GA4+GTM網站數據分析實戰課
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「網站企劃能力：負責制定及執行網站內容策略，以提升品牌形象及用戶體驗。主要職責包括市場調查、競爭分析及網站流量追蹤，目標是提高網站訪問量及轉換率。需具備優秀的跨部門協作能力，能夠與設計、行銷及技術團隊密切合作，確保網站內容的質量及一致性。此外，良好的溝通技巧及數據分析能力是必須的，以便根據分析結果調整策略，應對台灣快速變化的數位市場與消費習慣。」
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從遊戲紅到電影？《Minecraft麥塊電影》教我們的3件事
全球玩家期待已久的《Minecraft麥塊電影》終於登上大銀幕，首週全球票房直逼百億新台幣，在台灣春假期間也突破6800萬！這部改編自史上最暢銷遊戲的電影，不只是粉絲的狂歡，也是企劃人必學的經典案例👇
1️⃣ #用創意拯救世界，永遠不過時
不像其他以戰鬥或競賽為核心的遊戲宇宙，Minecraft一直以「創造力」作為核心精神。無論是建築夢想還是逃出末地，故事主角從來不是英雄，而是「你能想出什麼」。這樣的價值觀，正打中現代觀眾追求「自由、創造、自定義人生」的渴望。
💡企劃應用：品牌可以從中學到，與其強調產品有多強，不如邀請消費者參與設計、共創內容。像是推出「DIY包裝設計競賽」、「創作導向的開箱活動」，讓消費者不只是接收者，而是「創造故事的一份子」。
2️⃣ 跨界聯名：與麥當勞、LEGO的合作讓熱度升溫
從3月起，麥當勞推出「地獄之焰」沾醬特餐、公仔盲盒與AR讀本體驗，打出遊戲迷與親子族群雙主線，成功引爆社群討論；LEGO 則搶先在電影上映前推出主題套組，讓影迷提早進入劇情氛圍，延續虛擬世界的想像力。
💡企劃應用：異業合作不只是換個logo，而是要彼此加分、彼此導流，設計出一條「體驗持續延伸」的路徑。從電影裡看到、到店裡吃到、在家裡玩到、最後在社群分享出來。品牌可以與跨產業夥伴合作，打造完整的沉浸式體驗，讓話題一路延燒擴散。
3️⃣ 社群行銷：打造新世代觀影新體驗
有報導指出，社群平台上已出現多支觀眾在影廳內鼓掌、吶喊、丟爆米花的瘋傳影片，甚至引發部分電影院報警驅離。雖然這樣的現場互動引發爭議，但也凸顯年輕世代正在用自己的方式重新定義「觀影參與感」，並為電影帶來強大社群聲量。
💡企劃應用：如果品牌有意打造不同以往的沉浸式體驗，不妨思考如何設計「可控又具參與感」的橋段，例如預留能引發共鳴的台詞、安排適合拍攝與分享的場景，甚至規劃限定互動場次，讓參與成為體驗的一部分，同時也能維持活動現場的品質與安全。
💬留言告訴我們：你最想體驗哪一種「沉浸式品牌合作」？
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🧠 Google 推出《提示工程》白皮書：教你和 AI 好好說話的秘密
你是不是常常覺得 AI 回答有點答非所問，或者明明問題很簡單，回應卻一大篇繞來繞去？其實問題很可能出在——你怎麼問。
這個月，Google 推出了由開發者關係專家 Lee Boonstra撰寫的《Prompt Engineering》白皮書（提示工程白皮書）。裡面不只是介紹怎麼寫 prompt，而是從原理到實戰，帶你一步步掌握「怎麼和 AI 說話」，讓 Gemini 模型真正幫上忙。
📘 這本白皮書有什麼特別？
這份 68 頁的白皮書不走理論路線，而是聚焦在實用的提示設計技巧，適合開發者、內容創作者、數位行銷人，甚至是剛接觸生成式 AI 的新手閱讀。
它特別針對 Google 自家的 Gemini 大型語言模型（透過 Vertex AI 或 API 使用），整理出一系列好用又經過驗證的提示設計方法。裡面不只有說明，還有範例、應用情境和最佳實踐，非常實戰取向。
