AI社群貼文工具實測|Gamma、Piktochart一鍵把文章變圖卡,哪個好用?
AI社群貼文工具實測|Gamma、Piktochart一鍵把文章變圖卡,哪個好用?

在 Instagram、LinkedIn 等平台上,圖文輪播(Carousel)早已成為提升互動率的主力格式。根據 Socialinsider 統計,IG 輪播貼文的平均互動率為 0.55%,高於 Reels(0.50%)與單張圖片(0.45%);LinkedIn 上多頁圖文的平均互動率更達 3.85%,是目前表現最好的內容形式。

對於企業社群經營與知識型帳號而言,輪播圖不僅有助於吸睛與延長停留時間,也成為轉譯深度內容的重要手法。然而,若要將一篇完整的知識型文章轉化為格式清晰、視覺流暢的輪播圖,過程往往不如想像簡單。

內容拆解、摘要濃縮、圖文排版與素材搭配,每一個步驟都極耗時間與心力。許多編輯與社群經營者也常面臨同樣的困擾:文字太多塞不下、邏輯難切頁、圖片風格不一致、最後還得反覆微調版面比例,才能符合 IG 或 LinkedIn 的輪播格式要求。

因此,近年興起一系列「AI 輔助圖卡製作工具」,主打可將長文內容自動轉換為輪播圖、摘要文字並配置圖片,試圖降低製作門檻、提高產出效率。

本次《未來商務》選擇兩款市面上具代表性的 AI 輪播圖工具:GammaPiktochart,使用同一篇文章〈ChatGPT 模型怎麼選?4o、o3-mini 差在哪?推理模型又是什麼?〉進行測試。從生成正確性、資料整理能力、閱讀邏輯、排版彈性與輸出格式等面向來觀察,為你解析這些工具目前的實用程度與限制。

Gamma|彈性佳、邏輯清楚,格式與圖像搭配有小瑕疵

Gamma 起初以「AI 簡報製作工具」為主要定位,因其直覺式操作與簡報美學獲得市場關注,也被許多內容創作者與知識型工作者用來快速整理複雜資訊。近期,Gamma 新增了「社群內容產製」功能,進一步將服務觸角延伸至 Instagram、LinkedIn 等平台的輪播圖應用場景。

進入 Gamma 的 AI 生成介面後,使用者可在一開始選擇三種輸入方式,分別為「貼上文字」、「輸入指令生成」與「匯入檔案或網址」。本次選擇最直觀的「貼上文字」方式,完整貼入〈ChatGPT 模型怎麼選?4o、o3-mini 差在哪?推理模型又是什麼?〉進行內容轉換。

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Gamma 提供三種輸入方式,分別為「貼上文字」、「輸入指令生成」與「匯入檔案或網址」。
圖/ Gamma

貼入文字後,需指定應用場景。本次選擇「社群貼文」為輸出格式,系統提供三種版型選擇,包括正方形、縱向(4:5)與動態影片。

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Gamma 目前提供簡報、網頁、文件與社群貼文四種生成格式。
圖/ Gamma

進入內容生成前,Gamma 提供多項調整參數,包含是否要保留原文內容或簡化重組、每張卡片的文字量控制、圖像來源(包含 Unsplash 圖庫與 AI 生成)選擇,並可手動控制段落如何分卡。這些設定提供了相對靈活的協作空間,適合需要部分人工介入以確保內容品質的使用者。

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圖/ Gamma

花費 40 點 AI Credits 完成生成後,輪播圖共分為 8 張卡片,整體內容架構分明、分頁邏輯清楚。每張卡片皆聚焦於單一重點主題,且具備標題、副標說明與圖像配置,並且資訊準確無誤。

十分令人驚豔的一點在於,Gamma生成的第一章圖卡即包含「繼續滑動了解各模型特色與使用策略」的提示,最後一張則包含了「你有使用過不同的ChatGPT模型嗎?分享你的經驗,或標記可能對這資訊感興趣的朋友!」,展現 Gamma 將「社群使用習慣」與「call to action」納入生成邏輯中。

gamma生成社群貼文
Gamma 以〈ChatGPT 模型怎麼選?4o、o3-mini 差在哪?推理模型又是什麼?〉生成之貼文。
圖/ Gamma

較可惜的幾點是圖庫搭配度不高,部分圖片與主題關聯性偏弱。雖選擇了 IG 專用的 4:5 縱向版型,實際輸出後內容卻未符合該比例規格,若直接上傳至 Instagram,可能遭到裁切或需另行調整尺寸。另外,沒有整理出「表格」這種知識性圖卡常見的內容形式,也略為可惜。

收費模式:
免費方案提供 400 點 AI Credits 與最多 10 張卡片的生成限制。Plus 方案每月 8 美元,將生成上限提升至 20 張卡片,並移除浮水印。Pro 方案為每月 15 美元,可生成最多 60 張卡片,並支援更高畫質圖片與進階編輯功能。

