靠寫作成功變現,日更就對了!從讀者「按讚」找題材定位,7招實用撇步一次收
靠寫作成功變現,日更就對了!從讀者「按讚」找題材定位,7招實用撇步一次收

我的商業模式,全靠「數位寫作」來變現。
我開 SEO 顧問公司。我的主要任務是創作高品質內容,幫客戶把關鍵字衝第一。

除了寫內容,我還經營社群(寫作)、出書(寫作)、每週發行電子報(寫作)……還和出版單位合作,訪問好幾位靠寫作變現的創作者。

以下,是我總結自己和他們的「寫作變現步驟」:

1. 鎖緊讀者需求,用文字滿足需求

寫作變現,有個鐵一般的條件:你要先找對「需求」,再滿足它。

寫業配文是滿足讀者購物的需求,是滿足廠商要流量、訂單的需求。

寫部落格是滿足讀者得到旅遊資訊、出國享受人生的需求。

而我滿足的是「讓品牌官網得到 SEO 流量」的需求。

想變現,你的寫作就不能隨便,你必須鎖緊需求,再用文字滿足它。

這樣,你快速吸引 100 個目標讀者,其中只要 1 個人買單就夠了。

如果你根本不熟讀者需求、連寫什麼都不曉得,怎麼辦?

沒問題:直接跳到下個步驟─用寫作來定位。

2. 日更。廣撒發文,靠寫作定位需求

你必須持續發文,最好每天「日更」。

簡報專家王永福寫作時,逼自己每天產一篇、連續 50 天不停歇;日本旅遊狂熱人林氏璧,「每天」在多個平台「多更」。

「日更」有用,是因為社群有「為你推薦」演算法。

當你越勤奮更新,就越能幫助演算法「推薦」你的文給讀者,幫你快速定位需求。

寫作題目要廣、發文要深、量要大。

如果讀者無感,內容數據就不會好;讀者有感的內容,你會看到高互動、高觸及,下次就「加碼寫深」。

用我的「SEO」主題來說,我每天都在社群發這些主題:

. 連結建立知識
. GSC 數據判讀
. 技術面 SEO 知識
. 各領域關鍵字排名
. ⋯⋯

然後,我找到了。讀者迴響最踴躍、洽詢最多的是「SEO寫作」。

所以我就知道了,最有商機的做法是深耕「SEO 寫作」。

如果你不熟讀者需求、連寫什麼都不曉得,你的主題只好更廣泛。

比如我寫 SEO,你可能要先從「行銷」這個主題,再往下慢慢找;比如林氏璧早就決定好「日本旅遊」,你可能要先寫「出國旅遊」。

定位主題最快的方法,就是勤奮、廣泛日更,從讀者反應好的分類裡聚焦、加碼。第37 篇會提到地下寫手自創分類、不跳入競爭廝殺的概念。

3. 看書

讀書,幾乎是所有創作者和成功人士的交集。

書,是一個極特別的知識載體。不起眼的一本書蘊藏的知識量,卻是作者多年的知識濃縮。
所以當你不知道寫什麼、找不到獨特的觀點,就去讀書。

4. 規劃內容行事曆

有了寫作主題、寫作方向、確實日更之後,還有個效率暴增的武器─「內容行事曆」。

這東西沒有固定格式。但它可以像行事曆一樣,幫你把每天要寫的東西規劃出來。

有人用 Excel,把表現最好的曝光數從高到低詳實紀錄、覆盤;有人像書的目錄「按表操課」,寫完 30 篇文,就能出版1 本書。

當你用了內容行事曆,就有了布局、數據、分析框架。你能用宏觀視野掌握脈絡,不再是無頭蒼蠅,漫無目的地寫。

但這有個超大先決條件:確實日更。

不然你行事曆再怎麼規劃,都是浪費時間而已。

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圖/ 商周出版

5. 篩選業配:只做符合定位的事

篩掉不適合你的業配。

沒錯,這時候你已經會收到各式各樣的業配了。

初期不一定是錢,可能是這些:

. 收公關品,寫心得
. 出版社贈書,寫讀後感
. 免費看電影、上課,發表評論

不篩選,你就是個盲目寫作的人;篩選清楚,這些東西就等於錢。

你的「定位」不能亂跑。

比如說,ChatGPT 剛出的時候,我寫了很多 AI 文。

但 AI 不是我的專業,也不是我想深耕的領域,如果意志不堅定,我的寫作就「離題」了。

堅持鎖定讀者有共鳴的主題,在重要題目加碼寫深,讓我印象最深的一課,就是「大家都知道我做 SEO」。

演講邀請,主題是 SEO;企業內訓,教的是 SEO;數位課程,開的是 SEO 主題……。

你的真正價值,就是你「持續經營」的那一件事。

當你不斷寫 SEO,大家就會認識你的 SEO 專業;當你不斷「立 flag」說日更,結果又斷更,大家就知道你意志不堅定;當你不斷業配,大家就會知道你像廣告員。

你持續耕耘、讓別人看到就想到的,就是「品牌定位」。

篩掉不適合的業配,能最大化你的品牌價值。

6. 賣數位產品

有了品牌和定位,你就有變現的條件了。你就能提供讀者更高的價值,做你自己喜歡的事,同時獲利。

我經營 SEO 顧問公司,能賣的數位產品和服務有這些:

. 計時諮詢
. 線上課程
. 關鍵字排名顧問

如果你沒經營公司,也能從這些地方寫作獲利:

付費社群

向讀者、鐵粉收費,加入只有 VIP 專屬的群組。例如私密社團、收費才能進的 LINE 群……等。

業配文

廠商付你一筆費用,你向讀者推廣特定產品和服務。

訂閱制

讀者定期付錢,持續收到你經營的付費內容。例如付費制電子報、訂閱制部落格。

接案

幫品牌代筆、寫行銷文案、按件計酬……等。

7. 成功祕訣:執行、執行、執行

寫作變現的祕訣沒別的,就是「確實執行」。
專家們不是因為本身是專家,所以寫文之後瞬間變現。

專家們在開始之前,其實就是素人!是因為他們有經營,所以才從素人練成專家。

別搞錯順序:寫作變現最該做的,是隨便挑一套方法,但確實執行。

就像騎腳踏車,有經驗的人都是先騎,才寫出「各種騎車技巧」,絕不是「先看完一堆騎車的書」,才開始騎車。

技巧,隨便挑一套就夠了;執行,才是唯一捷徑。

延伸閱讀:英文老師寫出破億年收!這位台灣女婿的「觀點文」為何能吸引祖克柏、貝佐斯訂閱?

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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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為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
2025.08.13 |

全球製造業正處於前所未有的挑戰中,從勞動力短缺、供應鏈脆弱,到淨零碳排與數位轉型需求的成長,每一項趨勢都正重新定義產業格局。對此,AWS 發布《全球地緣新局時代下的製造戰略:台灣產業韌性與轉型關鍵策略》白皮書,深入剖析製造業在全球地緣政治與市場變化下的挑戰與機會,提供台灣製造業適合的落地策略與最佳實踐方法。

《全球地緣新局時代下的製造戰略》白皮書限時下載

擔心無法回本、缺乏知識技術,台灣升級「智慧製造」卡關中

台灣製造業在全球供應鏈中扮演重要角色,但同時面臨地緣政治風險、技術門檻高、人才缺口大等多重挑戰。其中在供應鏈韌性方面,壓力更為顯著。根據英國營運持續協會統計,全球近 8 成企業在過去 12 個月曾遭遇供應鏈中斷事件,凸顯全球供應鏈的脆弱,台灣製造業也難以倖免,特別在國際局勢不確定性與在地原料依賴度高的情況下,會進一步放大成本與交期風險。

生成式 AI 應用快速擴展,預計 2025 年台灣企業導入將進入早期大眾階段,並以半導體產業為先導,逐步擴散至其他領域。DIGITIMES 調查顯示,已有 18.1% 的企業採用生成式 AI,並積極用於改善營運效率與產品良率,然而仍有 31.5% 的企業尚未規劃導入,主因包括成本考量、缺乏知識與技術、產業需求不明確,使企業在大規模部署時保持謹慎態度;資誠聯合會計師事務所發布的《2023 臺灣企業轉型現況及需求調查》也顯示,37% 的企業擔心智慧製造投資報酬率過低,30% 缺乏導入知識與技術,27% 不清楚如何實踐,導致智慧製造推動困難。在電子製造業迫切需要專業人才之際,許多產業面臨預算與數據分析能力不足的窘境。

