SEO搜尋引擎優化七大密技｜攻上頂端排名寶座
104學習
搜尋引擎優化
這項技能主要是提升網站在Google等搜尋引擎的自然排名，讓目標客群更容易找到公司產品或服務。透過關鍵字分析、內容優化、網站結構調整及外部連結建設，提高網站曝光率和流量，進而增加潛在客戶和業績。對數位行銷、品牌經營及電商產業尤其重要，是現代企業不可或缺的競爭利器。掌握這項技能，可有效提升企業線上能見度與市場影響力。
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
Vibe Coding：AI 網路應用開發實戰（上）
AI 客服洞察決策｜從用戶回饋加速產品與服務優化
Vibe Coding：AI 網路應用開發實戰（下）
數位自動化團隊協作攻略｜Power Automate整合應用
AI 協思簡報術｜從模糊點子到精準說服的提案策略
AI SEO 內容寫作實戰｜從搜尋布局到高效寫作
Onshape實戰工場：探索創新設計的無限可能
行銷/業務 AI 超能力(三)： 動態模擬引擎 x 客戶關係自動化系統
行銷/業務 AI 超能力(二)： 市場情報自動化 x 即時決策戰情室
精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
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
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
敏捷專案管理師PMI-ACP
PMI-ACP® 是由國際專案管理學會（PMI®）推出的國際級敏捷專業證照，考試依據 PMI 最新全球實務分析（GPA）與任務分析（JTA）設計，並全面採用 PMI 官方授權教材與標準化教案，由 PMI 授權培訓夥伴（ATP）依一致規格授課，確保學員具備全球一致且高品質的專業素養與實務能力，真正接軌國際敏捷職場，建立跨框架整合思維與高品質交付能力的國際專業標準。
PMI-ACP® 融合 Scrum、Kanban、XP、Lean 等多元敏捷方法，強調跨產業應用能力與情境判斷能力，涵蓋敏捷轉型引導、產品價值創造、團隊協作效能與持續改進等核心能力。強化產品開發與交付角色的整合思維，使證照更貼近快速變動的市場需求，成為企業推動敏捷轉型與提升交付品質的關鍵戰力。
適合對象包括產品負責人（PO）、Scrum Master、專案經理、敏捷實踐者，以及已取得其他敏捷認證、希望建立更完整敏捷能力架構的專業人士。
PMI 國際專案管理學會
SSE User Interface Design國際認證
隨著網際網路興起與智慧型手機的出現，人與機器的互動方式一直在不斷的變動。也因為許多企業對於使用者體驗與介面的重視，介面設計相關的人才需求越來越多，平均薪資高也高於其他設計人才，許多人也開始想要轉職為介面設計師。
SSE User Interface Design國際認證針對目前這股潮流趨勢，為求職者與求才者所建構的一項測驗檢定，通過測驗，代表你已具備UI視覺設計的必備技術，將能在UI視覺製作方面獨立工作，並且能與程式設計師協同完成大型UI建置的能力。
Silicon Stone Education (SSE)
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
精選貼文，掌握第一手知識
2026 SEO 課程推薦：搜尋引擎優化培訓完整比較
掌握數位行銷的黃金鑰匙：為何 SEO 培訓課程是您的必修課？🔑
在 2026 年的數位競爭環境中 SEO 已不再只是行銷工具 而是企業與個人品牌能否被看見的決定性關鍵
搜尋流量能帶來穩定客源 SEO 能創造長期複利效益 SEO 能降低行銷成本
這也是為什麼 SEO 培訓課程成為數位人才的必修能力
如果你想提升網站排名 如果你想讓內容具備搜尋引擎競爭力 如果你希望讓品牌擁有長期自然流量
選擇正確的 SEO 課程推薦就是你邁向成功的起跑線
市場上充斥大量 SEO 課程 有些著重理論 有些缺乏實戰
選錯課不只浪費時間 更可能讓你誤用過時或錯誤的做法
本篇內容將以最專業方式 帶你理解 2026 年 SEO 課程的最新趨勢 課程差異 評估標準 以及如何挑選真正值得投資的數位行銷課程
