Google Analytics 企業行銷數據分析實戰
104學習
熟悉Google Analytics
能夠操作並解讀網站流量數據，掌握訪客來源、行為路徑及轉換率，協助優化行銷策略和提升網站效益。此技能有助於數據驅動決策，提升專案成效及團隊競爭力，是數位行銷、產品管理及業務分析等職務的重要加分項。
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
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精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
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
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
GSAE
GSAE（全球策略與分析專家）證照專為具備策略規劃與數據分析能力的專業人士設計，涵蓋市場趨勢解析、競爭策略制定及決策支持技術，強調實務應用與理論結合。持有此證照代表具備運用數據驅動策略思考，提升企業競爭力的專業素養，適合從事企業管理、行銷分析及策略規劃等相關職務。
SANS Institute
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)
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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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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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
本文目錄（點擊可快速前往）
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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為什麼AI沒提到你的品牌？拆解GEO優化，讓ChatGPT主動推薦你
社群行銷是什麼？該怎麼進入這個領域？從零開始認識社群行銷，探索工作內容與職涯發展
社群行銷是什麼？
社群行銷是一種以社群媒體平台（例如Facebook、Instagram、Twitter、LinkedIn、TikTok等）為主要工具的數位行銷方式，核心目標是透過社群與目標受眾互動，並同時推廣品牌、產品或服務。與傳統廣告的不同之處在於，社群行銷很重視雙向互動，強調透過建立關係來提高品牌忠誠度和知名度。
社群行銷的發展
在這個數位行銷持續展露重要性的時代，社群行銷已成為許多人夢寐以求的職涯選擇。隨著社群平台的普及，品牌越來越重視如何通過這些平台與消費者互動，塑造品牌形象，並進而提升營收成長。因此，社群行銷已經在許多企業中扮演了關鍵角色，擁有廣泛的發展空間。
對於社群行銷的的工作者而言，也可以在日常進行的任務中，學習如何為自己建立個人品牌，在社群中經營自己的個人形象，對未來人生與職涯發展，都能產生一些加值的作用。
想要面試社群行銷工作，該如何做好準備呢？
豐富的作品集：持續累積、建立自己的作品集，展示過去成功案例、行銷活動數據與策略成果，對面試或打造個人品牌，都有很大的幫助。如果是新鮮人，可以加入過去在學時的一些社群經營經歷、如管理社團粉絲專頁、Line頻道、Youtube頻道等，幫自己加分。
持續學習：學習數據分析、社群管理後台等工具，有相關經驗，對履歷都是有加分的作用，如 Google Analytics、Facebook 企業管理平台、Line 管理後台等，這些工具也是未來進行工作時高機率會用到的，學習起來對自己有益無害。
參與實習或兼職：如果是剛起步的新人，積極參與相關實習或兼職的工作，可以幫助自己累積經驗，也能去認識不同企業的行銷需求與執行方式，累積更多創意思維。
