Google Trips 如何活用?自動規劃一日遊行程原理解析教學
Google Trips 如何活用?自動規劃一日遊行程原理解析教學

Google Trips 」在 2016 年 9 月 20 日推出,一推出就受到許多關注,一方面是「 Google Trips 」將原本你在「 Gmail 的旅行郵件」、「 Google 地圖的星號地點」全部整理在一個 App ,自動建立旅程,對使用者來說很方便。

另一方面則是對比已經非常盛行的旅遊服務、旅行 App ,「 Google Trips 」自動化的「 Day Plans 」看起來厲害又有趣,看似打趴許多還要慢慢手動規劃行程的工具,但真的是這樣嗎?

想了解 Google Trips 完整功能的朋友,可以參考我的前文:「Google Trips 自動旅行計畫 App 下載,無壓力自助旅行新攻略」,今天這篇文章,我想聚焦來分析研究一下「 Day Plans 」自動規劃一日遊、半日遊路線這個功能,到底真的有用嗎?

這類「行程規劃工具」其實一直都有,不過大多數是手動,而現在「 Google Trips 」最大的不同就是提供根據機器分析產生的「自動行程」。

比起大量分散地點,我更需要的是路線建議

我自己六七年前出國自助旅行時,曾經很喜歡使用一個叫做「TripLittle 我們的小小旅行計畫,線上規劃行程、預算、打包清單」,它提供了一份格式清楚的線上表單,讓我可以把行李清單、機票旅館、行程規劃全部填上去,然後就能隨時線上查看,或是匯出成行程表,那時候已經覺得這樣很方便了。

triplittle-00 (by 異塵行者)

後來幾年,開始流行起各種專家推薦的旅遊導覽服務,例如全球最知名的「免費下載全球最大旅遊網 TripAdvisor 300個城市離線地圖」,我只要瀏覽專家建議,點選城市裡幾個想去的地點與餐廳,然後就能在地圖上隨時導覽,更重要的是還能離線使用。

接著這類的服務就非常多,但大多不脫離:「專家或社群推薦地點、儲存你想去的地點、可以在地圖隨時查看地點」這樣的模式,像是「Stay.com 世界熱門城市旅行導覽」,或同樣很知名的「最美旅遊指南! Lonely Planet 孤獨星球 App免費下載」。

但是 TripAdvisor、 Stay.com、 Lonely Planet 不脫離傳統旅遊書的模式,也就是專家推薦了很多地點,我在想去的地點打星號,但我還是必須:「自己規劃行程路線」,也就是還無法解決幾個問題:

  • 一天或半天的時間裡,可以去到幾個地點?
  • 怎麼連結這些地點比較順?我的路線應該是什麼?

我看過最接近解決上面兩個問題的其實是一個台灣新創服務(不過目前看似關閉了),叫做:「YourFix 癮旅遊,貼心旅人的台灣美食景點行程預排工具」,他還是要自己先挑選想去的地點,但是可以自動計算交通路線,算出花費時間,然後連接成一條真實有效的行程路線。

yourFix-06

Day Plans 有「專家推薦」的路線,有「個人化」的自動路線

而 Google 就是想要用機器來幫我們解決這個路線規劃的問題,但是你以為 Google 只依賴機器嗎?錯了!

目前 Google Trips 裡的 Day Plans 功能只支援全球約 200 多個城市,除了因為這些城市有比較多大數據資料可以做行程分析外,更重要的是如果你打開 Day Plans 來查看,會發現裡面已經有一些一日遊的「建議路線」,而這些已經存在的路線並非機器自動產生,而是專人推薦的

[![](https://2.bp.blogspot.com/-A1alQSNJ0H4/V-Serp1CElI/AAAAAAAFHms/TCFqyeG8jpgMWChBOIOVlRhhOIUn64_7gCEw/s400/Google%2BTrips%2BDay%2BPlans-02.png)](https://2.bp.blogspot.com/-A1alQSNJ0H4/V-Serp1CElI/AAAAAAAFHms/TCFqyeG8jpgMWChBOIOVlRhhOIUn64_7gCEw/s1600/Google%2BTrips%2BDay%2BPlans-02.png)
特定的城市中,可以看到專屬的 Day Plans 自動規劃路線功能。

