SEO搜尋引擎優化七大密技｜攻上頂端排名寶座
104學習
Search engines
能快速有效利用網路工具搜尋所需資訊，提升工作效率與問題解決能力。熟悉關鍵字設定、篩選資料來源真偽，避免誤信錯誤訊息，對市場趨勢、技術更新或競爭對手分析都有幫助。這項技能讓你在資訊爆炸的環境中，能快速找到精準且實用的資料，支援決策與專案推進，是現代職場不可或缺的基本能力。
提升你的實力，朝專業更進一步
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Google Analytics 企業行銷數據分析實戰
【天下學習｜線上課】從零到一 養成看數據做商業決策的習慣
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AI為你的企業賦能ChatGPT改變傳統工作流程
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零基礎 AI 建站｜智慧架設、內容生成與 SEO 全攻略
Vibe Coding：AI 網路應用開發實戰（上）
精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
Google Ads 搜尋廣告認證
Google Ads 搜尋廣告認證 https://skillshop.exceedlms.com/student/path/18159?use_locale=true ，
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證明你已掌握所有必備知識，能夠建立及改進 Google 搜尋廣告活動。如要獲得認證，使用者必須熟知如何使用自動化解決方案達成特定行銷目標，例如利用智慧出價提高廣告活動成效。
取得 Google Ads 搜尋廣告認證，即表示 Google 認可你具備下列能力：
● 將線上行銷理念轉化為連貫一致的數位行銷策略
● 根據公司的整體行銷計畫擬定 Google 搜尋廣告策略
● 設法透過 Google 搜尋廣告增加待開發客戶、銷售額或網站流量
● 確認你的搜尋行銷計畫在你的數位行銷預算之內
Google
專利分析師
專利主要是指發明、實用新型及新式樣(又稱「外觀設計」)，此三者經申請並通過審查後所授予的一種權利。
高科技業界及傳統產業界對於專利分析之業務日益重視，無論是在市場區隔、研發走向或是訴訟策略上，產業界已將專利分析列為各公司核心業務項目；專利分析之重要性在於利用專利分析迅速掌握相關技術發展的趨勢以及專利佈局現況突破技術障礙，提供企業現有技術的未來發展空間，縮短研發時間以減少研發經費，進而提昇國際競爭優勢。
工業技術研究院
數位行銷科技專業人員
財團法人資訊工業策進會本次辦理「數位行銷科技專業人員」能力評測，提供有意投入此領域之學生、社會新鮮人或是已經具有領域基礎知識及經驗之人才，能夠更清楚知道數位行銷科技六大領域之基礎架構，透過能力評測能夠理解自身優勢和未來發展，繼續精進成為職業發展之依據。報名成功者，將提供亞太行銷數位轉型聯盟協會之免費學習資源。
財團法人資訊工業策進會
Google Ads 多媒體廣告認證
檢驗你是否能嫻熟運用 Google 多媒體廣告，讓你的廣告投資發揮最大效益。獲得認證的使用者，須善於擬定高成效的多媒體廣告策略及廣告活動，達成特定行銷目標。
取得 Google Ads 多媒體廣告認證即表示 Google 認可你具備下列能力：
將線上行銷理念轉化為連貫一致的數位行銷策略
根據公司大方向的行銷計畫擬定 Google 多媒體廣告策略
設法透過 Google 多媒體廣告增加知名度、考慮度、購物行動及回訪率
利用 Google 多媒體廣告目標對象功能制定計畫，觸及新客戶和現有客戶
確認你的多媒體行銷計畫在你的數位行銷預算之內
Google
AI技術輔助高效廣告認證
※ 線上課程約4小時 --
瞭解 Google 跨管道 AI 解決方案的重要性，並學會如何建立及調整這類廣告活動來達成業務目標。
取得 AI 技術輔助高效廣告認證，即表示 Google 認可你具備下列能力：
● 說明 AI 對整體 Google Ads 廣告活動的重要性。
● 擬定符合業務目標的 AI 自動化策略。
● 瞭解跨管道 AI 技術輔助廣告活動和工具的好處。
● 說明靈活思考的重要性，以及如何根據市場需求彈性調整預算，取得實際業務成果。
● 使用 Google Ads 報表和洞察資料，清楚掌握 Google AI 成效。
Google
Google專業級機器學習工程師認證
專業級機器學習工程師利用 Google Cloud 功能與機器學習方法的知識，來建立、評估、生產和優化AI解決方案。機器學習工程師處理大型、複雜的資料集，並建立可重複、可重複使用的程式碼。 根據基礎模型設計，同時實施生成式AI解決方案。
機器學習工程師著重AI實踐，與其他職位密切合作，以確保AI應用程式的穩定與成功。
機器學習工程師具有扎實的程式設計能力、資料平台以及分散式資料處理工具的經驗。精通模型架構、資料和機器學習管道創建、生成式 AI 和指標解釋等領域。
機器學習工程師須熟悉MLOps、應用程式開發、基礎架構管理、資料工程和資料治理的基礎概念。 幫助團隊有效運用AI解決方案。透過訓練、再訓練、部署、調度、監控和改進模型。
Google
精選貼文，掌握第一手知識
Search Console 查詢加總對不上？用一頁紀錄表避免誤判
打開 Google Search Console，看到文章有曝光，卻找不到等量的查詢字詞，常會以為報表壞了，或急著把差額解讀為「潛在客戶」。今天只練一件事：針對一個網址，分開記錄總覽與查詢列，對看得到的資料提出下一步，不替看不到的部分編故事。
適合自己維護網站、剛開始看 SEO 數據的店主與內容編輯。有已驗證的 Search Console 網站資源可以照步驟操作；沒有帳號也能用下面的虛構數字做紙上練習，不需購買工具。範例不是客脈或任何網站的真實成效。
【先固定觀察範圍】
1. 進入「成效 → 搜尋結果」，搜尋類型選「網頁」，日期選一段已結束的完整期間，例如前 28 天。最新資料可能仍在更新，別用今天上午對比完整的昨天。
2. 在「網頁」分頁選一個你要研究的網址，或用「新增篩選條件」輸入該網址。確認上方篩選仍在，再記下網址、日期、國家與裝置。下次比較要用相同條件。
3. 開啟「總點擊次數」與「總曝光次數」，抄下圖表上方的總覽數字。曝光是搜尋結果呈現的次數，點擊是從 Google 搜尋點進網站的次數；兩者都不是填表、有效詢問或成交。
4. 切到「查詢」分頁，記下可見的查詢、曝光與點擊。先看哪些問法真的與這個頁面內容相符，再看數字；品牌名稱、教學問題與購買比較，不能只因都帶來曝光就當成同一種需求。
【免費小練習：不要替差額命名】
假設某一頁的總覽是 100 次曝光、4 次點擊；查詢表只列出「網站費用怎麼估」60 次曝光、2 次點擊，以及「網站報價比較」20 次曝光、1 次點擊。可見列相加是 80 次曝光、3 次點擊。你的紀錄應寫「總覽 100／4；可見查詢列 80／3；兩處不一致，原因未確認」。不要寫「另外 20 次曝光、1 次點擊都來自高意圖關鍵字」，因為你根本沒看到那些字詞。
Google 官方說明指出，查詢表可能省略匿名查詢，也會受到資料截斷、篩選和依網站／依頁面彙總方式影響。圖表與表格不一定能靠逐列加總完全對齊；加上查詢篩選後，總數口徑還可能改變。所以不要拿差額補出一筆虛構關鍵字，更不要用它計算「有多少人想買」。
【把觀察變成一個可驗收動作】
