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【39F 雲端斜槓】無須打卡、高額分紅|用零碎時間創造第二份收入|歐斯諾租屋業務 歐斯諾國際有限公司
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黃逸旻 知識長

Arete亞瑞特數位社群行銷Founder CEO

10小時前

【 最新 AI 成功行銷案例解析 】W32 沒有內容的廣告
🔥 行銷解析:LOREM IPSUM DOLOR SIT AMET 🔥
案例連結
🪧 品牌名稱
Purga Films(Purga Studio)
✨ 行銷目標
Purga Films 重新定義 AI 在影像創作產業中的角色。品牌希望打破「高品質影像=高成本製作」的認知,透過 AI 展現即使沒有龐大預算與製作團隊,也能產出極高品質的作品。同時,Purga Films 也藉此強調自身在創意導向上的專業定位,傳遞「技術只是工具,創意才是核心」的品牌主張,建立在新世代影像製作市場中的領導地位。
✨ 策略手法
以「技術反思」與「價值重塑」為核心。品牌並未單純展示 AI 的強大,而是刻意製造反差:當技術可以讓任何畫面都完美時,真正的競爭力反而回到內容本身。
將焦點從技術轉向創意價值,成功建立更高層次的品牌行銷。同時,利用產業對 AI 的焦慮與熱度,順勢切入議題,強化他們的專業與前衛觀點。
✨ 執行創意
最大的亮點在於極具張力的創意對比:畫面精緻到有如電影,但內容卻全是無意義的「lorem ipsum」文字。這種設計刻意讓觀眾產生違和感,進而理解:當任何畫面都能被完美生成時,「內容」才是唯一差異。整體作品完全由 AI 製作,從畫面、動態到細節皆達高水準,進一步證明品牌技術實力,同時也用創意說明品牌理念。
✨ 效益結果
這次行銷成功在創意與影像製作產業中引發高度討論,透過極簡但強烈的概念,讓 Purga Films 在眾多 AI 製作公司中快速建立差異化定位。不僅展示技術能力,更成功將品牌提升至「創意觀點領導者」的層次。透過議題溝通與視覺衝擊,有效吸引潛在合作夥伴與創作者關注。
✨ 應用啟發
這個案例在講一件很現實的事:
現在不是你會不會做,而是你在做什麼。
AI 時代最恐怖的不是「做不到」,而是「大家都做得到」。
當你看這支影片,畫面質感滿分,
但內容?
抱歉,全都是亂碼 🤣
意思就是在説:
👉「你畫面再漂亮,沒內容也沒用啦。」
台灣品牌可以學的重點在這裡 👇
👉 品牌不是炫技,是講故事
像很多品牌現在很愛說:「我們用 AI 做的喔!」
但消費者內心 OS:「所以勒?」
不如反過來:
👉 健身房
可以拍一支超精緻的形象片,
最後字幕寫:「但你還是要自己來練啦」
反而更有記憶點。
👉 餐飲品牌
用 AI 做美食影片,
最後一句:「看起來很厲害,但吃不到才最痛苦」
讓人想直接衝去店裡。
重點是什麼?
👉 AI 是基本配備,不是賣點。
現在真正決勝點只剩一個:
你到底有沒有「想法」
不然最後就會變成——
大家都很厲害,但沒人記得你是誰。
引用出處:
・Purga Studio
・Agency: GUT Mexico City
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黃逸旻 知識長