當你來到一個陌生城市,想依賴專家給你路線指導,那麼 Day Plans 並非只是冷冰冰的機器,裡面其實是有在地專業導覽提供的各種路線:親子行程、歷史之旅等等。

[![](https://1.bp.blogspot.com/-p6sKWuMPwjw/V-ServTd_AI/AAAAAAAFHmw/U6wbxeffAswbWjR1vTjUvyT6X_BsOAS2QCEw/s400/Google%2BTrips%2BDay%2BPlans-04.png)](https://1.bp.blogspot.com/-p6sKWuMPwjw/V-ServTd_AI/AAAAAAAFHmw/U6wbxeffAswbWjR1vTjUvyT6X_BsOAS2QCEw/s1600/Google%2BTrips%2BDay%2BPlans-04.png)
在台北的 Day Plans 中,可以看到藝術設計台北之旅、老台北之旅,這並非機器產生,而是專家推薦的。

但是因為每個人的喜好不同,專家製作好的路線,還是很難滿足千千萬萬種人的需求,這時候機器的自動建議就能派上用場

Day Plans 自動規劃行程應該怎麼使用?

Google Trips 想像的旅人是這樣的形態:

來到陌生的城市,我想立刻開始踏出冒險的腳步,但是之前都沒有規劃,那麼也不需擔心,點開這個城市的「 Day Plans 」,就可以立刻有計畫。

這有點像是我之前在「我如何用 Google 地圖玩通威尼斯?11個私房旅遊技巧」的情境,跟團旅行中有完整一天的威尼斯自由行行程,這時候我如何讓「 Google Trips 」幫我自動規劃一日遊的行程呢?

1. 建立新的自動行程

如果上述 Google Trips 找專家推薦的路線我都不滿意,那麼我可以自己建立,打開威尼斯這個城市的[ Day Plans ]計畫,然後點擊右下角的[+]開始新增。

2. 自由推薦

進入自動產生路線的畫面時,第一個建議作法就是直接一直按右下方的[魔術棒],這樣路線會不斷替換,根據 Google 的自動計算來產生各種可能的一日遊行程。

如果你想規劃的是半日遊,就到上方的[ Full Day ]按鈕切換成半日,並且可以指定是星期幾的行程,這樣可以避開一些博物館的閉館日。

選到你想要的路線後,記得按下右上方的[儲存]按鈕,這樣你的客製化路線才能存下來。

[![](https://3.bp.blogspot.com/-hWfWTGI4HVg/V-SetAnfhsI/AAAAAAAFHnM/L9P1yrxKwAsZbp70HyS-a7-Qyuo1ROhMQCEw/s400/Google%2BTrips%2BDay%2BPlans-10.png)](https://3.bp.blogspot.com/-hWfWTGI4HVg/V-SetAnfhsI/AAAAAAAFHnM/L9P1yrxKwAsZbp70HyS-a7-Qyuo1ROhMQCEw/s1600/Google%2BTrips%2BDay%2BPlans-10.png)
讓 Day Plans 自動產生新路線後,要按下右上方的[儲存]才會存下來,並且下次這條路線基本上不能修改了,只能重新新增或重新設計。

3. 以「必去景點」客製化路線

或者,第二個建議作法是你心中已經有一些一定要去的地點,例如威尼斯我非常想去看里亞托橋、大學橋、聖馬可廣場,那要怎麼串連這些景點比較順呢?

這時候我就先在 Day Plans 的自動建立路線中,把想去的地點「 Pin 」起來,例如我把上述三個地點 Pin 起來。

接著一樣按下魔術棒按鈕,就會以這三個必去景點為中心來自動規劃,同樣直到顯示出我滿意的路線,我就可以將其儲存起來。

4. 從離你旅館最近的景點開始

再者,第三個建議作法是你可以由你的出發點開始,請 Google Trips 幫你自動規劃路線,例如我的旅館在威尼斯的聖馬可廣場附近,那我就以聖馬可廣場為出發點,按下[ Start Here ],也能立刻規劃出由此出發的建議路線。