讓你在搜尋引擎的賽道上站到制高點
2026 年 SEO 培訓課程的核心學習思維🧠
內容更新速度決定你學到的是武器還是負擔🔥
搜尋演算法持續更新 SEO 技術不斷演進
優質課程必須涵蓋最新演算法變化 AI 對內容生成的影響 E E A T 評分準則 實際案例分析
落後的資訊只會拖慢你的競爭力
講師的實戰紀錄比任何包裝都更重要💼
真正能教會你 SEO 的人 必須有成功帶站的經驗 必須懂各產業差異 必須知道關鍵字策略如何落地
實戰背景永遠比學術背景更能讓你快速學會 SEO
線上或實體不是重點 重點是能否有效吸收🎯
線上課程適合自己規劃時間的人
實體課程適合需要互動的人
重點不是形式 重點是課程能否清楚拆解 SEO 邏輯並讓你真正做得出成果
課後支援決定你能否在 3 個月內看到成效🚀
SEO 是長期戰 SEO 需要持續優化 SEO 需要遇到問題時有人協助
優秀的 SEO 課程推薦 必須提供 Q A 系統 學習社群 實作回饋 或定期更新內容
學習不是結業那一天 而是持續提升的過程
價格不是選課基準 價值與可落地性才是💡
SEO 課程價格從便宜到昂貴都有
但真正的判斷方式只有一個
這套課程能不能讓你真的做到 SEO
能不能讓你在 3 到 6 個月看到自然流量成長
能不能讓你成為能獨立操作的 SEO 人才
這才是 ROI
SEO 課程的三大類型與適合的學習者📚
基礎入門課程適合剛踏入 SEO 領域的你
想理解 SEO 怎麼運作
想知道搜尋引擎如何評分
想掌握內容優化的基本概念
適合從基礎概念課程開始打底
中階實作課程適合已具操作能力的你
想具備關鍵字研究能力
想優化網站結構與內部連結
想掌握內容策略佈局並提升排名
適合具備基本 SEO 觀念後進階提升
高階策略課程適合企業主與行銷主管
想建立完整 SEO 流量模型
想結合 SEO 與 AI 工具
想讓 SEO 成為品牌主要流量來源
適合追求長期成效與企業級策略佈局的人
SEO 實戰案例：真正有效的課程能創造可量化成果📈
電商網站透過正確 SEO 策略提升自然流量
電商團隊在接受 SEO 培訓後重新調整網站架構
建立商品分類內容模型
打造長尾關鍵字內容
六個月後自然搜尋流量成長超過一百二十趴
並直接帶來營收提升
這證明 SEO 能帶來可衡量的具體成果
B2B 服務業透過內容權威快速提升搜尋排名
B2B 團隊在完成數位行銷課程後
開始定期製作深度行業內容
優化 E E A T 標準
並取得多個媒體反向連結
網站權重明顯提升
多組關鍵字成功進入搜尋首頁
這是內容行銷與 SEO 結合後最典型的成功案例
2026 年最重要的 SEO 學習趨勢：AI 與 E E A T⚙️
AI 是 SEO 的加速器不是替代品🤖
AI 可以協助你找關鍵字
AI 可以協助你生成內容架構
AI 可以協助你做競品分析
但 AI 無法取代你的策略判斷
SEO 課程必須教會你如何正確使用 AI 而不是被 AI 套用模板限制住
E E A T 是 2026 SEO 排名最強指標🔐
搜尋引擎不再只看內容數量
而是重視經驗 專業 權威 信任
課程必須教會你：
如何建立網站權威
如何提升內容可信度
如何讓作者具備專業背景
如何讓網站成為業界公認的可靠資訊來源
這是 SEO 成敗的真正分水嶺
結論：選對 SEO 課程推薦 就是加速成功的捷徑✨
2026 年的內容競爭極其激烈
能否掌握 SEO 決定你能否被看見
選擇課程不是選老師 不是選影片
而是選擇未來三年流量的成長曲線
如果你希望
網站排名向上
品牌流量長期累積
內容策略能夠落地執行
那麼選對 SEO 課程推薦
就是你最正確的第一步
常見問題 FAQ：關於 SEO 課程你最在意的答案❓
學 SEO 是否需要程式背景
不需要 但理解網頁結構會讓你更快上手
多久能看到成效
通常三到六個月會看到排名提升 確實執行會更快
線上課還是實體課比較好
依個人習慣而定 兩者都能成功重點是課後是否有支援
是否應該搭配其他網路行銷課程
是 SEO 搭配內容行銷 數據分析 廣告投放效果最佳
AI 是否會取代 SEO
不會 AI 是輔助 SEO 的強化工具
課程費用能列為教育訓練嗎
企業多數可以列為教育訓練
如何判斷課程品質
