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從品牌、內容、SEO、數據分析與 B2B 實務出發,拆解數位行銷策略如何落地、衡量與持續改善。

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KPI 文化如何扭曲創新?微軟像科技業的計劃經濟

一句話結論

微軟 KPI 文化的問題不是不重視績效,而是把可計算的數字誤當成真實市場回饋,最後讓組織優化報表而不是產品。

微軟 KPI 文化如何讓組織優化報表而不是產品

KPI 文化為什麼會讓組織選擇保守?

我有個朋友,在微軟做搜尋引擎相關的團隊待過很長時間。有一段話他跟我講過,我一直記得:

「我們的工程師不比Google差,但老闆每個月看的是點擊率報表,不是產品評價。用戶搜完找不到答案就走人了,但那不算在任何人的KPI裡。」

這句話讓我後來想了很多。


1998年的微軟,是全世界最令人害怕的公司。搜尋引擎Ready,電子書Reader比Kindle早了九年,車用電腦Windows Automotive是Ford和豐田的首選。三張牌,每一張都領先。

然後呢?Google吃掉搜尋市場,Amazon吃掉電子書,Tesla定義了「軟體定義汽車」這個品類。微軟在哪裡?在旁邊看。

多數分析會把這個故事講成「微軟創新能力不足」或者「組織太大反應太慢」。但我一直在想一個問題:如果微軟真的反應慢,為什麼後來雲端轉型做成了?Azure現在是全球第二大雲平台。顯然不是能力問題。

我覺得問題更深的邏輯在這裡:不是微軟沒有創新能力,是它的激勵機制系統性地獎勵了不創新。

蘇聯的經濟學家可以精確計算每年要生產多少噸鋼鐵、多少噸水泥。數字看起來很漂亮,工廠年年超標完成任務。但這些東西做出來好不好用,市場不會有人為計算出來的數字買單——工廠做出來的東西堆在倉庫裡,沒有辦法變成消費者的實際購買行為。

微軟的KPI文化,本質上就是這個問題。

搜尋引擎團隊的KPI是CPC(每次點擊成本)和廣告展示量。不是「用戶能不能找到正確答案」,是「這個月廣告展示位有沒有優化」。翻譯成人話:你要讓用戶多點廣告,不是讓用戶滿意。

Google在幹嘛?它在「給出正確答案」這件事上建立護城河。PageRank也好,知識圖譜也好,答案品質直接等於使用者留存,等於搜尋市場份額,等於長期廣告價值。用戶找到答案→用戶回來→用戶看更多廣告→廣告價值更高。這是一個正循環。

微軟的搜尋團隊把資源放在能完成數字的事情上——優化廣告投放位置、把自然搜尋結果往下壓、讓點擊意圖看起來比實際更高。用管理指標取代了用戶指標。用戶搜了一次找不到答案就再也不來了,團隊沒有人被問責,因為留住用戶不在KPI裡。

這不是技術爛,是激勵機制告訴他們應該這樣做。


電子書為什麼輸給 Kindle?

電子書的故事更說明問題。

Microsoft Reader在2000年代初的功能拿出來對比Kindle不會太難看。DRM技術更成熟,排版支援更好,書庫談判也早就開始了。然後亞馬遜贏了。

很多人把這個結果解釋為「亞馬遜內容策略更激進」或「生態系統更完整」。但如果你看過微軟內部當時的DRM設計文件,會發現另一件事:DRM的每一個選擇,都是為了解決內部業務單元的分帳問題,不是讀者體驗問題。

什麼意思?微軟不是一家公司,是很多家公司的集合體。Windows團隊、Office團隊、MSN團隊,各自都有營收指標和利潤歸屬。一本電子書賣出去,版權金要怎麼分?DRM技術細節要怎麼設計才能保護各業務單位的既有利益?這些問題吵了幾年,讀者在等的功能優化排不上議程。

Amazon沒有這個問題。貝佐斯不需要在Kindle內容團隊和AWS團隊之間調解Revenue Sharing,他的DRM邏輯只有一個:開放到願意把書拿來的出版社都能上架,讀者拿到書之後能在任何設備上讀。這才是書商要的生態。

部門KPI把讀者體驗卡死在內部政治談判裡,亞馬遜用開放生態把整個市場拿走。


車用電腦為什麼錯過 Tesla?

車用電腦的失敗是同一個故事的第三個版本。

1990年代末,Windows Automotive是Ford、豐田這些OEM廠商的首選車載資訊娛樂系統平台。技術領先,合作關係穩固,看起來不可能輸。

然後整個智能汽車時代被Tesla定義了。Tesla的車機邏輯是什麼?軟體定義汽車。OTA更新、語音助理、Autopilot生態——這些不是硬體問題,是軟體思維的問題,而軟體思維本來應該是微軟的主場。

但微軟的車用團隊在幹嘛?每一個功能決定都卡在與OEM廠商的指標談判裡。

Ford說我要這個功能,因為這季的促銷計畫需要它。豐田說這個功能不能加,因為我們內部測試還沒過。微軟的經理人站在中間,他的KPI是什麼?是不要讓現有客戶不開心。防守現有客戶,確保續約數字漂亮,這是能寫進年終評估的事情。定義未來市場,讓車機變成平台,這是沒有指標支撐、而且可能得罪現有客戶的事情。

Tesla出現的時候,微軟甚至沒有被邀請進投標名單。不是因為技術不行,是因為整個決策框架裡,根本沒有「成為平台」這個選項。


三個案例背後,是同一個 KPI 失靈機制

計劃經濟最大的問題不是計劃,是經濟沒有市場來修正錯誤。數字可以包裝,但市場不會說謊。

搜尋:點擊率KPI讓團隊優化展示位,市場選擇了答案品質更高的Google。

電子書:部門分帳KPI讓DRM設計服務內部政治,市場選擇了開放生態的亞馬遜。

車用:客戶續約KPI讓功能開發卡在談判裡,市場選擇了平台思維的Tesla。

三個案例,同一個機制。

經理人的晉升邏輯和創新需要的冒險邏輯是天然矛盾的。完成KPI→拿到獎金→獲得晉升,這條路徑清晰而且確定。押注長期平台→冒犯現有客戶→可能失敗→老闆問你數字在哪裡,這條路徑充滿不確定性,而且不被現有激勵機制獎勵。

在KPI文化下,「安全失敗」的成本遠低於「危險成功」。失敗了只要數字包裝過得去,沒人追責。但做了大膽決定結果不好,年終檢討第一個被點名。

所以經理人集體理性地選擇了保守。不是因為他們笨,是因為激勵結構讓保守是理性選擇。

「KPI讓經理人集體理性保守——激勵結構是必選項。」

組織行為學者寧向東講過一句話我特別認同:一個組織的激勵機制決定了這個組織能看到什麼問題,以及願意解決什麼問題。KPI文化下的經理人不是看不到機會,是看到機會之後算了一下,發現完成KPI的收益遠高於押注長期變革的收益。

這不是道德問題,是系統設計問題。


納德拉如何讓 KPI 重新服務市場?

