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隨著 社交媒體、網站設計與內容創作 越來越普及，高品質圖片成為每個創作者的必備素材。然而，專業圖片的購買費用不低，對預算有限的創作者來說，免費圖庫網站成了重要資源。本篇文章整理了 10 大優質免費圖庫網站推薦，幫助你在不花錢的情況下找到完美視覺素材，提升作品質感與吸引力。
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一、先看「網站是要拿來做什麼的？」 不同用途，價值門檻完全不同： 1. 賣產品（電商） 流量不需要非常大，但「購買率」重要。 • 每天 300–1,000 UV（Unique Visitors）就能產生穩定訂單 • 若有 1%–3% 的轉換率，每天 1,000 UV ≈ 10–30筆訂單 → 這已經是有商業價值的電商網站。 ⸻ 2. 內容網站（部落格、媒體、流量變現） 靠廣告、聯盟行銷、業配賺錢。 有價值的基準： • 至少月流量 3萬–10萬 PV（Pageviews） • Google Adsense：台灣 CPM 約 20–80元（取決於主題） 月 10萬 PV → 每月約 2,000–8,000 元廣告收入 如果加上聯盟行銷、業配，流量價值可大幅提升。 ⸻ 3. 企業官網（形象 / 業務開發） 企業網站價值不在流量大，而在： • 是否讓客戶找到你（SEO） • 是否提高轉單（表單、電話） • 是否看起來專業（品牌信任） 只要 每天 50–200 UV，但來的都是「有需求的人」，這個流量非常有價值。 ⸻ 4. 會員平台、SaaS、APP 重點不是流量，而是： • 註冊率 • 留存率 • 付費率 常見指標： • 每天 500–1,000 UV 已有機會建立早期用戶池 • 若能讓 10% 註冊 → 每天 50–100 新會員 → 很有價值 ⸻ 二、流量「有價值」的真正判斷標準 不看多大，而是： 1. 流量來源是不是自然 / 精準？ 自然搜尋(SEO)、品牌搜尋、社團、YouTube 的流量價值最高。 亂投廣告來的流量價值最低。 ⸻ 2. 轉換率（CVR）好不好？ 若你的網站： • 流量 1,000 → 成交 20 → 2% 轉換率 這比流量 5萬、成交 10 的網站更值錢。 ⸻ 3. 流量是否能帶來可預測收益？ 像： • 每篇文章的流量穩定成長 • 每天固定有詢問單 • 會員活躍度高 → 這種網站流量小也非常值錢。 ⸻ 三、以業界來看「什麼流量可以賣錢？」 （如果你未來想賣網站、賣流量、談合作，可以參考） 一、先看「網站是要拿來做什麼的？」 不同用途，價值門檻完全不同： 1. 賣產品（電商） 流量不需要非常大，但「購買率」重要。 • 每天 300–1,000 UV（Unique Visitors）就能產生穩定訂單 • 若有 1%–3% 的轉換率，每天 1,000 UV ≈ 10–30筆訂單 → 這已經是有商業價值的電商網站。 ⸻ 2. 內容網站（部落格、媒體、流量變現） 靠廣告、聯盟行銷、業配賺錢。 有價值的基準： • 至少月流量 3萬–10萬 PV（Pageviews） • Google Adsense：台灣 CPM 約 20–80元（取決於主題） 月 10萬 PV → 每月約 2,000–8,000 元廣告收入，如果加上聯盟行銷、業配，流量價值可大幅提升。 ⸻ 3. 企業官網（形象 / 業務開發） 企業網站價值不在流量大，而在： • 是否讓客戶找到你（SEO） • 是否提高轉單（表單、電話） • 是否看起來專業（品牌信任） 只要 每天 50–200 UV，但來的都是「有需求的人」，這個流量非常有價值。 ⸻ 4. 會員平台、SaaS、APP 重點不是流量，而是： • 註冊率 • 留存率 • 付費率 常見指標： • 每天 500–1,000 UV 已有機會建立早期用戶池 • 若能讓 10% 註冊 → 每天 50–100 新會員 → 很有價值 ⸻ 二、流量「有價值」的真正判斷標準 不看多大，而是： 1. 流量來源是不是自然 / 精準？ 自然搜尋(SEO)、品牌搜尋、社團、YouTube 的流量價值最高。 亂投廣告來的流量價值最低。 ⸻ 2. 轉換率（CVR）好不好？ 若你的網站： • 流量 1,000 → 成交 20 → 2% 轉換率 這比流量 5萬、成交 10 的網站更值錢。 ⸻ 3. 流量是否能帶來可預測收益？ 像： • 每篇文章的流量穩定成長 • 每天固定有詢問單 • 會員活躍度高 → 這種網站流量小也非常值錢。 ⸻ 三、以業界來看「什麼流量可以賣錢？」 （如果你未來想賣網站、賣流量、談合作，可以參考） 一、先看「網站是要拿來做什麼的？」 不同用途，價值門檻完全不同： 1. 賣產品（電商） 流量不需要非常大，但「購買率」重要。 • 每天 300–1,000 UV（Unique Visitors）就能產生穩定訂單 • 若有 1%–3% 的轉換率，每天 1,000 UV ≈ 10–30筆訂單 → 這已經是有商業價值的電商網站。 ⸻ 2. 內容網站（部落格、媒體、流量變現） 靠廣告、聯盟行銷、業配賺錢。 有價值的基準： • 至少月流量 3萬–10萬 PV（Pageviews） • Google Adsense：台灣 CPM 約 20–80元（取決於主題） 月 10萬 PV → 每月約 2,000–8,000 元廣告收入，如果加上聯盟行銷、業配，流量價值可大幅提升。 ⸻ 3. 企業官網（形象 / 業務開發） 企業網站價值不在流量大，而在： • 是否讓客戶找到你（SEO） • 是否提高轉單（表單、電話） • 是否看起來專業（品牌信任） 只要 每天 50–200 UV，但來的都是「有需求的人」，這個流量非常有價值。 ⸻ 4. 會員平台、SaaS、APP 重點不是流量，而是： • 註冊率 • 留存率 • 付費率 常見指標： • 每天 500–1,000 UV 已有機會建立早期用戶池 • 若能讓 10% 註冊 → 每天 50–100 新會員 → 很有價值 ⸻ 二、流量「有價值」的真正判斷標準 不看多大，而是： 1. 流量來源是不是自然 / 精準？ 自然搜尋(SEO)、品牌搜尋、社團、YouTube 的流量價值最高。 亂投廣告來的流量價值最低。 ⸻ 2. 轉換率（CVR）好不好？ 若你的網站： • 流量 1,000 → 成交 20 → 2% 轉換率 這比流量 5萬、成交 10 的網站更值錢。 ⸻ 3. 流量是否能帶來可預測收益？ 像： • 每篇文章的流量穩定成長 • 每天固定有詢問單 • 會員活躍度高 → 這種網站流量小也非常值錢。 ⸻ 三、以業界來看「什麼流量可以賣錢？」 （如果你未來想賣網站、賣流量、談合作，可以參考） #SEO #數據為王一、先看「網站是要拿來做什麼的？」