講師實戰力 課程是否包含 AI 與 E E A T 是否能實作落地
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當你理解 SEO 與數位策略的重要性後
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精選 準備 iPAS 淨零碳規劃管理師，不能只靠背題，更重要的是建立完整的實務能力
115 年兩次 iPAS「淨零碳規劃管理師中級」考試出現有趣的變化：第一次「碳管理制度實務」較難，第二次卻轉為「節能減碳技術實務」較具挑戰。考試難點的轉移，也提醒準備認證的學習者，與其猜測下一次哪一科比較容易，不如扎實建立完整的知識與應用能力。
這篇文章透過報考、獲證率、各科及格率與六大能力主題等數據，帶你看懂考試背後真正想檢驗的能力，以及如何從成績發現自己的學習缺口。
考證照不只是為了「考過」，更重要的是知道自己下一步該學什麼。
如果你正在準備 iPAS 淨零碳規劃管理師，推薦透過這篇分析，重新檢視自己的備考與學習策略。 https://vocus.cc/article/6aa87633fd897800017e33a9
CCChen 老師課程 :
【2026年－考試筆記(V1版本)】iPAS AI應用規劃師初級｜全科攻略ｘ考點精華ｘ擬真題庫｜104學習
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/07779700-a980-43d2-8b34-bae808edea61
iPAS AI應用規劃師【中級】衝刺班｜命題精析 × 實戰解題 × AI刷題｜104獨家iPAS AI考證衝刺
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/3987ebea-3686-4f67-a292-c46c3cc2128e
2026 SEO 課程推薦：搜尋引擎優化培訓完整比較
在 2026 年的數位競爭環境中，SEO 已經不是選配，而是企業與個人能否被看見的基本生存條件。無論你是正在經營內容網站、品牌電商、B2B 服務、個人自媒體，甚至只是想轉職進入數位行銷領域，一門扎實的 SEO 課程都是你邁向成功的核心能力。搜尋引擎優化的價值在於：當你的內容排名自然靠前，你不用再燒錢投廣告，也能獲得穩定的流量與轉換。這也是為什麼越來越多人開始積極尋找真正能學會、能落地、能提升實際成效的 SEO 課程推薦。
但課程一堆，品質落差巨大。有些 SEO 課程內容過時，還停留在十年前的關鍵字堆疊；也有些教學只是把 Google 的官方文件簡單重述；更有些課程雖然主打 AI，但實際上教的是套模板、填空式內容，完全缺乏實戰深度。真正好的 SEO 課程，應該能做到三件事：第一，把 SEO 的邏輯講清楚，讓你「懂原理」不怕算法更新；第二，教你如何用工具做出成果，而不是光看報表；第三，讓你能把 SEO 整合到整套行銷策略中，而不是只會寫文章。
SEO 的學習不像社群投放那樣立即看到數字跳動，而是一種「越做越有價值」的能力。你今天學的 SEO，會在三個月後開始影響你的流量；六個月後變成你網站的資產；一年後變成你無論離職、創業或轉職都能帶走的底層能力。這也是為什麼許多企業開始要求行銷人員具備 SEO 基礎、甚至具備內容企劃與資料分析的能力。SEO 不只是技巧，它是行銷的底層邏輯。
要挑課，其實有五個關鍵重點。第一，課程內容的深度是否足夠？講基礎不難，但能不能講到 E-E-A-T、網站架構、搜尋意圖拆解、內容漏斗？第二，講師是否真的做過 SEO，而不是只會教？你需要的不是「照念內容」的老師，而是「可以指出錯誤並給你策略」的專家。第三，課程是否更新？2026 的 SEO 與 2021 完全不同，不懂 AI 的課程，已經落伍。第四，有沒有作業批改、案例演練？SEO 不做就不會。第五，有沒有課後支持？包含社群、Q&A、延伸資源、工具教學等。
從市場上來看，SEO 課程大致分為三種類型。第一種是偏向「基礎知識型」，內容簡單、價格便宜、適合剛入門者，但學完後會卡在不知道怎麼實作的階段。第二種是「工具導向型」，教你用 Ahrefs、GA4、GSC，但缺乏策略串接，會讓學員變成只懂工具但不懂 SEO 的人。第三種則是「策略＋實戰整合型」，不只教你做 SEO，而是教你怎麼讓 SEO 變成企業流量與營收的核心成長引擎。這類課程通常是顧問式機構在教，內容深度、落地程度、案例真實性都是三種課程中最強的。