說到微軟翻盤,多數文章會提成長型思維,會提《Hit Refresh》那本書,會提雲端轉型。

這些都對,但如果你只看表面,就會錯過最重要的那件事:成長型思維是口號,改獎金結構才是行動。

納德拉上任後做的最重要的事情不是重新定義使命,是重新定義了什麼行為能在這個組織裡被獎勵。

以前,微軟的獎金結構是部門各自結算,你完成你的數字,拿你的獎金。跨部門合作沒有指標,幫別人解決問題不算成績。納德拉改了什麼?讓高階經理人的獎金與18-24個月後的成果掛鉤,而不是這個季度的數字。讓跨部門客戶問題變成考核指標,打破業務單元之間只掃門前雪的牆。在高管會議裡設立失敗學習會議,讓團隊報告失敗案例、萃取教訓,而不是檢討失敗數字。

這三件事加在一起,翻轉的不是口號,是什麼行為能在這個組織裡被獎勵。

「成長型思維是口號,改獎金結構才是行動。」


蘇聯的經濟學家不是笨蛋。他們受過最好的教育,有最完整的數據,做了最嚴謹的計算。但計劃經濟的問題從來不是計劃本身不夠聰明,是經濟沒有市場來修正錯誤——你沒有辦法用計算取代消費者的實際選擇。

微軟的KPI文化也是這樣。經理人不是不聰明,他們是HR體系裡百里挑一選出來的精英。但當激勵機制告訴你完成數字比做對事情更重要,你會理性地選擇服從激勵機制,而不是服從長期價值。

納德拉用十年證明一件事:真正的護城河不是技術領先,是組織對風險的胃口。成長型思維不是一句口號,是一套重新設計激勵結構的系統工程。

你公司現在是哪一種?

如果你團隊的KPI讓大家忙著完成數字而不是解決客戶問題,你可能正走在計劃經濟的老路上。


常見問題

為什麼 KPI 文化像計劃經濟?

兩者都傾向相信中央設定的指標能代表真實需求,但市場價值往往無法被單一數字完整捕捉。

KPI 一定不好嗎?

不是。KPI 適合追蹤穩定流程,但不適合取代產品判斷、創新探索與客戶理解。

企業該怎麼避免 KPI 扭曲?

把 KPI 當作警訊和對話入口,而不是最終答案,並保留定性回饋與一線決策權。

延伸閱讀

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AI行銷實戰報告:Reddit 行銷人說了什麼,哪些真的有效

一句話結論

AI 行銷真正有效的地方不是取代行銷人,而是放大研究、產出、測試與優化流程;沒有判斷框架時,AI 只會製造更多平庸內容。
Reddit 行銷版向來是實戰經驗的戰場。最近越來越多人在討論:「你到底用 AI 做了什麼?效果怎樣?」

回覆很誠實——有人曬產出量提升 3 倍的截圖,有人承認「用了一個月發現客戶說話越來越像 AI」。沒有那麼多「GPT-5 讓我效率提升 10 倍」的故事。

這篇報告的目標不是列工具清單。是做一個過濾器:把那些「看起來有效但可能只是剛好符合條件」和「真的可複製」的分開。

哪個真的有效,取決於你的場景。


什麼是AI行銷?從概念到實戰應用場景,如何定義AI行銷應用?

AI行銷並不是指「使用AI工具」,它是一個更宏觀的戰略概念。簡單來說,AI行銷是指利用人工智慧的能力來自動化、優化和提升行銷流程的各個環節,從而實現更精準、更高效的客戶互動和營銷目標達成。

核心的轉變點在於:我們不再依賴人工的「試錯(Trial and Error)」模式,而是利用AI的「數據優化(Data Optimization)」能力。AI能夠在海量的用戶行為數據中,識別出人類難以察覺的模式、痛點和潛在需求。

💡 AI行銷的戰略層面區分

為了讓您更清晰地理解其應用範圍,我們將AI行銷的應用層面區分為三個核心維度:

  1. 戰略層(Strategy): 這是最高層次的應用。AI協助行銷人員進行宏觀的市場洞察、競爭者分析,以及建立更立體、更具行為模式的受眾畫像(Persona)。它回答的問題是:「我們應該在哪裡投入資源?」
  2. 執行層(Execution): 這是最直接的應用。AI負責內容的生成、文案的撰寫、廣告素材的設計等。它將戰略層的洞察,轉化為具體的、可發佈的行銷內容。
  3. 優化層(Optimization): 這是持續改進的環節。AI負責分析用戶的互動數據(如跳出率、點擊率),並即時建議優化方向,實現行銷活動的自動化調整。

【實戰流程圖理解】
一個典型的AI行銷流程,是從「數據收集」→「AI分析(找出痛點)」→「內容生成(撰寫解決方案)」→「自動化發佈(精準觸及)」的循環過程。理解這個流程,比記住任何一個工具的名稱,更重要。

延伸閱讀:如果你想看行銷系統化的思路,可以參考我之前寫的 未來的行銷,不是學更多工具,而是建立一套會自己運轉的內容系統

【高效益應用】如何用AI解決行銷內容生成與優化?