不同用途，價值門檻完全不同：
1. 賣產品（電商）
流量不需要非常大，但「購買率」重要。
• 每天 300–1,000 UV（Unique Visitors）就能產生穩定訂單
• 若有 1%–3% 的轉換率，每天 1,000 UV ≈ 10–30筆訂單
→ 這已經是有商業價值的電商網站。
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2. 內容網站（部落格、媒體、流量變現）
靠廣告、聯盟行銷、業配賺錢。
有價值的基準：
• 至少月流量 3萬–10萬 PV（Pageviews）
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月 10萬 PV → 每月約 2,000–8,000 元廣告收入
如果加上聯盟行銷、業配，流量價值可大幅提升。
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3. 企業官網（形象 / 業務開發）
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• 若能讓 10% 註冊 → 每天 50–100 新會員 → 很有價值
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二、流量「有價值」的真正判斷標準
不看多大，而是：
1. 流量來源是不是自然 / 精準？
自然搜尋(SEO)、品牌搜尋、社團、YouTube 的流量價值最高。
亂投廣告來的流量價值最低。
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2. 轉換率（CVR）好不好？
若你的網站：
• 流量 1,000 → 成交 20 → 2% 轉換率
這比流量 5萬、成交 10 的網站更值錢。
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3. 流量是否能帶來可預測收益？
像：
• 每篇文章的流量穩定成長
• 每天固定有詢問單
• 會員活躍度高
→ 這種網站流量小也非常值錢。
⸻
三、以業界來看「什麼流量可以賣錢？」
（如果你未來想賣網站、賣流量、談合作，可以參考） 一、先看「網站是要拿來做什麼的？」
不同用途，價值門檻完全不同：
1. 賣產品（電商）
流量不需要非常大，但「購買率」重要。
• 每天 300–1,000 UV（Unique Visitors）就能產生穩定訂單
• 若有 1%–3% 的轉換率，每天 1,000 UV ≈ 10–30筆訂單
→ 這已經是有商業價值的電商網站。
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2. 內容網站（部落格、媒體、流量變現）
靠廣告、聯盟行銷、業配賺錢。
有價值的基準：
• 至少月流量 3萬–10萬 PV（Pageviews）
• Google Adsense：台灣 CPM 約 20–80元（取決於主題）
月 10萬 PV → 每月約 2,000–8,000 元廣告收入，如果加上聯盟行銷、業配，流量價值可大幅提升。
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3. 企業官網（形象 / 業務開發）
企業網站價值不在流量大，而在：
• 是否讓客戶找到你（SEO）
• 是否提高轉單（表單、電話）
• 是否看起來專業（品牌信任）
只要 每天 50–200 UV，但來的都是「有需求的人」，這個流量非常有價值。
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4. 會員平台、SaaS、APP
重點不是流量，而是：
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三、以業界來看「什麼流量可以賣錢？」
（如果你未來想賣網站、賣流量、談合作，可以參考）
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AI生成內容正式超越人類創作 研究：網路文章一半以上由AI撰寫 📮轉載中華超傳媒. 【媒體中華超傳媒 /記者張永康／綜合報導】 人工智慧生成內容正以驚人速度滲透網路世界。根據網路研究公司 Graphite 最新發布的調查報告顯示，AI生成文章在 2024 年至 2025 年間的數量，已經正式超越人類親筆撰寫的文章，成為全球網路內容的主要來源。 Graphite 團隊針對全球上億筆超過 500 字的英文網頁資料庫進行分析，隨機抽取 2020 至 2025 年間共 6.5 萬篇文章，並以自家訓練的 AI 模型判斷內容是否由 AI 所生成。結果顯示，自從 2022 年 ChatGPT 問世後，AI生成內容的比例急遽上升；到了 2024 年與 2025 年，AI創作已正式超過人類創作的比重。 ⸻ AI判斷準確率高 顯示趨勢具可信度 Graphite 的檢測模型在驗證階段也展現出高準確度。研究團隊指出，若分析 2022 年以前（ChatGPT 問世前）的隨機文章，僅有 4.2% 被判定為 AI 生成；然而對於近期以 ChatGPT-4o 為代表的 6 萬篇文章進行分析時，模型判定有 99% 的機率 為 AI 生成內容。 該公司表示，這樣的結果顯示模型誤判率低、可信度高，也意味著 AI創作在網路生態中的滲透速度遠超預期。 ⸻ AI內容「污染」現象浮現 專家憂重複訓練風險 隨著 AI生成內容爆發式增長，專家也警告所謂的「內容污染（Content Pollution）」現象恐已成形——也就是 AI 不斷學習由 AI 產出的資料，導致模型品質下降、訓練陷入循環甚至「崩潰（crash）」的風險。 Graphite 研究人員形容，「AI 正在學習自己寫過的東西」，若缺乏人類原創內容補充，未來生成式 AI 的品質恐將逐步下滑。 ⸻ 虛實界線模糊 網路互動恐半數為機器人 值得注意的是，若現今網路上半數內容皆出自機器人之手，人們在線上互動的另一端，也有愈來愈高的機率並非真實使用者。 有分析者指出，這樣的趨勢讓人聯想到電影《駭客任務》（The Matrix）中的虛實世界觀——當 AI 與人類的界線逐漸消失，網路社會的真實性與信任機制將面臨前所未有的挑戰。 ⸻ 📍消息來源：Graphite Research Report, 2025AI生成內容正式超越人類創作 研究：網路文章一半以上由AI撰寫
轉載中華超傳媒.