Piktochart|AI 僅作前期處理,設計編輯仍為操作主體

Piktochart 成立於 2011 年,是一款以資訊圖與簡報製作著稱的視覺化工具,近期也導入 AI 協作機能,強調支援社群媒體常見格式,包含輪播圖、IG限動、橫幅貼文與報告簡報等。實測發現,網站雖然提供「Chinese(Traditional)」選項,然而皆為較不通順的簡體中文,目前建議讀者選擇英文來使用 Piktochart。

Piktochart1
Piktochart 的 AI 生成介面。
圖/ Piktochart

使用者可於「Social Media」分類下選擇「Carousel」模式,支援 LinkedIn、Instagram 與 Facebook 平台的圖卡製作。Piktochart 提供兩種生成內容的方式,一為「Type Your Topic」(輸入一句話由 AI 自動延伸內容),以及另一為「Paste Text / Upload File」(將完整內容貼上或上傳檔案)。

本次選擇 Paste Text,並同樣貼上〈ChatGPT 模型怎麼選?4o、o3-mini 差在哪?推理模型又是什麼?〉文章,生成需消耗 3 AI Credits。

Piktochart2
Piktochart 自動生成輪播圖後,可以選擇模板與微調內容。
圖/ Piktochart

將長文貼入後,Piktochart 會自動生成一版輪播圖內容,並自動分段、套用標題樣式與圖庫照片。同時提供左側模板切換與內容微調功能,可針對每張卡片進行標題、文字與圖像的局部修改,但修改需要再支付 1 點 AI Credit。

Piktochart3
Piktochart 提供微調內容的功能,但需另外消耗點數。
圖/ Piktochart

進入「Edit this Carousel」後,系統會自動切換至完整設計編輯模式,AI 輔助功能隨即終止。使用者需回到傳統編輯介面,手動調整文字、圖像與排版結構。整體上,AI 僅在內容貼入初期負責初版生成與分段處理,後續操作仍高度依賴使用者的編輯與設計判斷。

Piktochart4
Piktochart 結束 AI 生成後,會回歸到一般的編輯頁面。
圖/ Piktochart

Piktochart 在生成過程中無法讓使用者預先設定圖卡張數,系統會依據內文自動切分,但分頁標準不明確、單張圖卡的文字量偏少,導致部分段落被壓縮、拆解邏輯鬆散。舉例而言,原文中關於推理模型協作技巧的六點具體操作原則,在輪播圖中僅以一段籠統敘述取代,原有的條列與層次結構消失,資訊價值明顯降低。

Piktochart 生成社群貼文
Piktochart 以〈ChatGPT 模型怎麼選?4o、o3-mini 差在哪?推理模型又是什麼?〉生成之貼文。
圖/ Piktochart

在圖片搭配方面,部分圖像與主題相關性尚可,但也有出現重複或風格與內容無關的圖卡,難以維持視覺一致性與敘事連貫性。不過在輸出尺寸方面,Piktochart 預設版面符合 IG 與 LinkedIn 所需的 4:5 規格,可直接套用於社群貼文。

從操作邏輯與平台配置來看,Piktochart 的核心仍以設計工具為主,AI 生成較偏向附加功能,未形成完整的輪播內容製作自動化流程,特別是在圖文對應、社群邏輯建構與比例適配等面向,仍需高度人工介入。

收費模式:
Piktochart 提供免費版本,可使用所有模板與格式、50 點 AI credits,以及每月兩次 PNG 下載。付費方案從每人每月 14 美元起,提供無限下載、更多 AI 點數與自訂品牌工具,適合有固定社群設計需求的個人或團隊。

評估面向 Gamma Piktochart
正確性 ●●● ●●○
邏輯架構與分段 ●●○ ●○○
美編與模板選擇 ●●○ ●●○
圖片內容相關性 ●○○ ●●○
尺寸合規程度 ●○○ ●●●
介面與操作體驗 ●●● ●○○

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「人機協作」才是解方,內容邏輯仍需人類主導

本次測試顯示,AI 工具已能協助完成「形式轉換」與「初步生成」,但「邏輯重組」與「資訊提煉」仍須人類主導。尤其是面對邏輯層次明確、條列結構清晰的文章內容,目前的 AI 難以準確還原重點關係與篇章邏輯。

Gamma 在保留資訊完整性與初步架構分段上表現相對穩定,適合將人力集中於初步「分段」、「卡片架構」之後,交由 AI 進行美編、排版與視覺優化;Piktochart 在模板與格式設計上更為豐富,對熟悉設計流程的使用者來說,是快速產出社群視覺素材的輔助工具,但邏輯重組與文字品質仍需補強。

換句話說,在現階段的技術能力下,若企業希望導入 AI 輔助進行內容轉譯,應採「先人工確定段落重組,再交由 AI 視覺化」的方式進行。將 AI 工具視為排版助手而非內容策略決策者,才能在效率與品質之間找到平衡點。

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本文授權轉載自FC未來商務,作者為王聖華

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從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?
從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?