當我們談到AI marketing use cases,最直觀的應用莫過於內容生成。但真正高效的用法,絕不是讓AI「幫你寫一篇文案」,而是讓AI成為一個「內容的放大器」和「多維度轉換器」。

高效的用法是將單點內容,透過結構化的Prompt Engineering,轉化為跨平台的內容資產,並根據用戶畫像進行個性化優化。

📝 案例一:內容再利用(Content Repurposing)的藝術

許多行銷人員的痛點是:投入大量時間撰寫一篇深度長文(例如:白皮書或深度部落格),但這篇內容無法充分發揮價值。AI的優勢就在於,它能將單一的「知識資產」拆解成多個可用的「行銷觸點」。

具體操作步驟:

  1. 輸入核心內容: 將您的長篇白皮書或報告餵給AI。
  2. 指定角色與格式: 指示AI:「請你扮演一位專業的SaaS行銷專家,將這份報告的內容,轉換成三種格式:(1) 一篇LinkedIn的專業貼文,語氣需權威;(2) 一個適合Instagram Reels的30秒腳本,語氣需活潑;(3) 一個適用於Email Newsletter的開場白,語氣需親切。」
  3. AI輸出與人工審核: AI會依據您指定的角色和格式,輸出多個版本。您只需要進行最後的品牌語調(Brand Voice)微調和事實核驗。

💡 David的判斷點: 成功的關鍵不在於AI能否生成內容,而在於您能否提供足夠結構化、多角度的Prompt。Prompt越具體,AI輸出的內容越接近「可直接使用」的標準。

🎯 案例二:個性化行銷文案的精準化(Personalization)

單一的「一刀切」文案,在數位行銷中已經失去了效力。AI可以根據用戶畫像(Persona)和行為數據,動態生成高度個性化的文案,從而大幅提升開箱率和轉換率。

如何實施?

  • 數據輸入: 您需要輸入的數據包括:用戶的痛點(Pain Points)、用戶的職位(Job Title)、用戶的產業(Industry)以及他們最常瀏覽的內容類型。
  • AI生成: 要求AI:「請根據這位[產業]的[職位]的用戶畫像,撰寫一個產品開場白。開場白必須先點出他們最大的痛點,然後再自然地引導出我們的產品作為解決方案。」
  • 效果驗證: 透過A/B測試,您可以量化地看到,個性化文案(由AI輔助生成)相較於通用文案,在點擊率(CTR)和轉換率(Conversion Rate)上的提升幅度。
應用場景 傳統人工方式 AI輔助優化後的優勢 關鍵技能
內容生成 耗時,單一輸出 多格式、多角度、快速迭代 Prompt Engineering
文案撰寫 傾向通用化,缺乏共鳴 根據Persona和痛點,高度共情 數據輸入與結構化
行銷自動化 流程複雜,需大量人工介入 實現跨環節的自動化觸發和優化 流程設計與整合

【戰略層面】AI如何協助行銷人員進行市場洞察與策略規劃?

如果說內容生成是AI行銷的「執行力」,那麼戰略規劃就是AI行銷的「大腦」。在戰略層面,AI的價值在於其極強的數據處理能力,它能將原本需要數週時間的市場研究,壓縮到幾小時內。

AI最擅長的是從「數據的噪音」中,提煉出「可執行的洞察(Actionable Insights)」。

🔍 案例三:利用AI進行競爭者分析(Competitor Analysis)

傳統的競爭分析,往往只停留在「他們發了什麼貼文?」的表面層面。而AI可以深入到「他們為什麼發這個貼文?」的背後邏輯。

操作框架:

  1. 數據抓取: 使用AI工具(或結合爬蟲技術),抓取競爭對手在不同平台(如LinkedIn、Facebook)的過去幾個月的內容。
  2. AI分析與分類: 要求AI執行以下分析:
    • 內容主題熱點: 哪些主題(Topic Clusters)被競爭對手高頻率提及?
    • 語氣分析(Sentiment Analysis): 競爭對手的內容,整體語氣是偏向教育、恐懼、還是解決方案?
    • 弱點識別(Gap Analysis): 哪些關鍵的行業痛點,所有競爭對手都忽略了?
  3. 產出可操作的策略: AI會輸出一個報告,指出「市場目前缺乏關於[特定痛點]的深度內容,這是我們的切入點。」

👤 案例四:AI驅動的受眾畫像(Persona)建立

建立Persona是行銷的基石,但僅憑直覺描繪的Persona往往是空泛的。AI可以讓Persona變得更具「行為學」的立體感。

如何優化Persona?

  • 輸入數據: 您需要提供少量但關鍵的數據,例如:某個產品頁面的高跳出率用戶的共同特徵、或某個問卷調查的回答數據。
  • AI擴展: 要求AI:「根據這些數據,請擴展出三個潛在的用戶畫像。每個畫像必須包含:(1) 具體的痛點,(2) 他們會在哪個時間點(例如:週一早上開工時)感受到最大的焦慮,(3) 我們應該用什麼樣的語氣和內容去觸及他們。」
  • 戰略應用: 最終得到的Persona,不再只是「30-40歲的IT經理」,而是「在週一早上開工,因為不知道如何向老闆解釋部門預算不足而焦慮的IT經理」。這讓您的內容和廣告文案,能直擊用戶的「情緒痛點」。

⚠️ 核心提醒: AI在戰略層面是「輔助決策(Decision Support)」,它提供的是極具說服力的數據證據。但最終的「戰略判斷」和「品牌價值觀的注入」,永遠需要人類行銷人員的經驗和直覺來完成。

【需謹慎的用法】哪些AI行銷用法是陷阱?(失敗案例分析)

在眾多AI marketing use cases中,許多用法看似高效,實則卻是行銷人員容易掉入的陷阱。作為資深從業者,我必須提醒您,工具的便利性不等於戰略的正確性。

我們必須將重點從「AI能做什麼?」轉移到「我該如何用AI來放大我的品牌價值?」

❌ 陷阱一:過度依賴AI,導致品牌聲音(Brand Voice)空洞

這是最常見的陷阱。許多人將AI生成的初稿,直接發佈到品牌官方帳號。AI的輸出是「平均的、最安全、最通用的」,但這恰恰是品牌最不具辨識度的部分。

  • 失敗案例: 某品牌將AI生成的、充滿學術術語的內容直接發佈,導致粉絲群體認為品牌過於「學術化」且「缺乏人情味」。
  • 修正建議: 必須將AI的初稿視為「骨架」,而將您的品牌語調、獨特的軼事、和人味(Human Touch)視為「血肉」。請記住,您的品牌聲音必須是獨一無二的,AI無法憑空創造出您的品牌歷史和文化。

❌ 陷阱二:將AI當成萬能藥,忽略數據的清洗與驗證

AI的輸出是基於訓練數據的,如果輸入的數據本身是錯誤的、過時的,或者存在偏見(Bias),AI會完美地將這些錯誤放大。這就是所謂的「垃圾進,垃圾出」(Garbage In, Garbage Out, GIGO)。

