Google Analytics 4 數據分析師國際認證保證班｜8/1 (六) 開課｜台北假日實體班
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。
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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。
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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。
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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。
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Google Adwords 認證
Google AdWords 認證是 Google 為個人提供的專業認證，可用來證明您已精通各種 AdWords 基本和進階知識。擁有 AdWords 認證，您就能證明自己是 Google 認可的線上廣告專家。
成為 AdWords 認證專家必須通過兩門 AdWords 認證考試。一是 AdWords 入門考試，二是下列任一門考試：搜尋廣告、多媒體廣告、行動廣告、影音廣告或購物廣告。
要維持 AdWords 認證資格，您必須至少擁有 (1) AdWords 入門考試和 (2) 任一門其他廣告考試的有效合格成績。也就是說，隨時有至少 2 門考試成績合格。舉例來說，如果您 3 月通過 AdWords 入門考試，5 月又通過搜尋廣告考試，則必須在次年 3 月前再次通過 AdWords 入門考試，並在次年 5 月前再次通過搜尋廣告考試，才能保有 AdWords 認證。
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.
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1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals
2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud
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This third course covers cloud automation and management tools and building secure networks.
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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
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精選貼文，掌握第一手知識
【2025最新】 Google Analytics 證照考取資訊、GA考試連結、學習資源一覽表
在現今數位行銷領域，Google Analytics (GA) 證照已成為行銷專業人士必備的技能之一。無論你是行銷新手還是數據分析專家，通過Google Analytics認證都能顯著提升你的職場競爭力。本篇文章將為你提供【2025最新】Google Analytics證照考取資訊，包括GA考照連結、GA4線上課程推薦、以及完整的學習資源一覽表，幫助你迅速掌握GA技能，輕鬆取得證照。
1. Google 官方學習資源 - GA 4堂課的學習連結 - 從入門到進階的完整學習路徑
這是Google官方提供的四堂免費GA學習課程，無論你是剛接觸Google Analytics的新手，還是已經有一定基礎的使用者，都能找到適合自己的學習路徑。這些課程涵蓋了從基礎操作到高級功能的全面內容，幫助你逐步深入了解並掌握GA的各項功能。
