從重複、瑣碎、耗時的工作中,找出可以被輔助的部分。
從今天開始,你可以先選一個最常見的工作場景,例如會議紀錄、Email 回覆、週報整理或簡報大綱,試著建立自己的第一套 AI 工作流。只要能把一個任務變得更清楚、更容易重複使用,就已經是很好的開始。
未來的職場競爭力,不一定是誰使用最多 AI 工具,而是誰能更有效率地結合 AI 與自己的專業判斷。
AI 可以幫你整理資訊、產出初稿、提供方向;但真正做出選擇、承擔責任、創造價值的人,仍然是你。
使用提醒
本文提供 AI 工具應用的學習建議,實際使用時仍應依公司資安規範、個資保護要求與工作情境調整。AI 產出內容可能有錯誤或過時資訊,重要資料、對外訊息與正式決策,仍需由使用者查證與確認。
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產品

04/27 15:05

SEO 新手也能上手:如何用 AI 分析網站 SEO 數據?先從這 3 種資料開始
想提升網站流量,很多人第一個想到的是「多寫文章」。但文章寫多了之後,常會遇到幾個問題:為什麼有些文章沒有人看?為什麼有些文章曝光很多,卻沒有人點?為什麼以前流量好的文章,最近開始下滑?哪些文章該先更新?
這些問題,其實都可以透過 SEO 數據找到初步線索。過去要分析 SEO 數據,可能需要熟悉 Google Search Console、GA4 和報表整理,對新手來說有點門檻。現在有了 AI,你可以把它當成「SEO 分析助理」,協助整理資料、找出異常、提出優化建議。
不過,AI 不是萬能的 SEO 診斷工具。它可以協助你整理數據與提出可能方向,但真正原因仍需要搭配網站內容、競爭狀況、技術 SEO 與網站目標一起判斷。
一、先搞懂 4 個常見 SEO 指標
1. 點擊數 Clicks
代表使用者從 Google 搜尋結果點進你網站的次數。簡單說,就是實際帶來多少搜尋流量。
2. 曝光數 Impressions
代表你的網頁在 Google 搜尋結果中出現了幾次。曝光高,表示 Google 有把你的頁面顯示給使用者看,但不代表一定有人點。
3. CTR 點擊率
CTR 是點擊數除以曝光數。簡單說,就是看到你的人,有多少比例願意點進來。如果曝光很多但 CTR 很低,可能代表標題不夠吸引人、摘要沒有打中需求,或搜尋結果頁上有其他更吸引人的內容。
4. 平均排名 Position
代表你的網頁在搜尋結果中的平均位置。排名越前面,通常越容易被點擊。不過,排名不是唯一指標。有些關鍵字即使排名不錯,但搜尋量很低,也不一定能帶來明顯流量。
二、使用 AI 分析前,先注意資料安全
在把 SEO 資料提供給 AI 之前,請先確認資料是否適合上傳。如果是在公司內使用 AI,建議先確認是否有指定工具、資料使用規範,或是否允許將網站數據上傳到外部 AI 工具。
一般來說,可以優先提供不含個資與商業機密的資料,例如 URL、文章標題、分類、發布日期、更新日期、點擊數、曝光數、CTR、平均排名、工作階段數與互動率。
不建議直接提供會員個資、完整訂單資料、客戶名單、營收明細、未公開活動頁面、公司機密專案、內部策略文件,或任何可以識別個人的資料,例如姓名、Email、電話、會員 ID。
如果不確定資料是否敏感,可以先做匿名化處理,只保留 SEO 分析需要的欄位。簡單來說,AI 可以幫你分析 SEO,但不要把敏感資料原封不動丟進去。
三、AI 可以幫你做哪些 SEO 分析?
