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
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Google Cloud基礎知識之核心基礎架構
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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
【晉升廣告操盤手I】Google Ads廣告投放秘笈
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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。
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精選貼文，掌握第一手知識
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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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」：
延伸閱讀： 公司人才庫匱乏，時間又不夠！如何快速找到具雲端技術+會計背景的管理職人才？
延伸閱讀： 企業海外擴展遇瓶頸，如何找到能接軌海外市場又懂台灣文化的跨國管理人才？
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
104獵才顧問 官方網站
104獵才顧問 Facebook
104獵才顧問 LinkedIn
104獵才顧問YouTube
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
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。
[joblist_plugin title='104【廣達】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/ahfsoq0' amount='3']
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。
[joblist_plugin title='104【英業達】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/1zh8g1c' amount='3']
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。
為何 Google 關鍵字規劃工具顯示「線上課程」搜尋量高於「課程」？Google的大字跟中字計算邏輯
在進行數位行銷策略規劃時，Google 關鍵字規劃工具是一個不可或缺的工具。透過它，我們可以了解用戶搜尋特定關鍵字的頻率和需求。然而，許多行銷人員在使用此工具時會發現，儘管「課程」是一個較廣泛的詞彙，但「線上課程」的搜尋量卻遠高於「課程」。這背後到底有何原因？本文將針對此現象進行深入分析，並探討其中的因素。
1. 關鍵字的具體性與搜尋意圖
「課程」和「線上課程」雖然在概念上相關，但在 Google 的搜尋生態中，兩者是完全不同的詞組。用戶在搜尋「課程」時，可能包含多種意圖，例如找線下課程、學校課程、職業培訓等。而「線上課程」則是針對網路上可獲取的學習資源，意圖較為明確。由於用戶在搜尋時更傾向於具體的描述，因此「線上課程」的搜尋量自然高於「課程」。
2. 關鍵字競爭度與市場趨勢
「線上課程」的搜尋量較高，部分原因來自於近年來的市場趨勢。尤其在疫情期間，線上學習需求大增，使得線上課程變得越來越受歡迎。無論是語言學習、編程課程，或是其他專業技能的線上課程，都迅速吸引了大量用戶的關注。而這種高需求導致「線上課程」的關鍵字成為熱門詞彙，在 Google 的關鍵字規劃工具中呈現更高的搜尋量。
3. 關鍵字變體的影響
Google 關鍵字規劃工具在計算「平均每月搜尋量」時，是基於具體詞組來進行分析。例如，「線上課程」不會被計入「課程」的搜尋量中，這意味著即使「課程」包含了線上課程的概念，但在工具的數據上，它們的搜尋量是分開計算的。因此，「課程」的搜尋量會被其他具體詞組所稀釋，導致總量低於預期。
4. 季節性需求的波動
在分析關鍵字時，也必須考量季節性需求的因素。例如，每年的開學季、寒暑假期間，「線上課程」的搜尋量會有顯著上升，這些短期的搜尋高峰也會推高其平均月搜尋量。而「課程」的搜尋需求可能在全年中較為平均，這會導致「課程」的平均數據顯得較低。
5. 如何提升關鍵字策略的成效？