回到可見查詢，挑一個與頁面主題吻合、但頁面沒有直接回答的問題。例如頁面只說「網站價格依需求而定」，可見查詢卻在問「報價含主機嗎？」先核對實際方案，再補一段清楚說明包含與不包含的項目。保留修改前文字、網址、日期；上線後比較同一頁與同一組條件的完整期間。搜尋表現變化仍可能受季節、競爭或其他修改影響，不能把每次增減都歸功於這一段文字。
驗收這個練習時，應交出一張表：網址與期間、總覽曝光／點擊、可見查詢及其數字、無法判定的差異、擬修改的一段內容。請另一個人只看表，就能分辨「已觀察」和「推測」。常見錯誤是忘記頁面篩選、混用網頁與圖片搜尋、把最新未完成日期拿來比較，或以為點擊等於詢價。若要評估商業結果，另查網站分析與真實詢問紀錄；沒有資料就標未取得，不能記成零。
Search Console 對已驗證網站資源可免費使用；這篇沒有登入客脈後台查真實查詢，也沒有測到排名或成交。今天的練習：用你的文章網址完成上述紀錄；沒有權限就用 100／4 與 80／3 這組虛構數字，寫出一句不越界的結論。
Google 官方成效報表與資料差異說明（查核：2026-09-27）：
https://support.google.com/webmasters/answer/7576553
https://support.google.com/webmasters/answer/17010575
若還不知道要先查收錄、曝光還是詢問，可接著做這份分階段練習：
https://kemai-ai.com/blog/website-no-traffic-diagnosis?utm_source=nabi&utm_medium=community&utm_campaign=14day-learning-test
整理／配圖：客脈 AI。配圖為 AI 生成示意，不是 Search Console 截圖；數字為虛構教材。
AI Search 正在殺死你的網站流量？這篇文章幫你看清現實
我最近跟幾個做網站的朋友聊天，他們都有同一個感受：「流量在掴，但我不知道為什麼。」Google Analytics 的數據開始出現奇怪的變化，自然搜尋流量緩慢下降，但廣告費用沒有減少，SEO 分數也沒有明顯下滑。這到底是怎麼回事？
我輸得答案已經很清橚了：AI Search 正在吃掉你的流量。
【AI Search 是什麼？先搞清楚我們在說的是同一件事】
AI Search 這個詞現在被用得很廣泛，但其實它包含了幾個不同的層次。
第一層是 AI Overview，就是你在 Google 搜尋結果最上方看到的那個 AI 生成摘要。AI 幫你把幾個網頁的內容濃縮成一段話，你不需要點進去就能得到答案。
第二層是 Conversational Search（對話式搜尋），這是像 Perplexity、ChatGPT Search 這類工具在做的事。你不是輸入關鍵字，而是用自然語言描述你的問題，AI 給你一個完整的對話式回答。
第三層是 Agentic Search，這是最新、也是最激進的形式。AI 不只是回答問題，而是主動幫你執行任務。
這三個層次都在同時發展，只是速度不同。但它們共同指向同一個方向：用戶從搜尋網頁變成直接向 AI 要答案。
【哪些產業受到的衝擊最大？】
SEO 和內容行销產業：直接命中要害。如果你靠生產內容、優化關鍵字排名來獲得流量，你現在面對的問題是：就算你的文章在 Google 排名第一，用戶可能也不需要點進來，因為 AI Overview 已經把重點摘錄出來了。
媒體和新訞：已經在承受壓力。很多媒體的流量來源高度依賴 Google 搜尋。當 AI 可以直接回答「今天發生什麼大事」的時候，去新訞網站瀏覽的理由就少了。
電商：影響比較複雜。負面的是，靠「最便宜的 XX 哪裡買」這類關鍵字引流的模式會越來越難。但正面的是，如果你的產品可以出現在 AI 的推薦清單裡，轉換率可能比傳統 SEO 還要高。
知識型服務（補習班、顧問、教練）：需要重新定位。如果你的核心價值是「提供知識和資訊」，AI Search 確實是個挑戰。但如果你的核心價值是「降伴、個人化輔導、實戰執行」，這是 AI 目前還無法取代的。
【傳統 SEO 的邏輯為什麼失效了？】
傳統 SEO 的核心假設有兩個：一，用戶需要點擊連結；二，搜尋引擎的目的是把用戶帶到網頁。AI Search 正在瓦解這兩個假設。
對 Google 來說，用戶在 Google 上停留的時間越長，廣告收入就越高。所以 AI Search 某種程度上是 Google 把流量留在自己手上的策略。
這對整個內容生態系統的影響是深遠的，而且大多數人還沒有意識到它的嚴重性。
【但也不是世界末日：新的機會在哪裡】
第一個機會：成為 AI 引用的來源。AI Search 在回答問題的時候，需要引用可信的來源。如果你的內容是 AI 認為高品質、高可信度的來源，你的網站可能會成為 AI 回答的背書。
第二個機會：生產 AI 無法複製的內容。個人真實經歷、獨家訪談、原創研究數據、第一手田野調查，這些都是 AI 無法自己生成的。
第三個機會：從流量思維轉向關係思維。AI Search 打破的是「陜生人通過搜尋找到你」的模式。但它打不破的是「已經認識你的人繼續支持你」的關係。電子報、社群、會員制，這些以關係為基礎的商業模式，受到 AI Search 的衝擊比較小。
【對未來的一個預測】
我認為在 2027 年之前，我們會看到一個很明顯的分化：一類是成功轉型 Agent SEO 的品牌，它們學會了如何讓 AI 推薦自己，流量來源從傳統搜尋轉移到 AI 推薦。另一類是沒有轉型的品牌，流量持續下滑，最後不得不靠更多廣告費來維持曝光。
AI Search 不是未來的事，它現在就在發生。傳統搜尋引擎帶給網站的流量正在被 AI 慢慢吃掉，這個趨勢只會加速，不會逆轉。但這不代表「做網站沒用了」或「SEO 已死」。它代表的是，遊戲規則改了，你需要學習新的玩法。
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AI來了，SEO還重要嗎？搜尋行銷專家解析「全域搜尋優化」新策略
生成式AI問世後，SEO是不是不重要了？當年輕一代在Threads找知識、在Instagram找商品、在ChatGPT尋求決策建議，辛苦經營的網站流量是否正在流失？搜尋行銷專家Harris先生在系統化論述SEO、AEO與GEO的專書中指出：AI時代帶來的不是搜尋的終結，而是邊界的擴張。本文節錄自《AI 全域搜尋實戰》。
文／Harris先生
AI來了，「搜尋」還重要嗎？
筆者過去從事行銷顧問工作近十年的時間，特別專攻的領域之一便是「搜尋行銷」。這些年來，即便科技推陳出新、搜尋不斷地在演變，每個階段，我回頭看市場數據時卻總得到同一個結論：「搜尋」的重要性從未被動搖過。企業主也堅信這個遊戲規則：做行銷，一定要做「搜尋」。
生成式AI問世後，開始有越來越多客戶問我：「Harris，現在還需要做搜尋嗎？Google SEO是不是不重要了？」連我自己都花了大把的時間使用ChatGPT，面對問題時有一大部分的時間是用ChatGPT解決，而不是使用Google搜尋。
然而，AI時代與資訊爆炸的時代帶來的不是「搜尋的終結」，而是「搜尋的擴張」。
別押注單一引擎，要搶佔心佔率的主動權
近年SEO行銷領域的名人尼爾‧帕特爾（Neil Patel）提倡，SEO已經不再是「Search Engine Optimization」（搜尋引擎優化），而是「Search Everywhere Optimization」（全域搜尋優化）。這指的是企業主應該針對「所有可搜尋、可獲取資訊的平台」進行優化與曝光，因為使用者「可能從任何一個平台產生搜尋行為」。不論使用者在 ChatGPT、Google或Instagram上搜尋，你的品牌都能夠有效被看見，「Search Everywhere Optimization」（全域搜尋優化）才是下個世代真正的「SEO」。