加入行業社群與活動：可以日常多參加行業相關的社群或活動，如行銷年會、課程等，不但可以學到新的知識，還能從中獲取擴展人脈的機會，有助於未來的職涯發展。
建立個人品牌：透過自己的社群平台經營個人品牌，讓企業知道自己已經有操作社群的經驗，也是展現創意的最好實踐方式，並有機會增加在社群行銷領域的影響力與提高知名度。
社群行銷的工作內容有哪些？
社群行銷工作內容是非常多元的，從內容創作到數據分析的各個環節都會需要執行，常見的工作內容有下列這些：
內容策劃與創作：社群行銷人員需要針對不同社群平台和不同的目標受眾，設計並製作具有吸引力的內容。這些內容的格式包含文字、圖片，甚至是影片、直播等多種形式，目的在於吸引觀眾的目光，引起互動，為企業製造社群聲量。
維持品牌形象：社群行銷人員在社群上的發言、行為，往往都代表著公司的立場，因此要確保所有的內容，都與品牌的理念、價值觀一致，並且要在各種互動的環節中，顧及品牌形象，是需要非常細心與謹慎，才能做好的任務。
數據分析：社群行銷人員需要追蹤觸及、點擊、互動等指標，以評估操作的成效，因此也需要具備基本的數據分析觀念與邏輯，透過數據去進一步分析受眾偏好、輪廓，持續調整策略，以達成最佳行銷效果。
社群互動與危機處理：社群行銷人員需要隨時關注社群的互動狀況，有時可能也會化身客服的角色，在社群上回應消費者的問題與抱怨，如果發生公關危機、負面風波時，也需要能夠快速應對，確保品牌形象不受到深度傷害。部分企業的主事者可能也會在公關危機時想介入，社群行銷人員如何在危機發生時做好內部的溝通協調，也會是個考驗。
行銷活動策劃與執行：除了日常內容管理，有時也會負責策劃或參與執行短期、長期的行銷活動，例如品牌聯名、產品推廣、週年慶等特殊活動，與所有行銷操作結合，提升品牌曝光知名度與營收。
探索更多數位行銷領域工作
如果想順利執行社群行銷的任務，您可能需要具備的技能
創意能力：社群行銷是一個極度需要創意思維的領域，持續產出能讓受眾產生互動的內容，如何產出有趣的梗，以文字、圖片、影片等方式呈現，並在大量內容中脫穎而出，被廣為推送到受眾眼前，這會需要源源不絕的靈感與創意、創造力。
文案寫作技巧：為了確保社群中的發文，在展現創意之餘，也兼顧到企業的形象，因此也需要具備一定的文案力，產出合宜的文字，去達成目的。
數據分析能力：前面有提到，社群行銷人員會需要具備基本的分析能力，從中發現趨勢與洞察，以持續調整行銷策略去達成目標。學習一些常用的數據分析工具（如Google Analytics、Facebook的企業管理平台等），甚至現在有很多社群輿論監控的工具，熟悉這些工具應用，都對日常工作的執行有很大的幫助。
溝通與協調能力：社群行銷經常會需要與其他部門協作，如設計部門、產品部門、市場調查部門等。所以具備良好的溝通能力，可以讓日常工作更流暢，並確保社群發布的內容，能與品牌理念、各部門的行銷執行都保持一致性。
快速學習與適應能力：社群平台會持續推陳出新，如近年興起的TikToK、Threads等，演算法變化也很迅速，因此需要持續學習新知識，並快速適應使用者喜好的轉移、平台的異動，以維持在社群操作中的成效。
美工或剪輯：許多中小企業可能沒有專屬的設計部門，會需要由社群人員自行產出素材，或是透過外包的方式，與外包人員溝通素材內容，因此建議也要去認識一些相關工具，不用到非常熟練的程度，但仍須具備一些概念以助於溝通，除傳統的Adobe、Final cut 等工具，現在也有線上的 Canva 可以快速套版，甚至已經能透過 AI 去產生素材，學習這些新工具，對自己也能有很大的幫助。
探索未來職涯發展路徑
社群行銷職涯的發展空間其實蠻廣泛的，隨著經驗的累積，可以有多種發展方向：
社群行銷專家：當在領域中累積了相當的經驗與能力後，就能常為一個專家，可以透過接案的方式為各品牌打造社群行銷的佈局，或是成為線上課程的講師，去引導更多想走入社群領域的新鮮人。
社群行銷經理或總監：持續深耕這個領域，未來常為社群部門的管理者，甚至是整個行銷部門的主管，都是職涯未來有機會走到的地步。
發展個人品牌：累積了豐富的社群行銷經驗，也可以試著在工作之餘，建立自己在社群中的個人品牌，成為一個 KOL ，讓自己未來職涯，能有多一條路線的選擇，甚至獲得成功。
