by bruce6731 | 3 月 1, 2026 | AI相關應用
很多人以為 AI 是完全理性、完全客觀的。 它只是算資料、跑模型、給答案，沒有情緒、沒有偏好、沒有立場。 但在運作層面上，AI 其實也會出現一種現象先入為主。 不是情緒的先入為主，而是模式的慣性 人類的先入為主來自印象，AI 的先入為主來自模式。 當某些品牌： 在某些問題下被反覆提及 以相似的描述被整理 在不同來源中呈現穩定定位 這些資料會形成一種穩定結構。 AI 在回答相似問題時，自然傾向使用已經熟悉的模式。 這就是認知慣性。 穩定被提及，比偶爾爆紅更重要 很多品牌會追求突然被大量討論。 但在 AI...
by bruce6731 | 3 月 1, 2026 | AI提示詞, AI相關應用
最近很多人在講 Nano Banana 2。 老實說，我本來也覺得又一個模型更新而已。 但玩了一圈之後發現，這次是真的有差。 簡單講一句，以前很多圖你勉強可用，現在很多圖你直接可發。 而且最狠的是：免費。 尤其是 4K 畫質免費，中文排版終於不亂碼，這對台灣創作者其實超有感。 下面我不講技術，我直接用 20 個台灣生活場景，讓你看清楚可以怎麼玩。 一、生活日常 × 知識感內容 ① 淡水河古詩插畫 想做文學感內容？ 提示詞：...
by bruce6731 | 2 月 28, 2026 | AI~寫作~文案教學
前兩篇，我們做了兩件事。 第一，我們拆解了AI生態系的四層結構。 第二，我們確認了一件事——AI目前改變的是效率，而不是制度。 現在，我們要往前走一步。 既然AI只是效率革命，那麼問題就變成，當效率提升時，紅利會優先流向哪一層？ 在討論Openbot或大模型時，大家的注意力通常集中在工具本身。 但如果我們從分配結構來看，整個AI產業大致可以分為三層： 應用層 模型層 基礎設施層（算力層） 這三層的風險、競爭強度與盈利穩定度，其實差異非常大。 一、應用層：最熱鬧，也最不穩定 應用層，是最接近用戶的一層。 包括： 各種AI助理...
by bruce6731 | 2 月 28, 2026 | AI相關應用
很多人聽到現在要做 GEO，第一個反應不是理解，而是猶豫。 現在真的有那麼急嗎？等市場更成熟再說，會不會比較穩？ 這種想法很合理，因為我們習慣在事情被證明之後才投入。 但有些機會，一旦被證明，就不便宜了。 便宜，不是指金錢，而是指競爭密度 現在做 GEO 比較便宜，不是因為工具成本低，而是因為競爭還沒全面擁擠。 在 AI 搜尋的回答裡，很多產業還沒有形成穩定的代表名單。 定位還在流動，敘事還沒被固定。 這時候進場，建立自己的描述方式，難度比未來小很多。 一旦形成慣性，成本就會上升 AI 有一種特性，可以稱為認知慣性。...
by bruce6731 | 2 月 28, 2026 | AI提示詞, AI相關應用
當創意可以被結構化，行銷就不再被靈感綁架，行銷人最常見的崩潰時刻，不是在投放後。 而是在投放前。 貼文還沒寫 廣告標語還沒定 主視覺方向還在改 內容日曆還是空白 創意不是沒有，而是產出速度跟不上節奏。 過去內容產能靠什麼？ 靠靈感、靠加班、靠臨時爆發。 現在，這一段正在被重寫。 一、內容規劃不再從空白開始 （內容規劃 Content planning） 很多品牌的內容日曆（Content calendar）都是臨時補的。 但現在可以先讓AI生成結構草稿。 你可以這樣做： 我們的品牌是＿＿＿。 目標客群是＿＿＿。...
