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【數位時代Podcast】專講科技創新與轉型成長,將複雜的數位技術翻譯為新商業機會,讓轉型決策、資源配置有最前端的觀點與策略思考! 為你說數位、訪專家、談實戰。有想聽的主題或合作提案,歡迎來信:podcast@bnext.com.tw Powered by Firstory Hosting

  1. 3d ago

    數位關鍵字249.從 SEO 到 GEO!AI 問答時代,品牌怎麼被 AI 選中? ft. 張裕昌 Adonis

    打開手機搜尋一件事,畫面最上方常先跳出一段 AI 幫你寫好的摘要,很多時候看完就夠了,根本不必再點進任何網站。2026 年 5 月的 Google I/O 上,Google 揭露 AI 摘要(AI Overviews)每月活躍使用者已突破 25 億,對話式的 AI Mode 上線僅一年也跨過 10 億,執行長 Sundar Pichai 更稱這是搜尋 25 年來最大的一次升級。這個看似方便的小改變,正在改寫人們認識品牌的方式。這一集,數位時代創新長黃亮崢 James 邀請奧美公關董事總經理張裕昌 Adonis,深入探討 AI 時代品牌該如何被 AI 讀取、理解,甚至被推薦。 1. AI 摘要只是「店面招牌」:AI 幫你整理好的摘要,只是餐廳門口吸睛的招牌與菜單;若官網這間「實體店面」內容不夠豐富,摘要也就只是摘要。有興趣的人終究會走進去,而且 AI 理解的,跟你原本想表達的,可能是兩回事。 2. 官網內容品質決定一切:AI 搜尋官網的比例高達六到七成,別再把官網做得華麗閃亮卻讀不到重點。與其堆動畫,不如充實深度評論、報導與過去的新聞稿;連爭議與風險也要在官網講清楚,AI 才找得到你的說法。 3. 用「六條爬蟲」跟老闆溝通:Google 本身兩條,加上 Perplexity、Claude、Gemini 等各自的爬蟲,合計約六條,先確認哪幾條進得去。新聞稿用 H2 語法對人溝通,再用 schema、JSON 讓機器讀得到,缺一不可。 4. 多輪追問與 Decision Loss:消費者向 AI 一路追問,品牌可能在第三、四輪就被導向對手。分析你在第幾輪、因什麼品質不足而出局,就能回推自己損失了多少銷售機會。 5. 從 SEO 到 GEO,回歸本質:衝排名的老把戲失效,AI 看的是含金量、知識密度與權威性;業配、廣編權重很低。維基百科權重極高又不能買廣告,逼著公關回到扎實內容的本質。 6. to B 品牌別再靠封閉口碑:AI 偏愛長文論述,白皮書、思想領導力越完整越可能被推薦。to B 決策鏈更長,一旦在第二、三輪沒擠進前三名,基本上就直接出局,比 to C 更殘酷。 7. AI 時代更要好好寫新聞稿:用電腦寫稿十年前就有,卻沒取代記者;海量發稿也沒用,因為 AI 會評估知識密度與權威性。新聞稿真正的價值,是那個能打動記者、AI 碰不到的最深層影響力。 8. 把 AI 當成放大器:先扎實分析真實世界的利害關係人、備好他們會問的問題與資料,再技術化餵給機器。就算你只能影響 100 個人,透過 AI,影響力有機會被放大到一萬倍。 最後,Adonis 把視野拉到即將到來的「代理商務」時代。他提醒,未來討好的對象不再只有消費者,還多了一群 AI 代理人:AI 幫人比價、下單,甚至做第一層判斷,都會越來越普遍。但他強調,奧美歷經各時代仍站得住腳,靠的始終是對消費者的 Insight,這在 AI 時代一樣是關鍵:你不可能完全不理真實社會的人、只跟機器溝通,否則就不需要公關的存在了。他的心法是一個「迴圈」:先從真實世界辨識出核心利害關係人,備好他們會問的問題與最扎實的資料,再把這些內容技術化、餵給機器,讓 AI 去引導這些利害關係人。就算你的預算只夠影響 100 個人,只要內容夠扎實,透過 AI 這個放大器,影響力有機會放大到一萬倍——那才是真正要的東西。 延伸閱讀 • 《數位時代》封面故事「代理商務」:https://www.bnext.com.tw/topic/view/980 • 數位關鍵字241.從比價到買手!AI Agent 正在改寫你的購物決策流程:https://www.bnext.com.tw/podcast/1920/fs-cmphjo1xp094z01mf3di795jc • Google I/O 2026 主題演講(AI Overviews 25 億、AI Mode 10 億數據來源):https://blog.google/innovation-and-ai/sundar-pichai-io-2026/ • Google Search at I/O 2026(AI 搜尋代理人今夏開放):https://blog.google/products-and-platforms/products/search/search-io-2026/ Powered by Firstory Hosting