回到行銷的角度來看，ChatGPT與Google搜尋目前仍擁有極高的使用率，而且兩者的使用人口都還在持續成長中。即便 Google透過AI摘要重新分配了搜尋結果頁的流量結構，對網站導流產生衝擊，但不可否認的是，使用者並沒有離開搜尋，只是改變了搜尋的位置與方式。
在這樣的背景下，企業最理性的選擇，不是押注單一搜尋引擎，而是採取「全域搜尋優化」的策略。
所謂全域搜尋優化，並不是只關注Google排名，還要確保無論使用者是在 ChatGPT、Google、Gemini還是Perplexity上詢問問題或搜尋資訊，你的品牌都能被理解、被提及、被看見。
在搜尋入口高度分散的時代，能夠跨平台維持穩定可見度的品牌，才是真正掌握了曝光率與心佔率的主動權。
圖／《AI 全域搜尋實戰》
節錄自：天下雜誌出版《AI 全域搜尋實戰：SEO・AEO・GEO，後AI時代精準行銷必學技巧，有效提升品牌曝光，被AI優先推薦》／Harris先生 著
用「優勢公式」找對夥伴！Google與DeepMind工程師如何用AI改寫能源產業
Google與DeepMind工程師如何用AI讓數據中心省電40%，並創辦AI節能新創？看懂能力、動機與洞見組成的「優勢公式」。本文節錄自《商品決勝點》。
文／傑克納普、約翰澤拉斯基
你的優勢是什麼？優勢會以能力（capability）、動機（motivation）與洞見（insight）三種形式出現。為了解釋這三種優勢如何發揮作用，我要帶你回2014年認識三個人。他們日後成為公司創辦人。看看你能否從接下來的段落，找出三人替專案帶來的優勢─並猜一猜他們最終建立哪一種公司。
首先是機械工程師凱蒂．霍夫曼（Katie Hoffman）。
2014年的一個平常日，凱蒂在各種工業設備之間走來走去，手上沾滿灰塵和油汙。她的視線順著亂七八糟的線路走，一下子接這台機器，一下子接那台機器。凱蒂帶領的團隊負責翻新工廠，裝上新型控制系統以發揮最佳效能。這份工作很重要的一環，就是找出舊系統是如何運作，而實際情形永遠和設計文件說的不一樣。
凱蒂盯著的那條線，連到又一個工廠文件上沒提到的感應器。她用手機拍下照片，備註幾句話，然後嘆氣。成功破解舊系統並改善效率，的確會帶來滿足感─但凱蒂心知肚明，再過幾年，又會有另一批人跑來這，拆掉她所有的心血，再度翻新工廠。在那之前，系統將停留在這次的更新，永遠不會改善，直到再度大改造。凱蒂感覺這樣很浪費，想必還有更好的辦法，但是該怎麼做？
接下來是吉姆．高（Jim Gao）─也是機械工程師。
2014年一個普通的一天，吉姆坐在控制室裡，地點是Google位於愛荷華州的龐大數據中心。這座數據中心當初在設計時，吉姆就參與了，但他今天和凱蒂一樣，想著有什麼辦法能改善效能。
廠內漆成亮色的藍綠紅黃管線，通往四面八方，讓這座數據中心看起來有如《超級瑪利歐》（Super Mario）遊戲被搬到現實世界，只不過沒有蘑菇和飛行龜，只有一排排的伺服器機櫃。
一年12個月，一週7天，白天黑夜不停歇，隨時有冷水流過那些五彩繽紛的管線，負責吸收與帶走伺服器產生的熱氣。冷卻管的確有用，但吉姆檢視控制室的讀數，忍不住感到失望。這個系統太耗電。每次機櫃開始升溫，管理數據中心的團隊就必須加快冷卻系統的輸出。加速時耗用的能源愈來愈多，但也不能不加速─伺服器過熱就會當機，網路將斷線。或許這樣的效率不彰是無法避免的，或許工程技術頂多就只能做到這樣，但吉姆總覺得哪裡怪怪的。他到底漏掉什麼？
最後一位是電腦科學家維達．潘奈薛凡（Veda Panneershelvam）。
在2014年平凡無奇的一天，維達坐在倫敦的桌旁寫程式。他和世界級的軟體工程師團隊合作，一起尋找人工智慧研究的聖盃：寫出能在圍棋賽中打敗人類的電腦程式。
如果你不熟悉圍棋，只需要知道很複雜就夠了。西洋棋有10123種可能的走法，但圍棋有10360種，令人難以置信。圍棋棋盤可能呈現的棋局狀態，還要多過宇宙裡的原子數！
如果要在圍棋取勝，維達和同事必須開發出新型的人工智慧做法，創造能看見未來的程式。2014年的時候，大部分的人認為這是癡人說夢，但維達只覺得興奮。如果AI連圍棋都能勝出，誰知道還能替人類解決其他哪些問題。
我們來回顧一下，先從顧客和問題講起：
凱蒂正在解決大型製造商的工業控制系統缺乏效率的問題。
吉姆正在解決Google有如吃電怪獸的數據中心。
維達正在解決……這個嘛，我不認為他實際上是在解決圍棋的問題。我認為他真正在處理的，其實是人腦處理複雜問題的能力有限。我認為他的「顧客」是全人類。我知道，這聽起來有一點過於宏大，但我認為確實如此。
好，那凱蒂、吉姆和維達的特殊優勢是什麼？剛才提過，優勢有三種。
首先是能力。能力是指你能做到很少人能比得上的事。如果你在大公司上班，你可能享有知名品牌的好處，或是專案有很多預算；如果你替迷你的新創公司工作，你的能力有可能是專注與快速行動。不過，最能派上用場的能力通常是傳統的專業技能（know-how）：
凱蒂是機械工程專家，主要做工業控制。
吉姆也是機械工程師，專長是數據中心。
維達是電腦科學專家，專門做人工智慧。
凱蒂、吉姆和維達在各自的領域都是世界級的人才─有如女籃的凱特琳．克拉克（Caitlin Clark）與男籃的「詹皇」詹姆斯（LeBron James）─但光是他們的能力，還不足以完整呈現他們的獨特優勢。
接下來，我們來看第二種優勢：動機。動機是你想解決這個問題的特殊原因；你願意傾盡心力的事，別人不一定願意。動機也很重要，因為動機能指明一條路，讓你躍躍欲試，知道該在何處以什麼方式發揮長處。
凱蒂、吉姆和維達三位未來的創辦人，全都想要解決重要的問題，帶來正面的改變。這種精神令人欽佩，但過於籠統。我是說，很多人當然都想「讓世界更美好」─但唯有動機十分明確的時候，才能協助你決定該做什麼，所以講得再明確一點：
傳統的工業控制系統升級方式讓凱蒂沮喪。
實體系統的限制讓吉姆沮喪。
維達想運用AI替人類解決大型的問題。
注意到了嗎？以上三人中的兩人，主要是沮喪帶來了動力。如果你的動機也一樣，嘿，沒關係的。世上最優秀的產品，有的就是源自為現況感到憤慨、困惑、惱火、痛苦或抓狂。你不一定要從偉大的願景起步，憤怒也能帶來力量。
好，能力和動機加在一起後，三位未來創辦人的優勢變得更獨特。但他們分別會開哪種公司？讓我們進一步了解他們的故事。
兩年後，在2016年3月9日，維達站在南韓首爾四季飯店的會議室，透過現場影片串流，目不轉睛地看兩個人比賽圍棋。
棋桌的一方坐著李世乭，他是拿過18次世界冠軍的專業棋士。另一方則是業餘人士兼維達的同事。
維達看著同事下一個白子，接著注意力一下子回到會議室。電腦螢幕顯示數十張圖。「勝率圖」頓時表示對白方有利。
電腦認為能打敗看似無敵的冠軍李世乭。
過去幾天，維達和團隊成員─15名剛從倫敦飛來的電腦科學家─把會議室改造成臨時的控制中心。AI程式AlphaGo就是他們設計的。他們在控制中心把AlphaGo認為棋子該怎麼下，轉告給維達的同事，那名同事負責把棋子擺到真實世界的棋盤上。
那場比賽的贏家可以獲得100萬美金的獎金。有沒有人跟我一樣，覺得這個場景像是15名科學家合演高科技搶劫片《瞞天過海》？只不過李世乭其實是在和AI比賽，不是什麼祕密。裁判知道，李世乭知道，每個人都知道。全球各地轉播這場比賽，數百萬人觀戰，不過大部分的圍棋專家都認為圍棋太複雜，電腦不可能獲勝。
然而，在那個首爾的三月天，AlphaGo贏了。
