本篇整理超過 10 組實戰問答，深入探討 SEO、網站建置與 AI 客服導入三大主題。
從如何因應 Google AI 摘要搶流量，到社群爬蟲＋GPT 文案生成的自動化流程，再到 ChatGPT 結合 LINE 打造 AI 客服機器人，每題都結合實際經驗說明。
不論你是網站經營者、品牌主，還是想導入智慧客服的企業，都能在這篇找到具體做法與導入建議，建議收藏參考。
SEO
Q1：現在 Google 搜尋 AI 會自動幫文章生成摘要，這對 SEO 有什麼影響？我們要怎麼應對？
Q2：現在 AI都會直接給答案，內容網站或電商還有機會搶流量嗎？
網站建置
Q3：有沒有辦法把社群抓文、圖片分析、文案產出整個流程自動化？
Q7：要怎麼在網頁裡加上 FAQ 的結構化標記，讓 Google AI 搜尋更容易抓到？
Q18：網站及軟體開發的費用怎麼算？用 AI 寫不是比較便宜嗎？
AI 客服
Q4：如果要導入 AI 客服系統，要先準備哪些資料？有什麼評估條件嗎？
Q5：要怎麼用 LINE 的 AI 訂購機器人來提升電商轉換率？真的有效嗎？
Q6：如果要做一份 ChatGPT＋LINE 串接的結構化語義包，內容要怎麼寫才完整？
Q10：請提供系統的報價方式，若有不同功能模組，也請附上對應價格與說明。
Q14：我希望當客人進站了之後，再選擇商品的能透過AI客服，給他引導適合的產品，並增加轉換率，類似安麗的機器人，能做到嗎？
Q16：為什麼 ChatGPT 和 LINE 機器人回答不一樣？
Q19：串接gpt進到LINE官方，如果人工要介入的話是直接在LINE@官方後台回復就會停止AI客服嗎?
Q1：現在 Google 搜尋 AI 會自動幫文章生成摘要，這對 SEO 有什麼影響？我們要怎麼應對？
答：請參考文章：SEO 新戰場 AI 時代，７大因應策略
我覺得這波 Google AI 摘要最大的變化，就是它不再只是比對關鍵字，而是開始「看得懂」你的文章內容，會抓語意、整理重點。
以前塞關鍵字就好，現在不行了，它會看你到底在說什麼。
以我自己的網站經驗來說，我會建議先把流量掌握在自己手上，經營品牌的私域，比如網站、Email、LINE 社群，別太依賴 Google 或社群平台，因為你每追一次流量，就多燒一次預算。
我整理如下：
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用聊天的語氣寫文章，讓 AI 比較不會抓錯意思
-
加上 FAQPage 的結構化標記，我測過能讓點擊率提升一點
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找出長尾關鍵字，針對用戶真正會問的問題來寫
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舊文章要記得更新，因為 AI 喜歡新內容
-
分散流量來源，不要只靠 Google，一掛掉就沒流量
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用數據說話，流量掉了才改，不要憑感覺調整
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加圖、加影片、多媒體呈現，讓 AI 不會只抓到文字就結束了
我覺得現在做網站，重點是「讓 AI 懂你、也讓人喜歡你」。
Q2：現在 AI都會直接給答案，內容網站或電商還有機會搶流量嗎？
答：
AI 自動回答的趨勢真的越來越明顯，很多人還沒點進網站，答案就看完了。
但還是有辦法因應，我自己的做法是這樣：
-
SEO 打底先做好：
像是關鍵字挖掘、建立產品專頁、搭配部落格導購內容，並優化標題與描述（例如「2025 SEO 必備指南」這種），我自己測過，這樣平均排名會立刻往前推。
參考以下網址：
SEO 網站排名 第一頁 - 成功案例及報價 陸續增加中 -
內容行銷更聚焦痛點：
寫使用者真的會問的問題，用部落格好好解釋，再串內部連結，把流量導回來。
不只 Google 找得到，連 AI 也比較容易抓到你是原始來源。
關鍵就是「寫得有用、結構清楚、更新夠快」，AI 會變成你文章或網站的放大器，而不是對手。
Q3：有沒有辦法把社群抓文、圖片分析、文案產出整個流程自動化？