Arete亞瑞特數位社群行銷Founder CEO

04/28 19:00

【 ✨成功案例:飛利浦-父親節病毒影片 ✨ 】
每週一則成功行銷案例,透過清楚的案例解析與實務說明,帶你理解行銷策略如何落地執行。不只看結果,更教你怎麼把方法轉化成自己的行銷工具,實際應用在不同品牌與情境中 💪
🎬 欣賞案例影片
🔍 品牌/活動名稱
飛利浦
🔍 行銷目標
品牌傳播:父親節病毒影片
🔍 面臨挑戰
每個競品的父親節行銷,皆主打功能的推陳出新。飛利浦為台灣市佔第一刮鬍刀品牌,若再繼續一樣與競品強調功能的宣傳,容易在沒有明顯的特色下被競品趕上。
🔍 執行策略
・以飛利浦 77 年深耕台灣的在地經營情感,主打感性!台灣爸爸相當ㄍㄧㄥ,鼓勵親子「爸愛說出來」互相表達愛意。
・突襲 Call-In 秀:實境邀請素人call in 給爸爸,若爸爸也跟你說「我愛你」,則有機會獲得飛利浦刮鬍刀,孝順爸爸!
🔍 實施成果
・「爸愛說出來」病毒行銷影片獲得超過 30 萬的觀看次數,共有近兩百位網友上傳其與爸爸的親密合照,
・超過 6 萬人參與活動,2 萬多的網友主動分享活動於其臉書動態牆上。
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實行這些行銷方案? 急找網路行銷專家?
【亞瑞特服務簡介】 https://www.aretedigitalsocial.com/
Arete 亞瑞特擁有專精各社群領域的人才,公司定位為「全方位」 「科學化」 「數位社群顧問」專業行銷團隊,是首創全員證照化的行銷公司。
可植基於全領域人才之專業,為品牌提供見樹又見林,完整的 Total Solution!
我們專為企業品牌提出的商業目標與問題,以行銷專案提出解決方案!O2O ecosystem 一站式打造!年度行銷規劃執行、Campaign、自媒體經營等,皆擁有豐富經驗!
Arete 亞瑞特特過去長期服務眾多知名品牌主如:服務客戶包括可口可樂、美國運通、SONY、TOYOTA、 7-11、HTC、飛利浦、遠傳電信、國泰人壽、肯德基、桂格、資生堂、屈臣氏、嬌生、香港旅遊局及卡夫食品、TGI FRIDAYS、環球影業、福特汽車、中華航空、 Bosch、五月花等⋯⋯並勇獲 2015 金手指、2016 傑出公關獎等行銷獎項、2018 Digital 創意整合服務金獎、2018 行銷傳播傑出貢獻獎、2019 Digital 創意整合服務金獎、2020 內地金投賞。
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104學習

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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黃逸旻 知識長

Arete亞瑞特數位社群行銷Founder CEO

04/27 19:00

【#數位社群行銷OK繃】歡慶八年 Steven 數位社群行銷問答精選100+ 🎊
👉 投票網站要如何吸引大家來投票或留下個人資料(資訊圖表版) 🙋‍♂️?
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🖋 流量 ⏳ 效益 🎯 轉換 💬 互動 📍 定位
🔭 分析 🪄 優化 🧩 機制 👁‍🗨 演算 👄 輿情
上述重要名詞,你是否「聽過沒做過、做過沒精過」?
「一知半解、試錯持續失血」好痛苦?
「數位社群專業」痛則不通,通則不痛!來領「#100+個OK蹦」!
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👇👇 #OK繃來囉!#問題解答如下 👇👇
👉 🇶:「投票網站要如何吸引大家來投票或留下個人資料(資訊圖表版) 🙋‍♂️?」
👉 🇦:「投票最重要的一點是 #優化 👨‍⚕️!」
投票最重要的一點是「優化」。
使用者進來投票網站之後,必須要明顯的看到投票名單,進行投票。
使用者按下投票紐之後可以把投票意義告訴他。
(這代表什麼議題或是價值,希望使用者來投票)
再來是告訴使用者誘因。
(可獲得什麼贈品?)
最主要的人是旁觀者,就是使用者不只可以投票,還可以上傳候選名單。
(代表他有能力可以成為左右議題的人物)
還有「拉票功能」,當使用者投完票之後,可以向朋友拉票的機制,目的是讓使用者得獎機率增加。
(讓旁觀者變得更主動。)
因為,投票是為了得獎,但若是拉票的人也可以一起參與得獎的過程,增加了參與感,投票就會更多人響應。
🤝 各單位邀課或行銷需求:歡迎私訊聯絡!
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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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