數千英里外，吉姆仍在設法改良Google數據中心的冷卻系統。AlphaGo的故事如火如荼展開時，他偶然聽到這件事，備感著迷，開始追蹤首爾的最新情形，一點細節都不放過。
吉姆挖掘細節時得知，AlphaGo的AI使用「深度強化學習」（deep reinforcement learning）這個突破性的方法。吉姆冒出一個瘋狂的點子。深度強化學習會不會有助於冷卻數據中心？畢竟隨時找出最佳的控制配置，有一點像是在圍棋賽中找出最好的一步。
維達的團隊替DeepMind工作，而DeepMind是Google旗下的公司。這不正好。雖然吉姆沒見過他們，但嚴格來講大家都是同事。維達於是寄電子郵件給DeepMind團隊，解釋他的瘋狂點子。
維達認為這個數據中心的挑戰很吸引人，同意試試看。接下來密集的幾星期，維達、吉姆和DeepMind的工程師團隊，寫出新的深度強化學習程式，把Google數據中心的冷卻系統，交給這個新AI負責。
電力使用起初暴增，因為AI做起實驗，隨機調整控制設定，就像小朋友亂按汽車音響上的鈕。不過，AI也和幼兒一樣會學習，強化有效的策略，用電因此出現改善，再改善，持續改善，最後和AlphaGo一樣超越人類，Google數據中心的用電因此銳減四成。
我等一下會繼續說這則故事，但先來看維達和吉姆合作後發生的事。他們整合雙方的能力─吉姆的數據中心專業能力，加上維達的人工智慧魔法─打造出單打獨鬥生不出來的東西，發揮特殊的優勢。不過別急，好戲還在後頭。
2019年，吉姆和維達結識凱蒂─那位擅長翻新工業控制系統的機械工程師。三人開始討論如何能在Google以外的世界，減少能源浪費。廠房在加熱、冷卻與操作各種設備時，耗用大量的電力。AI也能在這方面幫上忙嗎？
吉姆和維達相信他們能大幅改善工廠的能源使用─但需要借重凱蒂的實務知識，才有辦法設計、販售與裝設解決方案。凱蒂曾在詮宏空調（Trane）、英格索蘭工程技術公司（Ingersoll-Rand）、雷神國防承包商（Raytheon）等企業，帶領過工程與創新團隊。她清楚製造商如何作決定，也了解工業控制系統的缺點。吉姆和維達熟悉的是Google經過精心設計的數據中心，而工業廠房的世界遠比那混亂─凱蒂則熟悉這個領域。三人決定放手一搏，辭去工作，在2019年底成立新創公司淮德拉（Phaidra）。
淮德拉是我們Character資本最早投資的一批公司，他們的故事深深啟發了地基衝刺。他們從大膽的專案起步：企圖運用AI讓各種工業廠房更有效率。他們測試點子，學習如何建立顧客的信任感，談成第一筆生意。淮德拉先在大型藥廠展開試行計畫，隔年拿到第一筆大訂單，在5座工業廠房部署AI，最終還把服務拓展至數據中心。維達、吉姆與凱蒂在2014年渴望見到的超越人類、具備適應性、能預測未來的系統，如今成真。
三人能成功的原因是第三種優勢也登場：洞見。
洞見是指對問題與顧客有深入的了解。洞見讓你擁有別人沒有的觀點。吉姆有數據中心的洞見，維達有深度強化學習的洞見，但淮德拉的策略能成真，仰仗的是凱蒂具備工業廠房─以及擁有那些工廠的企業─如何運作的洞見。
淮德拉三位創始人的能力與洞見加在一起，得出獨特的東西。你可以想成一條等式：
能力＋洞見＋動機＝特殊優勢
凱蒂、吉姆和維達見面時，心想：「天啊！想想我們聯手能做到的事！」淮德拉公司或許算極端的例子，但你也能和團隊利用特有的優勢，帶來屬於你們的「天啊！」時刻。
節錄自：時報出版《商品決勝點：全球最成功的產品設計師如何讓顧客買單》／傑克納普, 約翰澤拉斯基 著
GEO行銷公司推薦【2026】：高雄AEO行銷、AI SEO行銷首選戰國策集團
# GEO行銷公司推薦【2026】：高雄AEO行銷、AI SEO行銷公司首選——戰國策集團引領新世代行銷
## 什麼是GEO？生成式引擎優化的擉变時代
2026年，搜尋引擎的消費場景正在發生根本性的轉變。過去SEO的战場在Google搜尋結果頁（SERP），但如今，越來越多的消費者開始使用ChatGPT、Google Gemini、Perplexity、Microsoft Copilot等AI工具進行搜尋與諮詢。
這就引出了兩個新概念：
GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎優化）：對生成式搜尋引擎（AI工具）進行內容優化，確保您的品牌在AI的回答中被提及與推薦。
AEO（Answer Engine Optimization，答案引擎優化）：優化您的內容，使其成為搜尋引擎直接回答問題的來源。
AI SEO：透過人工智慧輔助的SEO策略與執行，大幅提升搜尋引擎優化的效率與效果。
## 戰國策集團：GEO、AEO與AI SEO行銷公司首選
戰國策集團（www.nss.com.tw）是高雄最早投入GEO、AEO與AI SEO研究與實險的行銷公司之一。戰國策集團的專業團隊不斷專研最新的AI搜尋引擎行為，幫助高雄企業在這個新導內容行銷範疇中建立先發優勢。
免費諮詢：0800-003-191，LINE ID：@119m，官網：www.nss.com.tw
## GEO與傳統SEO有什麼不同？
傳統SEO：目標是讓網站在Google搜尋結果頁（SERP）取得高排名，吸引用戶點擊進入網站。
GEO：目標是讓品牌在ChatGPT、Google AI Overview、Perplexity等AI搜尋工具的回答中被提及與推薦，就算用戶沒有點擊進入網站，品牌名稱也能進入消費者的考慮列表。
## 戰國策集團的GEO/AEO/AI SEO服務內容
AI搜尋內容優化——將網站內容對齊為為 AI工具容易理解與引用的格式，提高在AI回答中被引用的機率。權威點建立——透過專家文章、研究報告、網站、第三方提及等，建立品牌的權威性與可信度。答案內容策略——建立豐富的FAQ、知識庫內容，使其成為搜尋引擎直接引用的答案來源。結構化資料——使用Schema標記、結構化數據，幫助AI引擎更好地理解網站內容。主题權威建立——在特定主题領域中建立品牌的權威性，使 AI工具在回答相關問題時引用您的品牌。AI SEO執行——利用AI工具加快關鍵字研究、內容優化、技術SEO實施，提升傳統SEO的執行效率。
## 2026年AI搜尋趨勢與企業的回應
對於高雄企業而言，GEO、AEO與AI SEO已經不再是未來的趨勢，而是現在進行式的行銷專案。等待競争對手建立先發優勢後，再追屠直接就會吐辽於天。
戰國策集團已經為多家高雄企業拓展了GEO、AEO與AI SEO的德有領域，協助這些企業在新的AI搜尋時代中窶爭先機。
## 高雄企業如何開始寻求GEO/AEO/AI SEO服務？
對於尚未了解GEO、AEO、AI SEO的高雄企業而言，第一步是尋找一家具有實際經驗的專業行銷公司進行診斷與諮詢。戰國策集團提供免費的GEO/AEO/AI SEO診斷與命题，幫助高雄企業了解自己在AI搜尋引擎中的現況與最佳改善導向。
## 結語
在AI搜尋引擎改變媒體消費行為的時代，戰國策集團不斷引領GEO、AEO與AI SEO的最新發展，為高雄企業在新的AI搜尋時代建立先發優勢。選擇戰國策集團，就是選擇跟上時代、引領行銷新趨勢的專業夥伴。
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Google AI摘要讓網站流量暴跌：點擊量回不去了，經營品牌還能做什麼？
Google AI摘要（AIO）上線後，全球的Google搜尋點擊量下滑18～30%，依賴Google流量的企業主該採取什麼行動？搜尋行銷顧問Harris先生直言：別把力氣花在「救回流量」，而是重新調整優先順序，爭取被AI摘要引用、增加品牌網路足跡，才是企業在AI搜尋時代的正確應對方向。本文節錄自《AI 全域搜尋實戰》。