https://support.google.com/analytics/answer/15068052#zippy=,get-started-using-google-analytics-introduction,go-further-with-advanced-features-in-google-analytics-advanced,answer-business-questions-with-google-analytics-intermediate,use-google-analytics-for-your-business-beginner
2. GA證照考試連結 - 75分鐘內完成，迅速取得認證
透過這個連結，你可以參加由Google官方提供的證照考試，75分鐘內要完成。這個證照是數位行銷領域中公認的專業證明，通過考試可以大幅提升你的職場競爭力。
https://skillshop.docebosaas.com/learn/courses/14810/google-analytics-certification
3. Google Analytics 官方YouTube頻道 - 最新功能、操作指南影片
這是Google Analytics的官方YouTube頻道，頻道內容涵蓋了GA的最新功能介紹、詳細的操作指南以及實用的使用技巧。適合想要隨時更新GA知識並獲取實用操作的使用者。
https://www.youtube.com/@GoogleAnalytics
4. GA4 中文線上課程 - GA4+GTM網站數據分析實戰課
這是由TiBaMe提供的GA4中文線上課程。課程以中文講解GA4的各項功能，並通過實際操作和案例分析，幫助學員快速掌握GA4的操作技巧，是想要用母語學習GA4的最佳選擇。
https://nabi.104.com.tw/course/tibame/9d130973-439c-4260-bc2d-997fdfef26ba
5.如果你Google Analytics很多自學，但都無法有效考到證照！那不要錯過7月開班喔！否則可能要等到9月喔！
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🔴協助您完課考取證照
除了行銷外，現在很多職類有該證照特別加分，例如：產品經理（ＰＭ）、業務、電商，即便小編也很加分！
https://nabi.104.com.tw/course/tibame/a68eecc5-7d1c-4210-8266-bd3d37354dfe
這些資源可以幫助你全面提升Google Analytics的知識和技能，無論是準備考試還是實際應用，都能事半功倍！
精選 推薦 : 豈止證照而已！跨域知識大串聯，打造屬於自己的能力系統
這段Podcast 是專訪Nabi iPAS 證照講師 陳正健（CCChen）如何透過經濟部 iPAS 產業人才能力鑑定，成功建立跨領域的專業系統。他至今已累積取得涵蓋 AI 應用、淨零碳規劃、智慧生產、食品保穫及品牌企劃等五大領域共 14 張證照。
CCChen強調，證照不應僅是孤立的紙本證明，而是應將所學知識與工作實務及數位工具深度結合，以提升解決複雜問題的職場競爭力。他分享了運用 AI 工具輔助學習與時間管理的策略，並以此帶動家人參與，展現出自主學習的正面能量。
他鼓勵專業人士打破學科框架，藉由跨域考證建構個人能力地圖，從而因應智慧化與永續轉型的產業趨勢。這些內容不僅記錄了他的轉型歷程，也為求職者與企業提供了關於人才培育及職涯成長的實務參考。
歡迎收聽▼
https://youtu.be/bUZXvx9eZk0?si=6a4q234WUnAABWiQ
CCChen 老師課程 :
【直播課程＋限時回放】iPAS AI應用規劃師（初級）- 第三梯考前衝刺班｜8/5（三）20:00–21:30 線上直播講座｜104獨家iPAS AI考證衝刺 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/4f6e498b-dee3-4fab-935d-64c781840c9c
【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
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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
