Google Analytics 企業行銷數據分析實戰
104學習
Google Analytics Data Analysis
這項技能主要是指利用數據工具來追蹤和分析網站流量及使用者行為，幫助企業了解訪客來源、瀏覽習慣和轉換率。透過數據洞察，可以優化行銷策略、提升網站效能，進而增加業績和用戶體驗。在數位行銷、產品管理及商業決策中非常重要，能讓你以數據為依據，做出更精準且有效的判斷，提升職場競爭力。
提升你的實力，朝專業更進一步
精選課程
充實自己，讓能力持續成長
【免費課程】Google Analytics (分析) 個人認證資格：資料品質與行銷整合
【免費課程】Google Analytics (分析) 個人認證資格：資料模型與報表探索
【免費課程】Google Analytics (分析) 個人認證資格：認證用途與報考入口
【免費課程】Google Analytics (分析) 個人認證資格：測驗規則與續證方式
Google Cloud基礎知識之核心基礎架構
制霸Google排行 讓消費者一眼找到你
【晉升廣告操盤手II】Google Ads廣告分析秘笈
【晉升廣告操盤手I】Google Ads廣告投放秘笈
【免費課程】Google Ads 影片廣告認證：觀看指標與成效判讀
精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
SSE Data Analysis Using Excel
隨著大數據的氾濫及電腦計算速度快速地成長，藉助套裝軟體快速分析資料來提升決策速度與品質，幾乎是全民運動了。也因此在許多資訊發達的國家，尤其是美國，造就了大量資料分析家(Data Analyst)的職缺需求。使用Microsoft Excel軟體來進行資料分析的能力。是提供國際大企業獵才的參考，並取得資料分析師的入場券。
Silicon Stone Education (SSE)
Data, ML, and AI in Google Cloud
線上課程約8小時
The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide an overview of concepts central to cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in.
By the end of the series of courses, learners will be able to articulate these concepts and demonstrate some hands-on skills.
The courses should be completed in the following order:
1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals
2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud
3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud
4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud
This final course in the series reviews managed big data services, machine learning and its value, and how to demonstrate your skill set in Google Cloud further by earning Skill Badges.
完成此活動，贏取徽章！向世界展示您掌握的技能，拓展雲端領域的職業之路。
Google
Google Analytics (分析) 個人認證資格
Google Analytics (分析) 對初學者來說很簡單易用，而對具備豐富專業知識的用戶來說，它同時是非常強大的工具。獲得這項資格的用戶能在所屬組織內有效善用 Google Analytics (分析)，同時為其他用戶提供這方面的協助。
Google
SSE Data Power Today國際認證
統計是目前處理不確定性最成熟的一門科學，俱備良好的統計知識，透過統計方法的整理與分析就能有效快速地將資料轉成一種數據資訊，進而提升決策品質與商業價值。具備基本的統計分析能力，有助於爾後適切的使用各種的高等統計方法，提升對於未來的決策分析與品質，也有助於職場上之所需。
Silicon Stone Education (SSE)
SSE Big Data Database: NoSQL國際認證
大數據盛行之後，分散式系統成為IT行業的顯學。相對於傳統的關聯式資料庫，NoSQL其分散、非結構化、支援Hadoop、記憶體中處理以及支援MapReduce的特性，在全球各大行業都相繼採用。除了IT及網路業的巨頭(Google, Facebook, Amazon, Microsoft)、其它各行各業如Walmart, Samsung, Comcast也完全投入。可支撐起整個公司的資料儲存、分析、倉儲、串流、即時分析、商業智慧等任務。
Silicon Stone Education (SSE)
SSE Big Data Infrastructure：Hadoop國際認證
要學會大數據的第一步，就是要知道如何從許多的資料來源中存放及處理，而Hadoop就是這樣子的工具。世界500大企業都使用的處理引擎，目前已經成為主流，如果你要跨進大數據的世界，第一個要學的一定是Hadoop。
包括了Hadoop的完整觀念、組成元件、生態系統、重要開發觀念，以及架設維護時的完整考量。通過了本測驗，您將具備處理Hadoop的基本能力，並且可進一步學習Hadoop進階功能。
Silicon Stone Education (SSE)
精選貼文，掌握第一手知識
Google Analytics 認證怎麼準備？測驗規則、語言、證書效期與續證核對
準備認證不能只背報表名稱，還需要把工作問題與功能連起來。應考前應先了解學習範圍，再逐項核對當年度測驗規則，並分清未通過重考與證書到期前重新認證的差別。
本文目錄
用工作問題整理學習範圍平台通則與當年度測驗詳規限時與中斷規則須核對適用版本測驗語言與未通過重考成績、證書及重新認證應考前最後核對練習與行動任務常見問答官方資料與查核日期
用工作問題整理學習範圍