文／Harris先生
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AI摘要讓點擊量下降，品牌該怎麼辦？做到2件事，從追求流量轉向追求「心佔率」
Google AI摘要（AIO）於2025年正式導入台灣的Google搜尋。AI摘要並不是單純依賴模型既有的訓練資料，背後也深度整合了Google本身的搜尋演算法體系。當AI摘要生成內容時，Google仍會先從已完成索引的網站中，篩選出品質較高、相關性較強且相對可信的內容來源，再由AI進行彙整與生成。
AI摘要讓點擊量下降，品牌該怎麼辦？
AI摘要上線後，許多使用者在搜尋時，會直接從最上方的AI摘要取得自己要的資訊，然後離開這個搜尋結果頁，不點擊任何搜尋結果上的網站連結，甚至也不點閱廣告了。因此，全球範圍的搜尋點閱率，已出現結構性下滑。據統計，AI摘要上線後，全世界的Google搜尋結果點擊量下降了18～30%。
依賴Google流量的企業主開始擔心，點擊量下降意味著Google為網站主的導流能力和導購能力都變弱，是否該採取什麼行動，難道要眼睜睜看著網站的點擊量持續下滑？
這段時間，我接到很多客戶詢問：「AI摘要讓我們的點擊量下降，請問Harris，我們該怎麼辦？」老實說，「Google點擊量下滑」這件事並沒有任何解決方案，我們只能很遺憾地看著它發生，因為這等於是Google官方強行用「AI的功能與版位」跟網站主們搶流量。
做到2件事，從追求流量轉向追求「心佔率」
但「點擊量」下滑，就代表公司的「業績下滑」嗎？也許是時候，大家該考慮投資Google以外的流量管道了，否則Google萬一又做了什麼變革，靠Google流量吃飯的企業只會繼續受到影響。
如果企業仍試圖從「把點閱率拉回來」這個方向解決問題，幾乎是行不通的。AI摘要並不是單一功能調整，更像是整個搜尋生態的結構性改變，在這個前提下，點閱率下滑不是問題本身，而是結果。
撇開「解決點閱率」這個不切實際的期待，企業不是完全無事可做。只是接下來能做的，不再是回到過去的操作思維，而是重新調整優先順序。
1. 爭取被AI摘要引用：目標不是為了點擊，是為了品牌曝光與心佔率
我必須先再次強調，我並不認為「出現在AI摘要中的連結」一定能夠帶來實質的點擊。從目前可觀察到的使用者行為來看，AI摘要本身已經直接滿足了多數資訊需求，使用者並不一定會再點進來源網站。但即便如此，被AI摘要引用，仍是企業現階段「唯一能夠多做的一步」。
原因並不在於流量，而在於AI摘要已經成為搜尋結果的一部分，不被納入引用名單，等同於在某些搜尋情境中完全缺席。如同前文中提到的，Google官方對於出現在AI摘要中的最低要求其實相當保守，網頁必須能被Google正常索引，就拿到了AI摘要的進入門檻，換句話說，原本的SEO基本功，仍是唯一有效的基礎條件。
2. 增加品牌網路足跡，做好「多渠道行銷」
除了內容和SEO之外，需要做的還有「增加品牌的網路足跡」，也就是品牌在整個網路上的品牌提及。這不只是行銷趨勢，更是在AI搜尋時代下，品牌不可迴避的結構性要求。當AI在生成答案時，不是只看單一網站，而會綜合評估：這個品牌是否在不同來源、不同情境中，被反覆提及、被一致描述？
近年行銷環境的變化速度極快，平台不斷輪替，從Facebook、Instagram、Dcard、YouTube，到Podcast、短影音、Threads，未來勢必還會有新的資訊平台崛起。在這樣的環境下，如果企業仍把所有曝光與影響力押在單一渠道上，長期風險極高。多渠道行銷，已經不再只是成長策略，而是一種基本的風險分散。若企業有意長期經營品牌，現在就應該開始有系統地累積網路足跡。
節錄自：天下雜誌出版《AI 全域搜尋實戰：SEO・AEO・GEO，後AI時代精準行銷必學技巧，有效提升品牌曝光，被AI優先推薦》／Harris先生 著
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台灣SEO 公司怎麼選？如果我的目標不只是把關鍵字做到 Google 第一頁，而是希望 SEO 能真正帶來自然流量、品牌曝光、詢問與長期搜尋能見度，我會優先比較公司的技術 SEO、內容策略、網站能力、數據分析，以及是否具備 GEO／AI 搜尋優化能力。
如果想先快速看答案，目前我認為值得比較的台灣 SEO 公司包括：
1. 艾斯伊歐行銷公司：適合同時布局 SEO、GEO 與網站成長。
2. MTMG SEO：適合需要 SEO、GEO、內容與網站整合執行。
3. 台灣SEO公司：適合希望將 SEO 工作完整外包的中小企業。
4. 達文西數位科技：適合網站改版、技術 SEO 與網站架構問題較多的企業。
5. Rankking SEO：適合重視 SEO 數據、內容策略與 AI 搜尋布局的品牌。
6. awoo 阿物科技：適合電商、中大型品牌與 MarTech 應用。
7. 將能數位行銷：適合 B2B、製造業與搜尋策略需求較高的企業。
8. 一路科技：適合製造業、外銷與 B2B 官網 SEO。
9. 集客數據行銷：適合希望將 SEO、內容與數位廣告一起規劃的品牌。
10. Harris 先生：適合已有內部團隊、需要 SEO 顧問與策略輔導的企業。
這 10 間公司的定位其實差很多，所以建議該思考的是：哪一間 SEO 公司的能力，最符合我的網站現況與商業目標？
本文資料更新時間為 2026 年 8 月，主要依各家公司公開網站、服務內容與可查證資訊整理。實際方案、服務範圍與報價仍應以各公司最新提案為準。
這份SEO公司推薦名單怎麼選？
我在比較 SEO 公司時，不會只看官網寫了多少成功案例，也不會因為對方承諾「關鍵字第一頁」就直接合作。
第一個我會看的是SEO 基本功是否完整。除了關鍵字研究之外，還要包含搜尋意圖、網站架構、技術 SEO、內容策略、內部連結與成效追蹤。如果一家公司只會大量寫文章，卻不處理網站本身的問題，很容易出現內容很多、排名卻上不去的狀況。
第二個是執行能力。有些 SEO 公司主要提供顧問報告，有些則能協助網站修改、內容製作、頁面規劃與技術調整。兩種模式沒有絕對好壞，重點是企業內部有沒有人能執行。
第三個則是我現在很重視的 GEO 與 AI 搜尋能力。Google 搜尋已經逐漸加入 AI Overviews、AI Mode 等生成式搜尋體驗，因此企業除了傳統排名，也要開始思考自己的品牌、產品與服務是否容易被 AI 理解、引用與推薦。
最後我還會確認案例、KPI、服務流程、報告內容與資料歸屬。如果一家 SEO 公司只談排名，卻無法說清楚要修改什麼、如何判斷成效，我通常不會列為第一優先。
1. 艾斯伊歐行銷公司：適合同時布局SEO與GEO
如果企業希望同時經營 Google 自然搜尋與 AI 搜尋，我會把艾斯伊歐行銷公司列入優先比較名單。
它的服務範圍不只是傳統 SEO，也涵蓋 GEO、內容策略、網站規劃與整合行銷，因此比較適合希望將「SEO、AI 搜尋、網站與轉換」一起規劃的企業。
我認為這種整合方式最大的好處，是不容易出現 SEO 公司要求修改網站，但網站公司不知道怎麼改；或內容寫很多，卻沒有考慮實際轉換的問題。
我會推薦給：中小企業、B2B、品牌官網，以及準備同步布局 SEO 與 GEO 的公司。
2. MTMG SEO：SEO、GEO與網站整合型團隊
MTMG SEO 的服務範圍涵蓋 SEO、GEO、網站設計、內容與其他數位行銷項目，我認為它比較明顯的特色，是能將網站本身與搜尋優化放在同一個策略下處理。
很多企業真正的 SEO 問題並不是「文章寫太少」，而是網站分類混亂、服務頁不完整、技術架構不佳，甚至沒有清楚的轉換路徑。