許多學員學完基礎課程後，會遇到明顯瓶頸：知道關鍵字、知道要寫內容，但不知道怎樣才能真正排名；知道要寫 SEO 文案，但寫出來的內容就是沒人看；知道工具要操作，但不知道分析完要做什麼調整。這些都是因為課程缺乏「策略」。同業的課程大多停留在技巧教學，例如：告訴你怎麼查關鍵字、怎麼調標題、怎麼插入內文標籤。這對初學者很有幫助，但對企業與專業者來說遠遠不夠。能讓 SEO 帶來成效的，從來不是技巧，而是策略、結構、邏輯與持續優化的能力。
真正能提升 SEO 實力的課程，應該帶你思考：如何評估市場搜尋需求？如何找到競爭對手的弱點？如何讓 AI 成為你的內容助手而不是取代你？如何讓網站架構更有層次？如何讓內容真正對使用者有價值？這些都是 2026 SEO 課程必備的核心。而可惜的是，市場上大多数課程根本做不到。
但企業與個人真正需要的 SEO，不是模板、不是假設，而是真實世界能驗證的成果。如果你希望的不是「學 SEO」，而是「讓 SEO 真的帶來流量」，那你一定要選擇內容含策略、分析、實戰案例的課程。尤其是 AI 時代來臨後，能讓你深化 E-E-A-T、加強網站可信度與專業度的課程，才是真正能讓你在 2026 後繼續站穩排名的武器。
🔍 同業課程比較之下，差異其實非常明顯。有些課程主打快速上榜，但操作方式過於激進與不安全，導致學員的網站被懲罰；有些課程教法偏向「模板化」，學員不知道為什麼要這樣做，只會盲目跟著表格走；也有些課程老師自身沒有網站成果，只能講理論。這些課程在短期看似便宜，但長期會讓你付出更大的成本。真正高品質的 SEO 課程，會讓你看懂問題、解決問題、避免踩雷，並能獨立建立屬於自己的 SEO 流程。
再來談到最重要的部分：AI 與 SEO 的整合。2026 年的 SEO 已經不是「寫文章＋放關鍵字」這種層級，而是必須能做到 AI-assisted SEO。AI 能幫你做大規模資料整理、內容產出輔助、技術診斷，但 AI 永遠無法取代你在 SEO 中的關鍵角色：判斷力與策略。好的 SEO 課程應該教你如何用 AI 提升十倍效率，而不是讓 AI 限制你的內容思考。能平衡 AI 效率與人性深度的訓練，才是 2026 最關鍵的 SEO 技能。
⚡ 很多企業學了 SEO 卻做不起來，原因不在 SEO，而在缺乏策略。這也是為什麼許多企業後來會選擇顧問式課程，因為顧問不是只教你技術，而是直接告訴你「你的產業 SEO 該怎麼做、你的網站現在缺什麼、你的內容策略怎樣調整最有效」。這類顧問式訓練能讓你少走三年冤枉路，也能讓企業的 SEO 速度加快三倍以上。
而在所有顧問式培訓之中，「戰國策戰勝學院」的優勢非常明顯。他們不是單純的 SEO 教學機構，而是以「企業策略＋品牌＋SEO＋AI」四位一體的方式整合教學。很多企業的 SEO 做不起來，是因為整體策略方向錯了、品牌定位混亂、內容缺乏深度、網站沒有信任度。戰國策的訓練會先從企業的定位、客戶需求、品牌策略切入，再規劃內容方向、SEO 架構與 AI 工具整合。這種「企業級 SEO 思維」，是市面上的基礎課程絕對給不了的。
戰國策戰勝學院 www.hotels.com.tw LINE ID : @119m 0800-003-191
許多上過他們課程的企業，不但網站流量提升，連銷售團隊、品牌團隊、內容團隊也都因為 SEO 的進步而一起成長。因為他們教的不是技巧，而是完整的數位成長策略。這也是為什麼同業很多課程在教「怎麼寫 SEO 文章」，戰國策在教的是「怎麼讓 SEO 成為你公司的流量引擎」。
📈 如果你希望的是：網站能真正帶來流量、內容能提升品牌權威、SEO 策略能提升整體營收，那你一定需要的是「策略導向」的 SEO 課程，而不是只有技巧的課。2026 年 SEO 的競爭比以往更激烈，會寫文章已經不夠，你需要的是能看懂市場、看懂演算法、看懂使用者需求的能力。
SEO 永遠不會過時，但不持續進化的人，會被時代淘汰。無論你是企業主、行銷人、內容創作者，現在都是升級 SEO 能力的最好時機。越早投資這項能力，越能在三到六個月後看到真正的成果。
