AI讓「差不多內容」都被搜尋引擎邊緣,寫手該怎麼經營? 一文教你寫出Google也查不到的知識
AI讓「差不多內容」都被搜尋引擎邊緣,寫手該怎麼經營? 一文教你寫出Google也查不到的知識

有一天,我在 40 人的部落客聚會演講,途中聽到主持人嚴厲但苦心的勸告:「不是 Google 在針對你,是你的內容,真的太爛。」

大量寫手受到「網路賺錢」鼓舞,紛紛投入內容經營,追逐差不多的關鍵字、寫著差不多的長文、業配差不多的廠商。

當景點懶人包被「終極」景點懶人包追上,寫手該怎麼競爭?答案是再寫一篇「終終極」景點懶人包,硬多加 3 個景點上去,把文章寫得更長。最後,你查到的都是差不多的內容、差不多的長文。

然後,ChatGPT登場了。堆疊字數、彙整重寫,它只花5秒就搞定。

這個時候, Google 突然動刀了:大量純內容型部落格崩跌 90% 流量。

發生什麼事?有專家發現,原來 Google 早在 2022 年就悄悄申請一個專利,用來判斷內容的「差不多程度」。這專利叫「資訊加分值」(Information Gain Score ),用來判斷你的內容有多少「真正加值」的地方。

不只「換句話說」,更要「從沒說過」

資訊加分值,是判斷讀者看過各種資訊之後,再進到你的頁面,還能吸收多少「新知」。更白話來講,就是「你寫了多少Google 查不到的東西」?

我自己經營 SEO 顧問公司,被很多寫手問過一個問題:

「把前 3 名的文章集中,用 ChatGPT 彙整,再叫它吐出一篇新的,行嗎?」

行。就算你不靠 AI 人工智慧,也早就有很多寫手靠「工人智慧」自己手動拼湊、改寫。

好啦,然後副作用也來了。

部落客聚會的主持人又說:「東京旅遊景點,這個主題超熱門的,大家都擠進去寫,寫成這樣的文章:〈東京必訪景點終極懶人包〉,列出像是:

  1. 淺草寺
  2. 明治神宮
  3. 東京晴空塔
  4. ⋯⋯

查下去才發現,幾十個部落客都寫這種『懶人包』,叫Google 怎麼選排名?」

於是,整個搜尋引擎再也看不到原創。因為大家的內容都差不多,沒有人願意講「Google 查不到的知識」。

寫出 Google 查不到的東西?怎麼可能!

我在訓練寫手的時候,聽到一句經典問題:「名詞定義Google 都有,不可能再講出什麼獨特的原創知識。」

於是我就用了案例示範:「SEO 是什麼」。這是每個行銷廠商都「講到爛」的定義,確實很難再創新。

搜尋引擎最佳化,是讓搜尋引擎更容易發現網站的程序。
→ 這是 Google 官方的定義文字。

講得挺無聊的,但沒辦法,這就是 Google 官方答案。

SEO 是透過了解搜尋引擎運作規則來調整網站,以及提高目的網站在有關搜尋引擎內排名的方式。
→ 這是《維基百科》的定義。

寫得挺爛。這解釋不但快比沒解釋還難懂,更用了奇怪的中文語法。但沒辦法,這是《維基百科》。

仔細一看,頁面果然有各種警語:「此條目需精通或熟悉主題的編者參與、翻譯拙劣……。」

SEO 就像把店開在黃金地段,路過的人,可能走著走著就進去消費了。有流量就有人潮,有人潮就能賺錢,於是品牌就能生意興隆、訂單接不完。

→ 這是我寫的,曾經排過第 3 名的 SEO 公司文章,說不定你會覺得它還有進步的空間。

SEO 就是讓別人一搜尋就找到你。搜尋引擎像一座圖書館,怎樣讓自己的書被優先推薦?直接寫出讀者最想借的那本書,不就好了?執行這個動作,就是 SEO。

→ 這是從我寫的書裡再改寫的版本。

所以,其實只要認真思考、用自己理解之後的話講,並沒有「定義不可能再創新」的問題。
你可能會想問:「這是作者的專業,當然寫得出新東西啊?」

沒錯。在你最有經驗、最有熱情的領域, 你更能講出Google 找不到的東西。而且,除非你是我同行,否則你的主題肯定不會像 SEO 在 Google 上被講到「這麼爛」。

**「資訊加分值」的含義就是,只要相關主題裡內容有越多新知識,你的排名可能就越高。
**

實際怎麼做?別和 AI 比賽打字

寫出「資訊加分值」夠高的內容並不難,但你要做的事絕不是拚命寫,而是去研究。

不增加知識卻瞎寫,那就像寫手和 ChatGPT 比賽打字速度,絕對慘輸。當你認真增加知識再回來寫,會發現毫不費力就能寫出 ChatGPT 講不出來的東西。

實際做法有這幾招:

讀書

只要你願意翻書,裡面的知識幾乎是 Google 查不到的。

書裡的內容,是作者辛苦凝鍊過的高濃度知識。書的章節,也是你現成的內容架構參考來源。

跑腿

我有個同行,他說自己「靠雙腿」而不「靠雙手」,把「有機超市」關鍵字排到第 1 名。

原來,為了寫文章,他親自走訪 12 間有機店,拍下超過300 張照片。

訪問專家

你沒經驗,也不是業內人士,但又想寫某個主題,怎麼辦?沒問題,去深度訪問領域裡的專家、取得第一手資訊。只要你願意,寫出資訊加分值夠高的內容,還是有門路的。

難度很高?這是當然的。

大家都能開 ChatGPT「召喚」60 分的答案,那及格邊緣的文章,當然再也滿足不了讀者。當寫手都能開 ChatGPT ,用60 分的文章淹沒搜尋引擎,你也必然要變得更優秀。

留意「資訊加分值」,成為優秀的創作者

有人預言:AI 出現,將會取代掉 99% 的人類寫手。

從悲觀視角來看,你的寫手之路可能早已經被 AI 阻斷了。但從樂觀視角來看,成為那 1% 並不難。

AI 語言模型必須有來自真實世界的人類文字餵養,Google也必須填充「沒出現過的資訊」滿足搜尋者。讀者更期待查到真人撰寫的獨特內容,而不是 AI 彙整的「差不多內容」。

要動腦、動腳,而不光只是「動手」,就是在內容新時代達成「資訊加分」、成為 1% 優秀寫手的關鍵策略。

延伸閱讀:Google免費課程來了!數位行銷、雲端工程AI新手也能上,報名流程、資格一次看

讓你一下筆就能變現 立體書封.jpg
圖/ 商周出版

本文授權轉載自 《讓你一下筆就能變現》,Jemmy Ko著,商周出版

責任編輯:蘇柔瑋

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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