針對上述分析，以下是幾個優化建議：
- 聚焦具體關鍵字：選擇如「線上課程推薦」、「線上英語課程」、「Python 線上課程」等長尾關鍵字，提升內容的匹配度和轉換率。
-用廣泛匹配策略：在 Google Ads 中可採用廣泛匹配，增加廣告的曝光率，吸引更多潛在客戶。
-結合市場趨勢與季節性需求：在高峰期加大廣告投放力度，例如開學季、寒暑假期間，並針對熱門的線上課程類型進行內容創作。
「線上課程」在 Google 關鍵字規劃工具中的搜尋量高於「課程」是由於用戶的搜尋意圖、具體性需求、市場趨勢以及關鍵字匹配方式所致。了解這些因素，不僅能夠讓行銷人員更好地制定關鍵字策略，也有助於優化廣告效果和提升轉換率。
🔍 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。
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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
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・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。
戰國策SEO/GEO服務
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AI 時代的 SEO 與行銷：Google 全新 AI Overview 的衝擊與應對
各位行銷人、SEOer，您是否已經感受到 Google 搜尋結果頁面悄悄發生的變化？沒錯，那就是 Google 正在積極推廣的 AI Overview！這項由人工智慧驅動的新功能，正以前所未有的方式改變著使用者獲取資訊的模式，也連帶對我們的 SEO 策略和行銷佈局產生深遠的影響。今天，就讓我們一起深入探討 AI Overview 這把雙面刃，看看它帶來了哪些挑戰，又蘊藏著哪些新的機會。
AI Overview 來襲：零點擊時代加速降臨？
想像一下，當使用者在 Google 輸入問題後，頁面頂端不再只是一連串的藍色連結，而出現了一段由 AI 精心整理的摘要，直接解答了他的疑問。方便嗎？當然方便！但對於我們這些仰賴網站流量的行銷人來說，這無疑是一個警訊——「零點擊搜尋」的比例可能會大幅增加。使用者可能在 AI Overview 中就找到了答案，不再需要點擊進入我們的網站，這直接衝擊了網站的自然流量。
特別是對於那些提供直接事實性資訊、定義解釋的網站來說，流量下滑的風險更高。過去我們努力優化排名，就是為了爭取那一次點擊，但在 AI Overview 的時代，這個邏輯可能不再適用。
挑戰中尋找機遇：長尾關鍵字與高品質內容的逆襲
難道我們就只能坐以待斃嗎？當然不是！AI Overview 的出現，也為我們指明了新的方向：
長尾關鍵字的重要性空前提升： AI Overview 更擅長回答具體、細緻的問題。因此，深入研究長尾關鍵字，針對更精確的使用者意圖創建內容，將會是突圍的關鍵。思考你的目標受眾會問哪些更深入、更特定的問題？你的內容是否能提供精準的解答？
內容品質與可信度成為王道： AI 在生成摘要時，會評估不同來源的資訊。這意味著，只有那些提供高品質、準確、全面且具有權威性的內容，才更有可能被 AI 採用並展示在 Overview 中。這是一個內容價值的重新洗牌，劣質內容將更容易被淘汰。
結構化資料，讓 AI 更懂你： 善用 Schema Markup 等結構化資料，就像為你的網站內容貼上標籤，幫助搜尋引擎（包括 AI）更好地理解你的內容。這能有效提高你的內容被 AI Overview 選取的機率。
行銷策略的進化：超越點擊，贏得信任
在 AI Overview 的影響下，我們的行銷策略也需要與時俱進：
從流量思維轉向價值思維： 我們不能再只關注點擊量，更要關注使用者在我們網站上的行為，例如停留時間、互動程度、轉換率等。即使流量減少，如果能吸引到更精準、更有意願的潛在客戶，這仍然是成功的行銷。
打造更深入、更具洞察力的內容： AI Overview 擅長提供基本資訊，但它無法取代深度分析、獨到見解和情感連結。我們的內容需要超越表層，提供更深層次的價值，才能吸引使用者點擊並與之互動。
建立品牌聲譽的新途徑： 如果你的品牌內容經常被 AI Overview 引用，即使沒有直接點擊，也能在使用者心中建立專業、值得信賴的形象。這是一種新的品牌曝光和信任建立方式。
擁抱多元內容形式： 除了文字，影片、圖表、資訊圖等多元化的內容形式，可能更容易被 AI 理解和納入摘要，也能更有效地吸引使用者。
監測與調整： 我們需要密切關注 AI Overview 的表現，了解哪些關鍵字觸發了摘要，我們的品牌是否被提及，並根據這些數據調整我們的 SEO 和行銷策略。