🔍 白皮書重點：10 種好用的提示技巧＋範例
1. 零樣本提示（Zero-shot prompting）
直接發問，不提供任何範例，考驗模型的直覺理解力。
例如：「解釋什麼是量子糾纏，用簡單的方式讓高中生也聽得懂。」
2. 少樣本提示（Few-shot prompting）**
提供一兩個例子，幫助模型模仿語氣與邏輯。
例如：「請模仿以下範例撰寫商品文案：商品：極簡筆記本，特色：環保、可平攤、質感黑色。」
3. 系統提示（System prompting）
為整段對話設定角色與任務規則，常見於API使用開場。
例如：「你是一位專業的職涯顧問，請根據用戶提供的履歷給出升遷建議。」
4. 角色提示（Role prompting）
讓AI扮演特定身份來產出對應語氣的內容。
例如：「請扮演一位資深產品經理，分享你帶過最難忘的一場簡報經驗。」
5. 上下文提示（Contextual prompting）
給AI足夠的背景資訊，提升回應的準確度與實用性。
例如：「背景：我正在為行銷團隊設計年度簡報。請幫我產出一頁‘趨勢預測’的內容，針對2025年AI行銷工具發展。」
6. 思維鏈提示（Chain-of-Thought, CoT）
引導AI按部就班地邏輯推理，特別適合用在數學、推理題。
例如：「請逐步推理並計算出以下問題的答案：一台機器每天可生產200個零件，5台機器工作3天總共可生產多少？」
7. ReAct提示（Reason + Act）
結合「思考」與「執行」兩步，幫助AI先判斷再回應，甚至進一步執行行動。
例如：「請先分析這篇文章的主題，再生成一條適合的SEO標題，並格式化成 Markdown 標題語法。」
8. 自動提示工程（Automatic Prompt Engineering, APE）
把寫提示這件事也交給AI，讓模型產出不同版本的prompt並自我優化。
例如：「我想讓AI幫我撰寫商品評論摘要，請你幫我產生5組不同風格的提示語供測試。」
9. 格式化輸出（例如JSON）
讓AI輸出的內容有結構，便於程式處理與後續使用。
例如：「請根據以下產品資料，生成對應的 JSON 格式資料，並保留key名稱。」
10. 混搭風格與語氣（Styling & Tone Prompting）
嘗試不同語氣、語言風格、格式等，找出最貼近任務需求的回應方式。
例如：「請用輕鬆幽默的語氣，寫一段開場白，歡迎新員工加入我們的設計部門。」
✅ Google 推薦的提示設計做法
Google在白皮書中也提供一些實用的提示撰寫建議：
- 提供示例：能有效幫助模型模仿任務邏輯與語氣風格。
- 保持簡潔明確：不囉嗦，重點清楚，避免語意模糊。
- 明確下達任務：比起「幫我整理一下」，說「請幫我列成三點摘要」更有效。
- 模組化撰寫：將提示寫成可重用模板，可大幅提升效率。
- 控制輸出長度：使用像是「限50字內」「請用推文風格」的指令，有助掌控生成結果。
🖱️ 資源整理
- 📄 [白皮書 PDF下載](https://www.gptaiflow.tech/assets/files/2025-01-18-pdf-1-TechAI-Goolge-whitepaper_Prompt%20Engineering_v4-af36dcc7a49bb7269a58b1c9b89a8ae1.pdf)
- 🎥 精華影片：[觀看影片]
✨ 總結
這份白皮書不只是寫給工程師，它其實是一本「AI 溝通指南」，教你如何讓生成式模型變成真正的幫手。
記住一句話：「會問問題的人，才是真正懂用AI的人。」
無論你是日常使用者還是專業從業者，只要你懂得設計 prompt，AI 就能為你發揮超過預期的效果。
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