AI 與數據正快速落地至各行各業,從製造、金融、電信、醫療到零售,應用速度不斷加快。但在每年交易規模至少新台幣 1900 億元的商用地產領域,卻長期受到數據破碎且不透明的限制,只能仰賴人力蒐集資訊,再憑直覺和經驗去解讀資訊、做出決策,使 AI 潛在價值難以真正發揮。為回應產業轉型的核心痛點,方睿科技首度舉辦「商用地產生態系年會 2026 Raise Day」,以開放式平台為核心,串聯專業地產服務商、空間相關企業服務商、產業專業人士等多元角色,勾勒出 B2B 企業服務生態系的全貌,希望能透過科技促進數據流動,為商用地產企業協作模式開啟新的可能性。

方睿科技
方睿科技首度舉辦 2026 Raise Day,以開放式平台為核心串聯多元角色,推動商用地產邁向產業共好的新階段。
圖/ 數位時代

方睿科技雙軌策略,讓 AI 成為商用地產的決策引擎

方睿科技創辦人暨執行長吳健宇指出,在 AI 時代,人應該專注於「最有價值」的工作;然而在商用地產業中,專業人士卻有約 70% 的時間耗費在資料蒐集與整理上,真正用於判斷與決策的時間僅約 10%。方睿科技希望翻轉這樣的時間分配,讓人力從低價值的資料處理中解放,將更多心力投入在判斷、溝通與決策等創造價值的商業活動。

方睿科技
方睿科技創辦人暨執行長 吳健宇
圖/ 數位時代

為此,方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台,運用 AI 技術,將過去產業中破碎、非結構化的資料,重塑為可被運算、可驗證的標準化數據,並結合圖表與互動式介面,讓使用者能夠快速得到完整市場資訊,實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟,將不動產視為企業服務的核心載體,串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴,使空間不再只是靜態標的,而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄,平台得以發展「資料即推薦」模式,推動商用地產從單點交易,邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制,實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下,真正的競爭關鍵已不在模型本身,而是能否有效率地收集資料、提高資料品質,並將其與實際決策流程緊密結合。為此,方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪,回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題,成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

方睿科技技術長郭彥良進一步說明,資料飛輪機制的運作架構。首先在資料收集階段,必須系統性蒐集公開資料、內部檔案與報告,並透過 AI 協作將圖片等非結構化資訊轉換為可用的結構化數據。接著進入資料精煉,透過資料清洗與實體對齊,將原始資訊從單純的可閱讀升級為可比較、可推論的決策依據。第三步專家把關,則引入不動產專家進行校正與產業判讀,補上模型難以理解的規則與慣例,確保關鍵數據的正確性。最後的決策反饋階段,藉由收集使用者提問與行為,檢視現有資料是否足夠精準,再回到專家校正與補齊流程,使整個系統能隨使用頻率提升而持續進化。

在資料飛輪的運作基礎上,方睿科技正積極研發商用地產智慧平台 PickPeak。郭彥良表示,PickPeak 並非單純的物件搜尋工具,而是結合深度資料與 AI 的決策輔助平台。使用者可透過自然語言互動,提出人數、預算、區位、產業屬性等多重條件,再由系統動態生成可比較、可驗證的選址方案,真正將 AI 從「回答問題的工具」,轉化為「陪伴決策的數位專家」。

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方睿科技技術長 郭彥良
圖/ 數位時代

創新 Data to win 模式,讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過,單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級,因此,方睿科技提出的第二條路就是,推動產業生態系聯盟,整合商用地產市場上不同角色的數據,讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

方睿科技不動產知識創新中心總監曾凡綱指出,目前在企業、房東或物業主與各類服務供應商之間,缺乏有效的整合機制,導致企業在選址與空間規劃過程中,難以快速找到真正合適的服務與解決方案,形成明顯的產業斷點。

為解決這些斷點,方睿科技提出「Data to win」模式,以資料取代傳統「Pay to win(付費買廣告)」思維,讓真正具備經驗與實績的服務夥伴,在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明,在廣告投放效益越來越低的情況下,企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」,而是「如何在對的地方被看見」,這將是未來的市場勝出指標;而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力,方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料,經過去識別化與結構化處理後,再嵌入企業決策流程中,讓推薦不再來自廣告投放,而是真實、可被驗證的使用經驗,透過這樣的機制,不僅提升企業決策的準確度,也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說,方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料,讓企業在選址階段,就能同步評估空間規劃方案,加速決策流程。又如,整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料,並呈現在地圖上,協助企業評估辦公據點的交通便利性,優化員工日常通勤與出行體驗。此外,平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊,協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓,提升進駐媒合效率。

方睿科技
方睿科技不動產知識創新中心總監 曾凡綱
圖/ 數位時代

「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調,方睿科技已經透過投資與合夥模式,將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域,至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星,以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作,方睿得以更深入理解產業真實痛點,讓科技不只是工具,而能真正回應實際決策與服務需求。

此外,方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟,目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入;接下來,方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入,讓數據在安全、可控的前提下流動,進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值,為產業轉型啟動下一個關鍵階段。

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右起方睿科技共同創辦人暨營運長陳致瑋、USPACE悠勢科技共同創辦人暨執行長宋捷仁 、Backbone班朋實業創辦人暨執行長廖家葳,透過企業服務生態系合作共同為產業啟動下一個關鍵階段。
圖/ 數位時代

方睿科技官網: https://www.funraise.com.tw

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