【媒體中華超傳媒 /記者張永康／綜合報導】
人工智慧生成內容正以驚人速度滲透網路世界。根據網路研究公司 Graphite 最新發布的調查報告顯示，AI生成文章在 2024 年至 2025 年間的數量，已經正式超越人類親筆撰寫的文章，成為全球網路內容的主要來源。
Graphite 團隊針對全球上億筆超過 500 字的英文網頁資料庫進行分析，隨機抽取 2020 至 2025 年間共 6.5 萬篇文章，並以自家訓練的 AI 模型判斷內容是否由 AI 所生成。結果顯示，自從 2022 年 ChatGPT 問世後，AI生成內容的比例急遽上升；到了 2024 年與 2025 年，AI創作已正式超過人類創作的比重。
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AI判斷準確率高 顯示趨勢具可信度
Graphite 的檢測模型在驗證階段也展現出高準確度。研究團隊指出，若分析 2022 年以前（ChatGPT 問世前）的隨機文章，僅有 4.2% 被判定為 AI 生成；然而對於近期以 ChatGPT-4o 為代表的 6 萬篇文章進行分析時，模型判定有 99% 的機率 為 AI 生成內容。
該公司表示，這樣的結果顯示模型誤判率低、可信度高，也意味著 AI創作在網路生態中的滲透速度遠超預期。
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AI內容「污染」現象浮現 專家憂重複訓練風險
隨著 AI生成內容爆發式增長，專家也警告所謂的「內容污染（Content Pollution）」現象恐已成形——也就是 AI 不斷學習由 AI 產出的資料，導致模型品質下降、訓練陷入循環甚至「崩潰（crash）」的風險。
Graphite 研究人員形容，「AI 正在學習自己寫過的東西」，若缺乏人類原創內容補充，未來生成式 AI 的品質恐將逐步下滑。
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虛實界線模糊 網路互動恐半數為機器人
值得注意的是，若現今網路上半數內容皆出自機器人之手，人們在線上互動的另一端，也有愈來愈高的機率並非真實使用者。
有分析者指出，這樣的趨勢讓人聯想到電影《駭客任務》（The Matrix）中的虛實世界觀——當 AI 與人類的界線逐漸消失，網路社會的真實性與信任機制將面臨前所未有的挑戰。
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消息來源：Graphite Research Report, 2025AI生成內容正式超越人類創作 研究：網路文章一半以上由AI撰寫 📮轉載中華超傳媒. 【媒體中華超傳媒 /記者張永康／綜合報導】 人工智慧生成內容正以驚人速度滲透網路世界。根據網路研究公司 Graphite 最新發布的調查報告顯示，AI生成文章在 2024 年至 2025 年間的數量，已經正式超越人類親筆撰寫的文章，成為全球網路內容的主要來源。 Graphite 團隊針對全球上億筆超過 500 字的英文網頁資料庫進行分析，隨機抽取 2020 至 2025 年間共 6.5 萬篇文章，並以自家訓練的 AI 模型判斷內容是否由 AI 所生成。結果顯示，自從 2022 年 ChatGPT 問世後，AI生成內容的比例急遽上升；到了 2024 年與 2025 年，AI創作已正式超過人類創作的比重。 ⸻ AI判斷準確率高 顯示趨勢具可信度 Graphite 的檢測模型在驗證階段也展現出高準確度。研究團隊指出，若分析 2022 年以前（ChatGPT 問世前）的隨機文章，僅有 4.2% 被判定為 AI 生成；然而對於近期以 ChatGPT-4o 為代表的 6 萬篇文章進行分析時，模型判定有 99% 的機率 為 AI 生成內容。 該公司表示，這樣的結果顯示模型誤判率低、可信度高，也意味著 AI創作在網路生態中的滲透速度遠超預期。 ⸻ AI內容「污染」現象浮現 專家憂重複訓練風險 隨著 AI生成內容爆發式增長，專家也警告所謂的「內容污染（Content Pollution）」現象恐已成形——也就是 AI 不斷學習由 AI 產出的資料，導致模型品質下降、訓練陷入循環甚至「崩潰（crash）」的風險。 Graphite 研究人員形容，「AI 正在學習自己寫過的東西」，若缺乏人類原創內容補充，未來生成式 AI 的品質恐將逐步下滑。 ⸻ 虛實界線模糊 網路互動恐半數為機器人 值得注意的是，若現今網路上半數內容皆出自機器人之手，人們在線上互動的另一端，也有愈來愈高的機率並非真實使用者。 有分析者指出，這樣的趨勢讓人聯想到電影《駭客任務》（The Matrix）中的虛實世界觀——當 AI 與人類的界線逐漸消失，網路社會的真實性與信任機制將面臨前所未有的挑戰。 ⸻ 📍消息來源：Graphite Research Report, 2025
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2025.10.28 投資市場早報 (樹) 美股 📈S&P 500 6875.14/83.45(1.23% ) 📈道瓊工業 47544.59 /337.47(0.71%) 📈Nasdaq 23637.46/432.59(1.86% ) (星星)新聞摘要:美國和中國制定貿易協議大綱，並在11/ 1最後期限之前消除進一步升級的風險。該貿易框架可能包括：推遲中國稀土出口限制，緩解此前的貿易摩擦；撤銷川普威脅自11/1生效的對華100%關稅；恢復中國對美國大豆的進口；並可能納入抖音海外版交易的解決方案。美股全面上漲，三大指數齊創歷史新高。 (星星) 歐股 📈德國股市 24308.78/68.89(0.28%) 📈泛歐600 577.03/1.27(0.22%) (星星)新聞摘要:歐洲股市連續第三個交易日收於歷史高位，因中美貿易緊張局勢緩和的跡象提振全球風險偏好，而醫療保健股的下跌限制了漲幅。投資人本週將關注各國央行的政策會議，以尋找利率走勢的線索。預計ECB本週稍晚將維持利率不變。 (星星)亞股新聞 📈日經225 50512.32/1212.67(2.46%) 📈臺灣加權 27993.63/461.37(1.68%) 📈上海綜合3996.9446/46.63(1.18%) 📈國企指數9467.22/103.28(1.10%) 📝新聞摘要:美中兩國經貿談判取得進展，市場緊張情緒緩和。同時，投資人預期日本新政府，將推出刺激經濟政策，日經指數首次突破5萬關卡創新高。韓國股市首次升穿4,000點關口。台灣股市持續破頂。 (星星)新興市場 📈印度 84778.84/566.96(0.67%) 📈巴西 146969/797(0.55%) (星星)油金市場 📈黃金 3992.44/10.70(0.27%) 📉布蘭特油期65.62/ -0.32(-0.50%) 📉美國原油期61.31/0.19(-0.30%) 📝油市摘要:來自四位元瞭解談判情況的消息人士稱，由於沙烏地阿拉伯努力奪回市場份額，八個OPEC+國家在周日開會時傾向於再次小幅增加12月的石油產量。儘管期貨市場增加了與中國的交易，並減少了俄羅斯的原油出口，但交易商仍對這將對全球供應產生多大影響保持謹慎，油價週一小幅下跌。 📝金市摘要:中美貿易緊張局勢的緩和削弱黃金的避險需求。不過，由於預期FED將在10/29的政策會議上降息，黃金的跌幅受到限制。上週公佈的美國消費者物價指數報告弱於預期，鞏固降息一碼的預期。週一金價下跌，延續了上週的跌勢。 (星星) 外匯市場 💰美元/新臺幣 30.678/-0.171(-0.55%) 💰美元/人民幣 7.112/-0.0091(-0.13%) 💰歐元/美元1.1647/0.0004(0.03%) 💰英鎊/美元1.3337/0.0001(0.01%) 💰美元/日元153.05/0.18(0.12%) 💰澳幣/美元 0.655/0.0036(0.55%) 📉美元指數: 98.61/-0.140(-0.14%) (花) 風險指標 ✅️VIX波動率: 15.79/-0.58(-3.54%) ✅️3個月公債殖利率: 3.818/0.000(0.00%) ✅️10年公債殖利率: 3.987/-0.009(-0.23%)2025.10.28 投資市場早報
(樹) 美股
S&P 500 6875.14/83.45(1.23% )