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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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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想打造黃金團隊？學習Google「找對人」的4項選才原則，找到合適的優秀人才！
新人快閃、員工留不住？如何效仿Google的招聘策略和人力資源管理來改善高離職率問題！企業該如何提升招募效率、找到『對的人才』？本篇帶你深入解析Google成功的人才招募模式，從層層篩選到數據導向面試評估，Google如何確保每位新進員工符合企業文化並擁有超高貢獻力？想知道企業如何設計科學化面試流程、提升員工忠誠度，甚至藉由彈性薪酬和激勵措施吸引頂尖人才？學習Google的高標準選才法則，從高效招聘中尋找優秀人才，避免浪費在不適合的人才上，這篇文章揭開Google成功背後的人才管理法則，讓您的公司也能在競爭激烈的市場中脫穎而出！
文/晉麗明(前104獵才招聘暨人才經營事業群 資深副總經理)
企業招募│填寫人才需求
本文導覽：（可點選文字跳至指定章節閱讀）
一、花時間「找對人」，不花力氣做教育訓練！
二、不相信直覺，靠「實證」及「不斷驗證」來檢驗人才
三、不重視出身背景，以能力為選才標準
四、不公平的待遇，才是公平
五、「找對人」是企業成功的關鍵
一、花時間「找對人」，不花力氣做教育訓練！
Google的招募作業冗長且繁複，要擠進這個比美國名校更低錄取率的公司，必須「過五關、斬六將」，同時打敗如雲的高手，才能如願以償！
Google寧願耗費大量精力與時間，來層層過濾篩選人才，也不願意找錯人才，虛耗時間投入亡羊補牢的教育訓練！
大家都知道「找對人」必須投入時間與心力，Google每年投入8萬到20萬個小時在招募作業上，同時樹立難度極高的四項原則:
1、「設下高標」-只網羅比自己厲害的人！2、「主動出擊」-透過各種管道及資訊蒐集、延攬優秀人才！3、「客觀評估」-設計嚴謹且公平的甄選機制，提升選才的成功率！4、「讓應徵者覺得不加入可惜」-公司願景及優秀同事成為磁吸人才的元素！
招募技巧x成功案例｜縮短時間也能招募「找對人」：
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延伸閱讀： 新產品線拓展遇阻：如何在人才條件不明時，找到合適的資深技術領導？
二、不相信直覺，靠「實證」及「不斷驗證」來檢驗人才
一般企業組織，由HR及用人主管共同負責新人面談的工作；面試官至多在兩到三次與人選的互動中，就會做出錄用與否的抉擇；這樣的場景，是多數公司採行的方式！
一般企業的招募作業與Google的堅持背道而馳，多數公司會急就章的找人上陣，如果面試超過三次，就會覺得對不起求職者；最終，其結果是，找錯人的機率居高不下！有五成以上的機率會淪入「找錯人」的哀歎中！
Google不相信直覺，面談求職者設有詳細的評核項目指標；此外，必須由多人完成評分，才具有參考的價值，這種結構嚴謹的方法，有助於找「對」人才、避免招募的失誤！
AI時代下的HR必備招募工具：
三、不重視出身背景，以能力為選才標準
Google不在乎你有沒有大學文憑、是否出身名校！他在乎的是:「能不能展現專業的技術與能力」；「實力」才是立足Google的本錢！
東方的企業組織，仍然擺脫不了學歷的傳統包袱，忽略了變動的時代，人才的價值不再只是課堂學習的知識與技能，尤其是網路無遠弗屆的時代，學習的管道十分多元，觸類旁通的智慧，具有更高的意義與價值！
目前許多公司在進用人才上，仍有明確的學歷規範；一方面由於大學生供過於求，學生素質參差不齊，企業不得不設下門檻；另一方面，代工製造的產業結構是經濟的主流，研發創新的商模不多，無法孕育多元人才！
然而，對於畢業超過10年的求職者，工作歷程與實務經驗的重要性，已遠遠超過學歷的印記；企業招募人才，必須勇敢超越學歷的迷思！
延伸閱讀： 名校偏見害企業招募困境！AI如何幫HR發掘「資歷淺人才」的高效潛力？
四、不公平的待遇，才是公平
Google認為一流工程師的價值起碼是一般工程師的三百倍，比爾蓋茲也曾說過，神人級的軟體工程師比一般水準的工作者，價值高出一萬倍！
那麼，如果這些優異員工的薪酬沒有遠高於普通的員工，企業等於是在「趕走好人才」！
Google勇於提供高手優渥的薪酬，這也造就了頂尖人才的群聚效應；擁有全世界最卓越的員工，就能造就人類最高的創新與網路搜尋的奇蹟！
透過獵頭服務掌握最新人才薪酬趨勢：
五、「找對人」是企業成功的關鍵