✨ 如果你想讓企業或個人的 SEO 能力一次到位，可以直接與專業顧問諮詢，他們會協助你評估網站現況、競爭程度與最適合你的課程方向。以下聯絡方式提供給你：
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💡 記住：SEO 的本質是「累積」；企業成長的本質是「策略」。與其繼續摸索，不如一次學對。戰國策戰勝學院會是你在數位戰場上最強的策略夥伴，也是能讓你的 SEO 真正帶來流量與成效的關鍵力量。
佈局2026新流量戰場：AI＋SEO＝GEO 生成式搜尋引擎優化講座（免費講座）
我想對各位氣企業主說：2026 起，你的網站可能被 AI「直接忽略」。
AI 正在改寫搜尋生態，而多數企業還沒意識到：
不是你 SEO 做不好，而是遊戲規則已經變了。
過去靠關鍵字與反向連結就能衝排名的時代已經結束。
未來的曝光，取決於：你的內容能不能被 AI 收錄、理解、推薦。
這就是新戰場——GEO（生成式搜尋優化）。
這場免費講座，就是為老闆準備的：
你不需要自己寫程式、不需要變工程師，
但你必須知道——
✔ 你的網站是否能被 AI 搜尋看到
✔ 你的內容是否符合 AI「推薦邏輯」
✔ 你的團隊該如何從 SEO 進化到 GEO
✔ 如何利用 AI 工具把流量成本降到最低
📌 這堂課，你會學到：
• AI 如何改變 SEO 規則（以及為何你現在流量變少）
• 讓 AI「願意推薦」你的內容的 3 個關鍵
• 2026 必備的 GEO 技術：AI 關鍵字×語意搜尋×結構化資料
• 如何用 AI 生成 SEO 文案卻不被 Google 降權
• 老闆必懂的 SEO／GEO 佈局策略與 KPI
🎯 適合誰？
剛掉流量的你、想省廣告錢的你、準備轉型的你
——尤其是依賴官網、電商、加盟、業務名單的企業。
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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
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
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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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
立即下載《2026科技業人才報告書-人才版》
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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微軟、Google、Meta擴AI基建…三巨擘搶買伺服器 台鏈吃補
2025-10-31 經濟日報編譯劉忠勇、記者吳凱中 由聯合新聞網授權轉載
微軟、Google、Meta三大北美雲端服務提供商（CSP）公布財報，看好AI需求強勁，同步上修未來資本支出預測，AI伺服器建置動能持續到明年，相關供應鏈鴻海（2317）、廣達、緯創、緯穎、英業達等後市看俏。但科技巨頭持續投入驚人資本支出，也開始考驗華爾街投資人的神經。
延伸閱讀：AI需求旺 掀搶電大戰…台廠積極布局
Google母公司Alphabet單季營收首度突破千億美元大關，公告今年的資本支出將達910億至930億美元，高於先前的850億美元，是今年第二度調高。微軟執行長納德拉則表示將「持續擴大AI領域的資本與人才投資，以把握前方龐大的機會」，高層並預測，明年資本開支接近1,400億美元。
▲ 圖片來源：聯合新聞網授權轉載
Meta財務長蘇珊・李指出，2026年資本支出將「顯著高於」2025年，明年的整體支出成長率也將「明顯加快」。Meta今年資本支出將達700億至720億美元，高於先前預估。