官方學習路徑有四個建議區段：開始使用分析工具、管理資料與閱讀報表、深入分析、連結其他工具及資料來源。可整理成三個工作問題：資料如何收進來、如何找出行為差異、如何支持行銷決策。這是教學整理，不是官方科目配分；公開官方資料未列各領域占分比例。
平台通則與當年度測驗詳規
考試規則要先分清官方通則與當年度測驗說明。Skillshop說明中心的常見問題指出，及格分數依測驗而定，需達80%或以上。這是平台通則，2026年測驗的專屬門檻，應登入當年度官方測驗頁確認。就已整理的公開官方資料而言，題型、題數、是否複選與逐題配分，官方未公布，仍待登入後確認。考試規則以Google官方最新公布為主，應考前請到官方頁面確認。
限時與中斷規則須核對適用版本
時間也要看官方來源與適用版本。Google Ads說明中心沿用舊名稱的分析認證評量說明，載明90分鐘，計時開始後不能暫停；離開測驗會使計時立即到期；未通過須等1天才能再考。這頁未標更新日期，2026年測驗是否適用仍待確認。正式啟動測驗前，請到當年度官方測驗頁核對限時、暫停、中斷與重新開始規則，以應考當下的官方說明為準。課程頁的不限存取時間，也不代表測驗不限時。
測驗語言與未通過重考
語言方面，Skillshop說明中心的支援語言頁列有繁體中文等平台語言，但現行公開認證目錄收錄顯示英語版本，不能據此保證2026年測驗有繁體中文。先確認實際可選版本，再安排應考。若未通過，Skillshop說明中心的常見問題要求等待24小時才可再考，嘗試次數不限；若當次測驗另有說明，應先核對差異。
成績、證書及重新認證
通過認證評量後，Skillshop說明中心的認證與常見問題頁說明，可到「我的活動」中的認證相關分頁查看與下載證書，也可取得官方分享連結。數位憑證的領取說明會透過電子郵件通知。實際成績何時顯示、能看多少分數或錯題資訊，以及發證所需時間，請查看應考當下的官方說明，不要預期交卷就立刻收到證書。先確認帳戶與信箱正確，遇到問題再由官方支援處理。
效期依Skillshop說明中心的數位徽章說明，除非證書另有註明，從取得日起算1年。維持認證需要重新認證，不是付費自動續期。已持有有效認證者，同一測驗的重新認證窗口從到期前30天開始，不能把未通過後的24小時等待規則套在這裡。公開資料未見固定持續教育時數要求，實際仍要讀取證書及當期規則。
應考前最後核對
登入2026年官方測驗頁，確認題型與題數、單複選形式、配分、限時、暫停與中斷、語言、及格門檻及未通過重考條款。通過後核對實際證書效期與重新認證窗口；保留官方說明的日期與版本，不用第三方數字填補缺項。
練習與行動任務
行動任務：把核對表分為「平台通則」「2026已確認詳規」「仍待確認」三欄，逐項註明來源與日期，再安排測驗。
常見問答
問：完成本課程就能取得 Google 官方認證嗎？
答：本系列為入門與備考導讀，不直接核發 Google 官方認證，也不保證通過；取得認證仍須依官方規定完成評量。
問：公開資料沒有寫的考試規則要如何處理？
答：登入當年度官方測驗頁確認，區分平台通則、舊名稱說明與當年度詳規；考試資訊以 Google 官方最新公布為主。
官方資料與查核日期
資料查核日期：2026-10-21。考試資訊以 Google 官方最新公布為主，應考前請核對當年度測驗頁。
Google Analytics Certification (2026)｜2026年官方課程；測驗詳規需登入確認
Google Analytics 目錄｜官方目錄；實際測驗語言需登入確認
Skillshop Ads/GMP/GA FAQ｜官方平台說明；當年度測驗專屬條件仍需另行核對
Skillshop 認證取得｜官方平台說明；當年度測驗專屬條件仍需另行核對
Skillshop 支援語言｜官方平台說明；當年度測驗專屬條件仍需另行核對
Skillshop 數位徽章｜官方平台說明；當年度測驗專屬條件仍需另行核對
報讀 Analytics Academy｜官方平台說明；當年度測驗專屬條件仍需另行核對
Google Analytics IQ 評量說明 6089828｜官方舊名稱說明；現行適用範圍以官方最新說明為準
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Google Analytics 個人認證有什麼用？認識能力界線、官方入口與報考準備GA4 資料怎麼看？一次分清事件、維度指標、來源範圍與探索工具GA4 分析如何支持行銷？資料品質、重要事件、歸因與 BigQuery 整合
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精選 ChatGPT 生圖再升級！Images 2.6 會做 GIF、記住你的商品圖，行銷人 5 個用法一次學
做社群貼文最花時間的，常常不是想文案，而是每次都要重新上傳商品圖、跟 AI 解釋「這是我們家的吉祥物」，做出來的圖還每張長得不太一樣。
OpenAI 在 11/4 推出 Images 2.6，剛好把這幾個痛點補上：能做會動的 GIF、能把參考圖存起來用 @ 叫出來。先講結論：免費版也能用，行銷、小編、美編都值得花 10 分鐘試一下。
📊 這次更新的重點
．誰能用：官方寫明 ChatGPT 與 Codex「所有方案」全球同步上線，電腦、手機、網頁都可以
．速度：官方說生圖速度比之前快 50%
．GIF 動畫：可以請 ChatGPT 做循環 GIF，或上傳一張靜態圖請它「動起來」（GIF 功能官方寫「陸續開放中」，還沒看到的話等幾天）
．存參考圖：把照片存成參考圖並取名，之後在新對話打「@名字」就能直接使用，不用重新上傳
．規模：官方公布，ChatGPT、Codex 和 API 每週合計生成約 40 億張圖，平均一天超過 5 億張
💡 行銷人 5 個馬上能用的用法
1️⃣ 把商品存成參考圖，一次做整套素材
上傳商品照，請 ChatGPT「把這張存成參考圖，名字叫 新品保溫瓶」。之後打「幫 @新品保溫瓶 做一張聖誕節主視覺，16:9」，再換「做成 IG 限動 9:16」，同一個商品在不同版位都長得一致。
2️⃣ 讓吉祥物或商品動起來
「把這張吉祥物圖做成循環 GIF，讓它揮手打招呼」「做一個咖啡冒熱氣的循環 GIF」。做完可以調整播放速度，再存到手機或直接分享。
3️⃣ 社群反應圖、梗圖
官方示範的用法之一：用品牌角色做一組「讚」「哭哭」「加油」反應 GIF，留言回覆、群組互動都用得到。
4️⃣ 一張圖改出多種尺寸
ChatGPT 生圖支援任意長寬比，可以直接在提示詞寫「1:1 貼文」「9:16 限動」「16:9 橫幅」，或用編輯器的長寬比選項重新產生。