Google的人資部門，只有三分之一的人出身人力資源專業，另外三分之一來自顧問業，擁有企業營運及優秀的溝通協調能力；其他三分之一的成員，則是分析專才，可以誠實的面對數據的理性證據與挑戰！
這樣的人資團隊加上崇尚自由、尊重人才的企業文化，打造了「找對人」的招募思維及行動準則，而「找對人」的效益，也充分展現在這個精益求精的團隊中！
企業經營者最大的任務，就是為組織找到「對的人才」，Google的思維與做法，值得大家省思與學習！
企業招募│填寫人才需求
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你懂「反向面試」嗎？前Google招聘員建議反問面試官「4個問題」，至少加三分
求職面試除了對答如流、行銷自己之外，「提問」更是加分關鍵，好問題可以幫助你證明自己是職場上的巨星。但什麼才算「好問題」？前Google招聘員認為「好問題」要做到三件事：1.證明你的思考具水準及深度 2.證明你對這個職位極有興趣 3.證明你錄取後會表現得很好。以下是他建議4個「面試必問」問題，幫助你在面試官前脫穎而出。
編譯／樂羽嘉 由天下雜誌授權轉載
求職面試時，如何脫穎而出？前Google招聘員、薪資數據公司FairComp現任執行長丘奇（Nolan Church）指出，「提出絕佳問題是一個被嚴重低估的方法」。
丘奇認為，好問題可以幫助你證明自己是職場上的巨星。
提出好問題也有別的功用。丘奇建議你的問題要能夠做到兩件事，第一是能幫助你評估自己對這個職位到底多有興趣，第二是讓你錄取後上工的第一天就能締造優異表現。
以下是丘奇建議的4個問題：
1.「公司未來12個月的北極星目標是什麼？」
一間公司的北極星目標，總結了這間公司的目標和使命。
丘奇說，這個問題讓你能夠有概念，知道面試你的人是否真的清楚知道什麼事情最重要。他們知道自己想要什麼嗎？或者他們只是漫無目標地朝向某個模糊不清的成功概念前進？若是後者，你會很難知道要優先進行哪些事項。
這個問題還可以讓你瞭解，面試你的不同人員是否對公司目標見解一致。「如果每個人不能給我相同的答案，那要很小心」。這代表你的優先事項可能會因應不同的利益相關人而改變，導致你很難滿足所有人的期望。
如果公司對未來的方向很清楚，而且所有人都已經對齊目標，這個問題可以幫助你判斷自己是否「真的很興奮能解決與那個北極星目標有關的問題」。若你沒有感覺，或許這份工作不適合你。
2.「頂尖員工的共同特質是什麼？」
丘奇表示，這類型的問題「讓你知道公司重視什麼」。
你知道自己身為員工的優勢和價值觀。如果頂尖員工的共同特質是工作速度很快，而你是一個喜歡在任務上花多一點時間以確保每個細節都完美無缺的人，那麼這家公司可能不是非常適合你。
然而，如果這是你的特質，可能代表這家公司非常適合你。問這個問題也向面試官表達你想努力學習成為頂尖員工。
3.「你最喜歡公司文化的哪部分？」
丘奇認為，像「公司的文化是什麼？」這樣的問題可能太模糊了。這些問題無法讓你詳細理解公司內部的氣氛。
但如果你問大家最喜歡什麼，會得到非常具體的回答，讓你獲得真正的洞察。重要的是，如果他們的回答令你產生共鳴，你可能會很享受在這家公司工作。
4.「到職後30天內，你希望我解決什麼問題？」
最後，清楚瞭解你每天日常工作中最重要的事情，能夠幫助你邁向成功。
丘奇說，問你能立刻解決什麼問題，有助於在上任前給你方向。你可以多花一點時間考慮不同的做法，這樣上工第一天你就可以高速投入工作。
這也能讓你知道他們對你設定的優先事項是什麼。若跟你的興趣不合，你可以花點時間決定要不要做這份工作。
這些問題還有一個好處，就是讓你問出容易繼續追蹤的問題。即使一開始沒有得到需要的資訊，你也可以繼續深入挖掘出更多洞察。這些問題能夠給你機會瞭解公司內部狀況與最微小的細節。
丘奇也提醒，去面試之前一定要花一些時間瀏覽公司的網站和LinkedIn頁面，除了找出公司的目標和使命，找出引發你興趣的確切層面，瞭解面試你的人是誰、他們的專業背景如何。
丘奇說，「若你提出的問題，有一定水準的思考與深度，就能夠證明你確實在事前做了功課，你也很在乎這個機會和善用這個機會獲得成功。這也證明當你獲得錄取，你會表現得很好。」
（資料來源：CNBC、Business Insider）
（原文標題：前Google招聘員：面試工作時必問的4個問題）
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[KNIME]KNIME Analytics Platform 5.5 版本重點更新介紹
近年No code或Low code工具越來越盛行。