Alphabet、Meta和微軟上季資本支出總計達到780億美元，年增率高達89%，微軟上季資本支出349億美元更創新高，投資人對燒錢速度和回收時程感到不安，Meta和微軟在29日公布財報後盤後股價雙雙下跌，Alphabet盤後股價大漲。美股30日早盤，Alphabet上漲、Meta下跌，微軟下跌。
市場持續質疑AI是否正在醞釀另一大泡沫，Bernstein分析師Mark Moerdler在微軟高層的電話會議中提問，這些AI投資是否真能帶來回報，「或者坦白說，我們是不是正處在泡沫之中？」微軟財務長胡德重申，即使過去幾季投入數百億美元，仍無法滿足當前對AI及其他服務的需求。
因應北美四大CSP及中小型客戶AI算力需求，鴻海、廣達、緯創、緯穎、英業達、神達等伺服器大廠今年已大舉擴增美國伺服器產能。仁寶、和碩今年也有美國建設計畫，仁寶昨（30）日公告，董事會核准子公司Compal USA Technology Inc.在德州Taylor與Georgetown兩地簽署租賃協議，建置新據點，共投資9,410萬美元（約新台幣28.95億元）。
鴻海董事長劉揚偉日前指出，客戶需求持續強勁，鴻海過去一年擴大AI伺服器相關投資規模，已開始開發輝達下世代Vera Rubin NVL 144 MGX平台，預估出貨時程可能落在明年下半年。
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廣達執行副總暨雲達總經理楊麒令先前表示，AI需求持續爆發，廣達訂單塞爆，今年以來已擴產八次，仍不敷使用。緯穎方面，法人預估，訂單能見度看到2027年，主要客戶都在加碼投資AI基礎設施，產業前景樂觀。
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問卷設計用AI怎麼做？Gemini輔助6步驟完成Google表單、自動分析結果
市場調查是很專業的工作，不過如果只是小規模的市調，也可以用AI工具幫忙設計，好處是可以快速獲得方向跟靈感，節省憑空構思問題的時間！作者以Gemini示範如何快速完成Google表單問卷，以及運用AI統計問卷結果並加以分析。本文節錄自《最強！Google AI 工作術》。
文／蔡宜坦、施威銘研究室
本文目錄（點擊可快速前往）
問卷設計快速生成！請AI幫忙設計問卷內容如何把準備好的問卷題目製作成Google表單？Google問卷表單回覆怎麼看？讓AI幫你深入分析問卷結果
企業若能掌握消費者的消費意向，便能推出更符合需求的產品或服務。想要了解消費者的需求與意願，最常見的方法就是做「市場調查」，例如新品試用調查、滿意度調查等，這些方式都能獲取消費者最真實的意見回饋。
然而，市場調查是很專業的工作，涉及問題分析、抽樣方法、樣本規模、問卷設計、問卷發放、問卷回收與結果分析等，每個環節都要謹慎處理，以免誤差影響分析結果。市面上有許多公司提供線上市調服務，但是大部分都需要付費。其實如果只是小規模的市調，也可以用AI工具幫忙設計，不僅如此，AI還能統計問卷結果並加以分析，會成為你的市調好幫手！這一節我們就要實做用AI協助做線上市調問卷的過程。
使用AI：
Gemini：https://gemini.google.com/
問卷設計快速生成！請AI幫忙設計問卷內容
假設你已經想好問卷的目標，例如想要問消費者對新產品的購買意願、想要調查某活動的滿意度等，在設計問卷時，就可以透過提示詞告訴AI你想做什麼，讓AI協助生成相關的問題。
下面就以「市集活動滿意度調查」為例，我們要請AI擬出10個問題，詢問消費者對活動中每個環節的滿意度，作為下次辦活動的參考：
【提示詞】幫忙設計〔問卷主題〕問卷要收集〔填入收集資料〕，可以參與問卷填寫後的〔填寫後提供獎勵或進一步互動方式〕我想知道〔描述目標使用者〕的顧客對於〔可輸入更多想提問的項目〕的滿意度和印象好（或不好）的地方請設計〔指定生成數量〕個題目
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
輸入提示詞後，AI馬上就做出一份問卷，包含問卷標題、問卷前言、還有10個題目的問答項目。像這樣請AI製作問卷，好處是可以快速獲得方向跟靈感，而且AI整理的問題有明確的架構，例如它先問活動體驗，再問回饋建議，最後才是填寫抽獎資料，這已經具備基本的問卷架構，可以節省憑空構思問題的時間。你也可以再請AI調整或是自行增減項目，製作出更符合需求的問卷。