5️⃣ 拍影片前先做動態分鏡
要拍產品短影音前，先請它把分鏡做成 GIF，看動作順不順，再跟廠商或主管溝通，省下來回修改的時間。
✅ 交代 AI 做圖的小公式
「主角（@參考圖）＋要做什麼（海報／GIF）＋什麼會動、怎麼動＋尺寸比例＋風格與文字」
例：「用 @新品保溫瓶 做循環 GIF：瓶蓋打開冒出熱氣，背景是雪景，1:1，文字『暖心價 599』放在下方」
⚠️ 三個常見錯誤
1. 每次都重新上傳商品圖：存成參考圖，用 @ 叫出來，同一個商品在每張圖都比較一致。
2. 只說「做成 GIF」：沒講清楚「什麼在動、怎麼動」，做出來常常亂動一通。
3. 上傳網路上的 GIF 要它改：官方說明 ChatGPT 不能編輯你上傳的動態 GIF，只能改它自己做的。另外，修圖時圈選的範圍不一定精準，可能改到範圍外，交出去前要檢查。
📝 小練習：挑一題試試看
① 把你們公司 Logo 或商品存成參考圖，取一個好記的名字
② 用它做一張 1:1 的節慶貼文圖，再改成 9:16 限動
③ 請它做一個 3 秒感的循環 GIF，讓商品或角色動起來
做完記得檢查：文字有沒有錯字、商品細節有沒有走樣、品牌顏色對不對。
給工程師、設計師的補充：API 分成兩個模型，GPT-Image-2.6 Flare 重速度（品質設低時最快約 6 秒出圖），Sunburst 重品質與多次編輯的一致性；API 另外支援 SVG 匯出，以及調整「規劃多少」的 complexity 參數。
📚 想把 AI 生圖用在工作上，推薦這幾門課
．不用畫也能設計！AI 繪圖：打造品牌視覺的提案實戰
https://nabi.104.com.tw/course/tibame/51ada9c8-7e5a-487a-bcab-0f4f92c29976
．生成式 AI 辦公室應用能力課程（含圖像生成與簡報製作）
https://nabi.104.com.tw/course/iiiedu/d53c46dc-0aae-4a13-b82c-a39f31d922a0
．ChatGPT 技能放大術｜精準指令與任務拆解
https://nabi.104.com.tw/course/tibame/50ab7da9-a95f-4165-8e77-17ebc8cb00e0
💬 你最想讓哪個商品或角色「動起來」？做出來的 GIF 歡迎留言分享！
資料來源：
OpenAI〈Introducing Images 2.6〉（2026-11-04）
https://openai.com/index/introducing-images-2-6/
OpenAI Help Center〈ChatGPT Release Notes〉（2026-11-04）
https://help.openai.com/en/articles/6825453-chatgpt-release-notes
OpenAI Help Center〈Images in ChatGPT〉
https://help.openai.com/en/articles/11084440-images-in-chatgpt
（內容以 2026 年 11 月 OpenAI 官方說明為準。「快 50%」為官方說法，未說明比較基準；GIF 長度、參考圖可存數量官方未公布，實際以 ChatGPT 畫面為準）
Google Analytics 個人認證有什麼用？認識能力界線、官方入口與報考準備
行銷與電商工作常需要回答顧客從哪裡來、在哪一步離開，以及哪些活動帶來訂單。認識認證能證明什麼，再找到正確官方入口，才能安排合適的學習與應考準備。
本文目錄
認證證明的能力與適用對象個人資格、公司夥伴與憑證使用從官方目錄確認入口與費用帳戶與報考條件核對清單練習與行動任務常見問答官方資料與查核日期
認證證明的能力與適用對象
Google Analytics 可協助整理網站與應用程式上的行為資料；個人認證是展示相關知識的一種方式。本系列使用「Google Analytics (分析) 個人認證資格」作為中文課名，官方入口名稱為 Google Analytics Certification (2026)，內容以 GA4 為主。
適合想認識網站分析的行銷、電商及網站分析學習者。建議先熟悉網站流量、顧客行為與基本資料閱讀；這是學習建議，不是官方報考門檻。認證不能代替追蹤設定、資料診斷和向同事解釋結果的實作經驗，也不保證就業、行銷成效或通過測驗。
個人資格、公司夥伴與憑證使用
發證方是 Google，學習與測驗平台是 Skillshop。個人產品能力認證可補充履歷上的學習與技能紀錄，但不能直接推論公司已取得認證夥伴資格；公司夥伴另有評估機制。本課程不授予法定執業資格。
Google 舊名稱的個人認證說明仍載有不得自行製作或展示該認證徽章的規定；現行 Skillshop 說明則提供官方數位憑證的領取與分享流程。兩者適用界線以官方最新說明為準。通過後應只使用官方流程取得的憑證，不自行製作認證徽章。
從官方目錄確認入口與費用
由 Skillshop 的 Google Analytics 官方目錄進入2026年認證課程，再使用 Google Analytics 與 Skillshop 說明中心查詢產品觀念、帳戶、認證及平台規則。
Skillshop FAQ 明載平台免費，Analytics Academy 的線上學習也免費。這不代表所有雲端資料工具日後都免費；付費代辦或第三方題庫也不能視為官方要求的報考費。
帳戶與報考條件核對清單
準備與 Google 帳戶連結的電子郵件，建立或登入 Skillshop，校對個人資料與證書姓名，並確認偏好語言。官方建議使用經常查看的個人信箱，以便取得認證通知。
公開課程將前四個學習區段列為 Recommended，認證評量列為 Required；Intermediate 是課程程度，不是學歷門檻。已整理的公開官方資料未列學歷、年資或前置證照要求，不能據此宣稱所有人均無條件可考。
一般流程為找到課程、準備學習、完成認證評量。年齡、地區、應備證件、額外身分驗證、是否監考、考期與實際啟動步驟，仍需登入當年度官方頁面核對。考試資訊以 Google 官方最新公布為主。
練習與行動任務
行動任務：建立個人應考核對表：記下官方課程名稱、帳戶信箱、證書姓名與尚未確認的報考條件；未確認項目留空，登入官方頁面後再補。
常見問答
問：完成本課程就能取得 Google 官方認證嗎？
答：本系列為入門與備考導讀，不直接核發 Google 官方認證，也不保證通過；取得認證仍須依官方規定完成評量。
問：公開資料沒有寫的考試規則要如何處理？
