黃震宇AI課程實錄：生成式AI數位行銷六步驟，從餵資料到SEO內容再利用

企業開始使用 ChatGPT、Gemini、Copilot 等生成式 AI 工具之後，真正拉開差距的，往往不是「會不會下 Prompt」，而是能不能提供足夠的企業資料、把工作目的說清楚、檢查 AI 產出的正確性，再從目標客戶角度持續補強內容。

2026 年 8 月 12 日，黃震宇老師（小胖老師）於外貿協會台中辦事處「生成式AI數位行銷操作」課程中，以企業官網、B2B產品、行銷文案與實際工作情境為案例，從現場板書一步一步拆解 AI 的實務工作流程。

一、AI寫不好，不一定是AI不夠好，而是你提供的資料不夠

課堂中，小胖老師用「新員工第一天上班」來比喻 AI。如果一位新同事剛進公司，什麼產品、客戶、市場、公司優勢與工作方式都不知道，就要求他立刻寫出一篇專業的企業文案，成果自然很難貼近實際需求。

使用生成式 AI 也是一樣。與其一開始就輸入「幫我寫一篇公司介紹」，更重要的是先讓 AI 進入企業的工作情境。

企業可以先提供三大類資料

這也是 AI 內容品質很重要的一個分水嶺：企業餵進去的不是越多文字越好，而是越接近真實商業情境、越能說明企業差異的資料越有價值。

二、黃震宇老師整理的生成式AI操作六步驟

在這一節課程中，小胖老師把自己實際使用 AI 的工作方式整理成六個階段。重點不是追求一句「神 Prompt」，而是建立一套可以不斷修改、檢查與優化的流程。

三、AI生成答案之後，真正重要的工作才剛開始：檢查

AI輸出的文字可能非常流暢，但「讀起來合理」不等於「資訊一定正確」。因此課堂中特別把正確性檢查獨立成一個步驟。

如果是自己熟悉的專業領域，可以先以人工經驗判讀；若是不熟悉的產業，也可以利用不同 AI 工具交叉比較，再透過搜尋與資料來源進一步確認。

四、從TA角度加強內容：B2B採購真正想知道什麼？

「加強與豐富」是這套流程中非常重要的一步。小胖老師在課堂上以B2B產品為例說明：如果AI只整理產品規格，內容可能沒有錯，但對真正準備採購的客戶來說，資訊仍然不夠。

一位B2B採購看完產品規格之後，下一步還可能想知道：

• 最低訂購量 MOQ 是多少？
• 交期 Lead Time 大約多久？
• 包裝方式為何？
• 供貨能力是否能支援大量採購？
• 不同規格、應用與使用環境要如何選擇？
• 製造商採購與維修經銷商所在意的條件是否不同？

這時候可以再反問AI：「請站在我的目標客戶立場，分析他看完目前內容之後，還可能有哪些疑問？」再從其中挑選真正有價值的問題補進內容。

這個步驟也正是企業做SEO、AEO與AI搜尋內容時值得思考的地方：不是只把關鍵字寫進文章，而是把客戶真正需要的答案寫完整。

五、最後才做美化：風格、格式，甚至可以直接提供範例

當內容資料、正確性與客戶需求都確認之後，才進入最後的「美化」階段。

美化不只是把文章寫漂亮，而是決定最後應該用什麼方式呈現。例如專業型、學術型、親切教學型，或依不同平台調整成文章、表格、簡報、比較資訊、圖表等形式。

如果很難用文字說清楚想要的風格，小胖老師提出一個更直接的方法：提供範例。

例如喜歡某種文章的段落順序，可以提供兩、三篇參考內容；如果喜歡某份企業報告、海報或簡報的排版，也可以直接提供圖片或檔案，再明確指定要參考的是配色、字級、版面、資訊層級或視覺風格。

