廣告與數據

Google Ads、Meta 廣告(FB / IG)的投放實戰,從受眾規劃、素材測試到出價策略;以及 GA4、Microsoft Clarity 的數據追蹤與行為分析。把廣告預算花在能歸因、能優化、能複製成功經驗的地方。

22 篇文章
AI 廣告投放工作流封面 — Meta Advantage+ 與 Google Performance Max 數據儀表板

AI 接管後的廣告投放完整工作流:Meta Advantage+ 與 Google Performance Max 的「人工操控最後 20%」實戰指南

Meta Advantage+ 與 Google Performance Max 已把廣告投放 80% 自動化——AI 接管受眾、出價、版位,老闆與行銷專員該守的「最後 20%」是什麼?這篇拆解 AI 拿走的範圍、人工該控的六項操作、廣告外包五個檢核點,把 2026 年的廣告投放工作流整理成一份可執行的實戰指南。

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B2B SaaS 投廣告完整框架:LTV/CAC 反推預算、Google/LinkedIn/Meta 分工、6 個常見地雷 封面圖

B2B SaaS 投廣告完整框架:LTV/CAC 反推預算、Google/LinkedIn/Meta 分工、6 個常見地雷

很多 SaaS 老闆把廣告當成「投錢進去就會出客戶」的黑盒子,結果月燒 5 萬只換來幾個白皮書下載。這篇用 LTV/CAC 反推可投放預算、拆解 Google/LinkedIn/Meta 三大平台的真實角色分工,並列出 6 個會把 CAC 燒爛的常見地雷。

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AI 寫 SQL 完整工作流:商務人員不會程式,也能直接查公司資料庫的 5 步驟 SOP 封面圖

AI 寫 SQL 完整工作流:商務人員不會程式,也能直接查公司資料庫的 5 步驟 SOP

禮拜五下午老闆 Slack 問你「上月華南地區營收成長多少」,你打開報表發現沒有這個切角?2026 年 AI 寫 SQL 工具終於能用,本文拆解 5 步驟工作流、5 大工具實測比較與 30 天上手路線圖,讓行銷、業務、財務的上班族每週省 5-8 小時等資料時間。

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