執行工作的同時，其實也是在讓自己成長
社群行銷是個需要高度創意、充滿挑戰的職務，但同時也能幫助自己在未來開創更多可能性。無論是對品牌故事的創作充滿熱情，還是擁有分析數據的專業能力，未來其實都能在社群行銷領域找到適合的位置，甚至打造自己的個人品牌，成為一個KOL，為自己創造新的職涯發展。隨著企業對於數位行銷的需求增長，社群行銷人才的需求也是持續增加的，如何掌握社群行銷所需的核心技能，並持續保持持續學習的心態，勇於接受挑戰，這些都是每個從業者的課題，也是成功的關鍵。
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GA4 分析如何支持行銷？資料品質、重要事件、歸因與 BigQuery 整合
看到購物流程的流失，還需要確認資料是否可信，才能採取行銷行動。從分析條件與隱私出發，理解成果衡量、受眾與資料流向，讓工具選擇對應實際需求。
本文目錄
先確認分析條件與資料品質隱私、同意與保留期限重要事件與廣告轉換歸因與受眾的用途及界線先判斷資料流向，再選整合工具練習與行動任務常見問答官方資料與查核日期
先確認分析條件與資料品質
漏斗不是把幾個事件總數排在一起就好。是否允許從中間步驟進入、日期範圍和篩選條件，都會改變結果。比較兩組使用者前，要先核對條件是否一致。探索也可能受抽樣等限制影響；看到抽樣提示，先讀取資料品質資訊，必要時縮小查詢範圍。少量樣本呈現的差異，不能直接當成全部顧客的穩定結論。
隱私、同意與保留期限
分析條件核對後，還要確認資料如何合法且適當地收集與使用。不要把姓名、電子郵件或手機號碼放進事件、網址或自訂欄位。同意聲明模式依使用者選擇調整標籤行為，本身不提供同意橫幅。資料保留設定關係到使用者與事件層級資料，不能理解成所有彙總報表都一起刪除。
重要事件與廣告轉換
事件記錄互動；對商業目標特別重要的互動，可標記為重要事件。商店重視完成購買，就先確認購買事件收集正確與重要事件設定。用於 Google Ads 轉換衡量和出價，還需完成連結及轉換設定，標記重要事件不代表廣告設定都已完成。
歸因與受眾的用途及界線
同一筆購買之前，顧客可能先看廣告，再透過搜尋回站。歸因模型決定如何把成果功勞分配給這些接觸點，資料驅動歸因就是一種方式。它協助比較行銷貢獻，並不是證明某個廣告單獨造成購買。修改報表歸因模型，也不會直接改寫首次使用者或工作階段範圍的來源維度；判讀前仍要核對範圍和日期。
受眾是依特徵或行為條件定義的使用者群組，例如曾加入購物車、尚未購買的人。它不是新事件名稱；用於廣告前，仍須核對帳戶連結、使用資格與同意設定。
先判斷資料流向，再選整合工具
需要把原始事件送到資料倉儲，與營運資料一起查詢時，可考慮BigQuery匯出；須確認權限、設定與可能的雲端成本，結果不一定與分析介面一致。反過來，把外部資料加入Analytics分析，則要核對資料匯入支援的類型與比對欄位。先判斷資料流向，再選工具。
練習與行動任務
以下是自編教學練習，非官方試題，也不代表現行考試題型或配分。
商店要把Analytics的原始事件放入雲端資料倉儲，再和庫存資料一起查詢，最適合先規劃哪個功能？
甲，資料匯入。乙，受眾建立。丙，BigQuery匯出。
答案是丙。題目要把原始事件送出去，再與庫存一起查詢，因此符合BigQuery匯出的用途。甲是把外部資料帶進分析；乙是定義使用者群組，都沒有直接完成題目的資料流向。本練習聚焦資料流向與工具選擇，不涉及查詢語法。
行動任務：檢查一份分析結論：日期與篩選是否一致、是否抽樣、收集與使用是否適當、成果如何定義、需要將資料匯出或匯入。
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：案例與練習是官方考題嗎？
答：案例與單選題是依本課程觀念自編的教學練習，不是官方試題，也不代表現行題型或配分。
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。
重要事件｜Google Analytics 官方GA4說明
歸因設定｜Google Analytics 官方GA4說明
受眾介紹｜Google Analytics 官方GA4說明