六、「人、事、實、地、霧＋勿」：把AI工作需求交代清楚

在AI工作指令的設計上，黃震宇老師也整理出「人、事、實、地、霧＋勿」的思考方式，目的不是要求大家背固定Prompt，而是提醒使用者：一個好的AI工作指令，要讓AI知道整個工作的上下文。

如果想進一步了解這套指令設計方式，可延伸閱讀： AI行銷課程與企業內訓｜人事實地霧＋勿 AI 指令教學 。

七、一堂課、一場會議、一段客戶訪談，都可以變成企業內容資產

這一節課另一個很值得企業導入的實務觀念，是不要只把AI拿來「想內容」，而是把企業每天原本就在發生的事情，轉換成內容。

小胖老師直接以當天的課程示範：上課時先進行錄音，課後把錄音轉成逐字稿，再提供白板照片；如果還有簡報、講義或相關資料，也可以一起交給AI分析。

接著下達工作指令：整理課程內容、確認資訊、刪除與主題無關的閒聊、保護個人或客戶隱私，再整理成官網可以刊登的專業課程紀錄。

一篇較完整的官網文章整理完成之後，還能依照不同平台重新轉換成 Facebook、Instagram、Threads、簡報、Email 或其他內容。

八、這也是AI時代E-E-A-T很重要的一件事：保留真實經驗

AI可以快速整理文字，但真正無法大量複製的是企業與人的第一手經驗。

這篇課程紀錄所使用的現場板書、授課日期、實際教學案例與逐字稿，就是一次真實授課所留下來的原始素材。當企業把自己的案例、經驗、方法、專業人員與實際活動整理進網站內容時，也比單純生成一篇沒有來源背景的文章，更能讓讀者理解「這些內容是誰提出的、為什麼值得參考」。

這正是 E-E-A-T 中 Experience（經驗）、Expertise（專業）、Authoritativeness（權威）與 Trust（可信度）應該落實在網站內容中的方式之一。

但 E-E-A-T 並不是在文章中大量堆放頭銜，也不代表放入幾張照片就能保證搜尋排名。真正重要的是讓作者、經驗、內容、資料來源與網站其他專業資訊彼此對得起來。

九、小胖老師的課堂觀點：AI不是代替你，而是放大你原本擁有的內容

從這一節生成式AI數位行銷課程，可以整理出一個很重要的觀念：

如果企業什麼資料都沒有提供，只期待AI自己補完公司優勢、產品特色與客戶需求，內容自然容易變得空泛；反過來，如果企業原本就有產品知識、客戶對談、工程經驗、業務案例、課程內容與專業觀點，AI就能協助把這些零散資訊整理成更有效率的內容資產。

因此，AI真正值得企業導入的地方，不只是「省下寫文案的時間」，而是重新建立資料 → AI → 人工判斷 → 內容 → SEO／社群 → 再利用的工作流程。

常見問題 FAQ

Q1：企業使用AI寫文案，第一步應該先下Prompt嗎？

不一定。若AI不了解公司、產品、客戶與文章用途，直接下Prompt通常只能得到比較通用的答案。建議先提供必要的企業背景、產品資料與目標客戶資訊，再交代工作任務。

Q2：AI生成內容後為什麼還要人工檢查？

因為AI可以生成語句非常流暢的答案，但其中的數字、產品規格、認證、法規、案例與公司資訊仍可能有錯。重要資訊應由熟悉產業的人員確認，必要時回到官方或一手來源驗證。

Q3：AI怎麼寫出比較符合B2B採購需求的內容？

除了產品規格，還要站在實際採購角色思考，例如MOQ、交期、包裝、供貨能力、應用條件、選型方式與售後問題，才能讓內容真正接近採購搜尋與詢價前的需求。

Q4：錄音逐字稿真的可以變成SEO文章嗎？

可以作為很好的第一手素材，但不建議直接將逐字稿原封不動發布。應先整理主題、刪除無關內容、確認正確性、保護隱私，再補上標題架構、圖片、FAQ、內部連結與作者資訊，轉成真正適合網站閱讀的內容。

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