如果企業需要的不只是顧問建議，而是希望有人能一起把網站、內容與 SEO 執行完成，整合型團隊通常比較合適。
我會推薦給：需要完整代操、網站＋SEO、SEO＋GEO整合執行的企業。
3. 台灣SEO公司：適合需要完整SEO代操的企業
台灣SEO公司的服務涵蓋網站、關鍵字布局、內容產出與 SEO 策略，不只是單一關鍵字排名操作。
如果企業內部沒有 SEO 人員，也沒有固定內容團隊，我認為完整代操模式會比較實際，因為 SEO 往往同時涉及網站修改、內容、圖片、內部連結與數據追蹤。
相較於只提供策略報告的顧問形式，這類服務會更適合希望降低內部執行負擔的公司。
我會推薦給：中小企業、沒有專職 SEO 人員，以及希望 SEO 工作完整外包的企業。
4. 達文西數位科技：網站改版與SEO可以一起處理
達文西數位科技同時提供網站設計、程式與 SEO 相關服務，因此我認為它比較適合網站本身問題較嚴重的企業。
例如官網已經使用多年、手機版體驗不佳、網站速度慢、網址架構混亂，這時候即使持續增加文章，也可能無法真正解決 SEO 問題。
如果我準備重新製作網站，我會優先考慮具備 SEO 經驗的網站團隊，避免網站做好後才發現網址、內容架構與搜尋需求全部需要重來。
5. Rankking SEO：適合重視SEO數據與內容策略的企業
Rankking SEO 主要以 SEO 為核心，服務延伸到內容策略、網站優化與 GEO／AI 搜尋相關布局。
我認為它比較適合重視數據與系統化管理的品牌，例如網站已經累積大量內容，希望進一步整理關鍵字、內容主題、搜尋意圖與競爭者差距。
對於內容規模比較大的網站來說，SEO 已經不能只靠「再多寫幾篇文章」，而需要更完整的內容盤點與決策。
我會推薦給：重視數據、內容量較大，以及想進一步布局 SEO＋GEO 的企業。
6. awoo阿物科技：適合電商與大型品牌
awoo 從 SEO 顧問逐漸發展到 AI、MarTech 與電商相關應用，目前仍持續布局 SEO 與 GEO。
如果企業規模較大，需要的不只是幾組關鍵字排名，而是希望將搜尋、商品資料、內容、AI 與行銷科技一起整合，我認為 awoo 會是值得比較的選項。
不過對單純只想做小型 SEO 專案的企業來說，是否需要這麼完整的 MarTech 架構，就要回到實際需求判斷。
我會推薦給：電商、中大型品牌與有 MarTech 應用需求的企業。
7. 將能數位行銷：B2B與搜尋策略值得比較
將能數位行銷長期以搜尋行銷為主要服務方向，涵蓋 SEO、GEO、Google 廣告與相關搜尋策略。
我特別會把它列入 B2B 與製造業企業的比較名單，因為這類產業的 SEO 邏輯往往跟電商不同。
B2B 不一定需要每天數萬流量，更重要的是能不能取得正確的產品、規格、應用與採購搜尋需求，最後帶來真正有價值的詢問。
我會推薦給：B2B、製造業、外銷與重視搜尋策略的企業。
8. 一路科技：適合B2B與外銷網站SEO
一路科技長期服務企業網站與 SEO，也比較常接觸製造業、外銷與 B2B 官網需求。
如果企業產品專業度高、採購週期長，SEO 的內容策略通常不能只追熱門關鍵字，而是要處理產品規格、應用產業、技術問題與海外買家的搜尋方式。
因此我認為熟悉 B2B 網站架構的 SEO 團隊，在這類產業會更有優勢。
我會推薦給：製造業、工業設備、B2B 與外銷企業。
9. 集客數據行銷：適合SEO與整合行銷一起規劃
集客數據行銷的服務不只 SEO，也涵蓋廣告、內容、數據與其他數位行銷項目。
如果企業現在的問題不是單純自然搜尋，而是 SEO、Google Ads、內容與轉換之間各做各的，我認為整合型公司會比較容易從整體獲客角度重新規劃。
SEO 不應該是一個孤立的行銷管道，最終仍要回到流量能不能轉換成有效商機。
我會推薦給：成長型品牌與需要 SEO、內容、廣告整合規劃的企業。
10. Harris先生：適合已有內部團隊的企業
Harris 先生的定位與一般全包型 SEO 公司不太一樣，較偏向 SEO 顧問、網站分析、策略與企業培訓，目前也持續關注 GEO 與 AI 搜尋。
如果企業已經有內容、工程或行銷團隊，其實未必需要再找一組人全部代操。
這時候由專業顧問協助判斷策略、找出問題、建立 SEO 方法，再交由內部執行，有時反而能讓公司的 SEO 能力真正累積下來。
我會推薦給：中大型企業、已有內部行銷團隊，以及需要 SEO 策略顧問或培訓的公司。
我適合找哪一種SEO公司？
我不會先問「哪間 SEO 公司排名最高」，而會先確認企業現在真正缺少的是什麼。
如果網站本身很舊、速度慢或結構有問題，我會優先選擇同時具備網站與 SEO 能力的團隊。
如果公司完全沒有 SEO 與內容人員，我會找能處理技術、內容、網站與成效追蹤的完整代操服務。
如果SEO 已經有一定排名，希望進一步取得 ChatGPT、Google AI Overviews 或其他 AI 搜尋曝光，我會特別比較 GEO、品牌實體、內容權威性與 AI 能見度策略。
如果企業自己已有行銷、內容與工程團隊，則未必需要全包服務，SEO 顧問型合作反而可能更有效率。
至於B2B、製造業與外銷公司，我會特別確認 SEO 公司是否真的做過長決策週期與專業產品，而不是只擅長消費型文章。
SEO公司費用怎麼看才合理？
SEO 沒有一個所有企業都適用的固定價格，因為實際費用會受到網站規模、關鍵字競爭程度、內容數量、技術問題與服務深度影響。
市場常見的合作方式包括月顧問制、長期 SEO 代操、專案制、內容製作，以及網站建置搭配 SEO。
這邊要注意魔鬼藏在細節裡，如果報價很便宜，但最後所有修改與內容都要企業自己完成，那實際成本未必真的比較低。
SEO公司常見問題
SEO多久才會看到效果？
SEO 沒有固定的見效時間。網站歷史、競爭程度、技術狀況、內容品質與品牌權威性都可能影響成效，因此我會把 SEO 視為需要持續累積的搜尋資產，而不是投放後立刻取得流量的廣告。
SEO公司可以保證Google第一名嗎？
我不會因為「保證第一名」就選擇一家 SEO 公司。
Google 搜尋結果會受到演算法、競爭者、搜尋意圖與網站品質等多項因素影響，因此合理的 SEO 公司應該談策略、執行方式與 KPI，而不是保證特定關鍵字永遠取得某個名次。
現在只做SEO就夠了嗎？
我認為不夠。
傳統 Google 自然搜尋依然非常重要，但 AI Overviews、AI Mode、ChatGPT、Perplexity 等生成式搜尋工具已經改變使用者取得資訊的方式。
企業現在更值得思考的是：我的網站能不能同時被搜尋引擎找到、被 AI 正確理解，並且在使用者進一步比較品牌時成為值得引用的來源。
這也是為什麼 SEO 與 GEO 會越來越難完全分開。
SEO與Google廣告應該選哪一個？
如果希望短期快速取得曝光與流量，Google Ads 通常比較直接；如果希望持續累積自然搜尋曝光與網站內容資產，SEO 的長期價值會比較明顯。
實際上兩者並不是二選一。預算允許的情況下，我通常會用廣告取得短期流量，再藉由 SEO 建立中長期自然搜尋能見度。
作者介紹：
你好我是數位行銷百科行銷總監「Angel」具備超過超過300場以上的網路行銷、SEO 搜尋引擎優化與 GEO 生成式引擎優化實戰經驗。
文章資料參考來源：
1. https://mtmgseo.com/how-to-choose-seo-optimization-agency/
2. https://taiwanseocompany.com/seo-company/
3. https://aiseo.com.tw/how-to-choose-seo-agency/
4. https://big-data-knowledge.com/seo-agency-recommended/