道瓊工業 47544.59 /337.47(0.71%)
Nasdaq 23637.46/432.59(1.86% )
(星星)新聞摘要:美國和中國制定貿易協議大綱，並在11/ 1最後期限之前消除進一步升級的風險。該貿易框架可能包括：推遲中國稀土出口限制，緩解此前的貿易摩擦；撤銷川普威脅自11/1生效的對華100%關稅；恢復中國對美國大豆的進口；並可能納入抖音海外版交易的解決方案。美股全面上漲，三大指數齊創歷史新高。
(星星) 歐股
德國股市 24308.78/68.89(0.28%)
泛歐600 577.03/1.27(0.22%)
(星星)新聞摘要:歐洲股市連續第三個交易日收於歷史高位，因中美貿易緊張局勢緩和的跡象提振全球風險偏好，而醫療保健股的下跌限制了漲幅。投資人本週將關注各國央行的政策會議，以尋找利率走勢的線索。預計ECB本週稍晚將維持利率不變。
(星星)亞股新聞
日經225 50512.32/1212.67(2.46%)
臺灣加權 27993.63/461.37(1.68%)
上海綜合3996.9446/46.63(1.18%)
國企指數9467.22/103.28(1.10%)
新聞摘要:美中兩國經貿談判取得進展，市場緊張情緒緩和。同時，投資人預期日本新政府，將推出刺激經濟政策，日經指數首次突破5萬關卡創新高。韓國股市首次升穿4,000點關口。台灣股市持續破頂。
(星星)新興市場
印度 84778.84/566.96(0.67%)
巴西 146969/797(0.55%)
(星星)油金市場
黃金 3992.44/10.70(0.27%)
布蘭特油期65.62/ -0.32(-0.50%)
美國原油期61.31/0.19(-0.30%)
油市摘要:來自四位元瞭解談判情況的消息人士稱，由於沙烏地阿拉伯努力奪回市場份額，八個OPEC+國家在周日開會時傾向於再次小幅增加12月的石油產量。儘管期貨市場增加了與中國的交易，並減少了俄羅斯的原油出口，但交易商仍對這將對全球供應產生多大影響保持謹慎，油價週一小幅下跌。
金市摘要:中美貿易緊張局勢的緩和削弱黃金的避險需求。不過，由於預期FED將在10/29的政策會議上降息，黃金的跌幅受到限制。上週公佈的美國消費者物價指數報告弱於預期，鞏固降息一碼的預期。週一金價下跌，延續了上週的跌勢。
(星星) 外匯市場
美元/新臺幣 30.678/-0.171(-0.55%)
美元/人民幣 7.112/-0.0091(-0.13%)
歐元/美元1.1647/0.0004(0.03%)
英鎊/美元1.3337/0.0001(0.01%)
美元/日元153.05/0.18(0.12%)
澳幣/美元 0.655/0.0036(0.55%)
美元指數: 98.61/-0.140(-0.14%)
(花) 風險指標
✅️VIX波動率: 15.79/-0.58(-3.54%)
✅️3個月公債殖利率: 3.818/0.000(0.00%)
✅️10年公債殖利率: 3.987/-0.009(-0.23%)
2025.10.28 投資市場早報 (樹) 美股 📈S&P 500 6875.14/83.45(1.23% ) 📈道瓊工業 47544.59 /337.47(0.71%) 📈Nasdaq 23637.46/432.59(1.86% ) (星星)新聞摘要:美國和中國制定貿易協議大綱，並在11/ 1最後期限之前消除進一步升級的風險。該貿易框架可能包括：推遲中國稀土出口限制，緩解此前的貿易摩擦；撤銷川普威脅自11/1生效的對華100%關稅；恢復中國對美國大豆的進口；並可能納入抖音海外版交易的解決方案。美股全面上漲，三大指數齊創歷史新高。 (星星) 歐股 📈德國股市 24308.78/68.89(0.28%) 📈泛歐600 577.03/1.27(0.22%) (星星)新聞摘要:歐洲股市連續第三個交易日收於歷史高位，因中美貿易緊張局勢緩和的跡象提振全球風險偏好，而醫療保健股的下跌限制了漲幅。投資人本週將關注各國央行的政策會議，以尋找利率走勢的線索。預計ECB本週稍晚將維持利率不變。 (星星)亞股新聞 📈日經225 50512.32/1212.67(2.46%) 📈臺灣加權 27993.63/461.37(1.68%) 📈上海綜合3996.9446/46.63(1.18%) 📈國企指數9467.22/103.28(1.10%) 📝新聞摘要:美中兩國經貿談判取得進展，市場緊張情緒緩和。同時，投資人預期日本新政府，將推出刺激經濟政策，日經指數首次突破5萬關卡創新高。韓國股市首次升穿4,000點關口。台灣股市持續破頂。 (星星)新興市場 📈印度 84778.84/566.96(0.67%) 📈巴西 146969/797(0.55%) (星星)油金市場 📈黃金 3992.44/10.70(0.27%) 📉布蘭特油期65.62/ -0.32(-0.50%) 📉美國原油期61.31/0.19(-0.30%) 📝油市摘要:來自四位元瞭解談判情況的消息人士稱，由於沙烏地阿拉伯努力奪回市場份額，八個OPEC+國家在周日開會時傾向於再次小幅增加12月的石油產量。儘管期貨市場增加了與中國的交易，並減少了俄羅斯的原油出口，但交易商仍對這將對全球供應產生多大影響保持謹慎，油價週一小幅下跌。 📝金市摘要:中美貿易緊張局勢的緩和削弱黃金的避險需求。不過，由於預期FED將在10/29的政策會議上降息，黃金的跌幅受到限制。上週公佈的美國消費者物價指數報告弱於預期，鞏固降息一碼的預期。週一金價下跌，延續了上週的跌勢。 (星星) 外匯市場 💰美元/新臺幣 30.678/-0.171(-0.55%) 💰美元/人民幣 7.112/-0.0091(-0.13%) 💰歐元/美元1.1647/0.0004(0.03%) 💰英鎊/美元1.3337/0.0001(0.01%) 💰美元/日元153.05/0.18(0.12%) 💰澳幣/美元 0.655/0.0036(0.55%) 📉美元指數: 98.61/-0.140(-0.14%) (花) 風險指標 ✅️VIX波動率: 15.79/-0.58(-3.54%) ✅️3個月公債殖利率: 3.818/0.000(0.00%) ✅️10年公債殖利率: 3.987/-0.009(-0.23%)
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研究大數據的導入對公司績效的影響！ 一直以來大數據被不斷地提出討論，持續有許多企業將之導入於組織中。近年來技術的進步，大數據透過強大且複雜的運算分析能力，提供以數據為導向的決策分析，幫助企業進行商業模式的創新，使得企業相較於過往更積極投入於大數據的導入，然而伴隨著吸引人的能力，導入大數據的過程其實含藏著巨大的挑戰，在導入的過程中其實不只限於技術的發展或突破，在管理層面上亦產生許多須待解決的問題，因此大數據的導入是否能實質地提升企業的商業價值，在管理層面上一直是個重要的問題，然而問題的結果到目前為止仍然未知。過去有學者透過事件研究法探討企業宣告大數據的導入是否會產生異常報酬現象，遺憾的是其結果顯示大數據的宣告對公司並無產生正面或負面的異常報酬，說明了外部投資人對企業投資大數據這一行為感知仍然有限。而相對於從外部投資人觀點進行對大數據導入的觀察，另一項值得探討的是以股東或管理者的角度觀察大數據的執行效果，因此本篇將從內部觀點切入，藉由觀察企業導入大數據後的績效表現，針對財務面、生產面以及市場價值面，三大面向進行探討，衡量大數據的導入對企業是否產生正面的影響力，並進一步對次級資料做定量分析，分別衡量先行導入者以及績效表現較優者的大數據導入效果，希望在藉由多項指標的評估，提供企業在管理層面上對大數據的導入有更深入的了解。 