  • 風險點: 尤其在進行市場洞察和數據分析時,必須手動驗證AI引用的數據來源和時間點。
  • 行動指南: 永遠不要讓AI直接發佈任何涉及事實、數字或法律規定的內容。將AI的輸出視為「高質量的草稿」,而非「最終定稿」。

⚖️ 結論:人機協作的黃金比例

成功的行銷不是「人被AI取代」,而是「人與AI的協作(Human-Machine Collaboration)」。

我們建議的黃金比例是:

  • AI負責: 數據的抓取、內容的初稿生成、格式的轉換、重複性高的任務。
  • 人類負責: 戰略的制定、品牌語調的注入、事實的最終驗證、情感共鳴的設計。

總結:AI是行銷的放大器,而非替代品

總結來說,AI行銷的真正價值,在於它是一個「放大器」(Amplifier)。它能放大您的數據分析能力、放大您的內容產出速度,但它無法放大您的品牌信任度,也無法替代您與客戶之間建立的真實情感連結。

要將AI的潛力最大化,我們建議實施一套系統性的「AI行銷實施四步驟行動計畫」:

  1. 審計(Audit): 找出您行銷流程中最耗時、最重複、最容易出錯的環節。將這些環節作為AI介入的目標。
  2. 規劃(Plan): 根據目標環節,設計具體的AI應用場景(例如:將內容再利用作為目標)。這一步需要的是戰略思考。
  3. 執行(Execute): 實施時,切記使用結構化的Prompt,並將AI的輸出視為草稿。
  4. 優化(Optimize): 建立數據追蹤機制,量化AI輔助前後的效率提升和轉換率變化,不斷優化您的Prompt和流程。

🚀 CTA:
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常見問題

AI行銷應用和傳統行銷最大的差別在哪裡?

最大的差別在於「可擴展性(Scalability)」和「數據驅動性」。傳統行銷依賴人力和經驗,擴展性受限;而AI行銷則能以極低的邊際成本,根據海量數據,實現大規模、精準的個性化觸及,從而讓行銷活動的規模化和精準化達到前所未有的高度。

哪些AI工具是目前最適合行銷人員使用的?

目前市面上沒有單一的最佳工具。更重要的是掌握「工具鏈的整合能力」。例如,您可能需要將一個數據分析工具(如AI爬蟲)的輸出,餵給一個內容生成工具(如LLM),再透過一個自動化平台(如Zapier)進行發佈。請將精力放在「流程設計」而非「工具選擇」上。

如何確保AI生成內容符合品牌語調(Brand Voice)?

您必須在Prompt中明確定義Brand Voice的元素。這包括:語氣(Tone,例如:權威、幽默、親切)、詞彙選擇(Vocabulary,例如:是否使用行業術語)、以及禁忌詞彙(Forbidden Words)。在Prompt的開頭,就必須為AI建立一個「角色扮演」的限制條件。


參考資料來源
* [reddit_marketing] Examples of AI usage within Marketing — https://reddit.com/r/marketing/

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行銷正在走向工程學?一個同時做行銷又寫程式的人,給個不漂亮的答案

一句話結論

行銷工程化的核心不是技能炫耀,而是把行銷從一次性活動變成可追蹤、可迭代、可自動化的系統。
最近有個帖子在 r/B2BMarketing 引發熱議:行銷是不是正在變成工程?

底下的回覆兩極:一派說「所有行銷人都該學 Python」,另一派說「這只是新流行語」。我是那個兩種都做過的人——白天寫 IoT 行銷方案,晚上寫 AI agent code。

我的答案:兩個都是錯的。

本文不給漂亮的框架,只給一個實戰派的判斷框架,專門解決一個問題:什麼該工程化,什麼只是過度炒作?


什麼是 Marketing Engineering?它到底指的是什麼?

Marketing Engineering 是指將整個行銷流程視為一個需要被結構化、優化、自動化和穩定的「系統」(System)。它關注的重點不是單個工具的堆疊(Tool Stacking),而是數據流(Data Flow)的穩定性、可追蹤性和可擴展性(Scalability)。

簡單來說,行銷工程化是一種方法論,它要求我們從「如何執行一個活動」轉向「如何設計一個能持續運作的、自我優化的系統」。

核心概念區分:工程化 vs. 程式設計

許多人混淆了「工程化」和「程式設計」。我們必須明確區分兩者,才能避免誤入過度工程化的陷阱。

特徵 行銷工程化 (Marketing Engineering) 程式設計 (Coding)
本質 流程設計、系統優化、數據結構化的方法論。 撰寫指令集,讓電腦執行特定任務的工具。
目標 提高流程的穩定性、可擴展性和可預測性。 實現一個特定的、可執行的功能。
產出物 流程圖、數據模型、自動化工作流 (Workflow)。 程式碼 (Code)、API 呼叫 (Function)。
核心問題 數據如何從 A 點流向 B 點,並產生洞察? 如何讓程式從 A 點執行到 B 點?

💡 關鍵洞察: 行銷工程化關注的是「數據的意義」和「流程的穩定性」,而程式設計只是實現這些穩定流程的「工具箱」。

實戰流程範例:從手動到系統化

一個典型的行銷流程優化,可以從以下三個階段看出工程化的價值:

  1. 手動數據收集 (Manual): 行銷人員手動從展會名片、網站表單、CRM 系統中,將潛在客戶的資訊彙整到一個 Excel 表格。(低效、不可擴展、易出錯)
  2. 系統化 API 串接 (Integration): 導入自動化工具(如 Zapier 或 Make),讓網站表單提交的數據,自動透過 API 串接到 CRM 系統。(提升效率、數據流動)
  3. 自動化報告生成 (Engineering): 建立一個數據湖 (Data Lake),將 CRM、網站、設備數據等多源數據彙集。系統根據預設的規則,自動生成「高價值潛在客戶列表」和「內容分發建議」,並觸發自動化郵件。(系統化、高可擴展性、數據驅動)

B2B 實戰場景:行銷工程化如何應用於 IoT 產品行銷?