BigQuery 匯出｜Google Analytics 官方GA4說明
資料匯入｜Google Analytics 官方GA4說明
資料儲存與顯示｜Google Analytics 官方GA4說明
避免傳送個人識別資訊｜Google Analytics 官方GA4說明
同意聲明模式｜Google Analytics 官方GA4說明
資料保留｜Google Analytics 官方GA4說明
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數位行銷是什麼？想進入數位行銷的領域，應該要怎麼開始？
數位行銷是什麼？
數位行銷是一種利用數位技術和網路平台進行行銷的方式，在網路上接觸更多目標受眾，從而推動品牌知名度、銷售與達成目標。相比傳統行銷，數位行銷更注重精準性和即時性，並且能更靈活地追蹤和分析效果。
有別於傳統的行銷操作，數位行銷是會在日常工作中，善用現代化的MarTech工具去執行行銷推廣、數據分析、素材製作、網站管理等項目。數位行銷的工作者，則會聚焦並持續學習、接觸新的數位工具，導入並應用在日常的工作中，在幫助公司成長的同時，也幫助自己成長。
傳統的行銷企劃，往往是負責年度的預算規劃、活動檔期規劃、實體宣傳、電視、廣播與報紙等傳統媒體廣告採購，會應用許多常見的行銷理論與方法，如SWOT分析、行銷4P等觀念。
現代的數位行銷，除了懂得傳統的行銷企劃的觀念與工作項目外，更會進一步去接觸、使用各種現代化的媒體平台，如搜尋引擎、社群平台、影音媒體平台、APP等，學習如何在多個管道中經營自然流量與付費流量，並結合現代化的行銷數據分析工具，快速且及時地去調整、優化行銷策略與行銷佈局。
為什麼企業需要數位行銷？
在這個數位化的時代，消費者的生活習慣已經大有不同，經常性地沈浸在網路世界之中，若是只透過傳統的行銷管道，如電視、廣播、報紙等，所能接觸到的客群難以有所突破，因此透過網路，無論是搜尋引擎、社群影音平台、手機應用程式去接觸到廣大的客群，都是一個現代企業都必須去進行佈局的。
此外，傳統媒體通常很難進行比較細節的數據分析，只能透過收視率、報紙銷量等資訊去推估行銷成效。然而，數位行銷則是可以在網站、應用程式進行數據的搜集，能明確地追蹤到流量與銷量等數據，並藉由這些即時且高準確性的數據，去洞察問題與方向，以最快的速度找出可以改善的面向，產出決策，進而推動公司的績效成長。
數位網路的發展，也讓企業得以突破地域的限制，透過數位行銷，將品牌、產品行銷曝光至全世界，打破距離的限制，接觸到更多目標受眾，增強企業成長的動能。
不過值得留意的是，也因為網路的快速發展，負面的形象傳播也是極為迅速，所以企業的公關形象、品牌行銷的佈局，也必須將網路的口碑也納入規劃之中，要及時察覺不好的風向或是可能的危機，提早做好因應與準備。
也正是因為數位行銷是透過新興的科技去宣傳品牌或產品服務，因此在企業中執行數位行銷的人，是必須對新科技抱持好奇、學習心態，有時甚至需要拋開傳統的行銷觀念。於是也產生了大量職缺需求，常常是新設立的單位或是新的職缺去招聘有這方面專業的人員。
數位行銷的工作者需要的技能
數位行銷人會在日常工作中，應用各種現代化的工具，去提升工作效率與成效。以下是一些情境的舉例說明：
數據搜集：傳統的行銷會倚賴收視率、報紙銷量、傳單發放量、問卷搜集等方式去推估行銷成效，但準確度難以掌握。現代的數位行銷則會透過Google Tag Manager、SDK等工具去部署程式碼，讓數據追蹤可以常態、自動化地進行。
數據彙整分析、圖表製作：傳統的行銷在執行數據分析時，常使用Excel手動去彙整數據、產生圖表，數位行銷人則懂得結合Google Analyics4與Looker Studio等MarTech工具去分析數據、自動化產生視覺化的圖表。
行銷推廣：過去的行銷會著重於電視、廣播、報紙等媒體的採購，結合一些實體活動去推廣品牌、產品。現代的數位行銷則偏重於在網路上獲客，同時經營自然流量與付費流量，如搜尋引擎優化(SEO)、社群經營、廣告投放的操作，於是進一步會去學習基本的網頁架構、語法的概念，熟悉各個廣告後台的操作，如Google ads、Facebook ads、LineLap等，並結合數據分析工具去優化行銷的操作與策略。