答：登入當年度官方測驗頁確認，區分平台通則、舊名稱說明與當年度詳規；考試資訊以 Google 官方最新公布為主。
官方資料與查核日期
資料查核日期：2026-10-21。考試資訊以 Google 官方最新公布為主，應考前請核對當年度測驗頁。
Google Analytics Certification (2026)｜2026年官方課程；測驗詳規需登入確認
Google Analytics 目錄｜官方目錄；實際測驗語言需登入確認
Skillshop Ads/GMP/GA FAQ｜官方平台說明；當年度測驗專屬條件仍需另行核對
Skillshop 帳戶設定｜官方平台說明；當年度測驗專屬條件仍需另行核對
Skillshop 數位徽章｜官方平台說明；當年度測驗專屬條件仍需另行核對
報讀 Analytics Academy｜官方平台說明；當年度測驗專屬條件仍需另行核對
Google Analytics 個人認證與品牌說明 6089738｜官方舊名稱說明；現行適用範圍以官方最新說明為準
Google Marketing Platform Partners 介紹｜2019年官方歷史介紹；公司夥伴資格另有評估
更多 〈Google Analytics (分析) 個人認證資格〉 推薦好文
Google Analytics 認證怎麼準備？測驗規則、語言、證書效期與續證核對GA4 資料怎麼看？一次分清事件、維度指標、來源範圍與探索工具GA4 分析如何支持行銷？資料品質、重要事件、歸因與 BigQuery 整合
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用Claude Skill 一鍵完成Google廣告關鍵字研究
破除搜尋量迷思：教學如何跳脫「搜尋量越高越好」的迷思，精準守住每一分廣告預算。
辨識主力關鍵字：教你如何辨識並分類出能真正帶來業績的關鍵字，例如「比較決策詞」與「痛點詞」。
Claude Skill 自動化：詳細說明如何透過 Claude Skill 將複雜的關鍵字分類邏輯自動化。
大幅提升效率：讓原本需要耗費一小時的整理工作，濃縮到 5 分鐘內輕鬆完成。
https://youtu.be/-r4GnLRz9tc?si=ut6-j0hT87pmzWaI
OpenAI衝算力 牽手Google 廣達、英業達營運進補
2025-07-18報導 經濟日報記者林薏茹 由聯合新聞網授權轉載
OpenAI因應算力需求大增，除採用最大金主微軟Azure的雲端運算資源之外，也將Google雲端納入其雲端供應商名單。OpenAI規劃，ChatGPT及其應用程式介面（API）採用Google雲端平台位於美國、日本、荷蘭、挪威及英國等地的基礎設施。
法人看好，Google拿下OpenAI雲端服務大單，將催動新一波AI伺服器建置熱潮，伺服器主要協力廠廣達（2382）、英業達等，營運吞補丸。
延伸閱讀：AI新十大建設 預算加碼…打造矽光子、量子電腦、智慧機器人國家級實驗室
OpenAI牽手Google
事件OpenAI在官網更新的雲端供應商加入Google雲端，另，未來ChatGPT及其應用程式介面將使用Google雲端平台、微軟、CoreWeave及甲骨文(Oracle)的雲端基礎設施影響Google雲端為全球第三大雲端服務供應商(CSP)，拿下OpenAI大單，將有助擴大在CSP市場的市佔率，台廠供應鏈也將雨露均霑受惠台廠廣達、英業達等資料來源：外電、法人 由聯合新聞網授權轉載
廣達受惠輝達GB200 AI伺服器出貨放量，第2季合併營收首度衝破5,000億元大關、達5,041億元，續寫單季新高。隨著第2季起較高單價的GB200機櫃出貨升溫、GB300也將於9月加入行列，廣達今年AI伺服器占整體伺服器營收占比可望突破七成。
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英業達也是Google重要AI伺服器協力廠。英業達指出，上半年出貨以機櫃（L10）形式較多，單價較高，下半年出貨將以主機板（L6）為大宗，受惠產品組合帶動，有助毛利率向上，從出貨量來看，下半年會比上半年成長，全年AI伺服器出貨將有雙位數成長。
[joblist_plugin title='104【英業達】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/1zh8g1c' amount='3']
外媒CNBC報導，OpenAI在官網更新的雲端供應商列表中加入Google雲端，並表示未來ChatGPT及其應用程式介面將使用Google雲端平台、微軟、CoreWeave及甲骨文的雲端基礎設施。
據了解，Google與OpenAI曾針對這項合作進行數個月的討論，但由於OpenAI與微軟之間的排他性協議，而無法達成交易。直到今年1月，微軟調整與OpenAI合作模式，同意從獨家供應商模式轉為優先供應權模式，OpenAI與Google的合作關係才出現轉機。
OpenAI為因應龐大的運算資源需求，與微軟調整合作模式後，動作頻頻，尋求分散雲端供應來源。
OpenAI今年3月與CoreWeave簽署價值119億美元的五年合約，5月又再新增一筆40億美元的大單；OpenAI也於7月初與甲骨文簽下重大雲端基礎建設合作案，金額高達每年300億美元，是目前全球雲端市場金額最高的AI運算合約。
OpenAI執行長奧特曼今年4月曾表示，OpenAI正面臨運算能力限制，公開疾呼「若有人擁有10萬顆GPU容量，並能立即提供，請聯絡我們」，顯見隨著大語言模型規模不斷擴增，OpenAI對運算資源的需求也愈趨迫切。
業界人士指出，目前全球前三大雲端服務供應商（CSP）分別為亞馬遜AWS、微軟Azure及Google雲端，Google雲端拿下OpenAI雲端服務大單是一大利多，有助擴大其在CSP市場的市占率。
🔍 Google AI 證照與課程總整理（2025 最新）
隨著生成式 AI 與雲端運算技術蓬勃發展，Google 提供一系列 AI 與雲端技術課程與認證，幫助個人提升數位能力、強化職場競爭力。無論你是剛入門、轉職中、還是現職工作者，這篇整理都能協助你選擇最適合的學習路徑。
📌 一、Google AI 與 Cloud 證照總覽
### 1. Google Cloud 專業證書（Professional Certificates）
透過 Google Cloud Skills Boost 提供的認證課程，可系統化學習資料分析、網路安全與雲端架構等職場必備技能。
- 資料分析專業證書（Data Analytics）
- 網路安全專業證書（Cybersecurity）