論文外文摘要 The topic of big data has been widely discussed several years and keeps on being implemented into enterprises. The advocates of big data are focusing on how to reshape the business process to turn into the data-driven decision making or how to improve the runtime of analytical algorithms. However, the tremendous challenge of big data implementation (BDI) is not only a technical problem but a managerial problem for big data. How to estimate the performance of BDI is instead the critical interest to persuade managers that the investment of BDI is worthy for their companies. The previous study has revealed that the announcement of BDI is without any reflection on the market value of firms, i.e. no significantly positive and negative abnormal returns. The assessment of abnormal returns with an event study method proffers managers to comprehend the exterior effectiveness from the perception of investors. The interior of firms themselves, however, is another considerable way to demonstrate the availability of BDI for their stakeholders. Therefore, in this study , we attempt to investigate the performance of BDI from another perspective (i.e. an inside view). The financial approaches were conducted to estimate the financial performance, productivity , and market value of BDI; they are popular to widely be used in evaluating business value of information technology. The arguments of BDI adopters, first movers, and better performers are investigated by the quantitative analysis with our collected and the secondary data to understand the influence on BDI. #黃正魁 #黃子晏 #原文：https://ndltd.ncl.edu.tw/cgi-bin/gs32/gsweb.cgi?o=dnclcdr&s=id="104CCU00121030".&searchmode=basic研究大數據的導入對公司績效的影響！
一直以來大數據被不斷地提出討論，持續有許多企業將之導入於組織中。近年來技術的進步，大數據透過強大且複雜的運算分析能力，提供以數據為導向的決策分析，幫助企業進行商業模式的創新，使得企業相較於過往更積極投入於大數據的導入，然而伴隨著吸引人的能力，導入大數據的過程其實含藏著巨大的挑戰，在導入的過程中其實不只限於技術的發展或突破，在管理層面上亦產生許多須待解決的問題，因此大數據的導入是否能實質地提升企業的商業價值，在管理層面上一直是個重要的問題，然而問題的結果到目前為止仍然未知。過去有學者透過事件研究法探討企業宣告大數據的導入是否會產生異常報酬現象，遺憾的是其結果顯示大數據的宣告對公司並無產生正面或負面的異常報酬，說明了外部投資人對企業投資大數據這一行為感知仍然有限。而相對於從外部投資人觀點進行對大數據導入的觀察，另一項值得探討的是以股東或管理者的角度觀察大數據的執行效果，因此本篇將從內部觀點切入，藉由觀察企業導入大數據後的績效表現，針對財務面、生產面以及市場價值面，三大面向進行探討，衡量大數據的導入對企業是否產生正面的影響力，並進一步對次級資料做定量分析，分別衡量先行導入者以及績效表現較優者的大數據導入效果，希望在藉由多項指標的評估，提供企業在管理層面上對大數據的導入有更深入的了解。
論文外文摘要
The topic of big data has been widely discussed several years and keeps on being implemented into enterprises. The advocates of big data are focusing on how to reshape the business process to turn into the data-driven decision making or how to improve the runtime of analytical algorithms. However, the tremendous challenge of big data implementation (BDI) is not only a technical problem but a managerial problem for big data. How to estimate the performance of BDI is instead the critical interest to persuade managers that the investment of BDI is worthy for their companies. The previous study has revealed that the announcement of BDI is without any reflection on the market value of firms, i.e. no significantly positive and negative abnormal returns. The assessment of abnormal returns with an event study method proffers managers to comprehend the exterior effectiveness from the perception of investors. The interior of firms themselves, however, is another considerable way to demonstrate the availability of BDI for their stakeholders. Therefore, in this study , we attempt to investigate the performance of BDI from another perspective (i.e. an inside view). The financial approaches were conducted to estimate the financial performance, productivity , and market value of BDI; they are popular to widely be used in evaluating business value of information technology. The arguments of BDI adopters, first movers, and better performers are investigated by the quantitative analysis with our collected and the secondary data to understand the influence on BDI.