社群經營：數位行銷人會在各個聚集大量人群的社交平台中，為品牌經營官方帳號，例如Facebook、Instagram、Line、Threads等，熟悉每個平台的後台操作，並結合數據去判斷各個平台合適的貼文內容、形式，找出能觸及最多使用者的方式，並隨著時間與數據去學習、調整貼文的內容、時間點與受眾溝通方式等。
圖片、影音製作： 傳統的行銷在製作圖片、影音素材時，網網會使用Adobe的工具去製圖、製作影片，或是尋求美術設計師、剪輯師的協助。現代的數位行銷人則懂得善用Canva或是AI工具去快速產生圖片、影片素材，
總結來說，數位行銷的工作者會多方去接觸、學習並應用各類MarTech工具，但並非上述的每個方向都會去認識，但至少會在自己專精、熟悉的管道中，運用數位工具去提升工作效率與成效，甚至能把預算更精準地使用在對的地方。對於需要數位轉型、或是新創的企業來說，非常需要這類的人才，讓整體行銷走向，長期而言是往對的方向進行。
數位行銷工作者所需具備的特質
現代科技是持續進化的，會不斷有各種工具推陳出新，因此數位行銷的工作者會需要對新的工具、應用、事物抱持好奇心與學習心態，不去害怕接觸新的工具，甚至能在接觸新工具時，能思考這個工具在工作場景、行銷場景可以做什麼樣的應用。所以不只是『學習』，更需要有把工具『導入』與『應用』的積極度與思維，同時也需要是一個『勇於嘗試』的人，對這類工作者來說，害怕的不是犯錯，而是無法從錯誤中學習。
我要怎麼開始接觸數位行銷？
前面提到了許多數位行銷工具與應用場景，但其實不用過於害怕，對於一個剛開始接觸數位行銷的求職者而言，不一定急於馬上將所有工具都能熟悉與使用，可以先聚焦在其中一個方向的技能。
現在市面上對於各類Martech工具，已有許多『課程』可以去報名學習，除此之外，更重要的是需要一個『環境』。因此，首先在求職時，可以在104網站上以『數位行銷』、『SEO』、『廣告投放』、『社群行銷』等關鍵字進行搜尋，找出能提供自己成長舞台的職缺並投遞履歷，並在履歷中加入數位行銷人需要具備的特質。
接著在面試時，盡量多加詢問，確認這份職缺未來的工作內容，是否能聚焦在數位行銷上，同時確認公司有配置一定的預算與相應的規劃，若公司沒有配置數位行銷的主管，也至少要有導入數位工具的接受度，才能在日後的工作過程中，應用Martech工具去為提升成效，幫助公司成長的同時，也讓自己隨之成長。
數位行銷的職涯展望
在人生的過程中，難免會遇到好與不好的職場環境，但無論如何，都應該聚焦在是否能讓自己學習成長，如果確立要往數位行銷的路途上成長，那麼工作中是否能應用到MarTech工具就至關重要了。如果我們只是上過課程，但沒有在工作的過程中加以應用，那麼日久也會遺失掉這個技能。
在這個科技日新月異的年代，網路的使用者持續增加，未來企業對數位行銷人才的需求不會減少，甚至比起傳統的行銷企劃，成為這類人才能在求職的市場中更具競爭力。期望正要走上數位行銷之路的您，未來能積極、主動為公司導入數位行銷工具，在幫助企業數位轉型的過程中，也同時幫自己建立良好成長曲線，讓未來的職涯路更加順暢。
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告別Excel地獄：用Google免費AI工具，打造零失誤自動化銷售報表
每到月底，您是否也被淹沒在無盡的Excel銷售報表中，為混亂的資料格式、複雜的公式計算和無止境的複製貼上而苦惱？這些耗時且易錯的手動流程，不僅消耗寶貴工時，更隱藏著營運風險。我們將帶您告別傳統的報表地獄，深入探討如何運用強大的免費工具——Google Apps Script + Gemini，將繁瑣的數據處理流程全面自動化。從資料清理、庫存分析到自動生成叫貨單並發送郵件，我們將一步步教您打造一套智慧高效的報表系統，將數天工作壓縮至幾分鐘，徹底解放您的生產力。
文／人資市集
前言
想像一下，每個月底，你的桌面上攤開著「銷售量表」Excel檔案，裡面記錄著數百項商品的銷售情況、進貨成本和庫存狀態；旁邊還有一份「廠商資訊」Excel檔案，記載著二十多家供應商的聯絡方式；以及一份「叫貨單」Word模板，等待被複製貼上無數次...