- 上課平台：Google Cloud Skills Boost
- **學費：每月 $29 美元，首月免費試用
- **網站：[Professional Certificates](https://cloud.google.com/learn/certificates?hl=zh-TW)
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2. Google Cloud 認證證書與徽章
- Cloud Digital Leader 認證**：入門級雲端通識認證
- Associate / Professional 級證照**：適合工程師、架構師、資料分析師等專業角色
- 技能徽章 Skill Badges**：完成特定實作課程即可獲得，適合展示技能
- 網站：[Google 認證官網](https://cloud.google.com/learn/certification?hl=zh-TW)｜[技能與證照管理](https://cloud.google.com/learn/training/credentials?hl=zh-TW)
🤖 二、生成式 AI 與機器學習課程推薦
3. Google AI Essentials（生成式 AI 通識課程）
由 Google 推出的免費 AI 基礎課程，適合初學者快速了解生成式 AI 工具與應用。
- 內容：AI 工具應用、提升工作效率
- 平台：[Google AI Essentials](https://grow.google/intl/zh-HK_hk/ai-essentials/)
4. Introduction to Generative AI（Google Cloud Skills Boost）
短時程微學習課程，幫助你理解生成式 AI 的核心概念與技術原理。
- 課程頁面：[Introduction to Generative AI](https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/536?locale=zh_TW)
5. Machine Learning Crash Course (MLCC)
Google 經典的免費機器學習課程，包含視覺化示意、互動程式與 15 小時課程。
- 對象：資料科學、AI 工程師、對 ML 有興趣的學習者
- 網站：[ML Crash Course](https://developers.google.com/machine-learning/crash-course)
🧠 三、台灣本地 AI 認證課程（與 Google 合作）
6. 104 學習精靈｜生成式 AI 證書課程
由 104 與 Google 技術整合推出的 8 小時 AI 入門課程，內容實用、講解清晰。
- 學習內容：生成式 AI 的應用邏輯與職場場景
- 報名網址：[104學習精靈｜生成式 AI 課程](https://nabi.104.com.tw/ability/10048799)
7. ADCT｜Google Gemini AI 通識認證
由數位文化協會推出的 AI 通識測驗，考核 Google Gemini 與生成式 AI 的應用知識。
- 課程免費，測驗費用 NT$599
- 證書可列入履歷／求職加分
- 報名網址：[ADCT AI 基本測驗](https://exam.adct.org.tw/product/ai-%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E6%B8%AC%E9%A9%97)
🚀 四、進階培訓與活動
8. Google Cloud AI Study Jam
為台灣開發者社群舉辦的 AI 主題訓練活動，涵蓋 Prompt Engineering、生成式 AI API 等進階應用。
- 適合對 AI 應用開發有興趣者
- 活動頁面：[Google Cloud Study Jam](https://rsvp.withgoogle.com/events/csj-tw-2024/home)
9. 5 天生成式 AI 密集學習營
短期集訓課程，由 Google 主辦，深入 AI 模型應用與專案實作。
- 活動頁面：[5 天密集課程](https://rsvp.withgoogle.com/events/google-generative-ai-intensive_2025q1/home)
AI 時代的 SEO 與行銷：Google 全新 AI Overview 的衝擊與應對
各位行銷人、SEOer，您是否已經感受到 Google 搜尋結果頁面悄悄發生的變化？沒錯，那就是 Google 正在積極推廣的 AI Overview！這項由人工智慧驅動的新功能，正以前所未有的方式改變著使用者獲取資訊的模式，也連帶對我們的 SEO 策略和行銷佈局產生深遠的影響。今天，就讓我們一起深入探討 AI Overview 這把雙面刃，看看它帶來了哪些挑戰，又蘊藏著哪些新的機會。
AI Overview 來襲：零點擊時代加速降臨？
想像一下，當使用者在 Google 輸入問題後，頁面頂端不再只是一連串的藍色連結，而出現了一段由 AI 精心整理的摘要，直接解答了他的疑問。方便嗎？當然方便！但對於我們這些仰賴網站流量的行銷人來說，這無疑是一個警訊——「零點擊搜尋」的比例可能會大幅增加。使用者可能在 AI Overview 中就找到了答案，不再需要點擊進入我們的網站，這直接衝擊了網站的自然流量。
特別是對於那些提供直接事實性資訊、定義解釋的網站來說，流量下滑的風險更高。過去我們努力優化排名，就是為了爭取那一次點擊，但在 AI Overview 的時代，這個邏輯可能不再適用。
挑戰中尋找機遇：長尾關鍵字與高品質內容的逆襲
難道我們就只能坐以待斃嗎？當然不是！AI Overview 的出現，也為我們指明了新的方向：
長尾關鍵字的重要性空前提升： AI Overview 更擅長回答具體、細緻的問題。因此，深入研究長尾關鍵字，針對更精確的使用者意圖創建內容，將會是突圍的關鍵。思考你的目標受眾會問哪些更深入、更特定的問題？你的內容是否能提供精準的解答？
內容品質與可信度成為王道： AI 在生成摘要時，會評估不同來源的資訊。這意味著，只有那些提供高品質、準確、全面且具有權威性的內容，才更有可能被 AI 採用並展示在 Overview 中。這是一個內容價值的重新洗牌，劣質內容將更容易被淘汰。