1. 找出流量最好的文章
你可以請 AI 協助整理哪些頁面帶來最多自然搜尋流量、哪些關鍵字帶來最多點擊,以及哪些主題目前最有搜尋表現。這可以幫你知道網站目前是靠哪些內容吸引讀者。
範例指令:
請幫我找出自然搜尋流量最高的 10 個頁面,並整理它們共同的主題特色。
2. 找出流量下滑的文章
如果某些文章過去表現不錯,但最近點擊下降,就很適合優先檢查。AI 可以協助你從曝光、CTR、平均排名等數據中整理可能原因,例如曝光是否變少、排名是否下降、CTR 是否變差,或文章是否太久沒有更新。
但要注意,AI 只能根據你提供的資料提出可能方向,不一定能直接找出真正原因。實際情況仍需要搭配頁面內容、競爭文章、搜尋結果變化與網站技術狀況一起確認。
範例指令:
請幫我找出近 3 個月點擊數下降最多的頁面,並根據曝光、CTR、平均排名變化,整理可能原因與後續檢查方向。
3. 找出高曝光、低點擊的文章
這是新手最值得先做的 SEO 優化之一。因為這類文章已經被 Google 顯示給使用者看,只是使用者沒有點進來。通常可以先檢查標題和 Meta Description 是否清楚、有吸引力。
例如,原標題是「履歷撰寫技巧整理」,可以改成「履歷怎麼寫?新手也能套用的 5 個撰寫步驟與範例」。
範例指令:
請找出曝光高但 CTR 偏低的頁面,並針對每個頁面提供 3 個 SEO 標題優化建議。
不過,改標題不代表 CTR 一定會立刻提升。CTR 也會受到品牌知名度、競爭者標題、搜尋結果版面與使用者搜尋意圖影響,建議修改後持續觀察 2 到 4 週。
4. 找出有機會往前推進的關鍵字
如果某些關鍵字平均排名在第 4 到第 15 名,通常代表內容已具備一定相關性,可以列入優先檢查。但是否值得優化,還要一起看曝光量、關鍵字是否符合網站定位、搜尋意圖是否與文章一致,以及這個關鍵字是否能帶來有價值的讀者。
範例指令:
請找出平均排名在第 4 到第 15 名的關鍵字,並根據曝光量、點擊數與網站目標,整理哪些最值得優先檢查。
5. 找出可以更新的舊文章
很多網站都有舊文章,但不一定知道哪一篇該先更新。AI 可以協助找出發布很久但仍有曝光、最近流量下滑、內容可能過時,或可以補充新資料、新案例的文章。
範例指令:
請根據文章發布日期、更新日期與搜尋表現,列出最值得優先檢查的 10 篇舊文章,並說明每篇文章可能需要更新的方向。
四、要用 AI 分析 SEO,需要準備什麼資料?
新手不用一開始準備太多,建議先從 3 種資料開始。
資料 1:Google Search Console 搜尋成效資料
建議提供頁面 URL、搜尋關鍵字 Query、點擊數 Clicks、曝光數 Impressions、CTR、平均排名 Position、日期 Date。這份資料可以幫 AI 初步分析哪些頁面有流量、哪些關鍵字有機會、哪些頁面曝光高但點擊少。建議先匯出近 3 個月或近 6 個月的資料。如果資料量很大,可以先從前 100 到 500 筆開始練習。
資料 2:GA4 網站行為資料
GSC 告訴你使用者怎麼從 Google 找到你,GA4 則可以觀察使用者進站後做了什麼。建議提供 Landing Page、Sessions、Users、Engagement Rate、Average Engagement Time,以及 Key Events / 重要事件,例如註冊、表單送出、購買、按鈕點擊。如果還沒有設定重要事件,也可以先略過。
資料 3:網站文章清單
如果網站有部落格、文章或知識內容,建議整理一份文章清單,包含 URL、文章標題、分類、發布日期、更新日期、主要關鍵字與文章目的。這份資料可以幫 AI 分析哪些文章太久沒更新、哪些分類表現較好、哪些內容可以互相加內部連結。
五、可以直接複製使用的 AI 指令
你是一位 SEO 數據分析助理。
我會提供 Google Search Console、GA4 與網站文章清單,請你用新手也能理解的方式,幫我分析網站 SEO 表現。
請協助我完成以下任務:
1. 找出自然搜尋流量最高的 10 個頁面
2. 找出近 3 個月點擊下滑最多的 10 個頁面
3. 找出高曝光但 CTR 偏低的頁面
4. 找出平均排名在第 4 到第 15 名、值得優先檢查的關鍵字
5. 找出值得優先檢查的舊文章
6. 針對每個頁面說明目前觀察到的現象、可能原因、建議檢查方向、SEO 標題建議、是否需要新增 FAQ、是否需要加內部連結
7. 最後請根據「影響程度 × 執行難度」排出初步優先順序,並提供一份 30 天 SEO 優化行動清單。
請用表格整理,避免使用太多專業術語。若資料不足,請明確說明哪些判斷只是初步推測。
六、新手可以照著做的 AI SEO 流程
第一步:先匯出資料
準備 GSC 近 3 到 6 個月資料、GA4 自然搜尋 Landing Page 資料,以及網站文章清單。不用一次做到完美,先有基本資料就可以開始。
第二步:請 AI 做總覽分析
先不要急著修改文章。可以先請 AI 回答:目前哪些文章表現最好?哪些文章流量正在下滑?哪些主題最有搜尋需求?哪些文章曝光多但點擊少?
