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＿＿＿。...
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？）...