【問卷設計】GEMINI生成結果：
包括：問卷標題、問卷前言（簡介問卷內容和說明獎勵機制），可提升受訪者的參與意願
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
擬出十個問題（節錄）
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
如何把準備好的問卷題目製作成Google表單？
假設AI產生的問卷題目大致符合需求，接著就要將題目製作成可正式發布的問卷。目前大多數線上市調都是以Google表單製作的，如果你從來沒有製作問卷的經驗，也可以請AI教你製作步驟，下面就為你示範（如果你對Google表單已經很熟悉，即可略過此部份的說明）。
1. 直接請AI教我們做：AI馬上列出操作步驟，跟著步驟即可將問卷內容建立成Google表單。由於前面已經請AI準備好題目，可以在設定題目時派上用場。
【提示詞】可以教我如何將問卷內容轉換成Google表單嗎？
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
2. 登入並新建Google表單：試著按照AI第1個步驟的說明，進入Google表單網頁：https://docs. google.com/forms/。進入Google表單後，會看到一個「+」鈕，按下此鈕就可以建立新表單，要在登入狀態才能使用這功能。
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
3. 輸入表單標題及說明：接著會進入「未命名表單」的填寫畫面，請依序輸入表單標題與問題/答案。只要將剛剛AI寫的內容依序複製過來即可。
選取並複製問卷標題，貼到表單標題欄位（可再自行修改）
選取並複製問卷前言，貼到表單說明欄位（可再自行修改）
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
4. 輸入表單問題及答案：接著開始輸入問卷中的問題／答案。之前AI已經幫我們把問題列好，直接複製到Google表單中即可，你當然也可以繼續視狀況調整。
複製AI寫好的問卷問題，將問卷的問題貼到表單中
選擇「評分」，就會自動出現五個星等的選項
按此「+」按鈕可以繼續新增下一個問題
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
5. 完成後選擇發布：請繼續依照相同的操作，陸續以AI生成的問卷內容為基礎，複製到Google表單，並視需求修改文字內容，表單內容會自動儲存在Google的雲端硬碟裡。最後，按下右上角的發布鈕，即可完成問卷的製作。
按下「發布」按鈕
目前設定是只有知道連結的使用者才能進入問卷頁面，再次按下「發布」鈕即可
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
6. 取得問卷連結：問卷發布後，我們只要取得這份問卷的連結，即可分享出去，比如將問卷網址置入社群網站或是電子報，邀請別人來填寫這份問卷。
已經發布的表單，這裡的發布鈕會變成「已發布」鈕，請按一下
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
按「複製作答者連結」按鈕。你可以勾選縮短網址項目，讓網址更簡短好記。按複製即可複製此問卷的連結，接下來就可以把這個連結分享給目標消費者了。最後按「儲存」鈕。
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
Google問卷表單回覆怎麼看？讓AI幫你深入分析問卷結果
延續前一節的內容，當顧客填完問卷後，可以等累積到一定的量（樣本數），再開始統計資料，以便從數據中統整出有價值的資訊。本節我們要先從Google問卷表單中取出顧客的回覆資料，接著就可以請AI來統計和分析問卷的結果了。
瀏覽Google問卷結果並另存新檔
問卷調查進行一段時間後，當你登入Google表單，切換到回覆頁次，即可瀏覽顧客的回覆。為了方便後續用AI分析結果，我們要將問卷結果匯出成Excel試算表檔案。
