Google Analytics 企業行銷數據分析實戰
104學習
Google Analytics 4
這項技能主要用來分析網站和App的使用者行為，幫助企業了解流量來源、使用者互動及轉換率。透過數據洞察，能優化行銷策略、提升使用者體驗，進而增加業績和品牌價值。在數位行銷、產品管理及數據分析相關職務中特別受重視，具備此能力能提升職場競爭力。
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：資料模型與報表探索
【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：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
教練式領導4大支柱
【晉升廣告操盤手II】Google Ads廣告分析秘笈
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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
Infrastructure 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
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 Cloud認證
利用 Google Cloud 教育訓練和認證，培養新興雲端技術領域所需的技能。透過線上學習、技能開發與取得認證的理想園地「Google Cloud Skills Boost」，探索涵蓋各類主題的全方位課程。無論您想展開雲端職涯、在目前職位上發展，還是準備面對下一個挑戰，都能藉由取得技能徽章和認證，證明自己具備雲端技能。學習熱門雲端技能，讓職涯更上層樓，為日後的雲端技術發展做好準備。
Google
Networking & Security 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 third course covers cloud automation and management tools and building secure networks.
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Google
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 ，
※ 線上課程約3.7小時 --
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
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Google Ads 影片廣告認證
※ 線上課程約４小時 --
展現你如何運用 YouTube 及 Google 影片廣告解決方案達到廣告成效。如要獲得認證，使用者必須熟知如何運用 YouTube 及 Google 影片廣告解決方案，讓廣告活動發揮出色成效，藉此打響品牌知名度、提升考慮度和達成行動目標。
取得 Google Ads 影片廣告認證即表示 Google 認可你具備下列能力：
● 瞭解YouTube 這個強大平台為什麼不僅能讓使用者和創作者受惠，也能協助廣告客戶打響品牌知名度、提升考慮度和達成行動目標。
● 說明如何運用 YouTube 及 Google 影片廣告解決方案打響品牌知名度、提升考慮度，以及吸引使用者採取行動。
● 簡要描述如何根據 Google 的廣告素材指南，為各種行銷目標量身打造高效影片廣告。
Google
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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ChatGPT生成Apps Script程式碼4技巧！Google Sheets自動化範例用AI加持