結論：擁抱變化，贏在未來
AI Overview 的出現，無疑為 SEO 和行銷領域帶來了巨大的變革。我們不能抗拒科技的發展，唯有積極擁抱變化，調整策略，才能在新的環境中生存並茁壯成長。專注於創造高品質、有價值的內容，深入理解使用者意圖，並善用新的工具和技術，我們仍然能在 AI 時代找到屬於自己的舞台。
您準備好迎接 AI Overview 帶來的挑戰與機遇了嗎？歡迎在下方留言分享您的看法
Google資本支出不手軟 台協力廠廣達、英業達吃定心丸
2025-02-06 經濟日報記者吳康瑋 由聯合新聞網授權轉載
Google（谷歌）母公司Alphabet截至去年第4季淨利潤首次突破1,000億美元大關，達到1,001.2億美元，收入3,500.2億美元，年成長約14%。不過該表現仍低於華爾街的預測，外傳是受到「雲端業務」成長放緩所拖累。不過團隊為了滿足AI發展所需，仍拍板今年將在伺服器和數據中心上花費750億美元。對此，市場則看好，團隊訂定資本支出毫不手軟的態度，將為主要協力的代工廠廣達（2382）、英業達（2356），今年走勢起到穩定軍心的效用。
延伸閱讀：輝達執行長黃仁勳喊話 AI已成為基礎設施
外媒稱，Alphabet在2024年第四季度的合併收入同比增長12%，達到964.7億美元，根據控股公司的資料，這反映了整個業務的穩定動態。 與此同時，該指標低於接受LSEG採訪的分析師的共識預測，他們認為收入應該更高、且在965.6億美元以內。分析師還對谷歌雲部門的季度收入感到失望，該部門的收入為119.6億美元，比去年的結果高出30%，但低於接受StreetAccount採訪的專家的121.9億美元的共識預測。
不過面對龐大的AI需求，Alphabet仍宣佈，今年將分配750億美元用於資本支出，而去年為525億美元。管理層也在會議中表示，由於團隊目前仍無法滿足對人工智慧技術的需求，因此加大投資絕對是勢在必行；首席財務官Anat Ashkenazi也直言，公司正在盡一切努力部署更多產能並滿足需求。她透露，這些資金將反映對技術基礎設施的投資，其中最大的組成部分是對「伺服器」的投資，其次是資料中心，並藉此來支援谷歌服務、谷歌深度思維的業務增長。
面對Alphabet將2025年的資本支出大幅增加，外界則認為將對主要的兩大協力廠商廣達、英業達帶來挹注，而有關台系AI概念股2025年營運表現，也有望再吃下「定心丸」，並在今年持續受惠。
據外媒《servernews》報導透露，谷歌母公司 Alphabet Holdings已報告截至 12 月 31 日的 2024 財年第四季度和全年的財務業績。其中，2024年底Alphabet 的淨利潤首次突破1,000億美元大關，達到1,001.2億美元，收入為3,500.2億美元，同比增長14%。不過Alphabet 也因為業績表現低於華爾街的預測，因此導致公司股價於週二在場外交易中下跌9%。
[joblist_plugin title='最新【Google】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/ctzow2g' amount='5']
學會Google建議的萬用 Prompt 公式，精準寫出AI易懂的指令
在企業內訓與工作坊中常看到一個現象，多數人期待用 AI，只用一句模糊指令，就期待得到精準結果。但我們跟老闆溝通都不敢這麼勇敢了...
但實際上，AI 最缺的就是「上下文」，我們越清楚描述需求，它就越能發揮真正效益。
先前在網路上看到 Google官方有一份內容，分享如何撰寫有效的Prompt，大致看一下覺得簡單又好記，也不用特別追求複雜的口訣，適合想了解如何更有效和AI溝通的夥伴學習。
如果您也想在 ChatGPT、Gemini、Claude 讓AI更「懂你」，可以參考看看這份Google的提示指南，寫出及格的 Prompt，再視需求慢慢優化。
◼Google Prompt框架寫法
(1) 角色（Role）：讓AI扮演某個角色或用什麼專業角度思考，比如「你是一位B2B行銷顧問」。
(2) 任務（Task）：明確描述你想要做的事，比如「協助我寫新品上市 EDM」。
(3) 背景（Context）：提供必要資訊、條件、限制，比如「產品能幫助中小企業降低廣告成本，主要受眾是行銷經理」。
(4) 格式（Format）：告訴AI要用什麼形式輸出「使用PAS文案公式，內容不超過80字，記得加上CTA」。
這篇文章不只整理了 Google 推薦的 Prompt 架構，也放上實戰案例，如果也想讓AI更懂你，可以參考看看。
這篇文章我整理了 Google 推薦的 Prompt 架構，也放上實戰案例。
如果你也想讓AI更懂你，可以參考看看～
➡️https://jasondiginote.com/prompt-formula-guide/
有任何收穫或想分享的，都來和大家一起聊聊吧！