by bruce6731 | 3 月 3, 2026 | AI提示詞, AI相關應用
當溝通可以被結構化，成交不再只靠臨場反應 銷售工作裡，最耗能的不是成交，而是溝通。 冷開發信件寫半天 會後跟進不知道怎麼推進 每日進度報告懶得寫 客戶續約信措辭反覆修改 這些不是技術問題，而是語言摩擦。 現在，這整段外展與溝通流程，正在被重寫。 一、冷開發信不再是制式模板 （Cold outreach） 過去冷信件常見兩種極端，太推銷，或太模糊。 現在更成熟的做法是，先讓AI幫你做高度個人化草稿。 你可以這樣寫提示詞： 請根據以下潛在客戶資訊與公司背景，撰寫一封專業且高度個人化的開發信件。 內容需包含：...
by bruce6731 | 3 月 2, 2026 | AI提示詞, AI相關應用
以前做一套電商視覺，你要幾天？ 拍主圖、修圖、排版、做KV、再補情境圖。 設計師忙、你等、檔期卡住，上架時間延後。 老實說，那不是做設計。 那是在燒時間成本。 Nano Banana 2出現之後，電商視覺其實已經進入分鐘生產時代。 今天我用自已的書《網路行銷36計》當示範，教你怎麼一次生成完整電商視覺資產包。 重點不是出圖，重點是一次出齊整套。 第一張：產品主圖（1:1） 這可以用在哪裡？ 蝦皮商品主圖 博客來商品頁 Amazon第一張圖 官網產品頁 主圖的任務只有一個，清楚、專業、可辨識。 中文優化提示詞（書籍主圖）...
by bruce6731 | 3 月 1, 2026 | AI相關應用
在討論AI時，常常會聽到一句話：大模型很燒錢。 這句話不完全錯，但也不完全對。 問題在於很多人知道很貴，卻不知道貴在哪裡。 如果成本沒有被拆清楚，我們對整個產業的判斷，很容易失焦。 一、Token是什麼？ 大模型的收費方式通常基於一個單位：Token。 簡單理解： 你輸入給模型的文字 → 會被拆成Token 模型輸出的文字 → 也會被拆成Token 輸入Token + 輸出Token= 計費基礎 一般來說，一個漢字約等於1～2個Token。 如果你請模型寫一篇1000字的文章， 大約會消耗幾千個Token。...
by bruce6731 | 3 月 1, 2026 | AI提示詞, AI相關應用
當數據被翻譯成洞察，優化才有方向行銷人最熟悉的一個畫面是： 打開報表： 點擊率（CTR） 轉換率（CVR） 每次點擊成本（CPC） 投資報酬率（ROAS） 數字很多，但真正困難的不是看數字，而是不知道接下來該做什麼。 過去很多優化決策，其實只是＂這個數字不好，我們改一下看看。＂ 現在，這個流程可以更結構化。 一、報表不再只是數字堆疊 （績效分析 Performance analysis） 你可以把原始數據交給AI，請它幫你做第一輪翻譯。 例如： 以下是本月廣告數據： 曝光＿＿ 點擊率＿＿ 轉換率＿＿ 廣告花費＿＿ 請幫我：...
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...