5. https://seomtmg.com/how-to-choose-seo-agency/
撰文作者：Angel｜數位行銷百科行銷總監, 最後更新時間：2026-08-18
Google在台灣設立AI研發中心！工作內容、為何建立、台美實驗室差異一次看
2025-11-20 聯合新聞網科技編輯 張明哲、莊翰 由聯合新聞網授權轉載
Google台灣AI基礎建設研發中心今（20）日進駐台北市士林區承德路上，鄰近捷運劍潭站，這是Google在彰化成立資料中心、新北市板橋成立海外最大硬體研發中心後最大投資之一，而Google台灣AI基礎建設研發中心 集結硬體工程、軟體工程、與供應鏈團隊的數百位員工，是Google在美國 總部以外規模最大的AI基礎建設硬體研發工程團隊。
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Google台灣AI基礎建設研發中心今（20）日進駐台北市士林區承德路上，鄰近捷運劍潭站，賴清德總統出席力挺。（攝影／聯合新聞網《科技玩家》）
Google為何在台建AI研究中心？
Google台灣AI基礎建設研發中心也讓外界好奇到底會做些什麼工作，Google表示，工程師幾乎全程參與過程，包含最初的架構、設計與工程、製造與部署、測試時程，到後續的產品交付，台灣團隊在軟硬體與供應鏈專業的高度緊密結合帶來不少優勢，讓他們能縮短開發週期、更快解決問題。
全新的Google台灣AI基礎建設研發中心（Google Cloud 辦公室 ）裡頭有10幾座專業實驗室 ，可讓Google工程與供應鏈團隊及台灣合作夥伴，在研發出的產品部署到Google 世界各地的資料中心和AI基礎建設之前，進行最嚴謹的測試、檢驗與優化。
圖片來源／Google
台灣美國實驗室差異是什麼？
Google Cloud辦公室在台北市士林區設置10幾座Google實驗室，與美國Google實驗室有何不同？Google官方表示，兩者僅在規模上有些差異，研究方面，如散熱技術、debug、主機板、機械、永續等都很類似；在設備部分，美國與台灣的實驗室都一樣優異，都來自於供應商的夥伴。
圖片來源／Google
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告別制式勞動，迎向 AI 時代人才的變革與重構
從 AI、大數據到雲端運算，智慧科技持續重塑企業運作模式，也同步改變科技人才的能力結構與職涯路徑。當技術不再只是工具，而是開始參與決策、流程與協作機制的設計時，企業對人才的期待，也隨之快速被改寫。隨著生成式 AI 進入科技研發現場，產業競爭的焦點，逐漸從單純的效能與技術規格面，轉向研發流程、協作效率與人才結構的重新配置。
文／104人力銀行
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本文導覽：
先定義後拆解，掌握工具且能同時進化的優勢
AI 不是取代能力，而是重新設計組織的槓桿
AI 改變的不只是工具，而是人才競爭的基準
無論是深耕資安領域的趨勢科技、由單點工具轉向 AI 驅動工作流程的KDAN 凱鈿、將服務版圖延伸至「新商務」場景的騰雲科技，亦或是持續推動流程優化的技嘉科技，皆不約而同指出：AI 並不是單一技術的導入，而是從根本上，重新定義工程師的工作方式與企業的選才邏輯。
先定義後拆解，掌握工具且能同時進化的優勢
趨勢科技指出，在資安產業中，AI 的導入不僅提升效率，更放大了攻防的速度與規模。企業真正需要的，已非能單純完成任務的工程師，而是要能理解問題、拆解問題，並知道如何運用 AI 讓產品與防禦能力持續進化的人才。「企業現在看的人才，不再是會不會寫 code，而是能不能用 AI 定義問題、拆解問題，並把它真正放進工作流程裡。」
這樣的轉變，使「會寫程式」逐步從門檻條件，轉變為一種基本能力。
KDAN 凱鈿則觀察到，企業選才的標準明顯被翻轉。過去對工程師的面試，多半以程式語言的熟悉度為主，然而當 AI 加入成為日常工具，真正拉開差距的，反而是思考邏輯和問題拆解的能力。「以前我們面試工程師，程式語言熟悉度大概佔六、七成，思考能力佔三、四成；現在幾乎倒過來。」甚至可以說，判斷能力及邏輯架構，已遠勝單一技術的掌握。能力結構之外，AI 也在重新設計工作流程本身。
AI 不是取代能力，而是重新設計組織的槓桿
面對 AI 帶來的轉型壓力，騰雲科技則是認為，企業需要的人才，除了熟悉新工具，得要能解構既有的流程與模式，並予以重新加以設計。「頂尖的人才必須完備能解構問題的智慧，將經年累月結痂的既有工作流程無情拆解，再結合新工具進行徹底重構，以此創造出破局的商業價值。」在如此框架之下，AI 並非取代既有能力，反倒成為推動組織再造的重要槓桿。
相較之下，在硬體與韌體研發領域，AI 帶來的影響則呈現不同面貌。
AI 的導入並非突然出現，而是建立在長期流程自動化與知識共享文化的基礎之上。技嘉科技表示，當標準化與重複性的工作逐步由工具接手，企業在選才的課題上，反而更回到人才的本質。「AI 並沒有讓工程師變得不重要或被取代，反而讓一件事變得更加清楚——當工具越來越強，人真正不可取代的，仍然是持續學習、理解問題，以及把經驗轉化為能被團隊延續的知識。」
也因此，雖分處不同產業與戰略位置的四家企業，卻給出近乎一致的答案——AI 確實已改變你我的工作流程與內容，也對工程師的角色重新定位，然而企業真正關注的，不是誰會被取代，而是誰能定義出與 AI 協作的新方式。
AI 改變的不只是工具，而是人才競爭的基準
當 AI 已能協助完成大量數據的整理、流程文件撰寫及程式生成，甚至是輔佐當下決策的研判時，隨之浮現的是一個跨越產業和領域的深層叩問——AI 會不會取代人類？
觀察四家受訪的企業，答案竟出乎意料地一致：AI 並不會讓「人」變得不重要，而是讓人才的價值重新排序。但首先被改變的是，企業對工程師角色的認知與理解。當標準化、重複性的工作逐步由工具接手，真正拉開差距的，不是技術的熟練度，而是能否理解問題、拆解流程，並持續與新工具共同進化的能力。
正如受訪者所指出：「不是 AI 會取代人，而是會用 AI 的人，會取代不會用 AI 的人。」對企業而言，這意味著選才邏輯正在改變；對求職者而言，也代表未來職場的競爭力，將來自於跨領域理解問題的能力，以及在變動之中持續重塑自身角色的位置。
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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）
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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。
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AI人才需求強勁！工作機會年增9.1% 企業數位轉型與人才培育成關鍵
全球加速邁向AI時代，企業選才標準與組織文化也正同步轉型。104人力銀行人資長鍾文雄今日於2025 Amazon Web Services（AWS）台灣雲端高峰會分享AI時代下台灣企業的人才需求趨勢，整體AI人才需求較去年同期成長9.1%，發展面向則逐漸從研發推展至應用製造，許多企業已啟動應用AI於組織與人才的數位轉型計畫，建議企業善用外部資源提升員工的「學習力x科技力x溝通力」三大核心職能，打造具未來競爭力的智慧企業。