在 B2B 領域,特別是涉及複雜產品如 IoT 設備時,行銷活動的痛點遠超於「發送一封電子郵件」。我們必須將產品的「運行數據」本身,視為最核心的行銷資產。

以一個假設的 B2B IoT 設備(例如智慧工廠的監控設備)為例,我們可以看到行銷工程化如何將數據洞察轉化為營銷行動。

1. 數據層面優化:將 Telemetry Data 轉化為行銷洞察

IoT 設備會產生大量的運行數據,稱為 Telemetry Data。這些數據本身只是數字,但行銷工程化的目標是將這些數據結構化,並賦予「意義」。

  • 痛點: 傳統行銷只能看到「客戶購買了設備」。
  • 工程化視角: 我們可以追蹤到「設備在某個特定時間點的能耗異常」、「設備在某個環境下的運行頻率」。
  • 應用: 將這些異常數據(例如,設備的振動頻率突然升高)結構化,並透過數據分析模型,推算出「設備可能面臨的潛在故障點」或「客戶的實際運營瓶頸」。這些洞察,就是比任何廣告文案都更有力的行銷內容。

2. 流程層面優化:建立可追蹤的培育漏斗

行銷工程化要求我們建立一個從「潛在客戶觸點」到「產品導入」的完全自動化、可追蹤的培育漏斗。這遠超過簡單地串接 CRM 和 Email Marketing 工具。

✅ 具體案例:預防性維護的自動化觸發

  1. 數據監測 (Data Layer): 設備數據顯示,客戶的設備運行時間已接近預警閾值。
  2. 系統觸發 (Process Layer): 數據自動觸發一個「高優先級潛在客戶」的標籤。
  3. 內容分發 (Action Layer): 系統自動發送一封高度個人化的郵件,內容不是「購買我們的設備」,而是「根據您的設備運行數據,我們建議您預防性地檢查 X 組件,這可以延長設備壽命 15%」。
  4. 追蹤與優化: 系統記錄客戶點開郵件的內容、閱讀時間,甚至是否點擊了「預約諮詢」按鈕,所有行為數據都回流到 CDP (Customer Data Platform),用於優化後續的行銷內容。

🚀 結論: 真正的行銷自動化,是讓數據本身成為觸發行銷行動的「訊號」,而不是僅僅將工具串接起來的「流程」。

延伸閱讀:如果你想看 B2B 展會場景下的數據流程設計,可以參考 B2B 展會資訊交換效率指南:QR Code、NFC、數位名片與 AI 協程的 ROI 分析


行銷人需要學什麼?從「寫 Code」到「思考系統」的技能轉移

許多人聽到「行銷工程化」會立刻想到學 Python 或 SQL。但這是一個誤區。對於大多數行銷經理和 PMM 來說,您需要的不是成為一個軟體工程師,而是具備一套全新的「系統思維」和「數據結構化思維」。

1. 核心技能轉移:從執行者到系統設計師

您的角色正在從「執行行銷活動」轉變為「設計和優化行銷系統」。以下是三個您應該重點培養的技能:

  • API 概念理解 (API Literacy): 您不需要知道如何寫 API,但您必須知道「API 是什麼」,以及「它代表了系統間溝通的介面」。了解哪些數據可以透過 API 提取,能讓您與技術團隊進行更高效的溝通,並提出更具體的數據需求。
  • 數據清洗與模型化 (Data Modeling): 這是最關鍵的技能。您需要具備判斷能力,能夠區分哪些數據是「噪音」(例如,一個客戶在某個頁面停留了 10 秒,但沒有點擊任何東西),哪些數據是「可執行的洞察」(例如,客戶在產品規格頁面停留了 2 分鐘,並多次查看了「API 介面」的章節)。
  • 低代碼自動化與工作流搭建 (Low-Code Automation): 這是最快、最實用的技能。利用 Zapier, Make (Integromat) 等低代碼工具,您可以在不寫程式的情況下,搭建複雜的跨系統工作流。這讓您能快速驗證一個行銷假設,極大地縮短了從「洞察」到「行動」的週期。

2. 學習路徑建議:循序漸進,實戰為導

我們建議的學習路徑是從「理解數據流」開始,而不是從「寫程式碼」開始。

  1. 第一階段:流程診斷 (Process Mapping): 繪製您現有的行銷流程圖,找出所有手動、重複、耗時的環節。
  2. 第二階段:工具串接 (Tool Integration): 學習使用低代碼工具,將兩個系統(例如:表單 $\rightarrow$ CRM)進行自動化串接,解決最明顯的痛點。
  3. 第三階段:數據分析 (Data Modeling): 學習如何從這些串接的數據中,提煉出「為什麼」會發生某個行為,從而指導下一輪的內容優化。

延伸閱讀:如果你想從內容系統角度理解行銷流程,可以參考 未來的行銷,不是學更多工具,而是建立一套會自己運轉的內容系統


如何建立一個「半工程化」的行銷運營架構?(最佳實踐)

行銷工程化並不是指要達到一個完美的、零錯誤的「全自動化」狀態。它是一個成熟度模型。對於大多數企業而言,目標是建立一個「半工程化」的運營架構,即在不投入天文數字級的 IT 成本的前提下,達到系統化的效果。

核心原則:建立單一事實來源 (Single Source of Truth, SSOT)

任何一個成熟的行銷運營架構,其核心必須是建立一個「單一事實來源」。所有來自網站、廣告、設備、銷售的數據,都必須回流到這個中心,通常是 CDP (Customer Data Platform) 或一個中央數據資料庫。

💡 團隊結構建議:技術橋樑的建立

不要期望所有行銷人員都學會程式。最佳的團隊結構應該是:

  • 行銷策略師 (Marketing Strategist): 負責定義「我們需要什麼洞察?」和「我們想達成的業務目標」。
  • 數據分析師/流程優化專家 (Data Analyst/Process Owner): 擔任技術橋樑,負責將行銷策略轉化為可執行的「數據模型」和「流程圖」,並與 IT 團隊溝通。
  • 技術執行者 (Tech Executor): 負責實際的工具配置和程式碼實現。

評估您的行銷自動化成熟度

請使用以下自檢清單,評估您的團隊目前處於哪個階段:

成熟度階段 特點描述 流程依賴性 數據洞察深度 關鍵挑戰
Level 1: 手動 (Manual) 依賴人工彙整數據,活動零散。 極高,流程易中斷。 淺層,只知道「發生了什麼」。 數據孤島 (Data Silos)。
Level 2: 流程化 (Process) 導入自動化工具串接,解決重複任務。 中等,流程穩定,但仍需人工介入。 中層,知道「誰做了什麼」。 數據缺乏統一模型。
Level 3: 系統化 (Systemic) 建立中央數據層,數據自動驅動內容和行動。 低,系統自我優化,可擴展性高。 深層,知道「為什麼會發生」。 初始架構搭建成本高。