切換到「回覆」頁次可查看顧客的回覆。按下「在試算表中查看」即可自動將問卷結果匯出成試算表，點擊「建立」。
接著會自動開啟Google試算表，請執行「檔案 / 下載 / Microsoft Excel（.xlsx）」命令，將檔案儲存成Excel格式，並下載到電腦裡
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
提醒：如果下載的是逗號分隔值檔案（.csv），表單中有些中文字會變成亂碼，因此建議儲存為Excel檔。
請AI分析問卷結果
前面我們已經準備好問卷回覆的統計表（Excel 格式 /.xlsx），接下來只要把檔案丟給AI，就可以請AI幫我們分析了，非常方便！
【提示詞】協助分析活動的優缺點
直接把檔案丟給AI，請AI分析活動的優缺點。AI馬上做出優缺點分析報告，你可以看到整體評分、優缺點、改進建議等細節，也可以繼續發問，和AI討論怎麼做會更好
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
從這一章就可以知道，以前需要想破頭的文案，還有費時費力的問卷調查與分析工作，現在已經可以靠AI節省大把時間囉！就連研究報告也可以讓AI助你一臂之力喔！
節錄自：旗標科技《最強！Google AI 工作術：以 Gemini 3 為核心，串聯 NotebookLM 與滿滿 AI 工具, 搞定資料分析、簡報製作、 教育訓練等日常工作》／蔡宜坦、施威銘研究室 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
品牌做了SEO，為什麼還是沒出現在AI的答案裡？作者、搜尋行銷顧問Harris先生拆解GEO生成式引擎優化核心邏輯：AI篩選內容靠的不是排名，而是「信任篩選」，語意穩定、可被驗證、角色清楚，才是讓AI主動提及的關鍵。本文節錄自《AI 全域搜尋實戰》。
文／Harris先生
為何我的品牌沒出現在AI的答案？
對行銷人與企業主而言，真正重要的是「當使用者與AI互動時，AI是否會選擇推薦你、提及你、引用你」。
我們必須先把現實說清楚：目前，整個產業對GEO（生成式引擎優化）的理解仍停留在非常早期的階段。生成式AI本身就是一個高度封閉的黑盒子。GPT在生成答案時，主要透過兩種機制：
第一種是在未啟用檢索機制的情況下，直接依賴「模型參數中已學到的世界知識」進行生成；
第二種是在啟用「RAG」（檢索增強生成）架構時，先透過外部檢索系統取得相關內容，再結合模型的語言能力生成答案。
官方明確指出，模型並不會蒐集來自付費牆或暗網的資料，這裡其實已經透露了GPT能學習與記住的，多半是長期存在於公開網路環境中的資訊。
AI的篩選邏輯是「信任篩選」而非「權力競爭」
理解GPT如何取得知識後，接下來還有一個更關鍵的問題：就算AI看得到很多資料，它為什麼偏偏選擇提到某些品牌，而不提其他品牌？
在傳統SEO的世界裡，Google是透過「排名」來解決問題，將內容品質「最好」的網頁排序在前面，內容品質相較之下較差的網頁排序在後面。但在GEO的世界裡，AI的運作核心不是選「最好」，而是選擇「最低風險、最安全的答案」。因為AI一旦採用了錯誤的資料，後續AI所有的回答都會建立在錯誤的資訊上面（當答案有誤，也就是大家所謂的「AI幻覺」）。
所以AI在過濾資料的過程中，是以「最安全、風險最低」為原則，這點與傳統搜尋引擎的核心邏輯完全不同。在多數情境下，AI會自然偏好：語意穩定且前後一致、可被驗證、角色清楚（不具強烈推銷感）的內容。
在傳統SEO的世界裡，核心是「權力競爭」——誰的連結多、排名高；但在 GEO的世界裡，核心是「信任篩選」」——在眾多來源中，哪個答案最安全、最能降低AI 產生幻覺的風險？
AI的挑選邏輯是「風險最低」而不是「最好」，因此GEO的優化重點在於強化品牌實體的穩定性、事實密度以及品牌在整個網路世界中的品牌網路足跡。當AI 發現推薦你的品牌「出錯率最低」時，越容易做出AI 成效。
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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