by bruce6731 | 1 月 28, 2026 | AI相關應用
很多品牌現在都有一種委屈感。（別擔心，大家都一樣，我也很委屈） 內容明明寫得更認真、資料更完整、甚至比以前專業很多。 結果呢？AI 回答問題時，卻常常提到別人，不提你。 於是第一個直覺是：是不是我內容還不夠好？ 但老實說，很多時候，問題真的不在品質。 AI 不會因為你用心，就優先選你 這句話聽起來有點殘酷，但很真實。 人會因為你寫得用心而感動，AI 不會。(WHY，因為它是機器) AI 選擇引用的邏輯，比較像是： 這段內容是不是好理解？ 結構是不是清楚？ 資訊是不是穩定、可被信任？ 能不能快速拼進答案裡？...
by bruce6731 | 1 月 27, 2026 | AI相關應用
如果你是一路從 SEO 走過來的人，看到 GEO 這個詞，多半會有一個直覺反應： 又來一個新名詞，是不是又要全部重來？ 這個擔心，很正常。因為過去十幾年，行銷人已經被太多新名詞教育過。 但如果你真的把 GEO 跟 SEO 放在一起看，會發現一件很關鍵的事： 它們差的，從來不是技術難度，而是站的位置不一樣。 SEO 站在門口，GEO 站在門裡 先把畫面拉開來。SEO 的位置很清楚，它站在搜尋結果頁的門口。 你做的所有事情，本質上都是為了這一刻：讓使用者看到你，然後點進來。 所以你在乎的是： 排名 標題 點擊率 進站後的轉換...
by bruce6731 | 1 月 23, 2026 | AI~寫作~文案教學, AI提示詞, AI相關應用
我先把話說在前面：AI工具真的學不完，也沒必要硬學完。 你如果一路追著新工具跑，最後最常見的結局不是變強，而是變累。 我從2023年ChatGPT剛出來就開始密集用各種AI，到現在累積 800 多天。 ChatGPT、Gemini、Claude我都長期訂閱過，也一直追最新的玩法，從Coze到 n8n，甚至連 Claude Code skills 這種偏進階的我也拿來磨。對我來說，用 AI 早就不是什麼技巧，更像喝水一樣自然。...
by bruce6731 | 1 月 22, 2026 | AI提示詞, AI相關應用
如果你一路看到這裡，你可能已經發現一件事。 你其實不缺資料。你缺的是在資料裡喘一口氣的空間。 每天都有新的報告、新的市場消息、新的顧問意見進來，看起來好像是為了幫你做更好的決定，但結果卻常常是：你反而更不敢動。 資訊越多，為什麼越不安心？ 因為每一份新資料，都在暗示你一句話： 「你還沒有準備好。」 你開始覺得： 是不是還少看了什麼？ 是不是還有另一個角度？ 是不是再等等會更安全？ 於是決策被無限延後。 這十篇，其實都在做同一件事 回頭看這整個系列，你會發現我一直在做一件很單純的事： 幫經理人，把不該自己扛的資訊拿走。...
by bruce6731 | 1 月 22, 2026 | AI提示詞, AI相關應用
很多人用 AI 的痛點，其實不是不會用工具，而是每一次都要重新想：提示詞到底該怎麼寫。 今天想做規劃，寫一套 prompt；明天想做方案，又重新抄一段；後天換個任務，又從零開始。 問題不在你懶，而在於：提示詞沒有被＂固化＂成工具。 如果你用的是 Gemini，那它本身就已經給了你答案，Gem 功能。 一、核心思路只有一句話 不要每次寫提示詞，而是直接建立一個會幫你寫提示詞的 Gem。 Gem的價值，不是多聰明，而是它能把一段萬能提示詞長期保存、反覆使用。 你只要配置一次，以後任何複雜問題，都可以直接丟給它跑流程。...
by bruce6731 | 1 月 21, 2026 | AI提示詞, AI相關應用
這句話一開始聽起來很刺耳。 很多經理人會覺得：不自己看資料，怎麼放心？ 但我看過越多高階主管，越確定一件事： 他們不是不看，而是不看＂不該自己看的那一層＂。 經理人真正該看的，是＂能做決定的那一層＂ 資料其實有兩種： 一種是讓你「做決定」的 一種只是「支撐決定」的 問題是，大多數人把這兩種混在一起看。 結果就是：你花了 90% 的時間在支撐層，卻只剩 10% 的精力在決策層。 我現在怎麼用 NotebookLM 幫經理人＂擋資料＂ 我會把所有資料丟進 NotebookLM，然後先做一個切割。 NotebookLM...