結構化資料，讓 AI 更懂你： 善用 Schema Markup 等結構化資料，就像為你的網站內容貼上標籤，幫助搜尋引擎（包括 AI）更好地理解你的內容。這能有效提高你的內容被 AI Overview 選取的機率。
行銷策略的進化：超越點擊，贏得信任
在 AI Overview 的影響下，我們的行銷策略也需要與時俱進：
從流量思維轉向價值思維： 我們不能再只關注點擊量，更要關注使用者在我們網站上的行為，例如停留時間、互動程度、轉換率等。即使流量減少，如果能吸引到更精準、更有意願的潛在客戶，這仍然是成功的行銷。
打造更深入、更具洞察力的內容： AI Overview 擅長提供基本資訊，但它無法取代深度分析、獨到見解和情感連結。我們的內容需要超越表層，提供更深層次的價值，才能吸引使用者點擊並與之互動。
建立品牌聲譽的新途徑： 如果你的品牌內容經常被 AI Overview 引用，即使沒有直接點擊，也能在使用者心中建立專業、值得信賴的形象。這是一種新的品牌曝光和信任建立方式。
擁抱多元內容形式： 除了文字，影片、圖表、資訊圖等多元化的內容形式，可能更容易被 AI 理解和納入摘要，也能更有效地吸引使用者。
監測與調整： 我們需要密切關注 AI Overview 的表現，了解哪些關鍵字觸發了摘要，我們的品牌是否被提及，並根據這些數據調整我們的 SEO 和行銷策略。
結論：擁抱變化，贏在未來
AI Overview 的出現，無疑為 SEO 和行銷領域帶來了巨大的變革。我們不能抗拒科技的發展，唯有積極擁抱變化，調整策略，才能在新的環境中生存並茁壯成長。專注於創造高品質、有價值的內容，深入理解使用者意圖，並善用新的工具和技術，我們仍然能在 AI 時代找到屬於自己的舞台。
您準備好迎接 AI Overview 帶來的挑戰與機遇了嗎？歡迎在下方留言分享您的看法
什麼是 SEO 與 GEO？讓品牌同時被 Google 與 AI 搜尋看見
你是否有過這樣的困惑：網站做得很漂亮，卻沒有人找得到？或者 Google 排名還不錯，但 ChatGPT 從來沒有推薦過你的品牌？
這正是 SEO 與 GEO 的核心差異，也是現代品牌行銷最需要了解的觀念。
SEO（搜尋引擎優化）
透過關鍵字研究、網站結構優化、內容策略，讓你的品牌在 Google、Yahoo 等傳統搜尋引擎中獲得更好的排名，吸引有需求的用戶主動找到你。
GEO（生成式引擎優化）
這是 AI 時代的新戰場。當用戶在 ChatGPT、Gemini、Perplexity 等 AI 平台提問時，GEO 讓你的品牌成為 AI 推薦的「最佳解答」，打入 AI 精選摘要，建立品牌在 AI 知識庫中的正面關聯。
TOPCLASS 的核心理念
我們把品牌的數位現況比喻成「蓋在沙漠裡的五星飯店」——內容再好，沒人找到等於零。我們透過四階段服務流程（結構診斷 → 地段翻轉 → 權威加持 → 長期養護），幫你的品牌從邊緣搬進流量精華區，讓搜尋引擎與 AI 同時看見你。
我們的成績：
・10+ 年實戰經驗
・1000+ 服務客戶數
・4000+ 優化關鍵字
・50% 首頁排名保證
如果你的網站有以下任一狀況，代表是時候進行一場「數位都更」了：
・網站漂亮但 Google 搜尋找不到
・ChatGPT 問到產業關鍵字時從未提過你
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Google AI Overview是什麼？從實測數據看網站該怎麼因應
前陣子我請團隊做了一個小測試，挑了三十個跟客戶產業相關的搜尋詞，一個一個手動搜尋，記錄畫面上有沒有出現AI Overview摘要框。結果三十個詞裡面，有十九個直接跳出摘要框，佔比超過六成，而且集中在比較口語化、帶有疑問語氣的搜尋詞，例如「怎麼選」「差在哪」「推薦哪種」這類問法。這個小實驗讓我更確定一件事：AI Overview已經不是偶爾出現的特殊現象，而是搜尋結果頁面的常態配置，尤其是那些帶有比較、推薦、選擇意圖的搜尋，幾乎都逃不掉。這篇文章我想用比較實證的角度，把AI Overview到底是什麼、為什麼會觸發、企業該怎麼因應，用數據觀察搭配實務建議整理給大家。
【AI Overview是什麼，跟一般搜尋結果差在哪裡】
AI Overview是Google運用生成式AI技術，即時彙整多個網頁內容後，在搜尋結果最上方顯示的一段摘要文字，通常會附上幾個來源連結。跟傳統的搜尋結果列表相比，最大的差異在於呈現的順序與使用者的行為模式。傳統搜尋是把一排標題和摘要並列給使用者，使用者需要自己點進去比較內容；AI Overview則是先把答案整理好、直接呈現在使用者眼前的最上層，這也代表使用者可能連捲動的動作都省了，看完摘要就直接做決定。對經營網站的人來說，這件事最直接的衝擊，是原本靠自然排名爭取的第一眼曝光，現在必須先經過AI摘要這一層篩選才有機會被看到。舉例來說，過去使用者搜尋某個保健食品該怎麼挑，可能會點開三到五篇文章交叉比對，現在如果AI Overview已經把常見的挑選重點整理出來，使用者很可能看完摘要就直接下單，完全不會點進任何一個原始網站，這對仰賴自然搜尋流量的品牌來說，是實質的曝光流失，而且這種流失在後台數據上，通常不會直接顯示成排名下滑，而是轉換率跟詢問量慢慢變少，容易被誤判成其他原因造成的影響。
【什麼樣的搜尋詞比較容易觸發AI Overview】
從我們自己做的觀察來看，觸發機率比較高的搜尋詞，通常帶有幾個特徵。第一種是比較型的問法，例如某兩種產品或服務的差異，這類問題天生適合用摘要方式呈現對照結果，我們測試的三十個詞裡面，光是「A跟B差在哪」這種句型就佔了七個，全部都觸發了摘要框。第二種是操作型或步驟型的問題，例如怎麼申請、怎麼設定、流程是什麼，AI Overview可以把分散在不同網頁的步驟整合成一份清單，使用者不用自己點開三四個網站來回比對步驟順序。第三種是推薦或建議型的問題，例如某個情境下該選哪一種方案，這類問題因為牽涉到主觀判斷，AI摘要通常會綜合多個來源給出一個相對中立的建議，也會附上幾個不同方向的考量點供使用者參考。相對來說，品牌名稱加產品型號這種指向性非常明確的搜尋，觸發AI Overview的機率就低很多，因為使用者的意圖已經很清楚，不太需要額外的摘要整理，我們測試的品牌加型號類搜尋詞，十個裡面只有兩個出現摘要框，且內容都偏向產品規格的客觀陳述。企業如果想知道自己的產業關鍵字容不容易受影響，可以先照這個邏輯，自己動手搜尋看看核心關鍵字目前的觸發狀況，會比空想有感覺得多，也建議把結果簡單記錄下來，方便幾個月後回頭比對變化趨勢。
【AI Overview會不會消失，值不值得投入資源因應】