答：可以，我自己就有實作一套全自動流程，大概是這樣跑的：
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用 n8n 抓資料：透過社群 API（像 IG、Facebook、Threads）或 RSS 抓文章、圖片連結。
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圖片 OCR 分析：用 Tesseract.NET（支援繁體中文 chi_tra 和英文 eng）去讀圖片上的文字或識別海報內容。
-
AI 自動寫文案：把 OCR 出來的資訊丟進 GPT-4，生成標題、摘要或貼文草稿。
-
自動發布：透過 Zapier 或 Make，把生成好的內容自動發到 CMS（網站）或社群平台（FB 粉專、Line OA 等）。
整套串起來之後，幾乎可以每天自動產出一篇「有感覺又有 SEO」的內容，對電商品牌或內容媒體來說超實用。
參考文章：AI 自動化：網頁設計、網站建置與 SEO 一步到位
Q4：如果要導入 AI 客服系統，要先準備哪些資料？有什麼評估條件嗎？
答：
這我自己也實際操作過幾次，建議從這三個方向準備與評估：
-
內容資料：
- 先整理好常見問題（FAQ）、對話範本、以及使用者常問的意圖（例如：詢價、預約、退貨）
- 越明確越好，AI 才能學得更精準 -
技術條件：
- 需要提供 API 串接的技術資料（像伺服器路徑、驗證機制）
- 看是要接網站、LINE 還是 FB Messenger，這些都要預先規劃好 -
成效評估指標：
- 通常會看幾個 KPI：
✓ 人力節省幾%
✓ 回覆時間有沒有縮短
✓ 使用者滿意度有沒有提高
✓ 有沒有帶來更多成交或預約（像轉換率成長）
有這些基礎，AI 客服才能真正幫你省時間、提升效率，後續要擴充也比較好控制。
參考文章：打造 AI 客服助理：用 ChatGPT + LINE，搞定重複問答和報價
Q5：要怎麼用 LINE 的 AI 訂購機器人來提升電商轉換率？真的有效嗎？
答：AI 訂購機器人現在的門檻比以前低很多，不用再寫很複雜的程式也能上線。
它可以幫你做到：
-
讓顧客直接在 LINE 下單，
系統同步把資料寫進 Google 試算表，方便後續管理 -
未結帳自動提醒，
像是：「✦ 您的購物車還沒結帳喔！」這種訊息會提升完成訂單的機率 -
VIP 專屬優惠推播，
依據顧客行為（看過產品頁、點過按鈕等）做精準觸發 -
全程用口語化、圖文混合的方式互動，
像「★ 今日限量下單送好禮」這種話術，效果比一般文字強很多
這種做法特別適合活動檔期使用，讓顧客在熟悉的聊天環境中快速下單，同時大幅降低漏單率，也提升回購機會。
參考文章：打造 AI 客服助理：用 ChatGPT + LINE，搞定重複問答和報價
Q6：如果要做一份 ChatGPT＋LINE 串接的結構化語義包，內容要怎麼寫才完整？
答：
我自己在幫客戶建立 AI 助理時，就會準備一份「語義包」給 AI 學習用，這份內容要有邏輯、好維護，也要能重複應用。
可以分成以下幾塊來寫：
-
服務特色：
說清楚這套系統的優勢，例如自由度高、成本可控、可以打造獨特人設，不是罐頭式客服。 -
費用區間：
用級距方式呈現，例如 XXk～YYk，根據功能與使用量分級，讓客戶有初步預算感。 -
市面比較：
列出市面上其他 AI 客服或 LINE 串接方案的特性，強調我們的差異與優勢（例如自有訓練 vs 模板式服務）。 -
範例對話：
最重要的一部分，從「迎賓語」「問答互動」「下單流程」到「推播提醒」，全部列出範本，AI 才能知道怎麼講人話。 -
用途說明：
這包語料會用來訓練 AI 助理，讓它能自動回應客戶提問、導購、處理售後，也能做精準行銷推播。
整理好這份資料，不只訓練 AI 更有效，也能讓團隊快速了解系統定位與應用範圍。
參考文章：打造 AI 客服助理：用 ChatGPT + LINE，搞定重複問答和報價
Q7：要怎麼在網頁裡加上 FAQ 的結構化標記，讓 Google AI 搜尋更容易抓到？
答：
這我自己實作過幾次，其實不難，只要照下面幾步做就好：
-
用外掛自動產生：
如果你是用 WordPress，可以裝 RankMath 或 AIOSEO，這兩個外掛都支援 FAQPage 的結構化標記，填表單式輸入就會自動產生 JSON-LD。 -