想把重複的Google Sheets試算表工作自動化，用ChatGPT就可以快速生出可用的Apps Script程式碼，相較於手動編寫、錄製巨集，使用生成式AI的技術門檻最低！作者分享2個範例，並提醒用AI生成Apps Script程式碼的Prompting技巧。本文節錄自《AI 加持！Google Sheets 超級工作流》。
文／杜昕 Mic Tu
本文目錄（點擊可快速前往）
撰寫Apps Script程式碼的3種方式使用生成式AI生成Apps Script程式碼▶ 範例1：資料統計▶ 範例2：生成圖表用AI生成Apps Script程式碼的Prompting技巧
Google Apps Script（以下簡稱Apps Script）是一個強大的雲端腳本語言，讓使用者能透過類似JavaScript的程式碼整合Google的試算表、文件、簡報、日曆等功能，自動化重複性的工作，完全免費且不需要安裝任何開發環境即可完成。
若要在Google Sheets中使用Apps Script，只要點選「擴充功能 → Apps Script」進入Apps Script的編輯器介面，便能開始撰寫程式。
撰寫Apps Script程式碼的3種方式
撰寫Apps Script程式碼的方式可分成手動編寫、錄製巨集、使用生成式AI 3種，優缺點分別如下：
撰寫方式優點缺點手動編寫完全根據需求客製化程度高。需要花較多的時間學習與實際撰寫。錄製巨集錄製後自動生成程式碼，只需根據需求手動調整即可。錄製的程式碼較基本，複雜的需求可能要大幅的手動調整，因此仍需具備程式基礎。使用生成式AI可直接複製貼上生成的程式碼，大幅提高撰寫效率，也能解決較複雜的案例。撰寫程式碼時會備註各程式碼的用途，可供快速學習。較冷門的需求可能會回答錯誤，若要提升生成品質則會需要訂閱。有時程式碼較冗餘，影響執行效能與可閱讀性。
雖然3種方式皆有優缺點，但使用生成式AI需要的時間、技術門檻最低，因此後續各章節主要會使用ChatGPT生成程式碼，提供輸入的Prompt及對應的輸出。
使用生成式AI生成Apps Script程式碼
本節將使用兩個範例說明如何使用ChatGPT生成程式碼，只要將程式碼複製到Apps Script中並執行函式即可，兩範例的需求、Prompt與ChatGPT (4o mini)生成程式碼如下：
本節範例使用之「會員資料檔」Google Sheets
會員資料檔範例（圖／旗標）
▶ 範例1：資料統計
需求：統計會員資料檔中的會員職業，各職業依會員數多到少排序。
問：生成Apps Script程式碼，統計工作表「會員資料檔」的 E2:E 每個值出現的次數，依次數由高到低輸出到工作表「5.4.3 使用生成式 AI 生成程式碼」的 A:B 中，並將兩欄的標題分別設為「職業」和「會員數」。
ChatGPT輸出結果（以下為作者撰寫時生成之版本，每次生成可能有些許差異，請各位讀者稍加留意）：
▶ 範例2：生成圖表
需求：延續上例，將統計結果繪製成柱狀圖。
問：生成Apps Script程式碼，將工作表「5.4.3 使用生成式AI生成程式碼」的 A2:B 繪製成柱狀圖，兩欄分別為「職業」和「會員數」，並貼上至工作表的 C1 儲存格中。
ChatGPT 輸出結果：
兩範例的最終結果如下圖所示：
（圖／旗標）
用AI生成Apps Script程式碼的Prompting技巧
在撰寫Prompt時要清楚描述需求，以增加生成式AI正確的機率，可以使用以下的Prompting架構增加正確輸出的機率：
問：(1) 生成Apps Script程式碼，(2) 完成以下步驟：1. (3) 將工作表「○○○」的 ○○:○○ 儲存格 (4) 匯總 / 繪製圖表 / 計算...，其中 A / B / C 欄位依序為 △△△ / △△△ / △△△…。2. 將 …3. 將 …，(3) 把最終結果輸出至工作表「○○○」的 ○○ 儲存格。
(1) 在一開始就提及Apps Script，避免AI輸出其他程式語言。
(2) 若要求非常複雜時，建議化為多個步驟，或是分多次Prompt漸進式說明。
(3) 清楚說明資料來源與最終輸出的位置，提及「工作表/儲存格/範圍/欄/列」避免判斷錯誤，並建議用括號標示工作表名稱。
(4) 說明計算過程時可以說明應用場景，但要說明各欄位的名稱，避免判斷錯誤。若欄位的名稱較難判斷資料型態時，可以增加舉例說明。