⚠️ 風險提示: 過度工程化最大的風險,不是技術難度,而是「維護複雜度」和「成本超支」。務必從解決最痛點的流程開始,逐步爬升成熟度。


總結:行銷工程化是成熟度的指標,而非技能的門檻

行銷工程化,最終指向的是一個核心目標:將行銷的「洞察力」(Insight)與工程的「可執行性」(Execution)結合,建立一個能夠自我學習和優化的商業系統。

它不是要求您成為程式設計師,而是要求您成為一個能夠從數據流中看到「系統結構」的設計師。掌握了這種系統思維,您就能將行銷活動從單純的「花錢買曝光」,提升到「投入資源買數據洞察」的更高維度。

🚀 CTA:
哪個問題現在最痛——數據孤島、流程斷裂、還是花了錢看不到回報?留言描述一下,我從裡面挑三個做一次公開的流程診斷。


參考資料來源

  • [reddit_b2bmarketing] Marketing is slowly turning into engineering and im honestly not sure how i feel about it (rant) — https://reddit.com/r/b2bmarketing/comments/1szt837/marketing_is_slowly_turning_into_engineering_and/

常見問題

行銷工程化是什麼?

行銷工程化是用流程、資料、工具與自動化管理行銷活動,讓內容生產、名單追蹤與成效優化可以持續迭代。

行銷人一定要會寫程式嗎?

不一定。更重要的是懂資料結構、流程設計、實驗思維與如何和工具或工程協作。

B2B 行銷最適合先工程化哪一段?

通常先從內容排程、名單分層、活動追蹤與銷售跟進開始,因為這些環節最容易產生重複工作和資料斷點。

網路行銷

Google AI Overview 當道:organic CTR 剩 8%,SEO 怎麼活?

一句話結論

AI Overview 不是 SEO 的終點,而是迫使內容從追點擊轉向建立可引用答案、品牌信任與更深層的搜尋意圖承接。

Organic CTR 剩 8%,SEO 怎麼活?

你的排名沒掉、內容沒變,但流量卻少了三成。不是你的問題——是 Google 改了遊戲規則。5 項獨立研究、超過 300 萬筆數據,揭開 AI Overview 對 organic CTR 的真實衝擊,以及你現在就該做的事。


一段話總結

Google 的 AI Overview(AIO)正在系統性地吸走 organic 點擊。Pew Research 實測用戶行為:有 AIO 時僅 8% 會點 organic 連結,沒 AIO 是 15%——直接砍半。Ahrefs 追蹤 30 萬關鍵字:Position 1 的 CTR 下降 58%。Seer Interactive 分析 2,510 萬次曝光:organic CTR 跌 61%。DMG Media(Daily Mail 母公司)內部數據:從 25.2% 跌到 2.8%,跌幅 89%。

數據方向一致:AI Overview 把傳統搜尋流量攔截在 Google 的圍牆花園裡。


五大研究一次看

1. Pew Research Center|學術級面板數據

2025 年 7 月發表,追蹤 900 位美國成年人的實際瀏覽行為(不是工具估算)。

指標 有 AI Overview 無 AI Overview
點擊 organic 連結 8% 15%
點擊 AIO 內連結 1%
直接結束搜尋 session 26% 16%
  • AIO 在研究期間出現在 18% 的搜尋
  • Google 回應稱方法論「有缺陷」,但 Pew 是 peer-reviewed 的研究機構,樣本具人口代表性

來源Pew Research CenterSearch Engine Land 報導


2. Ahrefs|30 萬關鍵字兩階段研究

2025 年 4 月首次發布(-34.5%),2026 年 2 月用更大樣本更新。

  • 樣本:30 萬 keywords,GSC 聚合數據,對比 2023 年 12 月(AIO 前)vs 2025 年 12 月
  • 發現:有 AIO 時 Position 1 的 CTR 下降 58%
  • Ahrefs 的首次研究(-34.5%)已被超過,影響持續惡化

“Assuming AI Overviews stay in this current form, this is also likely the highest the CTR will be.”
— Ryan Law, Ahrefs Content Marketing Director

來源Ahrefs Update Study


3. Seer Interactive|業界最嚴謹的實測

追蹤 15 個月、跨 42 個組織的長期數據。

  • 樣本:3,119 個資訊型 queries、2,510 萬 organic impressions、110 萬 paid impressions
  • Organic CTR:1.76% → 0.61%(-61%
  • Paid CTR:19.7% → 6.34%(-68%
  • 即使沒出現 AIO 的 queries,organic CTR 同樣 YoY 下降 41%

關鍵洞察:被 AIO 引用的品牌獲得 35% more organic clicks + 91% more paid clicks。AIO citation 已成為新的 “Position Zero”。

來源Seer InteractiveSearch Engine Land 報導


4. DMG Media(Daily Mail)|出版業的極端案例

DMG Media 在 2025 年公開內部數據:

  • Desktop CTR:25.2% → 2.8%(-89%
  • 這是有史以來公開的最大幅度 CTR 跌幅
  • 說明資訊型內容(新聞、百科、how-to)受衝擊最嚴重

5. Authoritas + Amsive|行業細分數據

Authoritas(700K keywords):
– Top organic link CTR 下降 ~79%
– Desktop 流量 -56.1%、Mobile -48.2%
– 70% 的 AIO 引用頁面在 2-3 個月內更換 → citation 極不穩定

Amsive(700K keywords、5 行業):
– 平均 CTR:-15.49%
– 非品牌詞:-19.98%
– 排名 3 以後:-27.04%
– AIO + Featured Snippet 同時出現:-37.04%(最大衝擊)
– ⚡ 品牌詞反而上升 +18.68%——AIO 強化品牌權威性


宏觀數據:不只是 CTR 的問題

指標 數據 來源
Zero-click 搜尋佔比 69%(2024.05 為 56%) Similarweb
AIO 觸發率(全球) 18-20% 的搜尋 Pew / SeoProfy
AIO 在品牌搜尋出現率 89% GoodFirms
Google Search 收入 YoY +17%(Q4 2025) Alphabet 財報

模式很清楚:更多查詢 → 更少 organic 點擊 → 更多廣告收入。Google 正在系統性地把流量留在自己的生態裡。


誰受影響最大?按內容類型拆解

AIO 對不同類型內容的衝擊差異巨大。

內容類型 CTR 影響 原因
資訊型(How-to、百科) -60% ~ -89% AIO 直接給出答案
比較型 -40% ~ -60% AIO 提供摘要表
交易型 -20% ~ -30% 買家仍有意圖
品牌搜尋 +18.68% AIO 強化權威
長尾 影響較小 AIO 觸發率低

現在該怎麼做?5 個行動方向

① 從「排名」轉向「被引用」

用 H2/H3 明確問答、結構化內容、Schema markup 、前 100 字給答案。

② 投資品牌詞

品牌搜尋 + AIO = CTR +18.68%。在社群、Podcast、YouTube 持續曝光。

③ 追蹤 AI Visibility

AIO citation 頻率、AI Share of Voice、Branded search lift。

④ 長尾關鍵字是避風港

重分配 content strategy,用 內容系統 批量產出長尾。

⑤ 建立內容護城河:原創數據 + 專家觀點

AIO 只引用有原始出處的內容。


常見問題

AI Overview 會讓 SEO 死掉嗎?