「又要熬夜了...」你嘆了口氣，開始了月底例行公事。
數據處理的三大痛點
痛點一：混亂的資料格式
銷售表中的庫存欄位，有些寫著「2包9個」，有些寫著「3盒40條」，還有些是「停售」、「尚未進貨」。你必須手動計算實際數量，還要處理重複記錄的品項，如「微糖黑豆奶」出現在兩個不同的列，售價還不一致。
痛點二：繁複的計算工作
計算各品項的總銷量、總營收和毛利率時，你需要設置複雜的Excel公式。特別是處理不同進貨單位的成本計算（如「4袋/40入」成本40元，每個單品成本為1元），稍有不慎就會算錯。
痛點三：重複的文書作業
分析完成後，你必須為每個需要補貨的廠商製作叫貨單，不停地複製貼上廠商資訊、品項、數量、單價、總價...然後將它們一一轉為PDF並發送郵件。這些重複性工作不僅耗時，還容易出錯。
Google Apps Script + Gemini AI 自動化解決方案
透過Google Apps Script結合Gemini AI的強大能力，我們可以將這些繁瑣的工作全部自動化，從數據清理到報表生成，再到郵件發送，全部一鍵完成。以下是具體步驟：
1. 環境準備與檔案設置
將Excel和Word檔案上傳至Google雲端硬碟，轉換為Google格式，並從試算表的「擴充功能」選單開啟Apps Script編輯環境。這一步確保所有檔案都能被自動化程式存取和修改。
2. 使用Gemini AI生成程式碼
這是整個自動化流程的核心環節。無需懂得編程，只要向Gemini AI清楚描述你的需求，它就能生成對應的Apps Script程式碼。例如：
當你告訴Gemini：「請寫一個Google Apps Script程式，從資料夾中找到銷售量表檔案，並讀取'綜合銷售量表_9-5月'分頁的內容」，它會立即生成完整的程式碼：
JavaScript
function findFilesInFolder() {
var folderId = '你的資料夾ID';
var folder = DriveApp.getFolderById(folderId);
var files = folder.getFiles();
while (files.hasNext()) {
var file = files.next();
Logger.log('找到檔案: ' + file.getName());
}
}
你只需將生成的程式碼複製到Apps Script編輯器中，按下執行按鈕，程式就會自動運行。每個步驟都可以用同樣的方式，向Gemini描述需求，獲取程式碼，然後執行。
這種方式特別適合不懂程式設計的使用者，因為你不需要了解程式語法，只需要清楚描述業務需求即可。如果程式執行結果不符合預期，你可以向Gemini解釋問題，它會提供修正後的程式碼。
3. 資料清理與標準化
向Gemini描述資料清理的需求，如「請寫程式將'2包9個'這樣的庫存記錄轉換為實際數量」，它會生成相應的程式碼，自動識別並處理重複品項、統一庫存記錄格式，並將其他備註文字記錄轉換為數字0。
4. 銷售數據分析
告訴Gemini你需要計算各品項的總銷量、總營收和毛利率，它會生成程式碼自動進行這些計算，並將結果按高到低排序，幫助你快速識別關鍵營收品項和高毛利率品項。
5. 庫存分析與補貨建議
描述你的庫存分析需求，如「計算近三個月平均銷量，與目前庫存比較，找出缺貨風險品項」，Gemini會生成程式碼自動執行這些分析，並根據公式計算建議補貨量。
6. 自動生成叫貨單
告訴Gemini你需要根據廠商資訊和補貨建議自動生成叫貨單，它會生成程式碼從廠商資訊表中找出各品項對應的廠商，複製叫貨單模板並填入所有必要資訊。
7. 自動發送郵件通知
描述郵件發送的需求，如「將叫貨單轉為PDF並發送給對應廠商」，Gemini會生成程式碼自動完成這些任務，完全消除手動發送郵件的工作量。
8. 透過Google Apps Script設置自動化觸發條件
在Apps Script編輯器中，點擊「觸發條件」選項，設定時間驅動的觸發機制，如每日、每週或每月自動執行。你可以選擇特定的時間點，確保報表在每個月底自動生成，叫貨單在固定日期自動發送。這樣，即使你不在辦公室，系統也能按照預設的時間表自動完成所有工作，實現真正的全自動化流程。