#黃正魁
#黃子晏
#原文：https://ndltd.ncl.edu.tw/cgi-bin/gs32/gsweb.cgi?o=dnclcdr&s=id="104CCU00121030".&searchmode=basic研究大數據的導入對公司績效的影響！ 一直以來大數據被不斷地提出討論，持續有許多企業將之導入於組織中。近年來技術的進步，大數據透過強大且複雜的運算分析能力，提供以數據為導向的決策分析，幫助企業進行商業模式的創新，使得企業相較於過往更積極投入於大數據的導入，然而伴隨著吸引人的能力，導入大數據的過程其實含藏著巨大的挑戰，在導入的過程中其實不只限於技術的發展或突破，在管理層面上亦產生許多須待解決的問題，因此大數據的導入是否能實質地提升企業的商業價值，在管理層面上一直是個重要的問題，然而問題的結果到目前為止仍然未知。過去有學者透過事件研究法探討企業宣告大數據的導入是否會產生異常報酬現象，遺憾的是其結果顯示大數據的宣告對公司並無產生正面或負面的異常報酬，說明了外部投資人對企業投資大數據這一行為感知仍然有限。而相對於從外部投資人觀點進行對大數據導入的觀察，另一項值得探討的是以股東或管理者的角度觀察大數據的執行效果，因此本篇將從內部觀點切入，藉由觀察企業導入大數據後的績效表現，針對財務面、生產面以及市場價值面，三大面向進行探討，衡量大數據的導入對企業是否產生正面的影響力，並進一步對次級資料做定量分析，分別衡量先行導入者以及績效表現較優者的大數據導入效果，希望在藉由多項指標的評估，提供企業在管理層面上對大數據的導入有更深入的了解。 論文外文摘要 The topic of big data has been widely discussed several years and keeps on being implemented into enterprises. The advocates of big data are focusing on how to reshape the business process to turn into the data-driven decision making or how to improve the runtime of analytical algorithms. However, the tremendous challenge of big data implementation (BDI) is not only a technical problem but a managerial problem for big data. How to estimate the performance of BDI is instead the critical interest to persuade managers that the investment of BDI is worthy for their companies. The previous study has revealed that the announcement of BDI is without any reflection on the market value of firms, i.e. no significantly positive and negative abnormal returns. The assessment of abnormal returns with an event study method proffers managers to comprehend the exterior effectiveness from the perception of investors. The interior of firms themselves, however, is another considerable way to demonstrate the availability of BDI for their stakeholders. Therefore, in this study , we attempt to investigate the performance of BDI from another perspective (i.e. an inside view). The financial approaches were conducted to estimate the financial performance, productivity , and market value of BDI; they are popular to widely be used in evaluating business value of information technology. The arguments of BDI adopters, first movers, and better performers are investigated by the quantitative analysis with our collected and the secondary data to understand the influence on BDI. #黃正魁 #黃子晏 #原文：https://ndltd.ncl.edu.tw/cgi-bin/gs32/gsweb.cgi?o=dnclcdr&s=id="104CCU00121030".&searchmode=basic· 0 留言 ·0 分享 ·2K 瀏覽次數 ·0 評論1
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這是抖音的數據分享，跟大家分享Tiktok的數據，此數據是由國外社群監測公司—Netbase所整理的，大致有以下發現： 1. Tiktok的影響者，互動率較IG 以及Youtube都好 2. 品牌或代理商討論Tiktok時，最多討論的，是Tiktok UGC和成效衡量 3. TikTok使用者女性居多 4. 年齡以25-34歲最多 5. 找Tiktok創作者的工具已經變多了 6. 成效儀表板：可參考所附的圖，設計自己的成效儀表板 完整報告下載，請至以下連結 https://go.netbasequid.com/EB-TikTok.html?utm_medium=Email&utm_source=Collateral&utm_campaign=Email-EB-TikTok-2022-0825這是抖音的數據分享，跟大家分享Tiktok的數據，此數據是由國外社群監測公司—Netbase所整理的，大致有以下發現：
1. Tiktok的影響者，互動率較IG 以及Youtube都好
2. 品牌或代理商討論Tiktok時，最多討論的，是Tiktok UGC和成效衡量
3. TikTok使用者女性居多
4. 年齡以25-34歲最多
5. 找Tiktok創作者的工具已經變多了
6. 成效儀表板：可參考所附的圖，設計自己的成效儀表板
完整報告下載，請至以下連結
