國產米外銷如何運用 AI？從 Google 搜尋、E-E-A-T 到生成式 AI 六步驟實戰

2026 年 9 月 11 日，黃震宇／小胖老師於「115年度國產米貿易拓展計畫」外銷實務教育訓練課程進行 AI 行銷與生成式 AI 實務分享。

上午課程不是單純介紹 ChatGPT 操作，而是從企業行銷環境的改變開始，依序談到 Google 搜尋、AI 搜尋、企業資訊結構、E-E-A-T、多管道內容布局，再進一步帶入如何餵資料給 AI、如何下工作指令，以及如何建立一套可以反覆使用的 AI 工作流程。

一、從 Google 到 AI：搜尋正在從「找網頁」變成「找答案」

過去消費者需要某項產品時，通常會先到 Google 輸入關鍵字，再從搜尋結果中開啟不同網站，逐一閱讀、分析與比較。

例如搜尋「白米品牌推薦」，過去可能要瀏覽數個品牌網站、購物網站、論壇或媒體文章，最後再由消費者自己判斷哪一項產品最適合。

進入生成式 AI 時代後，使用者開始直接提出完整問題。

這個問題裡面，同時包含了家庭成員、使用情境、需求與選擇條件。AI 不再只是回傳一堆網址，而是直接進行資料比對後產生答案。

二、AI 要推薦企業，第一關是先認識你

如果 AI 不知道一家企業賣什麼，就不可能在適當的問題中推薦它。

因此企業首先要做的，不是一直重複品牌名稱，而是把真正有辨識價值的資訊公開並說清楚。

• 企業是誰？
• 提供哪些產品或服務？
• 產品品種與規格是什麼？
• 有哪些包裝方式？
• 適合哪些應用情境？
• 供貨量與交期如何？
• 物流方式如何？
• 內銷還是外銷？
• B2B、B2C、OEM 或 ODM？
• 產品價格帶與市場定位是什麼？
• 與其他業者真正不同的地方在哪裡？

「品質很好」、「服務專業」、「值得信賴」這類文字對人而言看似正面，但對搜尋引擎與 AI 而言，資訊密度其實非常低。

真正具有比對價值的是具體內容，例如產地、品種、規格、包裝、保存、適用料理、最低訂購量、供貨能力、認證與實際案例。

三、從被找到，到符合需求，再到「Why You？」

第三關其實就是品牌真正的差異化。

不是每家公司都需要宣稱自己是最高級，也不是所有消費者都需要最高價產品。企業真正需要做的，是忠實而清楚地呈現自己的定位，讓適合的消費者找到適合的產品。

四、E-E-A-T：不只是「自己說很好」，而是要有證據

課堂進一步帶入 E-E-A-T，也就是 Experience、Expertise、Authoritativeness 與 Trustworthiness。

企業自己說「我們做了三代」是一種資訊；如果網站上還能看到創辦人、第二代、第三代的歷史照片、相關紀錄與公開佐證，可信度就完全不同。

因此，證書、專利、政府公開資料、媒體報導、合作紀錄、第三方評論與實際照片，不只是企業留存資料，也可能成為 AI 理解品牌的重要線索。

五、多管道不是到處貼廣告，而是建立完整的品牌資訊

課程板書中特別寫下「多管道」。

因為 AI 可以從公開網路資訊建立對企業的理解，所以企業應該依照自身能力，把資訊逐步建置在不同管道。

• 官方網站
• Google Business Profile／Google 商家
• Facebook 粉絲專頁
• YouTube
• 產業論壇
• 電商平台
• 媒體報導
• 政府與第三方公開資料
• 學術研究與公開報告

重點不是每個地方都貼一模一樣的廣告，而是讓不同來源逐步補足企業的產品、服務、規格、條件、應用、案例、專業與可信度。

六、AI 是「像助理的專家」

它可以懂很多不同領域的知識，但是它並不知道你這一次真正要做什麼。

所以 AI 很像一位能力很強的專業助理：知識很多，但使用者仍然必須告訴它背景、資料、需求、目的與限制。

課堂用做菜來比喻這件事情：如果只給 AI 兩顆雞蛋，卻期待它做出一桌豐富料理，問題不一定出在 AI，而是使用者根本沒有把材料準備完整。

因此，真正有效的方式不是只給 AI 兩顆雞蛋，而是「給它一個冰箱」。

七、餵資料給 AI：文字優先，再搭配圖片、聲音、檔案與連結

上午板書中特別整理了資料輸入的辨識順序與方式。

其中，文字仍然是最容易被精準理解的資料形式。

實際工作時可以使用：

• 直接打字
• 複製貼上網站內容
• 上傳 Word、PDF、Excel 等檔案
• 提供網頁截圖
• 拍攝產品、白板、海報等照片
• 錄音後轉成逐字稿
• 直接使用語音對話
• 最後再以網址作為補充來源