節錄自：旗標《AI 加持！Google Sheets 超級工作流》／杜昕 Mic Tu 著
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Gemini 4 Carbon 上線！Google 最強模型能幫上班族做什麼？和 Argon 怎麼選
上個月才換成 Gemini 4 Argon，這個月 Google 又推出更強的 Gemini 4 Carbon。打開 Gemini 的模型選單，你可能開始猶豫：是不是每件事都要選最強的？其實不一定。先看懂兩個模型的分工，才不會把額度花在用不到的地方。
📊 先看重點：Carbon 是什麼？
．10/28 發表，先開放給資安防禦者試用；11/10 正式開放給開發者、企業與一般使用者
．Google 說這是它目前最強的模型，主打「長時間、多步驟」的複雜任務與資安
．官方說法：Argon 仍是大多數軟體開發與知識工作的理想選擇；Carbon 用在最考驗模型智力的任務，會花比 Argon 更多 token 去探索、推理和反覆驗證
💡 誰現在能用？
．一般使用者：Gemini App 和 Google 搜尋的 AI 模式，目前限 Google AI Ultra 訂閱者
．Argon：Google AI Pro 和 Ultra 訂閱者都能在 Gemini App 使用
．開發者、企業：AI Studio 的 Gemini API 付費方案、Gemini for business 都能選
．API 價格：11/30 前為推廣價，每百萬 token 輸入 2 美元、輸出 10 美元；之後調為 4 美元、20 美元
．免費版官方沒有提到可以使用；台灣帳號實際能不能選，以 Gemini App 模型選單為準
📈 官方公布的幾個數字（都是 Google 自己發表的評測）
．Artificial Analysis Intelligence Index v5.0：59 分，排第 1
．多模態知識代理評測（MKA，讀含圖表、表格的大量文件）：排第 2，平均每項任務成本比第 1 名低 6 倍以上
．WebDev Arena（網頁開發）：1768 分，排第 4
→ 評測反映的是特定題型，不等於你工作上一定比較好用，實際效果還是要自己試
✅ 上班族怎麼選？一張分工表
1️⃣ 日常寫信、摘要、改文案、翻譯 → 用 Argon 或更輕量的模型就夠，回得快
2️⃣ 一般資料整理、寫簡單公式、做會議紀錄 → Argon
3️⃣ 一次讀很多份長文件（合約、財報、規格書）並交叉比對 → 可以試 Carbon
4️⃣ 要產出格式嚴謹的試算表、簡報、報告 → Google 特別提到 Carbon 在這類任務更精準
5️⃣ 多步驟、要反覆檢查的專案（例如整理一整季的資料再寫分析） → Carbon
．判斷原則：先用 Argon 試一次，結果不夠好、或任務需要長時間推理，再換 Carbon
⚠️ 三個常見誤解
1️⃣「最強的模型每件事都比較好」
→ Carbon 會花更多時間和 token 去推理，簡單任務用它反而慢，也更快用完額度。
2️⃣「新模型出來，免費版也能用」
→ 目前一般使用者只開放給 Ultra 訂閱者，Pro 方案用的是 Argon。
3️⃣「評測第一名，就不用檢查結果」
→ 再強的模型也會出錯。數字、引用、法規類內容，還是要回原始資料核對。
📝 小練習：挑一件你本週的工作，問自己
．這件事是「一問一答」就能完成，還是要讀很多資料、分好幾步？
．我需要的是快，還是需要深入比對？
．AI 給的結果，我打算怎麼驗證？
回答完這三題，你就知道該選哪個模型，也知道要留多少時間檢查。
📚 104學習免費課程（AI工作術系列）
．AI工作術 第2堂｜用AI做研究：先拆可查證的小題，再比對來源
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/595a665d-07a3-461d-b37e-1f8158eca70d
．AI工作術 第3堂｜用AI看數據：把疑問寫成決策問題
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/0f3d424e-1658-49a2-851e-6c9fff296f43