不會,但只做傳統 SEO 的人會越來越難生存。

我的網站流量下降,是因為 AIO 嗎?

不一定。先檢查是否觸發 AIO、排名是否同步下降。

小網站還有機會嗎?

有,長尾反而更有機會。關鍵字研究加打游擊戰。

應該減少內容產出嗎?

改變方向,用 系統 管理高品質原創內容。


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  • 孫治華
  • 蔡文旗
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One Boy到底算不算成功的行銷案例

最近品牌行銷匯 Meta Marketing | Facebook社團上分享了一篇PPT上的文章Re: [問卦] One Boy衝鋒衣是不是精準的行銷案例? – 看板 Gossiping – 批踢踢實業坊 (ptt.cc),內容主要是講One Boy其實是成功的行銷案例,打了無數電商老師的臉,但這件事情其實非常有趣,那就是砸錢到底算不算有行銷技巧?營收高銷量高算不算成功?

One Boy到底算不算成功的行銷案例

燒錢做廣告有錯嗎?

文章中一開始說很多電商專家最初都看不太上One Boy的燒錢方式,畢竟對方官網上數位行銷追蹤技術之差,投放廣告也就是一個大撒幣的概念,如果燒錢就能成功,那還需要行銷人員幹嘛?但單從One Boy的行銷技術跟砸大錢曝光這件事來探討,其實他的做法在傳播學上是有一定的根據的,在說明之前我們必須先理解一個概念:傳播媒介並不只是傳送內容,其本身是傳遞信號的一部分,有時甚至是最重要的部分。

這是什麼意思?同樣是傳播同一個信息,你投遞信息本身使用的媒介就已經在傳遞一種信號能量,使用雜誌廣告、電視、報紙、傳單、網路廣告給人的感覺強度就不一樣(媒介越貴,信號能量越強),當你要打造一個信息到消費者腦中的時候,使用電視就比報紙上的廣告信息能量要強,使用東區的超大面板廣告就比街上發傳單傳遞的能量強。從品牌與人的關係來看,你使用的媒介正不斷展示了品牌的勇氣,傳達了企業的決心、志向和承諾,品牌將對消費者最為重要的承諾放在了最為明顯的位置,它在時刻提醒著路過的行人。當品牌願意用這種具有強大信號能量的媒體和消費者溝通,消費者才會更容易被打動、說動和傳動。

所以砸錢做線下廣告並非沒用,從傳播學的角度上來說,當你真有足夠傳播資源的時候,什麼創意都不用就能說服消費者,因為它就有那麼大的能量在。但這有一個前提存在,那就是你傳遞的信號必須足夠簡單,信號能量必須足夠強,而且必須持續不斷並長時間重複,最好是永遠重複,你如果一直改變想傳遞的信息,那很容易前後的努力都相互衝突抵銷,甚至之前花的錢都全白費了。

這方面中國有一間營銷顧問公司就非常擅長,那就是華與華,可以去參考他們寫的超級符號一書。對這公司有興趣的可以參考案例影片在下方連結:

而關於支持這派的論點最常遇到的挑戰就是:精準行銷vs傳播學,電商常常主張我們應該把錢花在刀口上,廣告要做精準行銷講求ROI,但華杉主張廣告就是廣而告知「我們要的是成功,而不是把廣告費省一半回來」,不只下給會買東西的人看,也下給他的周邊親友客戶看,購買者跟這些親友客戶的討論,讓你的服務在她心中價值更高。說實話,這並沒有對與錯,只是你必須要邏輯自洽,不能想要走傳播學理論又想省錢,最後只會淪為四不像,然後就怪行銷沒用。

不過這兩派都有提到一個非常重要的事情,那就是【累積品牌資產】,廣告是投資而不是花費,要以儲蓄的觀念去投廣告,如果只下流量轉換型廣告流量只會越變越貴,重點還是要把品牌資產建立起來,雖然老闆可能會覺得你在投資空氣,但這真的非常重要。

空氣你平常感覺不到,但一旦沒了你就活不下去。

累積品牌資產至少能為你帶來三種好處:

  • 降低企業的營銷傳播成本
  • 降低社會監督成本
  • 降低顧客選擇成本

關於品牌資產的部分這邊就不展開說了,畢竟這不是本文要探討的重點,對這有興趣的可以去買書回來看。

到底One Boy到底算不算成功?

這問題其實要先回歸到成功的定義上,很多人討論的品牌以及銷售額很高,我們當然會覺得他好像很成功,但成立公司營業的目的是利潤,中國已經幫我們示範過無數次資本泡沫的企業是怎麼死的:瑞幸咖啡、共享單車、P2P平台、O2O,一開始這些公司都成長飛速佔領市場,但很快投資人就發現他們是燒自己的錢,而不是幫自己賺錢,畫了一個超大的餅吸引無數投資進去,所有的盈利都是放眼未來。

當然也有不少產品是這樣玩,只是透過燒錢快速崛起的企業未來遲早是要還債的,這部分典型案例就是遊戲業,遊戲一上市就花大錢打出超大規模廣告,商城開始快速收回資金後一年轉戰下一款,沒有人燒完錢之後不想要從消費者手上撈回一筆,差別在於怎麼說這故事而已。股東出資給你,當然是希望公司能趕快回收報酬,或是打造成持續不斷營利的企業,不斷砸廣告並無不可,投資就是風險,投資的決策完全是靠個人的智慧,將這些錢投資在大量代言跟廣告看板上也許真的是一個正確的判斷。

這部分需要結合財務報表才能有更精確的判斷,必須知道它們的成本結構如何,以及他們的費用率及損益平衡點在哪,才能判斷它們現金能撐多久,以及它們後續的財務策略是甚麼。真正的考驗在於如果今天公司股東會決議要刪減開支,沒有廣告的情況下是否還能維持住現在的銷售量,或者下一個能帶動銷量的引擎是否存在。