近期很努力的在學習新的工具KNIME，是一套開源的資料科學與數據分析軟體，使用者可透過拖拉節點、串接流程，無需寫程式即可完成資料整合、處理、分析、視覺化與機器學習等任務。
在稽核領域也可以用來製作許多稽核程式，前陣子已經完成製作了Benford定律的查核模板。
在2025/7/2 KNIME官方發布了5.5版的更新
這次版本大幅簡化了AI Agent的開發流程，能夠更輕鬆的打造專屬的AI Agent，無需複雜整合、編碼或面對陡峭的學習曲線。
主要更新亮點列點如下：
1. AI Agent開發更容易
- 全新的Agent Prompter節點，整合工具提取、選擇與迭代於單一節點，讓代理開發更直觀。
- Agent Chat View 節點，為代理型數據應用快速加入即用型聊天介面。
2. AI 模型連接器大幅擴充
- 新增 Anthropic Claude、Google AI Studio & Vertex AI 的 Gemini 模型、IBM watsonx 等連接節點，AI 模型選擇更豐富。
3. 工作流程版本管理
- 直接在 KNIME Analytics Platform 內對上傳至 KNIME Hub 的工作流程進行版本管理。
4. 使用者介面更新
- 元件對話框可於側邊面板開啟，元件輸出直接顯示於底部面板。
- 支援標籤（Tabs）重新排序與節點對齊，提升工作流程組織效率。
5. 全新工作流程畫布渲染系統（實驗功能）
- 大型工作流程載入更快、操作更流暢，可於偏好設定中啟用。
6. 日期與時間資料處理更簡單
- Expression 節點現可直接處理日期與時間型別，相關節點也全面現代化，提升易用性。
7. 深度整合 Microsoft Fabric
- 支援連接 Microsoft Fabric 主要服務，於 OneLake、Data Warehouse 讀寫數據，並管理 Power BI 語意模型。
這麼好用又免費的工具真的非常推薦大家下載使用，唯一缺點是只有英文版沒有中文化的介面，但這應該不是太困難的障礙。
下載網址：https://www.knime.com/downloads
進入下載頁面後資料都不用填，將同意的選項勾選後按Download即可。
提供了Windows、Mac、Linux等版本可下載，值得一提的是Windows有三個選項。
一和二都是安裝檔，第三個Zip選項則是下載解壓縮資料夾後即可使用，完全不需要安裝！
這麼厲害好用的工具推薦給大家~
Notion原文連結：https://stevenwublog.notion.site/KNIME-KNIME-Analytics-Platform-5-5-225f7f8f282880509f16c1b3ff771f9f
Google NotebookLM 工具簡介
Google NotebookLM 是一個由 Google Labs 開發的 AI 輔助研究與筆記工具，可協助使用者更高效地整理、分析和理解複雜資訊。它以 Google 的 Gemini 1.5 Pro 大型語言模型為核心，於 2023 年以「Project Tailwind」之名首次亮相，並於 2024 年正式商轉，現已推出付費版本 NotebookLM Plus，並於近期提供中文語音摘要。
NotebookLM 的核心特色在於「來源 grounding」，讓使用者上傳多種格式的資料（包括 Google Docs、PDF、網頁、YouTube 影片、音訊檔案等，每個筆記本最多支援 50 個來源，單一來源可達 50 萬字），並以此為基礎生成個人化的 AI 助理。相較於傳統聊天機器人，NotebookLM 的回應完全基於上傳的內容，確保資訊的針對性和隱私性（上傳資料不會用於訓練模型）。主要功能包括：
- 自動摘要：上傳文件後，NotebookLM 會生成內容摘要、關鍵主題和建議問題，幫助快速掌握重點。
- 問答互動：使用者可針對上傳內容提問，例如要求解釋術語、提取特定資訊或比較多份文件，回答均附上來源引用。
- 內容生成：可生成學習指南、常見問題集、時間軸、簡報文件等格式，支援研究、學習或工作需求。
- 語音摘要：自 2024 年 9 月推出的功能，能將文件轉化為模擬雙人對話的 Podcasts，並可提供中文音訊，適合聽覺學習者或多任務處理者。
- 來源發現：2025 年新增的「Discover Sources」功能，允許使用者輸入主題，由 AI 從網路上搜尋並匯總相關來源。