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自動化帶來的改變
透過Google Apps Script結合Gemini AI的自動化流程，你將原本需要2-3天完成的工作縮短為幾分鐘。不再需要熬夜處理數據，不再擔心計算錯誤，也不再被無止境的複製貼上折磨。
更重要的是，這種自動化方式不需要你懂得編程，只需清楚描述業務需求，Gemini就能生成所需的程式碼。這大大降低了自動化的門檻，讓任何人都能輕鬆實現工作流程的自動化。
現在，每當月底來臨，你只需輕鬆點擊幾下按鈕，就能完成所有工作，然後將寶貴的時間用在更具創意和策略性的任務上。無論你是零售業者、電商經營者，還是任何需要定期處理數據和報表的專業人士，這套自動化流程都能為你的工作帶來革命性的改變。
讓科技為你解放時間和創造力，從繁瑣的數據處理中脫身，專注於真正重要的事務！立即加入「行政/營運 AI 超能力：行政流程Ｘ生管Ｘ採購自動化」這門課程學習，手把手掌握Google Apps Script結合Gemini AI的全面應用，讓你的工作效率和成果品質都能提升到一個新的高度。
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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
行銷人必學！Gemini 連動 Gmail，輕鬆完成競品 EDM 文案分析
行銷人一定要用看看 👉 Gemini + Gmail 做競品 EDM 分析
以往要搜集競品EDM做行銷活動與文案研究，需要花時間收信、開信、分類、拉表格、整理文案、整理CTA。
後來發現有了AI的幫忙，真的是事半功倍～！
我嘗試使用 Gemini 聯動 GoogleWorkspace，然後讓Gemini呼叫Gmail ，就可自動完成：
◼抓取特定主題 EDM
◼分析標題策略與專屬誘因
◼彙整 CTA 與競品的文案亮點
◼直接匯出整理成 Google Sheet
◼萃取競品活動與文案技巧
◼調整自己的campaign 策略
還是那句話，用AI來寫文案已是基本功，如何跟日常行銷or分析的工作結合，變成行銷決策輔助工具，才是下一步要學習的課題。
完整操作流程與 prompt 範例可參閱文章內容：
👉 https://jasondiginote.com/gemini-edm-analysis/
數位行銷新手如何選對管道？Meta行銷長：5步驟找到成長突破口
選擇行銷管道是數位行銷新手最常遇到的難題，不知道該先投入搜尋廣告、社群媒體、內容行銷，還是聯盟行銷。資源有限時，盲目嘗試每個管道只會消耗預算與時間；但太早押注單一管道，也可能錯過真正適合業務成長的機會。Meta行銷長建議，應先評估市場、觀察同業做法，再透過有系統的測試，找出具備「管道市場契合度」的成長管道。本文節錄自《點擊成長》。
文／亞歷克斯．舒茲
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數位行銷如何選擇管道？評估市場與聯盟行銷人員合作
數位行銷如何選擇管道？
對任何剛開始涉足線上行銷的人來說，最令人生畏的問題或許是：「我該用哪一種管道？」管道如此眾多，各有獨特的眉角，讓人不知從何下手。如果你剛創立一家公司，或是第一次嘗試數位行銷，手上的資源大概不足以讓你把每個管道都試一遍。隨意挑一個管道，又可能帶來強烈的「錯失恐懼」（FOMO）。萬一你沒選到對業務最有效的管道，讓競爭對手捷足先登，該怎麼辦？
你也可能遇到反向的「錯失恐懼症」：當某個管道運作得很順利，會開始思考是否應該全力衝刺，或是試試看另一種管道，確認別人用的管道是否比較好。我特別欣賞一種說法，來自創投家兼播客「20VC」（專注新創議題）主持人哈里．史特賓斯（Harry Stebbings）。他說，「管道市場契合度」（channel market fit）是真實存在的，一旦找到，千萬別把它視為理所當然。