第三步:找出最值得先檢查的文章
新手可以優先處理三類文章:高曝光低 CTR 的文章、排名第 4 到第 15 名的關鍵字對應文章,以及舊文流量下滑的文章。這些不代表一定最重要,但通常是比較容易上手的優化起點。
第四步:請 AI 給修改建議
你可以把單篇文章內容貼給 AI,請它分析標題是否清楚、開頭是否符合搜尋者需求、H2 小標是否完整、是否需要新增 FAQ、是否有可以補充的範例,並提供修改後的大綱。
第五步:追蹤修改後的成效
SEO 優化不是今天改、明天就一定看到結果。建議修改後每 2 到 4 週觀察一次點擊數、曝光數、CTR、平均排名、停留時間與重要事件數是否有變化。
七、常見錯誤:新手用 AI 分析 SEO 要避免這 4 件事
錯誤 1:只看流量,不看目的
流量高不一定代表內容成功。你還要看使用者有沒有停留、點擊下一頁、註冊、購買、填表,或完成你希望他做的行動。
錯誤 2:資料太亂就直接丟給 AI
如果資料欄位不清楚,AI 很容易判斷錯誤。建議先整理好 URL、Query、Clicks、Impressions、CTR、Position、Sessions、Key Events 等欄位。
錯誤 3:把敏感資料直接上傳到 AI
AI 分析 SEO 通常不需要會員姓名、電話、Email 或完整交易資料。大多數情況下,只要提供頁面、關鍵字、點擊、曝光、CTR、排名與互動數據,就足以進行初步分析。
錯誤 4:把 AI 分析結果當成唯一答案
AI 可以協助整理數據、找出異常與提出建議,但不一定知道你的網站策略、品牌定位、競爭狀況與內部資源。因此,AI 的建議應該被視為初步分析,而不是最終決策。
結語:SEO 新手可以先從看懂數據開始
用 AI 分析 SEO,不需要一開始就懂很多專業術語。你可以先準備 Google Search Console 資料、GA4 頁面資料與網站文章清單,請 AI 幫你找出哪些文章表現好、哪些文章需要更新、哪些頁面曝光高但點擊低、哪些關鍵字已經接近首頁。
但別忘了,AI 的角色是協助你整理資料、發現線索與提出建議,不是保證流量成長的工具。真正有效的 SEO,仍然需要持續追蹤數據、理解讀者需求,並由人來判斷內容是否符合網站目標。
當你開始用 AI 看 SEO 數據,就不再只是憑感覺寫文章,而是能根據資料決定下一步。對新手來說,這就是最容易上手、也最實用的 SEO 起點。
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04/26 22:27

AI 時代英文更值錢!TOEIC 全球報告:81% 雇主需求提高,精通者最高加薪 22%
許多人以為 AI 翻譯工具能取代英語力,但現實卻是:英文越好的人,越能駕馭 AI。
TOEIC 多益測驗台灣區總代理忠欣公司於 2026 年 3 月 12 日引述 ETS 最新《TOEIC 全球英語力報告》指出,在全球企業大規模導入 AI 的今日,英語力已成為人才不可或缺的「硬實力」。在台灣,這份實力更直接與你的「薪資」與「面試機會」掛鉤。
❇️全球數據揭秘:AI 反而放大了英語力的重要性
ETS 針對 17 國、1,300 位人資決策者的調查顯示:
• 需求不減反增:81% 雇主表示導入 AI 後,對員工英語能力需求反而提升。
• AI 的局限性:約 6 成 雇主認為 AI 無法彌補語言能力的不足。
• 精準駕馭 AI:9 成 企業指出,撰寫 Prompt(提示詞)、操作 AI 介面及評估生成內容,都極度依賴良好的英語邏輯。
❇️台灣職場現實:英語力 = 薪資溢價與面試門票