NotebookLM 適用於學生、研究人員、專業人士等族群，特別適合需要處理大量資訊的場景，如學術研究、內容創作或商業分析。它整合 Google Workspace，可直接匯入 Google Docs 和 Slides，並支援團隊協作分享筆記本。免費版本功能強大，付費的 NotebookLM Plus（透過 Google One AI Premium 或企業方案）則提供更高容量和進階功能。
要開始使用，只需前往 notebooklm.google.com，登入 Google 帳戶即可創建筆記本並上傳來源。雖然功能強大，NotebookLM 仍有一些限制，例如無法處理無字幕的影片或 Excel 文件，且音訊生成可能偶有不準確。總體而言，NotebookLM 是一個改變資訊處理方式的強大工具，結合 AI 的深度分析與直觀的操作體驗，值得一試。
官網低加 https://notebooklm.google.com/
https://youtu.be/ei8xWNsvSY8
Google I/O '25 Keynote
本次的開發者大會聚焦在 AI 工具應用, 值得一看, 包括 Gemini, Google Glass, Vero 等創新的產品
https://www.youtube.com/live/o8NiE3XMPrM
2026 Google 廣告課程推薦：Google Ads 投放完整教學
2026 年，Google Ads 依然是數位行銷最強大的廣告工具之一。無論你是企業主、行銷人還是廣告操作者，只要希望獲得高意圖流量、提升轉換、擴大品牌曝光，Google 廣告都是不容忽視的一環。但與以往不同的是，AI、PMax、GA4 和素材自動化等新技術陸續上線，使投放規則徹底翻轉。如果你仍使用 2022、2023 年的投放方式，2026 年很可能會發現成效每況愈下。
因此，一門真正能帶來成果的 Google 廣告課程，不只要教你「怎麼操作」，更要教你「如何理解背後的邏輯」。了解 AI 如何決定曝光、如何提供廣告訊號、怎麼讓預算花在具轉換率的受眾身上，才是 2026 年最重要的能力。
為什麼 2026 年一定要學 Google Ads？
第一，AI 廣告全面普及
Google Ads 早已進入由 AI 主導的時代。智慧出價、受眾訊號、素材組合、轉換模型，全都仰賴系統判斷。這讓「會設定廣告」變得容易，但要「投得好」反而更困難。你需要知道如何提供給 AI「對的訊號」，才能讓廣告跑出最佳成效。
第二，PMax 成為主流廣告模式
Performance Max 掃過所有 Google 廣告版位，是許多企業提升業績的關鍵工具。但 PMax 不具透明度，不懂得設定素材與受眾訊號，很容易燒錢卻無成果。因此課程必須教你如何操控 PMax 的策略，而不是被 AI 操控。
第三，GA4 是廣告優化的核心
GA4 與舊版分析有巨大差距，事件追蹤、探索報表、跨平台分析都成為日常。學會 Google Ads 卻不懂 GA4，就等於有引擎卻沒有儀表板。
第四，競爭變強，錯誤變貴
越來越多企業投入 Google 廣告，競爭強度飆升。2026 年最常見的狀況不是「沒曝光」，而是「曝光了但不轉換」。理解策略、掌握數據，才能避免預算虛耗。
如何挑選真正有用的 Google 廣告課程？
要挑選課程，請注意以下五大標準：
一、講師是否有實戰經驗
操作 Google Ads 必須長期面對真實市場，因此講師是否操盤過多個產業、是否能提出可驗證的成果是最關鍵的評估點。
二、課程內容是否包含 2026 最新變動
課程至少需要涵蓋：
PMax（Performance Max）
智慧出價邏輯
GA4 串接與事件追蹤
AI 素材生成策略
廣告受眾訊號設計
若課程內容還停留在舊版介面，該課程已過時。
三、是否可實際操作
Google Ads 是「做中學」的技能，沒有操作帳戶與案例拆解，只是紙上談兵。
四、是否提供課後協助
包含 Q&A 支援、案例分析、廣告帳戶健檢，能讓學員在實戰中不會迷失。
五、課程內容是否符合你的目標
若你想提升轉換率，就必須選擇強調策略與優化的課程；
若你是完全新手，就需從帳戶架構與關鍵字開始學。
2026 Google 廣告課程常見類型比較
一、適合新手的基礎操作課
透過逐步教學讓你了解介面、帳戶架構與基本設定。缺點是進階策略較少。
二、企業應用的策略型課程
著重 PMax、GA4 與數據應用，強調如何提升 ROI。適合企業主管與行銷人。
三、專注 GA4 與分析的課程
協助你深入理解數據，適合需要優化廣告效率的操作者。
四、全方位顧問型企業內訓
由顧問團隊針對特定產業客製化教學，並協助廣告落地。
Google Ads 實戰學習路線：你該從哪裡開始？
第一階段：掌握帳戶架構