．AI工作術 第7堂｜用AI做簡報：把分類標題改成結論
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/bfbe4983-6e83-40d3-bfee-4221376928c6
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📎 資料來源
．Google 官方部落格：Gemini 4 Carbon is now available（2026/11/10）
https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-carbon-now-available/
．Google 官方部落格：Gemini 4 Carbon: our next frontier model（2026/10/28）
https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-4-carbon/
．Google 官方部落格：Gemini 4 Argon is now available for everyone（2026/10/13）
https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-4-argon/
※ 評測數字為 Google 官方公布，方案、價格與開放地區以 Google 官方公告為準。
當心高估面試表現！Google主管：傑出求職者也常落入4大面試陷阱
Google主管指出，即使是最穎悟絕倫的求職者都可能落入4個面試陷阱，分別是：因為工作得心應手而準備不足、面試前沒好好休息、沒領悟面試官的提示、沒準備軟實力相關問題。
編譯／樂羽嘉 由天下雜誌授權轉載
本文目錄：求職者面試常犯的4大錯誤（點擊可快速前往）
1. 工作得心應手，就以為不用準備2. 太累、面試前沒好好休息3. 沒有領悟面試官的提示，走進死胡同4. 沒準備軟實力相關問題
知名科技公司Google歐洲穿戴辦公室工程主任利奇犽（Daniel Rizea）曾經主持1000多次面試，也曾擔任徵才委員會和徵才董事會成員。他面試過各種不同出身背景與職級位階的求職者，從產品經理到工程師、主管的主管、UX設計師都有。但不管是面試哪種職缺，多數求職者都犯下相似的錯誤，付出代價，失去得到這份工作的機會，即便是最穎悟絕倫的求職者都可能落入這些陷阱。
利奇犽分享，這4個常見的錯誤是：
1. 工作得心應手，就以為不用準備
利奇犽把第一個錯誤稱作「知識的光環」陷阱。當求職者把現在的工作做得得心應手時，就覺得在面試肯定會表現傑出，因此誤以為自己已經準備好了。這裡的陷阱在於，通過面試所需要的準備可能不同於他們原本每天工作的內容。
比如說，軟體工程師最近一次使用困難的演算法（例如紅黑樹）來解決工作相關的問題，可能是很久很久以前。但在面試環境中，面試官會期待求職者能夠應用這些理論。
你或許必須在一張紙上撰寫特定題目的解決方法，或是在辯論優缺點時憑空設計出各種系統。在白板上或是在雲端共享檔案上，寫出解決問題的程式，是多數工程師平常工作很少遇到的事情。
成功的面試是一種技能。若你有好一段時間沒有參加面試了，代表不管你資淺資深、職位高低，你可能並不擅長面試。
要克服這個問題，只能多多練習，複習理論。自己試著解決面試問題，與人討論解決方法。在模擬面試的環境中，練習使用網路文件或紙張撰寫程式碼。你練習愈多演算法和程式相關問題，就愈瞭解怎麼分門別類，你會建立相應的思考框架，學會如何判斷問題的複雜程度，並更有效率地想出解方。
一定要做模擬面試。若你能找到實際上就是面試官的朋友來幫忙，就更好了。
利奇犽有個朋友，大學畢業後想要進大型科技公司拿到好薪水，他拚命閱讀關於面試的書籍，練習了數十次，他往往能成功晉級到下一階段，還能跟面試官談笑風生，面試對他來說變得很簡單。最後他面試8間公司，7間錄取。他告訴利奇犽，面試沒有捷徑，他的成功是來自大量練習和逆向工程。
延伸閱讀：用ChatGPT準備面試練習！AI履歷撰寫和模擬面試必學指令
2. 太累、面試前沒好好休息
多數求職者會高估自己在未來面試的表現，忽略一些能幫上忙的小事情，其中之一就是面試前要好好休息。