https://go.netbasequid.com/EB-TikTok.html?utm_medium=Email&utm_source=Collateral&utm_campaign=Email-EB-TikTok-2022-0825這是抖音的數據分享，跟大家分享Tiktok的數據，此數據是由國外社群監測公司—Netbase所整理的，大致有以下發現： 1. Tiktok的影響者，互動率較IG 以及Youtube都好 2. 品牌或代理商討論Tiktok時，最多討論的，是Tiktok UGC和成效衡量 3. TikTok使用者女性居多 4. 年齡以25-34歲最多 5. 找Tiktok創作者的工具已經變多了 6. 成效儀表板：可參考所附的圖，設計自己的成效儀表板 完整報告下載，請至以下連結 https://go.netbasequid.com/EB-TikTok.html?utm_medium=Email&utm_source=Collateral&utm_campaign=Email-EB-TikTok-2022-0825· 0 留言 ·0 分享 ·781 瀏覽次數 ·0 評論1
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Google 改寫規則：再好的產品，也敵不過「被看見」的人 Google 改寫規則：再好的產品，也敵不過「被看見」的人 這個法則，正如創投教父彼得·提爾（Peter Thiel）所言：「多數企業的失敗，源於糟糕的銷售，而非糟糕的產品。」他強調，只要能打通一個有效的「通路」（Distribution Channel），即便產品平庸，也能成就一番事業；反之，若空有卓越的產品卻找不到通路，終將失敗。 「平庸的產品搭配卓越的通路，將永遠勝過卓越的產品搭配平庸的通路。」 您以為 SEO 還能救品牌？ 醒醒吧，Google 已經偷偷關上那扇門。 創投教父彼得．提爾（Peter Thiel）早就講白了： 「企業失敗的原因，不是產品爛，而是銷售爛。」 在今天的市場，能見度，就是生命。 通路，才是決定勝負的關鍵。 ⸻ 真相很殘酷： 平庸的產品 + 卓越的通路 = 能賺錢 卓越的產品 + 平庸的通路 = 活不久 這不是理論，這是現實。 而現在的現實變得更殘酷了。 ⸻ Google 正在收緊「曝光的閘門」 過去，新創還能靠長尾關鍵字（Long-tail SEO）闖出一條血路， 讓內容慢慢爬上搜尋結果。 那條路雖難，但至少公平。 現在？ Google 正在集中能見度於前十名。 演算法不再給你機會。 後進者的「被發現」成本，暴漲。 結果是什麼？ • 同樣的內容，流量少一半 • 同樣的預算，轉換更低 • 同樣的努力，沒人看見 這不是你的問題， 是遊戲規則被改寫了。 ⸻ 當 AI 助理看不見你，你就「不存在」 歡迎來到 AEO 時代（Answer Engine Optimization）。 AI 助理正在取代搜尋引擎， 成為人們探索世界的主要入口。 但如果 AI 的資料來源裡沒有你， 不論你的品牌多強、產品多好、內容多深， 在 AI 世界裡，你就等於—— 「不存在。」 Reddit、論壇、部落格這些「內容灌流」的戰術， 正在快速失效。 因為 AI 不再看流量，而是看可信度與結構化資料。 ⸻ 新戰場：讓 AI「認得你」 SEO 的時代結束了， 現在要拼的是「AEO 被提及權」。 品牌要開始問自己： • 我的內容，AI 找得到嗎？ • 我的網站結構，AI 理解得了嗎？ • 我的品牌聲量，有被資料庫收錄嗎？ 這才是接下來的戰爭主題。 因為能被 AI 引用一次， 可能比被人點擊一百次還更有價值。 ⸻ 結論：別再只問「誰在搜尋你」， 要開始問—— 「當 AI 回答問題時，它會提到你嗎？」 Google 改變規則，AI 改寫世界。 下一輪的勝利者， 不是產品最好的人， 而是最懂得讓世界看見他的人。 ⸻ #數位時代 #MGBOX 延伸思考 您準備好讓 AI 找得到你了嗎？ 您的 SEO 團隊，懂得 AEO 嗎？ 當流量不再「自然」，您的品牌策略還自然嗎？
Google 改寫規則：再好的產品，也敵不過「被看見」的人
Google 改寫規則：再好的產品，也敵不過「被看見」的人
這個法則，正如創投教父彼得·提爾（Peter Thiel）所言：「多數企業的失敗，源於糟糕的銷售，而非糟糕的產品。」他強調，只要能打通一個有效的「通路」（Distribution Channel），即便產品平庸，也能成就一番事業；反之，若空有卓越的產品卻找不到通路，終將失敗。
「平庸的產品搭配卓越的通路，將永遠勝過卓越的產品搭配平庸的通路。」
您以為 SEO 還能救品牌？
醒醒吧，Google 已經偷偷關上那扇門。
創投教父彼得．提爾（Peter Thiel）早就講白了：
「企業失敗的原因，不是產品爛，而是銷售爛。」
在今天的市場，能見度，就是生命。
通路，才是決定勝負的關鍵。
⸻
真相很殘酷：
平庸的產品 + 卓越的通路 = 能賺錢
卓越的產品 + 平庸的通路 = 活不久
這不是理論，這是現實。
而現在的現實變得更殘酷了。
⸻
Google 正在收緊「曝光的閘門」
過去，新創還能靠長尾關鍵字（Long-tail SEO）闖出一條血路，
讓內容慢慢爬上搜尋結果。
那條路雖難，但至少公平。
現在？
Google 正在集中能見度於前十名。
演算法不再給你機會。
後進者的「被發現」成本，暴漲。
結果是什麼？
• 同樣的內容，流量少一半
• 同樣的預算，轉換更低
• 同樣的努力，沒人看見
這不是你的問題，
是遊戲規則被改寫了。
⸻
當 AI 助理看不見你，你就「不存在」
歡迎來到 AEO 時代（Answer Engine Optimization）。
AI 助理正在取代搜尋引擎，
成為人們探索世界的主要入口。
但如果 AI 的資料來源裡沒有你，
不論你的品牌多強、產品多好、內容多深，
在 AI 世界裡，你就等於——
「不存在。」
Reddit、論壇、部落格這些「內容灌流」的戰術，
正在快速失效。
因為 AI 不再看流量，而是看可信度與結構化資料。
⸻
新戰場：讓 AI「認得你」
SEO 的時代結束了，
現在要拼的是「AEO 被提及權」。
品牌要開始問自己：
• 我的內容，AI 找得到嗎？
• 我的網站結構，AI 理解得了嗎？
• 我的品牌聲量，有被資料庫收錄嗎？
這才是接下來的戰爭主題。
因為能被 AI 引用一次，
可能比被人點擊一百次還更有價值。
⸻
結論：別再只問「誰在搜尋你」，
要開始問——
「當 AI 回答問題時，它會提到你嗎？」
Google 改變規則，AI 改寫世界。
下一輪的勝利者，
不是產品最好的人，
而是最懂得讓世界看見他的人。
⸻
#數位時代
#MGBOX
延伸思考
您準備好讓 AI 找得到你了嗎？
您的 SEO 團隊，懂得 AEO 嗎？
當流量不再「自然」，您的品牌策略還自然嗎？Google 改寫規則：再好的產品，也敵不過「被看見」的人 Google 改寫規則：再好的產品，也敵不過「被看見」的人 這個法則，正如創投教父彼得·提爾（Peter Thiel）所言：「多數企業的失敗，源於糟糕的銷售，而非糟糕的產品。」他強調，只要能打通一個有效的「通路」（Distribution Channel），即便產品平庸，也能成就一番事業；反之，若空有卓越的產品卻找不到通路，終將失敗。 「平庸的產品搭配卓越的通路，將永遠勝過卓越的產品搭配平庸的通路。」 您以為 SEO 還能救品牌？ 醒醒吧，Google 已經偷偷關上那扇門。 創投教父彼得．提爾（Peter Thiel）早就講白了： 「企業失敗的原因，不是產品爛，而是銷售爛。」 在今天的市場，能見度，就是生命。 通路，才是決定勝負的關鍵。 ⸻ 真相很殘酷： 平庸的產品 + 卓越的通路 = 能賺錢 卓越的產品 + 平庸的通路 = 活不久 這不是理論，這是現實。 而現在的現實變得更殘酷了。 ⸻ Google 正在收緊「曝光的閘門」 過去，新創還能靠長尾關鍵字（Long-tail SEO）闖出一條血路， 讓內容慢慢爬上搜尋結果。 那條路雖難，但至少公平。 現在？ Google 正在集中能見度於前十名。 演算法不再給你機會。 後進者的「被發現」成本，暴漲。 結果是什麼？ • 同樣的內容，流量少一半 • 同樣的預算，轉換更低 • 同樣的努力，沒人看見 這不是你的問題， 是遊戲規則被改寫了。 ⸻ 當 AI 助理看不見你，你就「不存在」 歡迎來到 AEO 時代（Answer Engine Optimization）。 AI 助理正在取代搜尋引擎， 成為人們探索世界的主要入口。 但如果 AI 的資料來源裡沒有你， 不論你的品牌多強、產品多好、內容多深， 在 AI 世界裡，你就等於—— 「不存在。」 Reddit、論壇、部落格這些「內容灌流」的戰術， 正在快速失效。 因為 AI 不再看流量，而是看可信度與結構化資料。 ⸻ 新戰場：讓 AI「認得你」 SEO 的時代結束了， 現在要拼的是「AEO 被提及權」。 品牌要開始問自己： • 我的內容，AI 找得到嗎？ • 我的網站結構，AI 理解得了嗎？ • 我的品牌聲量，有被資料庫收錄嗎？ 這才是接下來的戰爭主題。 因為能被 AI 引用一次， 可能比被人點擊一百次還更有價值。 ⸻ 結論：別再只問「誰在搜尋你」， 要開始問—— 「當 AI 回答問題時，它會提到你嗎？」 Google 改變規則，AI 改寫世界。 下一輪的勝利者， 不是產品最好的人， 而是最懂得讓世界看見他的人。 ⸻ #數位時代 #MGBOX 延伸思考 您準備好讓 AI 找得到你了嗎？ 您的 SEO 團隊，懂得 AEO 嗎？ 當流量不再「自然」，您的品牌策略還自然嗎？
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全球大型求才網站🌍 https://www.coursera.org/ #求才令 #人力銀行
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生成式AI賦予行銷人的五種超能力 在行銷實務中，生成式AI帶來了五種超能力，讓個人行銷人或小團隊也能做出過去只有大品牌才能做到的事： 1.超速原型（Rapid Prototyping） 還在等設計師出圖？現在用Midjourney或Runway，不到一分鐘就能生出好幾十張視覺草圖，快速試想法、快速改，甚至馬上拿去做A/B測試，不再卡在流程裡。 2.超低成本（Cost Efficiency） 以前要拍一支影片要找導演、打燈、請剪接，現在用Runway或Pika Labs，就能自己做出有水準的短影音，還能一鍵上字幕、配音、做轉場，效果一點也不輸專業團隊。 3.超級個人化（Hyper-personalization） 行銷不該對所有人說同一句話。透過ChatGPT搭配Zapier或Notion AI，我們可以根據用戶行為自動寫出「一對一」的電子報、推播訊息或產品推薦語，真正做到個人化溝通。 4.超前預測（Trend Prediction） 想搶佔話題不靠運氣。把社群上的用語、hashtag或留言語料輸入AI，它就能分析出未來幾天可能爆紅的主題，讓我們提前準備、搶得先機。 5.超維敘事（Multimodal Storytelling） 不只是「先寫文案再畫圖」，現在可以用多模態AI（像Sora或Krea）一次就把一個點子轉成文字、圖片、甚至影片，而且都能自動調整格式，上傳到不同平台一氣呵成。 這五項超能力，不只是行銷團隊的秘密武器，更是個人創作者、小型品牌、甚至沒有設計或剪輯背景的人，也能站上舞台、玩出大招的關鍵工具。現在，你我都能靠AI做出以前做不到的行銷成績。 作者：羅凱揚（台科大企管系博士）、鍾皓軒（臺灣行銷研究有限公司創辦人） 📮資料來源 ： https://tmrmds.co/article-business/34019/ https://medium.com/marketingdatascience生成式AI賦予行銷人的五種超能力
在行銷實務中，生成式AI帶來了五種超能力，讓個人行銷人或小團隊也能做出過去只有大品牌才能做到的事：
1.超速原型（Rapid Prototyping）
還在等設計師出圖？現在用Midjourney或Runway，不到一分鐘就能生出好幾十張視覺草圖，快速試想法、快速改，甚至馬上拿去做A/B測試，不再卡在流程裡。
2.超低成本（Cost Efficiency）
以前要拍一支影片要找導演、打燈、請剪接，現在用Runway或Pika Labs，就能自己做出有水準的短影音，還能一鍵上字幕、配音、做轉場，效果一點也不輸專業團隊。
3.超級個人化（Hyper-personalization）
行銷不該對所有人說同一句話。透過ChatGPT搭配Zapier或Notion AI，我們可以根據用戶行為自動寫出「一對一」的電子報、推播訊息或產品推薦語，真正做到個人化溝通。
4.超前預測（Trend Prediction）
想搶佔話題不靠運氣。把社群上的用語、hashtag或留言語料輸入AI，它就能分析出未來幾天可能爆紅的主題，讓我們提前準備、搶得先機。
5.超維敘事（Multimodal Storytelling）
不只是「先寫文案再畫圖」，現在可以用多模態AI（像Sora或Krea）一次就把一個點子轉成文字、圖片、甚至影片，而且都能自動調整格式，上傳到不同平台一氣呵成。
這五項超能力，不只是行銷團隊的秘密武器，更是個人創作者、小型品牌、甚至沒有設計或剪輯背景的人，也能站上舞台、玩出大招的關鍵工具。現在，你我都能靠AI做出以前做不到的行銷成績。
作者：羅凱揚（台科大企管系博士）、鍾皓軒（臺灣行銷研究有限公司創辦人）
資料來源 ：
https://tmrmds.co/article-business/34019/
https://medium.com/marketingdatascience生成式AI賦予行銷人的五種超能力 在行銷實務中，生成式AI帶來了五種超能力，讓個人行銷人或小團隊也能做出過去只有大品牌才能做到的事： 1.超速原型（Rapid Prototyping） 還在等設計師出圖？現在用Midjourney或Runway，不到一分鐘就能生出好幾十張視覺草圖，快速試想法、快速改，甚至馬上拿去做A/B測試，不再卡在流程裡。 2.超低成本（Cost Efficiency） 以前要拍一支影片要找導演、打燈、請剪接，現在用Runway或Pika Labs，就能自己做出有水準的短影音，還能一鍵上字幕、配音、做轉場，效果一點也不輸專業團隊。 3.超級個人化（Hyper-personalization） 行銷不該對所有人說同一句話。透過ChatGPT搭配Zapier或Notion AI，我們可以根據用戶行為自動寫出「一對一」的電子報、推播訊息或產品推薦語，真正做到個人化溝通。 4.超前預測（Trend Prediction） 想搶佔話題不靠運氣。把社群上的用語、hashtag或留言語料輸入AI，它就能分析出未來幾天可能爆紅的主題，讓我們提前準備、搶得先機。 5.超維敘事（Multimodal Storytelling） 不只是「先寫文案再畫圖」，現在可以用多模態AI（像Sora或Krea）一次就把一個點子轉成文字、圖片、甚至影片，而且都能自動調整格式，上傳到不同平台一氣呵成。 這五項超能力，不只是行銷團隊的秘密武器，更是個人創作者、小型品牌、甚至沒有設計或剪輯背景的人，也能站上舞台、玩出大招的關鍵工具。現在，你我都能靠AI做出以前做不到的行銷成績。 作者：羅凱揚（台科大企管系博士）、鍾皓軒（臺灣行銷研究有限公司創辦人） 📮資料來源 ： https://tmrmds.co/article-business/34019/ https://medium.com/marketingdatascience
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