Day Plans 的原理、優點與侷限

Google Trips 裡的 Day Plans 是聰明的工具,但當然也不是萬能的工具,有其優點,也有其缺點,我們要了解才能善用。
下面是我自己嘗試後,找出來的 Day Plans 自動規劃行程的幾個原理:

1. 一日行程約七到八個小時,半日行程約四到五個小時

你請 Google Trips 幫你規劃一日遊,通常自動產生的是大約七小時左右的行程,包含了交通、停留等時間的計算。

而當你想要請 Google Trips 自動規劃超過這個時間的行程時,他會顯示[無法規劃]的訊息。例如在前面 Pin 出你想去的地點時,如果 Pin 的地點距離太遠、停留時間太長,在 Google 計算中超過一日遊或半日遊時間時,他就不讓你 Pin 這個地點。
一日遊七個小時左右合理嗎?

因為 Google Trips 的自動規劃「沒有計算用餐時間」,假設我早上九點出發,七個小時的行程就是玩到下午四點,然後午餐用餐一個小時,其實也就接近晚餐時間了。
Day Plans 所自動產生的行程絕對是比較寬鬆,而不會是比較緊密的馬拉松行程。

2. 包含停留時間規劃

Day Plans 自動規劃行程時有一個其他旅遊服務都很難做到的大數據功能,就是可以分析每個地點的停留時間,例如 Google 認為台灣故宮要停留三個多小時,那麼在規劃路線時這個地點就會算上三個小時的時間。
Google 的數據來自於 Google 地圖上偵測每個用戶在某些地點的停留時間長度,這樣的計算還真的只有 Google 做得到。(參考:台灣也能用! Google 搜尋找熱門排隊名店的冷門時段

[![](https://2.bp.blogspot.com/-Sy3iSvPsf-g/V-Seux_3xKI/AAAAAAAFHno/BNv5mNPz-u8glNbGWo0J-xI0Mto5vltUwCEw/s400/Google%2BTrips%2BDay%2BPlans-17.png)](https://2.bp.blogspot.com/-Sy3iSvPsf-g/V-Seux_3xKI/AAAAAAAFHno/BNv5mNPz-u8glNbGWo0J-xI0Mto5vltUwCEw/s1600/Google%2BTrips%2BDay%2BPlans-17.png)
可以看到 Google 認為故宮博物院可以停留三個多小時,這個時間就會被算入一日行程中扣除。

3. 包含交通時間計算

可想而知, Google Trips 的 Day Plans 功能當然會計算交通時間,而且可以混合搭配走路、大眾運輸工具等不同的交通工具,來計算出這個路線的合理性,以及每次轉換地點需要花費的時間。
整合上面這些計算,所以 Google Trips 自動產生的路線會是一個「可行」的熱門路線推薦

4. 包含營業時間與地點資訊

另外每一個地點當然也有來自 Google 地圖的圖文資料、營業時間、用戶評分,這樣就可以更好掌握可以前往的時機。

5. 景點有限,但都是熱門景點

不過如果仔細用一下,就會發現 Day Plans 的自由度並不高,他很自動沒錯,也很聰明,但可以用來自動規劃的地點其實有限,例如幾乎沒有餐廳,也不能自己隨意新增任何 Google 地圖上有的地點。
你只能用 Day Plans 中認為的熱門地點來進行自動規劃,但這當然也是保障自動規劃的合理性、準確性與具有推薦性。

小結: Google Trips 是一個什麼樣的工具? 

Google Trips 有沒有用?我覺得他是一個有用的工具,它的用途來自於三大重點:


    1. 自動統整你的訂機票與訂房郵件

    1. 彙整你在 Google 地圖儲存的地點,以及 Google 地圖上推薦的景點、餐廳

    1. 自動建議、客製化路線行程

但是他也「不會是」「取代所有旅遊需求」的工具,因為:

Google Trips 不適合:已經自己找了很多資料,喜歡自己安排行程規劃,然後以為可以用 Google Trips 排出自己想要的路線的人, Google Trips 不是排出你想要的完整路線的好工具,這樣的需求應該是 Google 另外一個服務要滿足的:「Google Maps 我的地圖完全教學!規劃自助旅行攻略」。