該如何開始使用某個管道？何時探索（explore）其他管道？何時又要利用（exploit）現有管道？（「探索」和「利用」是電腦科學的概念：「探索」是找出某個問題的所有可能解法；「利用」是在找到一個解法後，從中榨取最大效益。）我把這個過程想成以下幾個步驟：
評估市場，複製與你業務類型相近的同行做法。
如果無法複製，就與聯盟行銷人員合作，共同探索可行選項
如果聯盟行銷不適合你的模式，就循序漸進的探索其他管道，讓每次測試都有意義。
找到有效的管道，就加倍投入。再強調一次：管道市場契合度是真實存在的。
反覆測試。新管道會出現，舊管道會消亡，產品也會持續演變。回到起點，看看其他業者在做哪些你還沒嘗試過的事。你不必搶當第一個吃螃蟹的人，競爭對手摸索出心得後，你一樣可以跟進，再透過聯盟行銷夥伴一起測試新管道。
步驟4的重點在於擴大規模，步驟5之後則是回到步驟1， 因此我們先詳細討論前三個步驟，畢竟它們才是管道決策過程的核心。
評估市場
第一步是評估市場。你所在的產業，其他公司用什麼管道？ 這個問題看似基本，但很多人其實沒有真正去做。如果業界主要玩家一再使用某個特定管道，背後多半有充分的理由。當然，在你摸清他們的做法之後，仍然可以自己拿主意。你打算沿用這套大多數業者都採用、歷經優勝劣敗的篩選方法，還是你有獨到的想法，能以前人未曾想過的方式使用某個管道？
舉例來說，刮鬍刀品牌Dollar Shave Club透過社群媒體（主要是YouTube和臉書）發布一支病毒式傳播的喜劇影片，獲得吉列（Gillette）從未達到的免費品牌曝光效果。Dollar Shave Club將這支影片與新的商業模式結合，再搭配社群媒體的開發潛在顧客廣告，成功顛覆整個產業，最終以10億美元售出。可見，你固然可以評估市場、仿效最佳做法，但也有機會創造全新的玩法。無論選擇哪條路，你都需要審慎挑選管道，並清楚知道選擇它的理由和使用方式。
當你採取全新的做法，例如2007年我在臉書的嘗試，手上沒有任何現成的劇本可以依循。這時有兩條路：借助聯盟夥伴來探索這個領域，或者自己用有系統、有邏輯的方式摸索。
與聯盟行銷人員合作
聯盟行銷為所有企業提供巨大的機會。它讓你自行定義轉換事件，同時有各式各樣的聯盟行銷人員幫你完成轉換。一般來說，如果你是新創業者，想同時試驗多個管道，透過第三方聯盟人員是很好的切入方式。這樣做不只能嘗試不同管道，還有防詐機制把關，一定程度上保護你不被欺騙或勒索。話雖如此，你仍需保持警惕。我會在第十二章深入討論聯盟夥伴主導的管道。聯盟行銷涉及的合作對象遠比搜尋或社群平台更多元，而且並非所有聯盟夥伴都來自規模大、信譽好的公司，因此必須時刻牢記這個管道有詐欺風險。
聯盟行銷的難處，在於你必須提供足夠吸引人的條件，說穿了就是看起來要付得起足夠的報酬。因此，規模較小的業者能否讓聯盟行銷人員願意投入，本身就是一道門檻。不過，如果你能吸引到頂尖的聯盟行銷人員，眼前的機會將大幅擴展。這些人通常橫跨各個管道，能根據自身經驗評估哪個管道最適合你的業務，而這類專業判斷在公司內部往往很難找到。他們接著會實驗，看看能否讓這個管道為你產生效益。確認有效之後，便在該管道為你推動大規模的行銷活動。
對許多企業來說，讓聯盟行銷人員持續操作是更明智的選擇，只需支付他們和廣告聯播網應得的利潤空間，就能省去內部操作的成本與管理負擔，何況自己做的效果往往不如人。但對某些企業來說，如果發現的管道具有極高的戰略重要性，就必須移回公司內部執行，就像我離開eBay之後eBay採取的做法。
節錄自：天下文化《點擊成長：Meta行銷長親授，數位廣告投放、轉換、數據分析全攻略》／亞歷克斯．舒茲 著
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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
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