AWS
圖/ AWS

此外,勞動力老化也是台灣製造業的問題。以國發會數據估算,2030 年台灣 50 歲以上就業人口將達 23.8%,導致技術傳承與產線穩定性受衝擊;同時 2050 年淨零碳排目標,迫使製造業必須進行碳盤查與能源優化;加上雖然 9 成企業已啟動數位化,但多數仍停留在營運系統,生產端 IoT 與 AI 應用不足,數據價值未被充分釋放。上述都恐將成台灣製造業升級的阻礙。

全球製造業大變局,智慧製造成關鍵突破口

根據媒體《DIGITIMES》研究,全球智慧製造市場規模將從 2024 年的 3,212 億美元,快速成長至 2033 年的 1 兆 1,583 億美元,年複合成長率高達 13.7%。在社會和全球趨勢的推動下,不只對台灣的製造業帶來新的壓力和挑戰,同時也催生了產業升級需求。

所幸,隨著智慧製造的 4 大技術日益成熟,替台灣製造業帶來更多可能。目前,IoT 透過連接感測器與生產設備,已實現即時監控與資料收集,並支援預測性維護與生產最佳化。世界製造業基金會報告顯示,IoT 已成企業智慧製造的首要投資項目;此外,智慧製造上,AI 現已被廣泛應用於品質檢測、生產流程優化與預測性維護,企業若結合機器學習、深度學習與生成式 AI,即能以數據驅動決策,提升生產靈活性並降低成本。

同時,隨著「數位雙生」的發展,企業可藉其進行「虛擬試錯」與「情境模擬」,在導入新技術前,先模擬其對現有產線的影響,或預測潛在風險與資源耗損,避免浪費;另外,在 AI 大規模應用下,數據隱私、安全風險成為顧慮。「主權 AI」確保企業在可信的基礎架構中進行數據分析與模型訓練,降低數據外流風險,並支援在地資料中心部署,以滿足低延遲、高安全需求。企業若在產業升級中,將智慧製造的 4 大技術整合,即能在自家領域有效推進。

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加速轉型關鍵夥伴登場!AWS 台北區域重磅上線

AWS 作為全球雲端運算領導者,深耕台灣市場多年,成為製造業升級「智慧製造」的鑰匙之一,提供全方位資料策略、生成式 AI 創新、敏捷性等多種解決方案,協助製造業突破瓶頸。

過往製造業資料分散在 IoT 裝置、舊設備、資料湖、雲端資料庫與內部系統中,缺乏統一結構與命名規則,也受到組織文化與部門隔閡影響,導致難以擴展或有效利用。藉由「AWS 工業資料經緯」框架,能支援多來源數據關聯與脈絡化,可用於分析、AI 模型訓練與數位應用程式開發,讓資料運用最大化。藉由 AWS 的高性價比基礎設施與豐富合作夥伴網路,企業可大規模部署生成式 AI 應用。

製造業期待透過生成式 AI 來加速產品開發、提升營運效率、優化供應鏈並強化客戶體驗。AWS 提供完整 AI / ML 服務,支援模型建置、訓練、推論與部署全流程,助企業快速、安全落實 AI 應用。企業可將專有資料導入基礎模型,進行微調與最佳化應用。

同時,為協助製造業在全球市場中維持高度韌性與營運敏捷性,AWS 已於 2025 年初在台灣設立全新 AWS 台北區域,涵蓋三個可用區,將使企業能就地處理與儲存必須留存於台灣的資料,確保資料主權與合規性,同時降低延遲、提升應變速度。AWS 預期將在台北投入數十億美元於營運、基礎設施與客戶支持,幫助製造業數位轉型。

立即下載 ➤《全球地緣新局時代下的製造戰略:台灣產業韌性與轉型關鍵策略》
掌握產業趨勢、實戰案例與資安關鍵策略,打造下一階段的製造業競爭優勢!

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