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...
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＿＿＿。...
