by bruce6731 | 2 月 26, 2026 | AI~寫作~文案教學
上一篇，我們拆解了AI生態系的四層結構： 大模型、Agent、雲端基礎設施、算力與硬體。 我們也看到一個現象，大家在討論工具，但真正穩定收費的是基礎設施。 但這還只是產業層面的分析。更大的問題是，AI會不會改寫整個經濟的運作規則？ 如果會，那我們面對的是制度革命，如果不會，那我們面對的只是效率加速。 這兩者的差距，非常大。 一、什麼叫經濟底層邏輯？ 很多人在說顛覆、重塑、革命。（任何新工具產生，不要被這些奇怪的名詞搞焦慮了。） 但很少人定義清楚，什麼才叫底層邏輯？ （什麼才叫他喵的底層邏輯），讓我們從理論來解釋現實是最清楚的。...
by bruce6731 | 2 月 26, 2026 | AI相關應用
談到流量競爭，小品牌通常很清楚自己的位置。 預算比不過大品牌，歷史比不過老字號，版位更不可能長期佔著。 所以很多中小品牌對搜尋變革的第一反應其實是焦慮。 但如果你真的理解 GEO 的邏輯，你會發現一件意外的事，AI 搜尋的世界，某種程度上，反而更公平。 大品牌的優勢，不一定等於 AI 的優勢 在傳統 SEO 世界裡，大品牌有三個明顯優勢： 網站權重高 內容量龐大 外部連結多 這些會讓它們在搜尋排名中自然佔優勢。 但在生成式搜尋的答案裡，AI 不一定按這些條件選擇。 它更在意的是： 哪段內容最能回答問題？ 哪種說法最清楚？...
by bruce6731 | 2 月 26, 2026 | AI提示詞, AI相關應用
當市場分析被結構化，策略就不再靠直覺。 行銷最大的錯覺是，我覺得市場應該是這樣。 問題是，市場從來不理你的感覺。 過去做競品分析、市場研究（Competitive and market research），通常是： 手動蒐集資料 一份一份看網站 一頁一頁讀報告 然後憑經驗下結論 不是不能做，而是慢，而且容易偏，現在這整段流程正在被重寫。 一、競品分析不再只是列功能 （競品比較 Competitive analysis） 傳統競品分析，多半只列出： 價格 功能 定位 但真正重要的是，差異在哪？空隙在哪？（賺錢在哪？）...
by bruce6731 | 2 月 24, 2026 | AI相關應用
最近幾週，OpenClaw幾乎霸佔了整個AI討論圈。 （不懂什麼是OpenClaw的人沒關係，你也可以閱讀這篇文章） 有人研究如何部署，有人分享如何串接大模型，有人已經開始讓它幫自己做報表、整理資料、甚至自動操作電腦。 大家都在討論功能，但我腦子裡反覆出現的問題是，這波熱度裡，錢到底流向哪裡？ 不是因為我特別現實，而是因為技術浪潮從來不只是技術問題，它同時也是一個分配問題。 （身為一個經濟學博士，看事情有時候還是離不開經濟觀點） 當生產力提升，誰會得到紅利？當效率提高，誰會獲得利潤？...
by bruce6731 | 2 月 23, 2026 | AI提示詞, AI相關應用
商業市場的活動規劃（Campaign planning）正在變成一套可系統化流程 行銷最耗能的階段，其實不是執行。 是前期規劃，想主題、排時程、寫brief、定訊息、畫客戶旅程，每一步都要腦力。 但現在，這整段流程正在被重寫，不是被取代，而是被結構化。 一、時間軸不再靠腦袋硬排 過去做市場活動時程（Campaign timeline），是拿白板排週期、寫階段、標節點。 現在更成熟的做法是，先把活動資訊丟給AI，讓它幫你畫出時間結構。 你可以這樣告訴AI： 我們要規劃一場為期3個月的行銷活動。 目標是提升新品曝光與轉換率。 請幫我：...