判斷一間公司是否成功,也可以用很多方式與角度,如果今天One Boy股東想跟蛋塔或加盟店一樣,造就一波風潮後快速變現離場,讓後面接盤的承受前面留下的債務,這也未必不是個成功的商業模式。又或者他們可以拓展海外市場,增加投資人信心畫一個大餅,讓他們繼續投入資金燒到損益平衡的時間到來,反正我把錢賺回來就好,後面是生是死已經跟我無關,從賺錢的角度上來說這也未嘗不可,瑞幸就是這麼操作的。

隨著規模發展,企業就必須畫出更大的大餅給所有股東及消費者信心,又或者必須降低開支提高淨利率,One Boy會選擇哪條路,讓我們拭目以待。


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aROUND餐酒館|台北信義區美食推薦|精心設計調酒&首推松露燉飯

aROUND餐酒館

在台北下班後,三五好友相約一起去喝點小酒聊天無非是上班族最期待的事情,而大部分人首選無外乎東區與信義區,在猶如一級戰場的信義區要有勇氣開一間餐酒館是非常不容易的事情,而今天介紹的這間aROUND餐酒館居然敢在台灣疫情最嚴重的2021年夏天開幕,確實非常勇敢!

“aʀᴏᴜɴᴅ是一個同時營運白天咖啡廳與夜晚餐酒的空間。在這裡,我們期待人與人之間能彼此連結、呼應,即使我們都是不同的個體,但透過彼此交流的過程中,能形成一個圓(round)的循環。”

– Dana

aROUND位於信義區基隆路上,離通化夜市非常的近,不論是從信義安和還是六張犁捷運站走過去都大約七八分鐘而已,由於離101非常近,很多信義區上班族工作完都會到這附近喝酒,非常多餐酒館在這邊開業。在這競爭激烈的街區,aROUND用他的裝潢設計在第一眼就吸引到很多目光。從進入餐館的第一眼就可以看到很多面鏡子折射出內部裝潢,這是當初設計師的巧思,為了讓客戶在走進去的第一瞬間就可用不同視角看到裡面的狀況。

在進去之後可以看到有一個小酒吧,裡面請到的是非常知名的調酒師,而且定期還會更新特別的酒單,每一種酒都有他自己的名稱,在其他地方是喝不到的,專屬調酒師的巧思。

絕妙食材搭配,定期更換的調酒巧思

完整菜單:https://shop.ichefpos.com/store/BIZbuW6P/ordering
地址:110005台北市信義區基隆路二段143號一樓

aROUND的菜色會定期做更換,無論是吃正餐還是喝酒聊天,aROUND餐酒館都能滿足需求,而且調酒的樣式十分多變,能針對每個客人的口味進行調整,有酒感較輕的也有較重的,味道與香氣很多元,在擺設上也非常下功夫,喝過一次就會留下深刻印象!

aROUND餐酒館|台北信義區美食推薦|精心設計調酒&首推松露燉飯

他們還印製了自己的酒單小卡,非常特別。我這次喝的是Kevin,酒精濃度較低,但口感非常順口,很適合餐前小酌

aROUND餐酒館
aROUND餐酒館
aROUND餐酒館

喝酒不可缺少的下酒菜

說到下酒菜,就不得不提到他們的炸物拼盤跟起司,這都是讓人驚艷的菜色,特別是他們用心調製的美奶汁加入柚子跟胡椒,每一口都有不同的層次感。

花椰菜的醬用的是咖哩粉調味,讓人忍不住一口接一口,而鐵鍋北非蛋明明是小食份量卻是主餐的程度,吃完真的會飽。

aROUND餐酒館
杜蘭小麥酥炸綜合海鮮佐柚子胡椒美奶汁
aROUND餐酒館 生火腿起司拼盤
生火腿起司拼盤
aROUND餐酒館 裸炸雙筍
裸炸雙筍配胡椒柚子美奶汁
aROUND餐酒館 香料花椰菜
香料花椰菜
aROUND餐酒館 北非鐵鍋蛋佐法棍麵包
北非鐵鍋蛋佐法棍麵包

超厲害松露燉飯推薦

除了小菜之外,燉飯也是我必推的餐點,他們專門進口義大利米,做成燉飯之後粒粒分明,跟一般台灣其他餐廳的口感完全是兩個世界,而且松露搭配干貝根本就絕配,吃起來非常爽口,尾韻不同於以往還有股淡淡的甜味,我們整桌一致認同要給燉飯MVP才行

aROUND餐酒館 松露奶油干貝燉飯
aROUND餐酒館 XO醬燉飯佐松阪豬
XO醬燉飯佐松阪豬
aROUND餐酒館
清炒蒜片牛小排義大利麵

總結

在疫情期間都沒辦法出門,能夠在內用解封之後馬上吃到這麼棒的餐酒館真的太幸福了!

雖然主餐可能只有幾道菜,但他的調酒與氣氛都非常有特色,可以感受到經營者設計的用心,如果不知道怎麼選餐點頓飯跟一杯調酒就對啦!推薦給大家~

網路行銷

字幕翻譯流程 – 如何將Excel 轉 SRT檔

如果有一部非常長的影片需要做字幕翻譯,直接匯出SRT檔送翻譯社當然是可以的,但這樣其實並不好對照,最好的方式還是:

  1. 先把SRT轉Excel – https://conversiontools.io/convert/srt-to-excel

現在線上有很多轉檔的網站可以使用,選一個自己喜歡的即可

字幕翻譯流程 - 如何將Excel 轉 SRT檔

2. 翻譯excel檔

提供給翻譯社翻譯後,將原文刪除,只留下譯文

字幕翻譯流程 - 如何將Excel 轉 SRT檔

3. 全選複製貼上到word,貼上記得選純文字

字幕翻譯流程 - 如何將Excel 轉 SRT檔

貼上後變成如下格式

字幕翻譯流程 - 如何將Excel 轉 SRT檔

4. 將所有空白(tab) 取代成換行(^p)

字幕翻譯流程 - 如何將Excel 轉 SRT檔
ctrl+F
字幕翻譯流程 - 如何將Excel 轉 SRT檔
轉換後結果

5. 另存成txt檔

6. 將txt檔丟到 https://anyconv.com/tw/txt-zhuan-srt/ 轉換即可