在面試時因為有壓力，你的智商會突然下降。利奇犽看過很多求職者，把面試安排在漫長的工作日之後，或是工作週結束時。在面試期間，利奇犽看得出他們有知識，但是太累了，對提示不是毫無反應就是反應很慢，也不瞭解利奇犽提出的問題，或是淨講一些無關緊要的事情。
利奇犽自己也犯過這種錯誤，而且對自己的遲緩反應很失望。他把面試安排在工作10小時之後，面試官問了一個動力工程問題，而利奇犽的大腦已經凍住了，沒辦法清楚地解釋解決方法，直到面試的最後，當壓力消失，他才找出解答。
利奇犽建議最好把面試安排在狀態最好的時候，身心不疲憊的時候。面試官不會很介意，而且你心情會更好、頭腦更敏銳，整體表現也會更好。
3. 沒有領悟面試官的提示，走進死胡同
面試期間，有時候你會卡住，多數面試官會給你提示，也就是一些資訊，能導引你走向正確的道路。如果你沒聽懂，你可以問。
按照利奇犽過去的經驗，求職者很容易陷入死胡同，避免的方法是暫停一下，詢問面試官這是不是他們要找的答案，或他們希望看到其他的答案。
當你陷入困惑，或收到一些你現在方向錯誤的暗示，可以詢問面試官他們期待的是什麼。利奇犽就常常會在面試開始前，明確告訴求職者他的期待。若看到求職者走向錯誤的方向，利奇犽會打斷他們，給他們更多時間展現特定的能力。
但不能瘋狂問提示，能不能得到提示跟資歷有關，有些提示可以給，如果需要太多提示，代表你其實不夠格，無法自力解決問題。
延伸閱讀：面試遇到不會的問題怎麼辦？4招把「不懂」變成亮點扭轉劣勢
4. 沒準備軟實力相關問題
多數求職者很害怕面試中出現對行為或軟技能的測試。演算法和數據結構是客觀的，你當下就會知道有沒有解開題目。但行為相關的問題比較主觀，很難知道你在行為面試中是否做對了、說對了。
好消息是，這些問題也可以透過數據分析來處理。
利奇犽解釋，行為問題是要驗證你的價值觀是否符合公司和組織的價值觀，你可以逆向回推，去公司網站上查詢公司的價值主張，或是詢問招聘者。他們很可能會問一些問題，透露你在先前的職位是否有展現出這些價值。
一旦他們提出跟行為有關的問題，面試官會期待你的答案符合這類格式：
發生什麼事？（What happened?）
你怎麼做？（What did you do?）
結果是什麼？（What was the outcome?）
利奇犽舉例，如果一間公司把團隊合作當成核心價值，你就思考過去的工作中有哪些例子是你超越本分去幫助隊友成功，或因為你的行動使團隊變得更好。
想想當時發生了什麼事，你當時做了什麼，結果是什麼。也許計畫成功，滋生了新的友誼，這類例子可以證明你已經展現出這樣的價值，你的個人價值觀符合公司文化。
但請不要捏造故事，如果你不專業，面試官可以逮到你在說謊，你就失去資格了。還不如承認你沒遇過這種情形，請面試官再問新的問題，或告訴他雖然你沒遇過，但你應該會怎麼去處理。
參考資料：Business Insider、Medium
（原文標題：Google主管：求職者面試常犯的4大錯誤）
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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。
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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)
你的客戶正在 Google 和 AI 上找你，你找得到嗎？
你的業務團隊每天打電話、發訊息、拜訪客戶，成交率大約落在 3%。這不是你的業務能力不夠好，而是因為陌生開發本來就是「逆著水流划船」——你在找客戶，但客戶並不知道你、也不信任你。
現在，有一種完全不同的邏輯：讓客戶主動找上門。
戰國策的數據顯示，透過 SEO 引入的自來客，成交率高達 45%。這個數字不是魔法，而是邏輯。當客戶已經在搜尋「我需要什麼」，再找到你的品牌，代表他已經有需求、已經在評估，你只需要給他一個選你而不選別人的理由。
問題是：你的品牌，他找得到嗎？
搜尋行為正在改變，你的 SEO 跟上了嗎？
十年前，SEO 的目標很單純：在 Google 上排到第一頁。