了解廣告活動、廣告群組、關鍵字與素材之間的層級關係。
第二階段：學會關鍵字與受眾分析
使用關鍵字規劃工具、競爭分析工具，找出高意圖字詞。
同時建立受眾自訂區隔，包括網站訪客、行為興趣、購買意圖。
第三階段：素材設計與 AI 協作
2026 廣告素材不只要美觀，更要結合 AI：
AI 文案
AI 圖片
AI 多格式素材
課程會教你如何利用 AI 生成素材，並確保符合品牌語氣。
第四階段：智慧出價策略
理解 tCPA、tROAS、最大化轉換等出價方式的運作方式。
學會設定合理的數據學習期與預算配置，是提升成效的核心。
第五階段：GA4 深度分析
運用 GA4 的探索報表分析：
哪個受眾最容易轉換？
哪支廣告素材最有效？
哪些地區或時段應增加預算？
第六階段：PMax 全通路投放技巧
如何提供「正確訊號」？
如何排除不必要的流量來源？
如何改善素材組合？
這些都是課程中必須學習的核心內容。
Google Ads 成功案例
某家健康食品品牌使用 PMax 前，CPA 一直無法下降。
導入課程所學後，他們：
縮減無效關鍵字
重新建立受眾訊號
更新廣告素材
強化 GA4 事件追蹤
結果 CPA 降低 38%，購買數提升 52%。
這證明「技術 + 策略」才是 2026 年 Google Ads 成長關鍵。
2026 Google Ads 常見錯誤與避免方式
一、過度依賴 AI
AI 很強，但你不給訊號，它什麼都做不好。
二、忽略到達頁面
沒有好的頁面，再強的廣告也不會轉換。
三、沒有使用負面關鍵字
會造成大量浪費性的無效點擊。
四、每天去動廣告設定
Google Ads 依賴學習期，頻繁更動會使學習重新開始。
結論：學會 Google Ads，就是學會掌控企業成長
Google Ads 是 2026 年最具投報率的技能之一。
會投廣告的人永遠不缺工作，會操作 Google Ads 的企業更能掌控業績成長。
一門好的 Google 廣告課程，可以讓你少走 3 年冤枉路。
常見問題 FAQ
問題一：學 Google Ads 一定要先學 GA4 嗎？
回答：不一定，但 GA4 能幫你看懂成效，建議同步學最有效。
問題二：PMax 能完全取代搜尋廣告嗎？
回答：不能。搜尋鎖定意圖，PMax 負責擴大觸及，兩者互補。
問題三：新手適合立刻投放廣告嗎？
回答：建議學完基礎設定與 GA4 再投放，可節省大量預算。
問題四：Google 官方免費課程夠嗎？
回答：能建立基礎，但無法學到實戰策略。
問題五：多久能看到廣告成果？
回答：通常 2 到 4 週後開始穩定。
問題六：小型企業適合 PMax 嗎？
回答：適合，但需有足夠素材與受眾訊號。
問題七：廣告預算越大越有效嗎？
回答：不是。關鍵在於策略，而非單純增加預算。
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Google 廣告是能立刻改變企業業績的最佳工具，讓我們協助你掌握它。
Google 對新興搜尋趨勢提供了更多洞察
谷歌推出了對其「Trending Now」工具的更新，該工具是 Google 趨勢的一個組成部分，可提供對搜尋量顯著增長的搜尋字詞的深入了解。
1️⃣ 更新後的格式展示了對每個趨勢的更多見解，包括該主題的趨勢持續了多長時間、總搜尋量等
2️⃣ 可以按地區篩選去搜尋趨勢，並搜尋過去 4 小時到上週的趨勢
3️⃣ 檢測到的新興趨勢數量是以前的 10 倍，平均每 10 分鐘刷新一次
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或洽 smallballmj@gmail.com
圖片來源：
https://reurl.cc/A2dNKd
文章來源：
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用Claude Skill 一鍵完成Google廣告關鍵字研究
破除搜尋量迷思：教學如何跳脫「搜尋量越高越好」的迷思，精準守住每一分廣告預算。
辨識主力關鍵字：教你如何辨識並分類出能真正帶來業績的關鍵字，例如「比較決策詞」與「痛點詞」。
Claude Skill 自動化：詳細說明如何透過 Claude Skill 將複雜的關鍵字分類邏輯自動化。
大幅提升效率：讓原本需要耗費一小時的整理工作，濃縮到 5 分鐘內輕鬆完成。
https://youtu.be/-r4GnLRz9tc?si=ut6-j0hT87pmzWaI
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