Google Trips 適合:沒有概念,對這個城市陌生,只有一兩個想去的地點,或是臨時有半天或一日遊行程的人。這時候 Google Trips 確實派上用場,尤其在只有一兩個想去地點時, Day Plans** 瞬間規劃出可用路線**的能力,是讓人讚嘆的。

而我其實是第一種人,所以我以後出國自助旅行,我還是依然會用「如何用 Evernote 規劃一次完美旅遊?我的20個筆記攻略」,然後在 Google 地圖做些規劃「自訂地圖麻煩?我都這樣輕鬆在 Google 地圖規劃旅行」,再搭配 Google Trips 快速查看旅程郵件,並且用 Day Plans 來規劃一些關鍵的半日遊行程,或是以備不時之需吧!

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本文授權轉載自:電腦玩物

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別讓「數據缺口」限制CRM效能!invosData指引會員經營驅動營收新解方
別讓「數據缺口」限制CRM效能!invosData指引會員經營驅動營收新解方

你的CRM成效為何總是不如預期?真正的關鍵可能不是系統不給力,而是數據源有缺口!當87%零售交易仍發生在線下,缺乏整合全通路數據的CRM,將難以描繪完整的顧客輪廓。

對此,台灣零售數據解決方案業者invosData舉辦《Grow with Data》系列講座,首場以「消費大數據如何為CRM賦能」為題,分享完整蒐集數據源的策略思維,指引品牌落實CRM關鍵方程式:完整數據 × 完善機制 × 全景會員,進而成功打造品牌成長新引擎。

invosData補齊數據拼圖,打造無縫整合的顧客生態系

數位轉型趨勢下,品牌雖積極推動OMO與D2C策略,但若未能整合第三方通路的消費行為數據,CRM仍難以真正串起顧客旅程。invosData執行長陳振榮指出,目前品牌經營「四大通路」包含自營線上、自營線下、第三方線上(如電商平台)、及第三方線下(如零售量販通路),特別是大量交易多半發生在第三方線下通路,品牌不易掌握到更細緻的消費數據。

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Aaron分享,invosData團隊對此特別聚焦兩大應用策略:「外展增量」與「內收活躍」。「我們的核心價值是用數據洞察來驅動成長。像是透過分析發票與交易行為,精準找出潛力顧客、滲透新市場,這是外部拓展;而整合品牌自有會員資料、優化互動節奏與再行銷流程,是強化品牌內部經營力,屬於內收活躍。」

invosData的全通路數據平台能提供品牌一站式的市場視角,讓品牌能同步做好「外展」與「內收」的策略佈局,打造一個「找得到、留得住、買得久」的顧客生態系,為長期經營創造真正的成長動能。

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invosData商務總監Aaron提到,他們涵蓋850萬用戶行為統計、每月新增1億筆發票資料,累積超過40億筆跨通路消費紀錄。這些數據幫品牌看見非自營通路的真實消費情況。但重點不只在「看得到」,更在於「看懂後能行動」。
圖/ 引客數據invosData

解密2025零售新趨勢,行銷再升級驅動長效會員飛輪

面對消費行為的改變,新零售時代不再劃分線上與線下,消費者更追求隨時隨地皆可展開的沉浸式、個人化與愉悅體驗。因應此趨勢,Salesforce流通業總監Caroline分享2025零售產業的關鍵趨勢,其中最受關注的是「整合式電子商務平台」的重要性。

整合式電子商務平台,就是幫助品牌把「商品、訂單、庫存、顧客資料、行銷活動」串在一起,從實體門市到網路商店,一個後台就能統一管理所有銷售與溝通管道。這讓企業可以快速回應顧客需求、提供一致的購物體驗。

看準這樣的趨勢,根據調查,有高達88%的零售商預計在2027年前投入整合式電商平台,做為推動營收成長的關鍵投資。不過,真正能驅動這些平台發揮效益的關鍵,仍來自於背後的「數據整合能力」。這也是invosData的價值所在,透過整合實體與線上的發票數據,品牌能一眼看出顧客買了什麼、在哪裡買、多久買一次,掌握真實消費行為輪廓,進一步進行分眾行銷、發送個人化優惠,甚至結合商品券與任務行銷活動,讓數據不只是看得到,而是能真正驅動顧客行動、創造營收的助燃器。

