邱煜庭
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由新到舊
從文件到生命：PRD 只是起點
寫完第一份 PRD 的那一刻，很多人都會有一種錯覺：「我好像離產品更近了。」但那只是一個幻覺。PRD 讓你的想法有了形狀，卻還沒有生命。它可以被解讀、被評論、被修改，卻還不會自己動。那是一種半完成的狀態，一張等待呼吸的設計圖。這正是大多數創作者卡住的地方。因為他們
本文分享如何利用 AI 工具 (Gemini) 協作建立產品需求文件 (PRD)，作者從自身汲取外部資訊不足的痛點出發，透過與 Gemini 的互動，學到如何讓 AI 協助發掘潛在的熱門主題、找到免費解決方案 (如 Apify)，並強調 PRD 中明確技術棧的重要性，以避免開發前期功利敗。
在 Vibe Coding 的世界裡，「寫出好需求」遠比「寫出好程式」更重要。因為 AI 不會替你思考，它只會忠實放大你的模糊。這句話聽起來有點殘酷，卻是所有使用者最終都會體驗到的現實。
當你第一次讓 AI 幫你開發產品、生成代碼或設計功能時，你會發現一個奇怪的現象，它給出的答案往往「看起來沒錯」
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Andromeda 演算法時代下電商廣告投放的高風險操作模式
在 Meta 推出全新的 Andromeda 廣告演算法後，許多電商廣告投手驚覺過去熟悉的操作手法突然失靈，導致 ROAS 出現劇烈波動，常常「昨天回報率4.0，隔天卻掉到1.0」。這次 Andromeda 更新並非小修小補，而是更換了
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Meta 最新推出的 Andromeda 廣告遞送／檢索演算法正在重塑廣告投放策略，尤其對以電商銷售轉換為目標的投放帶來重大影響。本報告將深入探討 Andromeda 對廣告運營的改變，並針對已使用 Meta Advantage+ 系列產品（如 Advantage+ Shopping）但尚未全面採用
在這個人人都能使用 AI 的時代，「我能不能自己做出一個產品？」這個念頭，變得前所未有地普遍。但當這個問題從想法變成行動，你會很快撞上一堵看不見的牆。那堵牆不是技術本身，而是「誰能幫你實現」。工具不缺、知識不缺、靈感不缺，但缺的是能理解你思維、能轉譯你意圖、能跟你一起把抽象想法變成具體執行的那個人。
<h2> 為什麼是 AI 搜尋理解內容的核心？
在 AEO/GEO 時代，AI 不再以「頁面」為單位理解網站，而是以「chunk」為最小分析單元。每個 <h2> 標題，正是這些 chunk 的起點與語意邊界。
LLM 依靠 <h2> 來切分語意段落，理解每段的主題與關聯。
清晰的 <h2> 結
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我們前面談到，同商品回購（Product Repurchase）是一種「可以被設計出來」的行為。那麼設計的第一步，其實不是時間模型，而是「語言」。
CRM 最容易被誤解的地方是：以為要讓人再買，就要一直提醒。但事實上，提醒不是推動行為的語言，而是「關係維持」的語言。會員信的角色，就是讓消費者在不需
那個流傳在商家間的「都市傳說」
在許多商家的對話裡，總會出現這句話：「小心，不要主動請客人寫 Google 評論，聽說會被演算法盯上，反而掉排名。」這種說法聽起來合理，卻在實務上造成了一種「評論恐懼症」。不少店家寧願完全不提評論，也不敢設計任何流程來引導，最後錯失了與顧客互動、累積真實口碑的最好時
大家可能對「無印良品（MUJI）在中國輸掉商標官司」這件事並不陌生。
這些年，不論是新聞報導還是網路討論，標題常常用「品牌慘敗」、「名字被搶走」、「山寨打敗正版」來形容，讓人覺得日本 MUJI 在中國市場幾乎一敗塗地。
然而，如果仔細去追溯整個事件的來龍去脈，就會發現事情並不是那麼簡單。