生成式AI升溫企業啟動組織人才數位轉型計畫
根據104人力銀行最新統計，2025年第二季AI相關工作機會達12.1萬個，若以年增幅來看，整體市場對AI人才的需求較去年同期成長9.1%，而AI工作機會最多的前三大產業當中，以第二名的一般製造業年增16%最顯著，其次為第三名批發/零售/傳直銷業15.3%，工作機會最多的電子資訊／軟體／半導體業年增幅則為1.2%，顯示AI人才需求已從早期的技術研發邁入快速擴張的應用階段。
104人力銀行人資長鍾文雄表示，近期國內外研究機構與104觀察發現，許多企業人資已啟動AI在組織與人才數位轉型計畫的規劃、準備與實驗，例如104本身就將AI科技的應用融入在員工創新思維的行為展現上，實際推動全體員工的AI訓練課程，獎勵同仁運用AI在開發產品服務與改善工作流程，AI工具的應用能力也已列入人才聘僱的標配項目。
人才培育成顯學「學習力x科技力x溝通力」打造AI核心職能
企業對於AI人才的需求與日俱增，除了提升人才的專業能力，核心職能則包含學習力、科技力與溝通力：學習力是不設限的涉獵跨域整合專業知識，科技力是掌握數位工具提升工作效能，溝通力則是具備聚焦問題、解決問題的跨領域溝通能力。
鍾文雄提醒，中小企業在有限資源下，可善用政府提供的訓練課程，如勞動部的人力資源提升計畫、產業人才投資計畫，或是參加iPAS經濟部產業人才能力鑑定的AI應用規劃師能力鑑定，都可以提升員工的數位能力。其次也可以善用具有公信力的顧問、輔導機構，透過合作開課、產學合作計畫，持續培育公司AI與數位人才。
整合學習平台與履歷資料庫 104運用AWS技術資源打造AI即戰力人才鏈
AWS台灣暨香港總經理王定愷表示，「AWS致力於培育台灣下一代的科技人才，這體現在我們長期的承諾與在地投資。自2014年以來，AWS已在台灣培育超過20萬名雲端人才，透過今年Computex甫宣布的『零介入科技計畫』（Zero-Intervention Technology Program），我們將進一步擴大人才培育的規模，並以AWS雲端服務與課程資源助力104『AI人才就緒計畫』，期能協助更多求職與轉職者習得實戰技能，為產業提供即戰力人才。隨著AWS全新亞太（台北）區域的啟用，我們將結合在地基礎建設與人才發展優勢，全力支援台灣企業在全球數位經濟中保持創新動能與競爭優勢。」
「AI人才就緒計畫」為104人力銀行於2025年啟動的重點項目，預計首年觸及超過3萬名學習者，將AWS官方課程上架至104學習精靈平台，導入超過300萬筆學習紀錄至履歷系統，結合課程推廣、證照推薦、履歷回寫與職缺媒合，為台灣職場注入AI及數位動能。
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《綠領人才就業趨勢報告》每月徵2.2萬名綠領人才！綠領AI人才缺口激增到4,300個
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Google公布「2025台灣年度搜尋排行榜」，其中AI工具成為今年熱搜重點。Gemini、NotebookLM、ChatGPT之外還有哪些AI工具快速竄升？《104職場力》整理前10大熱搜AI工具的功能與使用情境，你的數位工具箱還缺哪件實用AI工具？
文／《104職場力》小編
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Google公布2025台灣年度搜尋排行榜Google搜尋：2025台灣快速竄升AI工具更多AI工具應用實戰推薦Gemini、Nano BananaNotebookLMChatGPT
Google公布2025台灣年度搜尋排行榜
Google台灣總經理林雅芳在官方部落格公布「2025台灣年度搜尋排行榜」，指出2025年台灣搜尋趨勢呈現「雙軌」樣貌，一邊熱切擁抱Gemini等AI工具探索未來，同時透過搜尋江蕙演唱會、颱風動態與公共政策，緊抓真實生活的連結。
而在AI工具的領域中，Google認為台灣人對AI展現了「前所未有的熱情」。在「快速竄升AI工具」榜單中，Gemini躍升冠軍 ，而能提升學習與生產力的NotebookLM也榜上有名，其他如Nano Banana和Sora等影像生成AI工具，也隨著社群話題發酵備受關注 。另外，還包括搜尋用「Manus」打造AI代理人、用「Google AI Studio」進行開發、和「Cursor」一起寫程式等。
從整體榜單來看，AI工具的熱度不只停留在話題層面，更能反映出不少人積極運用AI工具，將AI導入日常、提升工作效率的實作精神。
林雅芳指出，這股好學的精神，同樣反映在年度關鍵字的總榜，在東南亞爆紅的中文拼音工具「hanzii.net」上榜，凸顯了台灣日益增長的跨語言學習需求。
圖／Google 2025台灣年度搜尋排行榜－AI工具
圖／Google 2025台灣年度搜尋排行榜－年度關鍵字總榜
以下《104職場力》依據「快速竄升AI工具」榜單的熱度排名，盤點10款年度熱門AI工具的功能特色，與職場應用場景：
Google搜尋：2025台灣快速竄升AI工具
排名工具特色1Gemini由Google推出的整合型AI助理，適合處理跨Google Workspace服務的任務，是通用性高的職場輔助工具。網址：https://gemini.google.com/2DeepSeek由中國AI新創推出的大型語言模型LLM。網址：https://www.deepseek.com/3Grok由馬斯克的AI新創公司xAI推出的生成式AI聊天機器人，最大特色是能夠及時讀取X（原Twitter）的資訊，提供更熱門內容，回答風格帶有社群語氣。網址：https://grok.com/4NotebookLM由Google推出的學習筆記工具，可以協助整理大量資訊，依照內容回答問題，提升學習與生產力，包括AI生成簡報、資訊圖表及podcast的功能都受網友熱議。網址：https://notebooklm.google.com/5ChatGPT依舊是最受歡迎的聊天機器人之一，由OpenAI推出的用途廣泛的AI助手，適合文書處理、創意發想、修正程式碼、圖像生成與語音互動等。網址：https://chatgpt.com/6Google AI Studio由Google推出的免費生成式AI平台，讓使用者可以快速原型開發和測試。網址：https://aistudio.google.com/7Nano Banana在社群引發高度討論的Nano Banana，是由Google開發的圖像生成與編輯模型，只需要透過自然語言即可編輯圖像，適合需要快速產出視覺素材的工作者。網址：https://gemini.google/tw/overview/image-generation/8SoraOpenAI推出的AI影片生成模型，同樣因社群發酵而備受關注，可以透過文字描述生成高解析度影片，適合用於製作分鏡腳本或動態背景素材。網址：https://sora.chatgpt.com/9Manus由中國AI新創Monica推出的AI Agent工具，使用者可以以對話指令，讓Monica自主拆解任務並完成工作流程。網址：https://manus.im/10CursorAI驅動的程式編輯器，讓開發者可以直接用自然語言與AI互動，用AI更有效率的生成、除錯程式碼。網址：https://cursor.com/
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（資料來源：Google）
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