    數位關鍵字249.從 SEO 到 GEO!AI 問答時代,品牌怎麼被 AI 選中? ft. 張裕昌 Adonis
  2. 6d ago

    東京在線EP37_ 日本GX義務化上路,台灣企業的儲能與電網商機在哪 ? ft.柯誠

    2026年4月,日本綠色轉型(GX)正式進入「義務化」時代——排放量交易從自願變成法律義務。但這只是冰山一角。這集東京在線,柯誠用一整集的篇幅,拆解日本這場橫跨能源、產業與地緣政治的國家級轉型。從碳定價法制化、與歐盟路線的分歧、漂綠爭議,到鈣鈦礦太陽能與氨燃料船的技術突圍,再到綠電過剩卻被迫棄電的結構性難題,以及北海道正在成形的「綠電×AI算力」黃金交叉。 一起從柯誠的視角,一起追蹤日本商業與科技脈動,並剛從北海道帶回第一手觀察,替你把龐雜的政策與技術梳理成一條清楚的主線。 本集亮點|✅ 日本GX的來龍去脈:從2050碳中和宣言到2026法制化,六年轉型一次看懂✅ 過渡vs激進:日本與歐盟的減碳路線差在哪,為什麼被批「漂綠」 ✅ 兩張技術王牌:會彎曲的鈣鈦礦太陽能、燒氨的貨船「魁」憑什麼被看好✅ 百年電網的詛咒:為什麼綠電發得出來,卻被迫「棄電」浪費掉 ✅ 北海道的翻身:綠電產地為何成為日本AI資料中心的新心臟 ✅ 台灣的機會:在儲能、電網整合、電力調度上,台灣企業能切進哪一塊 【節目資訊】 主持人:柯誠(本集為主持人單元,無來賓) 🎧 Production Team:Meet 創業小聚 🎬 Editing and Post-Production:聲歷其境 All Around You Powered by Firstory Hosting

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  3. Jul 10

    數位關鍵字248.人均GDP破四萬為何薪水沒跟上?鄭紹鈺從分配理論拆解臺灣真相

    2025 年臺灣經濟成長率衝上 7.37%、2026 年第一季更飆到 14.55%,幾乎全由半導體與 AI server 帶動,但年輕人喊低薪、傳產喊辛苦,央行總裁也說這是非常態,《經濟學人》接連發表東亞衰退報告,「臺灣病」三個字滿天飛。數位時代創新長黃亮崢 James 趁哈佛大學經濟學博士候選人鄭紹鈺回臺空檔,邀他從經濟學視角拆解:臺灣這波由半導體與 AI server 帶動的兩位數成長,真如《經濟學人》說的有病嗎?我們又該如何審視自己、選擇下一步? 聽完這集,你可以學到 臺灣病不是荷蘭病:荷蘭病靠挖到石油讓貨幣升值、其他製造業萎縮;臺灣的半導體則是大量資本投入、做中學與規模經濟堆疊的成果,央行貨幣政策也讓臺幣沒有明顯升值壓力,與荷蘭本質完全不同。臺、韓發展路徑大不同:韓國 1970 年代靠朴正熙的重化學工業運動與技術授權,孕育三星、LG 等財閥;臺灣則走中小企業+工研院 Beacon Project 與 RCA 技術轉移路線,造就今天供應鏈獨步全球的多元競爭優勢。馮紐曼的短板理論:經濟成長最終會被最脆弱的部門決定;新竹工程師要喝咖啡、要吃排骨便當、要有人載他們去上班,這些看似枝微末節的細節一旦短缺,整個園區的成長都會被卡住。鮑莫爾病的警訊:當主力產業生產力高速攀升,難以自動化的醫療、護理等服務業薪資也會被迫拉高;臺灣醫護薪資現在的高漲,正是這個機制在運作,工程師生病了仍得有醫生看。臺灣其實沒有去工業化:相較香港全面外移、美國保留技術而把僱用外移,臺灣兩者都保留了,過去 20 年製造業 GDP 份額還在增加;工程師與移工,都是製造業關鍵僱用人口的一環。傳產不是死了,是被重新定義:援引諾貝爾獎得主艾賽默盧的任務導向模型,同一間工廠可以在臺灣做 AI 供應鏈、在越南做傳統商品;技術其實是 task 的組合,老臺幹什麼都能做。人均 GDP 破四萬為何無感:GDP 是附加價值總和,要先扣掉「被鬼吃掉」的折舊(每年 10–15% 直接蒸發),再分給勞工與股東;若你沒進相關產業、沒買股、家裡沒房,就會與成長脫鉤。個人下一步:股權溢酬與財商:金融學的股權溢酬之謎告訴我們,少量持股對資產配置通常是好事;但臺灣人不能只停留在「我有真知灼見一定贏」,要懂分散風險,現金也有匯率風險。AI 採用的 S 曲線與 J 曲線:Rogers《創新的擴散》解釋大家會看同行才採用;Brynjolfsson 等史丹佛團隊的 J 曲線則提醒,導入 AI 的獲利會先降後升,組織重整本來就需要時間。紹鈺給聽眾的提醒是:別只看到「半導體很好」這個表層觀察,就急著問下一座神山在哪裡。經濟學家的視角告訴我們,半導體的成長紅利溢出確實讓很多臺灣中小企業跟著轉型,這是好事;但成長的不均衡也會慢慢影響每個人的生活:你買不買股票、住在哪個城市、家裡長輩去不去得到醫院。漂亮的成長數字背後,更值得花時間想的,是你自己的下一步要怎麼選,以及要不要為臺灣那些被掩蓋的長期問題(醫療、文化、長照)多投入一點關注。 Powered by Firstory Hosting

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