現在，戰場已經不只在 Google 了。
越來越多用戶開始直接問 ChatGPT、Gemini、Perplexity：「台灣有哪些值得信賴的 SEO 公司？」「哪一家虛擬主機適合中小企業？」「有沒有可以幫我做內容行銷的團隊？」
這些問題的答案，不是由廣告決定的，而是由 AI 系統從網路上爬梳、整合、分析後給出的推薦。如果你的品牌從未出現在高品質的文章、評測、比較內容中，AI 根本不知道你的存在。
這就是為什麼「SEO」的定義，在 2024 年之後已經悄悄擴大了。
傳統 SEO：優化網頁讓 Google 搜尋排名上升。
AI-SEO（也稱為 GEO，Generative Engine Optimization）：打造讓 AI 語言模型能夠理解、引用、推薦你品牌的內容生態系。
這兩件事可以同時做，而且應該同時做。因為現在的客戶，有人習慣搜尋，有人習慣問 AI，你必須在兩個地方都找得到。
戰國策 SEO／AI-SEO 團隊在做什麼？
戰國策不是單純的關鍵字排名工具商，也不是內容農場式的文章代寫服務。
戰國策 SEO 團隊提供的，是一套「從流量到成交」的完整策略系統，核心目標只有一個：讓精準的潛在客戶，主動找到你。
一、關鍵字策略規劃
在動筆寫任何一篇文章之前，戰國策團隊會先進行關鍵字研究，分析你的目標客群在搜尋什麼、競爭對手的排名在哪裡、哪些關鍵字有流量但競爭度還可以突破。
這個步驟決定了後續所有工作的方向。沒有數據支持的 SEO，是在靠感覺打仗。
二、高品質 SEO 內容產出
關鍵字策略確定後，戰國策團隊會撰寫符合搜尋意圖的文章內容。這些文章不是為了堆字數，而是真正解答用戶的疑問、提供有價值的資訊，同時符合 Google 對 E-E-A-T（經驗、專業、權威、可信度）的評估標準。
這類內容，才是 AI 系統願意引用、推薦給用戶的來源。
三、AI-SEO 品牌露出佈局
這是 2024 年之後最關鍵的一塊。戰國策團隊協助企業，在各類比較文章、評測內容、產業討論中，建立品牌的正面形象與被引用的可能性。當用戶問 ChatGPT「台灣有哪些 SEO 公司值得推薦」，你的品牌名稱是否會出現在答案裡，取決於你在網路內容生態中的佈局深度。
四、網站技術優化
再好的內容，如果網站載入速度慢、結構混亂、行動版體驗差，排名也很難上去。戰國策團隊同步提供技術 SEO 的檢核與優化建議，確保你的網站具備排名的基礎條件。
五、持續追蹤與調整
SEO 不是一次性的工作。Google 演算法更新、競爭對手動作、市場搜尋行為的變化，都需要持續監控與應對。戰國策團隊提供定期的排名報告與策略檢討，根據數據持續優化方向。
為什麼自來客的成交率，是陌生開發的十五倍？
當一個客戶透過關鍵字搜尋找到你，他的心理狀態是：我有需求，我在主動尋找解決方案，我願意花時間了解你。
當你的業務主動打電話給陌生客戶，對方的心理狀態是：我現在不一定有需求，這通電話是干擾，我要怎麼快點結束對話。
兩種情境的出發點完全不同，成交難度自然差距懸殊。
更重要的是，自來客通常已經做過一定程度的功課。他看過你的文章、比較過你和競爭對手、了解過你的服務內容。當他決定聯絡你，已經有一定的信任基礎在。這種信任，是業務在電話裡幾分鐘內很難建立的。
SEO 帶來的，不只是流量，而是「已經有一定意願的潛在客戶」。這才是 45% 成交率的真正原因。
什麼樣的企業最適合投入 SEO？
有明確搜尋需求的產品或服務：如果你的目標客戶在有需求時，會主動上網搜尋解決方案，那麼 SEO 就是最直接的攔截工具。B2B 服務、專業顧問、軟體工具、教育訓練、健康醫療、法律財務等領域，都屬於這個類型。
客單價較高、決策週期較長的產業：高客單價代表成交一筆的利潤足夠支撐 SEO 的投入成本。決策週期長代表客戶在成交前會反覆搜尋、比較，在這個過程中多次接觸到你的品牌，會大幅提升信任度與最終選擇你的機率。
想要降低對廣告依賴的企業：Google 廣告費用逐年攀升，流量品質也日趨複雜。許多企業發現，廣告停了流量就沒了，而 SEO 帶來的自然排名，是持續存在的資產。一旦建立起穩固的排名，帶來的流量是相對穩定且長期的。
想要被 AI 推薦的品牌：隨著越來越多用戶轉向 AI 助理尋求建議，能夠被 ChatGPT、Gemini、Perplexity 等系統認識並推薦的品牌，會在未來的搜尋生態中佔據優勢。這個佈局，越早開始越有利。