接著,政大教授高端訓以「會員經營飛輪模型」切入,建議品牌應擺脫一次性促銷思維,轉向可持續創造會員價值的長期策略。他提出六大操作環節:從精準導流開始,搭配強力入會誘因、分群貼標與差異化權益設計,再透過互動推進與預測行銷擴大轉換動能,並定期清除無效會員以維持KPI真實性。

回顧整個會員經營的流程,高端訓也建議品牌主應多聚焦在三大關鍵指標:CR(捕獲率)、CVR(轉換率)、CPA(行動成本)的成效,以確保資源分配效益。相信當這套飛輪機制啟動後,會員自動轉動價值,品牌便能持續展現獲利動能。對品牌來說,這就是從「經營通路」進階到「經營關係」的關鍵思維,也是新零售時代不可或缺的競爭力。

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政大教授高端訓分享「會員經營飛輪模型」,建議品牌應擺脫一次性促銷思維,轉向可持續創造會員價值的長期策略。
圖/ 引客數據invosData

品牌實戰學!The North Face到FMCG,克服數據痛點提升營收成長

戶外運動品牌The North Face過去面臨會員制度過於簡化、系統資料未整合、權益難查詢、互動頻率及每位顧客平均消費額(ARPU)偏低等多重挑戰。The North Face數位行銷經理Kaitlynne指出,為了發揮CRM效能,The North Face在LINE官方帳號建立起「一站式會員體驗中心」,並以數據為核心,整合消費者在各通路的行為足跡。

為此,The North Face將會員中心、卡券包、點數商城、門市顧問綁定等功能,匯集於LINE平台,並讓消費行為、互動紀錄與個人資料,持續回流到會員資料庫,同時將原本的兩級會員升級為五級制度,精細化經營分眾會員。新制推動後,三個月內新增超過4萬名會員,ARPU明顯提升,連帶折扣支出、系統成本皆顯著下降。證明透過一站式資料整合與數據驅動規劃,確實能刺激會員活躍度與營收成長。

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The North Face數位行銷經理Kaitlynne提到:「The North Face將會員中心、卡券包、點數商城、門市顧問綁定等功能,匯集於LINE平台,並讓消費行為、互動紀錄與個人資料,持續回流到會員資料庫,同時將原本的兩級會員升級為五級制度,精細化經營分眾會員。新制推動後,三個月內新增超過4萬名會員!」
圖/ 引客數據invosData

接著,CRM策略專家Renee分享某知名咖啡品牌與某知名連鎖餐飲品牌兩大案例,凸顯善用數據整合與價值路徑設計的必要性。某知名咖啡品牌面對多通路與高低頻產品結構複雜等挑戰,透過建立跨通路會員ID與旅程自動化推送,有效整合消費足跡與互動節點,讓會員營收貢獻占比與LTV皆顯著成長。某知名連鎖餐飲品牌則是在系統後台整合旗下雙品牌會員資料,設計情境式交叉推薦,成功讓跨品牌會員消費頻次與LTV明顯優於單品牌會員。

Renee強調,會員經營不應止於分類與反應,而是從貼標、預測到動作的三步驟,也就是先依據會員輪廓及行為進行貼標分類,再透過模型預測其活躍度、回購潛力與流失風險,最終提前設計精準干預策略。換言之,品牌要化被動為主動,透過「預測式會員管理」策略,及早佈局、提前預測消費者需求,創造出難以複製的競爭優勢。

從觀測到優化invosData賦能可持續成長的數據引擎

面對消費行為加速變化與會員經營思維升級,invosData執行長陳振榮最後強調,品牌若只依賴自營通路,將難以掌握全貌;唯有整合全通路消費數據,並升級為從即時觀測、預測洞察、到行動優化的循環模式,未來invosData將持續提供APP、Data、Martech、API等完整解決方案,協助品牌整合線上線下消費脈絡,建構以數據為核心的會員成長引擎,推動營收與會員價值的雙軌成長。

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圖/ 引客數據invosData

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