104 人力銀行分析,在目前「事浮於人」的缺工潮下,英語力已從加分項轉為「薪資紅利」
• 實質加薪:要求精通英文或具備 TOEIC 證照的職缺,平均薪資比一般工作高出 6% 至 22%。
• 面試優先:具備 TOEIC 證照的求職者,獲得面試邀約的機率是無證照者的 1.52 倍。
• 必備三支柱:建議將 AI、ESG 與英語 並列為新時代三大核心能力。
目前 104 職缺庫中,有高達 6.7 萬個 職缺要求「精通英文」,其中金融與科技製造業更是將其列為基本門檻。
❇️企業策略轉型:英文已是官方通用語言
忠欣公司執行長巴士誠強調,英語力已從個人能力擴大為「企業競爭策略」。
• 官方語言化:2025 年台灣已有近一成企業將英語設為官方通用語言,成長顯著。
• 全方位滲透:除了行銷、研發部門,現在連法務、總務與生產單位也都開始衡量英語能力。
• 人才培育:超過 36% 的人資部門會以英語力作為「選用、培育、留任」人才的指標。
💡 你的英語實力足以應付 AI 挑戰嗎?
在投遞下一個高薪職缺前,先來測測看自己的程度:https://nabi.104.com.tw/assess/toeic
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04/26 22:12

AI 時代英文更值錢!TOEIC 全球報告:81% 雇主需求提高,精通者最高加薪 22%
許多人以為 AI 翻譯工具能取代英語力,但現實卻是:英文越好的人,越能駕馭 AI。
TOEIC 多益測驗台灣區總代理忠欣公司於 2026 年 3 月 12 日引述 ETS 最新《TOEIC 全球英語力報告》指出,在全球企業大規模導入 AI 的今日,英語力已成為人才不可或缺的「硬實力」。在台灣,這份實力更直接與你的「薪資」與「面試機會」掛鉤。
❇️全球數據揭秘:AI 反而放大了英語力的重要性
ETS 針對 17 國、1,300 位人資決策者的調查顯示:
• 需求不減反增:81% 雇主表示導入 AI 後,對員工英語能力需求反而提升。
• AI 的局限性:約 6 成 雇主認為 AI 無法彌補語言能力的不足。
• 精準駕馭 AI:9 成 企業指出,撰寫 Prompt(提示詞)、操作 AI 介面及評估生成內容,都極度依賴良好的英語邏輯。
❇️台灣職場現實:英語力 = 薪資溢價與面試門票
104 人力銀行分析,在目前「事浮於人」的缺工潮下,英語力已從加分項轉為「薪資紅利」
• 實質加薪:要求精通英文或具備 TOEIC 證照的職缺,平均薪資比一般工作高出 6% 至 22%。
• 面試優先:具備 TOEIC 證照的求職者,獲得面試邀約的機率是無證照者的 1.52 倍。
• 必備三支柱:建議將 AI、ESG 與英語 並列為新時代三大核心能力。
目前 104 職缺庫中,有高達 6.7 萬個 職缺要求「精通英文」,其中金融與科技製造業更是將其列為基本門檻。
❇️企業策略轉型:英文已是官方通用語言
忠欣公司執行長巴士誠強調,英語力已從個人能力擴大為「企業競爭策略」。
• 官方語言化:2025 年台灣已有近一成企業將英語設為官方通用語言,成長顯著。
• 全方位滲透:除了行銷、研發部門,現在連法務、總務與生產單位也都開始衡量英語能力。
• 人才培育:超過 36% 的人資部門會以英語力作為「選用、培育、留任」人才的指標。
💡 你的英語實力足以應付 AI 挑戰嗎?
在投遞下一個高薪職缺前,先來測測看自己的程度:https://nabi.104.com.tw/assess/toeic
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