不少客戶會問，這會不會只是Google暫時的實驗功能，過陣子就收掉了。從這幾年的發展軌跡來看，Google持續在擴大AI Overview的覆蓋範圍與涵蓋的關鍵字類型，投入的資源只有增加沒有減少的跡象，短期內消失的可能性非常低。與其把心力花在期待這個功能退場，不如務實地思考怎麼讓自己的內容成為被摘要引用的來源之一。這裡有一個容易被忽略的重點，就是被AI Overview引用跟單純排名靠前，帶來的品牌信任感其實不太一樣。使用者還沒點擊，就已經在摘要裡看到你的品牌名稱被明確提及，這種曝光給人的信任感，某種程度上比排名第一名還要有說服力，因為使用者會覺得連AI都認可這個來源。
我自己接觸的客戶裡，做居家修繕服務的、做語言課程的，這半年都陸續反映，同業裡只要誰先被AI Overview引用，詢問單裡開始出現「我是看AI推薦才聯絡你們」這類留言的頻率明顯變高。這種現象其實也說明了一件事，消費者對AI整理過的資訊，信任門檻比想像中低，因為他們認為AI是綜合多方來源之後才給出的建議，而不是單一廠商自賣自誇的行銷文案，這也是為什麼企業與其抗拒這股趨勢，不如提早卡位，把資源放在讓自己成為那個被信任的來源。
【想被引用，內容該怎麼調整】
實務上觀察下來，比較容易被AI Overview引用的內容，通常具備幾個共通特質。第一，段落一開始就給出明確答案，不繞圈子鋪陳，AI在抓取重點時，會優先辨識那些能直接回應問題的句子，我常建議客戶寫文章前先自問，如果有人只看第一句話，能不能得到答案。第二，善用清楚的小標題跟條列式呈現，讓內容的邏輯層次分明，方便系統快速解析重點，而不是把所有資訊擠在一大段密密麻麻的文字裡，這點對閱讀體驗跟AI解析都同時有幫助，算是一舉兩得的調整。第三，內容要有具體的數字、案例或可查證的依據，而不是空泛的形容詞堆砌，這也是為什麼我建議客戶在文章裡多放入實際的操作經驗與數據，而不是複製貼上同業的行銷文案，同質性太高的內容，AI模型也比較難判斷誰才是真正的原始來源。第四，技術面要做好結構化資料標記，讓搜尋引擎更容易正確理解頁面的內容類型，例如常見問答、產品資訊、教學文章的標記方式都不太一樣，這部分如果內部沒有工程資源，通常需要外部顧問協助設定。第五，持續累積品牌在其他管道的一致露出，包含新聞、論壇、評論網站的提及，這些外部聲量的累積，會強化系統對品牌權威性的判斷，單靠自家網站不斷發文，效果會比較有限，畢竟AI模型參考的來源本來就不只一個網站。
【我們實際輔導客戶的做法】
以戰國策SEO/GEO服務這幾年協助客戶處理AI Overview曝光的經驗來說，我們通常會先做一次關鍵字觸發率的盤點，找出客戶產業裡哪些搜尋詞已經被AI摘要佔據版面，再回頭檢視客戶網站現有內容，是不是具備被引用的條件。很多時候問題不在於內容寫得不夠多，而是內容的呈現方式太偏行銷語氣，缺乏具體、可驗證的資訊，這種內容AI模型很難判斷為可信來源。舉例來說，我們曾經協助一個做居家清潔服務的客戶，原本網站上的服務介紹頁面都是「專業、細心、值得信賴」這類形容詞堆砌的文字，我們重新調整成具體的清潔流程步驟、使用的清潔劑成分說明、常見坪數的收費區間，調整後幾個月，客戶反映在搜尋「居家清潔怎麼收費」這類問題時，品牌開始出現在AI摘要的引用來源裡。戰國策集團在數位服務領域深耕超過二十六年，服務過的企業客戶累積超過三萬家，這幾年也持續把過去SEO操作的經驗，延伸應用到AI Overview跟GEO這類新的曝光戰場，透過系統化的方式協助客戶縮短嘗試錯誤的時間，把資源真正用在有效果的調整上。
【常見問題】
Q：所有的搜尋結果都會出現AI Overview嗎？
A：不會，Google會依據問題類型與搜尋意圖自動判斷是否顯示，帶有明確指向性的搜尋，例如特定品牌或型號，出現機率較低，帶有比較、推薦、步驟性質的搜尋，出現機率明顯較高。
Q：中小企業有辦法跟大品牌競爭AI Overview的曝光嗎？
A：有機會，因為AI Overview看重的是內容本身的完整度與可信度，而不是單純比較品牌規模，中小企業如果把內容做得夠具體、夠有實際案例佐證，一樣有機會被引用，這跟純粹比排名的邏輯不完全相同。
Q：需要為了AI Overview重新架設一個網站嗎？
A：通常不需要，重點在於既有內容的呈現方式與結構化程度調整，多數情況下可以在現有網站架構上逐步優化，除非網站本身在技術上有嚴重的可讀性問題，才需要考慮更大幅度的調整。
Q：多久可以看到品牌開始出現在AI Overview裡？
A：跟一般SEO類似，沒有固定的時間表，通常需要持續幾個月的內容調整與觀察，建議先設定追蹤機制，定期檢查關鍵字的觸發狀況與品牌被提及的頻率，而不是等待突然出現的驚喜。
Q：如果同業已經被AI Overview引用，我還有機會追上嗎？
A：有機會，但要有心理準備需要花比較多力氣。搜尋引擎與AI模型對內容的學習有一定的累積性，先卡位的一方確實會有優勢，但只要內容品質、可信度資訊補得夠扎實，後進場的品牌一樣有機會逐步追上，重點是不要因為同業已經領先就完全放棄這塊布局。
Q：AI Overview出現之後，網站的廣告投放策略也需要跟著調整嗎？
A：建議一併檢視。如果重要關鍵字已經被AI摘要大量觸發，單純加碼付費廣告未必能彌補自然流量的流失，這時候把部分預算轉為投入內容體質調整跟品牌可信度建置，長期來看往往更划算，兩者可以搭配使用，而不是互相取代。
回到一開始那個小實驗，其實它給我的啟發是，與其把AI Overview當成一個要對抗或逃避的對象，不如把它當成新的曝光管道來經營。搜尋結果的版面配置已經在改變，而且這個改變的方向很明確，企業與其原地觀望，不如趁現在市場規則還在形成階段，先把內容體質調整好，卡住相對有利的位置。晚一步開始的企業，之後要花的力氣只會更多，因為搜尋引擎與AI模型對內容的學習有累積性，越晚建立起可信度資訊，追趕的成本就越高。我自己這幾年在第一線觀察下來，越來越確信這不是一時的行銷話題，而是搜尋生態真實在發生的結構轉變，企業如果還是用過去只顧排名數字的思維來看待這件事，很可能會錯失重新調整曝光策略的最佳時機。如果你想知道自己產業的關鍵字目前AI Overview的觸發狀況如何，或是想找人一起盤點網站現況，歡迎直接聯繫我們討論，我們會依照實際搜尋數據，而不是空泛的猜測，幫你釐清下一步該怎麼做。
戰國策SEO/GEO服務
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Google Cloud Next 26大會登場 第八代TPU首創推理、訓練雙規格
2026-04-22 經濟日報記者彭慧明 由聯合新聞網授權轉載