常見的 SEO 迷思，你中了幾個？
迷思一：SEO 很慢，沒有廣告快。SEO 的確需要時間醞釀，通常三到六個月才會看到明顯效果。但廣告的流量是租來的，停止投放就消失；SEO 的排名是買來的資產，持續累積。兩者的時間尺度本來就不同，不應該用同一把尺衡量。
迷思二：只要關鍵字塞夠多就好。這是十年前的 SEO 邏輯。現在的 Google 演算法遠比那時複雜，能夠辨識內容品質、用戶行為、頁面結構等多維度因素。堆砌關鍵字的文章，不只排名效果差，還可能被判定為低品質內容而受到懲罰。
迷思三：做了一次 SEO 就夠了。SEO 是持續性工作，不是一次性專案。搜尋演算法持續更新、競爭對手持續投入、市場搜尋習慣不斷改變，必須持續監控與優化，才能維持並提升排名。
迷思四：SEO 只是寫文章。SEO 包含技術層面（網站速度、結構、索引）、內容層面（文章品質、關鍵字布局）、外部連結層面（其他網站的引用與連結），是多個維度同時運作的系統，單靠寫文章是不夠的。
迷思五：我的產業競爭太激烈，做 SEO 沒用。競爭激烈的產業代表搜尋量大、有真實需求，正是最值得投入 SEO 的地方。關鍵在於策略——不一定要從最競爭的大關鍵字切入，長尾關鍵字、利基內容、地區性搜尋，都是可以切入的角度。
從流量到成交：一個完整的自來客系統長什麼樣？
第一步，吸引對的人進站。透過精準的關鍵字策略，吸引真正有需求的潛在客戶，而不是無效流量。
第二步，讓進站的人留下來。網站的使用體驗、內容的深度與可信度，決定訪客是否願意繼續閱讀、進一步了解你的服務。
第三步，建立信任。透過案例分享、客戶見證、專業知識展示，讓訪客從「陌生人」變成「對你有一定了解的人」。
第四步，引導行動。清晰的行動呼籲、簡便的聯絡方式、低門檻的第一步（免費諮詢、下載資料、填寫表單），讓有意願的訪客轉化為可接觸的潛在客戶。
第五步，成交與回購。後續的跟進、服務品質、客戶關係管理，決定一次性成交能否發展成長期合作。
SEO 負責的是前兩步，但如果後三步沒有到位，即使帶來再精準的流量，也會在轉化環節流失。戰國策團隊在協助企業規劃 SEO 策略時，也會同步評估網站的轉化邏輯，確保流量不是白白進來又出去。
現在不開始，等於讓競爭對手先跑
SEO 有一個殘酷的特性：它是先發優勢型的競賽。
排名靠前的網站，享有最多的自然流量，吸引更多用戶點擊，累積更多行為數據，讓排名更加穩固，形成正向循環。而後來者，需要花更多時間與資源才能追上。
你的競爭對手，可能已經在六個月前、一年前開始佈局了。每晚一個月啟動，差距就會多一點。
更重要的是，AI 系統的記憶與推薦，也需要時間累積。如果你的品牌在 AI 可以爬梳到的內容生態中，還沒有足夠的存在感，當用戶問 AI「誰值得推薦」，你的名字不會出現在答案裡。這個差距，只會隨時間越來越大。
結語：讓客戶主動找上門，是最有效率的業務模式
業務努力很重要，但讓客戶主動找上門更重要。
當你的品牌在 Google 排名靠前，當你的服務被 AI 推薦給有需求的用戶，你的業務團隊接到的每一個詢問，都是已經有一定意願的潛在客戶。成交，就不再是勉強推銷，而是順水推舟。
這就是 SEO 自來客系統的核心價值：不是省掉業務，而是讓業務做得更有效率、更有尊嚴。
從今天開始佈局，是對未來業績最好的投資。
立即了解，打造屬於你的高成交自來客系統：www.hotels.com.tw
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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）
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
・選單複雜、用戶體驗差
・網站速度慢、跳出率高
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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。
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