例如參加展覽三個小時，現場可能有數十位客戶詢問不同問題。如果把對話錄下來，再轉成逐字稿，就可以交給 AI 分析常見問題、客戶需求、FAQ、業務回答方式，以及哪些內容值得進一步整理成網站文章。

八、工作指令五字訣：「人、事、實、地、霧」

資料準備好之後，下一步才是下工作指令。

課程中特別整理出一套黃震宇老師實際使用的工作指令思考方式：

九、黃震宇老師的 AI 六步驟

十、AI 產出的答案，一定要檢查

生成式 AI 的回答看起來可能非常完整，但「完整」不代表「一定正確」。

如果自己具備該領域專業，可以直接進行判讀；若自己並不熟悉，就應該透過官方資料、專業來源，或其他工具進行交叉確認。

十一、加強與豐富：永遠多想「客戶下一個問題是什麼？」

AI 第一次回答常常已經能做到「有答案」，但是要做到真正有用，還需要再站在目標客戶的角度思考。

例如有人詢問「台南牛肉湯推薦」，除了店名、地址與營業時間之外，外地旅客可能還會想知道：

• 早餐、中午、晚上分別適合去哪一家？
• 沒有開車去哪一家比較方便？
• 哪一家有冷氣？
• 哪一家比較在地？
• 哪一家 CP 值較高？
• 附近還有什麼景點？
• 除了牛肉湯還能吃什麼？
• 伴手禮可以買什麼？

對國產米也是一樣。

除了品種、產地與規格，消費者還可能想知道怎麼保存、洗米要注意什麼、水要放多少、適合煮飯還是煮粥、適合什麼料理、如何避免米蟲，以及不同族群應該如何挑選。

真正有價值的內容，不只是回答一個關鍵字，而是理解使用者接下來還會問什麼。

十二、把展場、客服、業務與課堂對話變成企業知識

上午課程也帶出另一個很實用的觀念：企業其實早就擁有大量內容，只是這些內容常常停留在人的腦袋與日常對話裡。

例如：

• 展覽現場客戶問的問題
• 業務每天回答的問題
• 客服電話
• 主管會議
• 技術人員說明
• 講師課程
• 客戶訪談

透過錄音、逐字稿與 AI 分析，就可以把這些原本容易消失的經驗，轉化成 FAQ、專業文章、教育訓練教材、SOP 或網站內容。

十三、課堂實作：真正動手，才會知道問題出在哪裡

上午課程最後安排學員實際操作生成式 AI，思考如何將今日參與課程的經驗，整理成 Google 評論內容。

重點並不是要求 AI 自動寫一段漂亮文字，而是重新練習今天學到的完整流程：

• 我是誰？
• 今天參與什麼活動？
• 真正的感受是什麼？
• 有哪些具體事實？
• 內容要放在哪裡？
• 有什麼不能寫或需要避免的地方？
• AI 寫完後有沒有需要再檢查與修正？

當學員真正操作一次，就會更容易發現：很多 AI 問題其實不是工具不好，而是資料不足、背景沒有講清楚，或工作目標本身還沒有定義完整。

上午課程總結：AI 時代不是只學工具，而是重新整理企業的知識與價值

從 Google 到 AI，最大的改變不是搜尋框換成聊天視窗，而是資訊取得與決策方式正在改變。

企業過去只要思考「如何被搜尋到」，未來還必須進一步思考「如何被 AI 理解、比對與推薦」。

另一方面，個人在使用生成式 AI 時，也不能只停留在「幫我寫一篇文案」，而需要學會提供背景、整理資料、定義工作、檢查結果，再站在目標客戶立場持續加強。

真正重要的能力，是整理知識、說清楚事實、定義問題、判斷答案，以及理解客戶真正需要什麼。

講師｜黃震宇（小胖老師）

一路科技股份有限公司經營者／網路行銷顧問，長期投入網站規劃、SEO、數位行銷與 AI 行銷實務，並持續將搜尋行銷、E-E-A-T、GEO、生成式 AI 與企業實際工作流程整合至產業與企業教育訓練中。

※ 本篇整理自 2026 年 9 月 11 日「115年度國產米貿易拓展計畫」外銷實務教育訓練課程上午授課內容。下午課程完成後將再整合更新為當日完整課程紀錄。