Google Cloud Next 26 大會22日登場，Google Cloud 執行長Thomas Kurian（柯里安）宣布Google開啟「代理式企業」新時代，推出一系列新技術，包括全新統一的 AI 技術堆疊、及各種橫跨數據、資安與生產力的「代理式（Agentic）」創新，以及Google Cloud第八代張量處理器（TPU v8）。新晶片首創因應訓練和推論功能雙規格，市場預期聯發科（2454）取得推論部分的ASIC訂單，推動聯發科22日再度以漲停2,295元收盤，飆新天價。
Google執行長皮查（Sundar Pichai）也表示，Google積極利用AI系統優化改造，付費企業成長強勁，今年第1季度，Gemini付費月活躍用戶月成長達40%。Google推出全新的 Gemini Enterprise代理平台，幫助企業管理內部眾多的AI代理模式。他坦言Google就是「零號使用者」，內部使用AI產生程式碼已經有一段時間，如今Google所有新程式碼中有75% 由AI產生並經工程師審核通過，已高於去年秋季的50%。
皮查指出，Google正在向真正的代理式工作流程（agentic workflow）轉型。工程師正在協調完全自主的數位化任務團隊進行代理與完成任務。
柯里安表示，第八代Google客製化 TPU，具備專為訓練和推論打造的兩種截然不同架構（TPU 8t、TPU 8i），兩款專門打造的晶片重新定義AI的可能性，從建立最強大的 AI 模型，到調度龐大的AI代理群，以及管理最複雜的推理任務。其中TPU 8t定位為訓練效能引擎，經過最佳化處理，可將前沿模型的開發時間從數個月縮短至數周。透過系統平衡大量的運算吞吐量、共享記憶體和晶片間頻寬，同時提供最佳能源效率和高產能的運算時間。
TPU 8i是專為驅動代理式AI（agentic AI）服務打造推理引擎，只需要提出問題、將任務委派給AI代理，就能立即獲得回應，利用288 GB的高頻寬記憶體，內建384MB的SRAM（靜態隨機存取記憶體），容量較上一代增加三倍，能將模型使用中的工作集完全保存在晶片上。
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Google資本支出不手軟 台協力廠廣達、英業達吃定心丸
2025-02-06 經濟日報記者吳康瑋 由聯合新聞網授權轉載
Google（谷歌）母公司Alphabet截至去年第4季淨利潤首次突破1,000億美元大關，達到1,001.2億美元，收入3,500.2億美元，年成長約14%。不過該表現仍低於華爾街的預測，外傳是受到「雲端業務」成長放緩所拖累。不過團隊為了滿足AI發展所需，仍拍板今年將在伺服器和數據中心上花費750億美元。對此，市場則看好，團隊訂定資本支出毫不手軟的態度，將為主要協力的代工廠廣達（2382）、英業達（2356），今年走勢起到穩定軍心的效用。
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外媒稱，Alphabet在2024年第四季度的合併收入同比增長12%，達到964.7億美元，根據控股公司的資料，這反映了整個業務的穩定動態。 與此同時，該指標低於接受LSEG採訪的分析師的共識預測，他們認為收入應該更高、且在965.6億美元以內。分析師還對谷歌雲部門的季度收入感到失望，該部門的收入為119.6億美元，比去年的結果高出30%，但低於接受StreetAccount採訪的專家的121.9億美元的共識預測。
不過面對龐大的AI需求，Alphabet仍宣佈，今年將分配750億美元用於資本支出，而去年為525億美元。管理層也在會議中表示，由於團隊目前仍無法滿足對人工智慧技術的需求，因此加大投資絕對是勢在必行；首席財務官Anat Ashkenazi也直言，公司正在盡一切努力部署更多產能並滿足需求。她透露，這些資金將反映對技術基礎設施的投資，其中最大的組成部分是對「伺服器」的投資，其次是資料中心，並藉此來支援谷歌服務、谷歌深度思維的業務增長。
面對Alphabet將2025年的資本支出大幅增加，外界則認為將對主要的兩大協力廠商廣達、英業達帶來挹注，而有關台系AI概念股2025年營運表現，也有望再吃下「定心丸」，並在今年持續受惠。
據外媒《servernews》報導透露，谷歌母公司 Alphabet Holdings已報告截至 12 月 31 日的 2024 財年第四季度和全年的財務業績。其中，2024年底Alphabet 的淨利潤首次突破1,000億美元大關，達到1,001.2億美元，收入為3,500.2億美元，同比增長14%。不過Alphabet 也因為業績表現低於華爾街的預測，因此導致公司股價於週二在場外交易中下跌9%。
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學會Google建議的萬用 Prompt 公式，精準寫出AI易懂的指令
在企業內訓與工作坊中常看到一個現象，多數人期待用 AI，只用一句模糊指令，就期待得到精準結果。但我們跟老闆溝通都不敢這麼勇敢了...
但實際上，AI 最缺的就是「上下文」，我們越清楚描述需求，它就越能發揮真正效益。
先前在網路上看到 Google官方有一份內容，分享如何撰寫有效的Prompt，大致看一下覺得簡單又好記，也不用特別追求複雜的口訣，適合想了解如何更有效和AI溝通的夥伴學習。
如果您也想在 ChatGPT、Gemini、Claude 讓AI更「懂你」，可以參考看看這份Google的提示指南，寫出及格的 Prompt，再視需求慢慢優化。
◼Google Prompt框架寫法
(1) 角色（Role）：讓AI扮演某個角色或用什麼專業角度思考，比如「你是一位B2B行銷顧問」。
(2) 任務（Task）：明確描述你想要做的事，比如「協助我寫新品上市 EDM」。
(3) 背景（Context）：提供必要資訊、條件、限制，比如「產品能幫助中小企業降低廣告成本，主要受眾是行銷經理」。
(4) 格式（Format）：告訴AI要用什麼形式輸出「使用PAS文案公式，內容不超過80字，記得加上CTA」。
這篇文章不只整理了 Google 推薦的 Prompt 架構，也放上實戰案例，如果也想讓AI更懂你，可以參考看看。
這篇文章我整理了 Google 推薦的 Prompt 架構，也放上實戰案例。
如果你也想讓AI更懂你，可以參考看看～
➡️https://jasondiginote.com/prompt-formula-guide/
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