手動嵌入也可以：
如果是客製化網站或 Joomla，那就用<script type="application/ld+json">把每組問答寫進 JSON-LD 格式的區塊中。 -
測試驗證很重要：
最後記得用 Google Rich Results 測試工具 來確認標記正不正確，有通過才有機會出現在搜尋摘要區。
這樣做不但有助於提升 SEO，也有可能讓 FAQ 區塊直接出現在搜尋結果的第一頁，對點擊率超有幫助！
參考文章：
Q8：請問小規模公司是否適合導入AI客服？
非常適合。
我們的 AI 客服系統為模組化架構，小規模電商可從「FAQ 自動回覆」起步，依據需求逐步擴充至「訂單查詢」、「導購推薦」、「LINE 串接行銷」等進階功能。
常見初期導入場景：
客人問「有貨嗎？怎麼付款？多久出貨？」
自動回覆配送方式、保存期限、付款流程
不需要全天人工值守也能維持客服體驗
Q9：要導入AI客服系統，需要先提供哪些資訊？
為了讓AI系統「學得像你們會回來的方式」，建議準備以下資料：
1. 常見問答（FAQ）資料：
用於訓練語意模型做自動回答 ，包含顧客常見問題與標準回答，可提供Word、Excel 或Google Sheet。
2. 對話流程或範例：
過往客服對話記錄（LINE / Chat）分析常見問題與語氣
3. 品牌資料與服務範圍：
商品分類與特色說明，設計導購式對話流程
4. API資訊（如需串接內部系統）：
例如會員資料查詢、訂單查詢等功能。
5. 網站或平台使用說明：
方便我們建議部署位置與對話觸發條件（如首頁彈跳窗、LINE對話機器人等）。
Q10：請提供系統的報價方式，
答：我們的基本報價請參考以下網頁
打造 AI 客服助理：用 ChatGPT + LINE，搞定重複問答和報價
以下為客製化報價
任選配功能模組：
FAQ管理 / 對話資料分析 / Shopify 訂單查詢 / LINE 對話串接 / 導購流程設定 / CRM 推播整合
Q11：從簽約到正式上線，大約需要多久？
Q12：導入 AI 客服的實施流程有哪些步驟？
答：
會的，我們有一套完整流程，從評估到上線、訓練都會協助到好。
流程大致分為以下幾步：
-
需求訪談
先了解你的產業情境、常見問題、想解決的痛點，例如是要處理客服、導購、預約，還是售後回覆。 -
語料蒐集與語義包建置
協助整理 FAQ、客服對話紀錄，轉化成 AI 可讀懂的格式，也可以幫你設計 AI 助理的人設與語氣。 -
系統串接與測試
依據你的平台（LINE OA、網站、Messenger 等），安排 API 串接與測試，必要時協助你設定 webhook、驗證金鑰等。 -
上線前模擬訓練
我們會先跑一輪模擬測試，確保 AI 回覆邏輯正確，再讓你內部人員試用與給回饋。 -
教育訓練與交接
提供簡易操作手冊或教學影片，教你怎麼更新語料、怎麼查看對話紀錄，也可安排線上教學。 -
上線與優化追蹤
上線後持續追蹤回覆準確率、使用者行為，必要時進行語料調整與版本優化。
Q13：你們會提供客製化協助或教育訓練嗎？
答：
是否客製化？
有，我們可以根據你的品牌語調、行業需求設計專屬語氣與對話路線圖，並非使用罐頭式回覆。
是否有教育訓練？
有，包含文件教學＋影片操作＋必要時的線上會議，讓團隊能獨立維護與調整。
Q14：我希望當客人進站了之後，再選擇商品的能透過AI客服，給他引導適合的產品，並增加轉換率，類似安麗的機器人，能做到嗎？
參考網址：安麗
經我們實際測試，安麗目前的 AI 機器人屬於靜態導引型，主要功能以 FAQ 問答與預設連結導引為主，尚未導入自然語言處理（NLP）技術。
若您希望升級為導購型 AI 助理，我們建議可朝以下方向規劃：
1. 主動引導使用情境（如送禮、自用、改善睡眠）
2. 語意理解（NLP），能聽懂自然語句並準確回覆
3. 自動推薦商品連結，讓顧客少一步查找
4. 學習個人偏好，根據購買紀錄或互動行為給出精準建議
我們也能依照您的品牌／商品特性，協助設計適合的導購流程與對話腳本。
如果您有導購推薦的需求，這部分我們建議可用以下兩種方式搭配使用：
方式一：問券引導（適用於第一次來訪者）
顧客進站時由 AI 問幾個簡單問題，像：
今天是要找自用還是送禮？
預算大概在哪個範圍？
偏好什麼香味風格？（清新／木質／花香）
AI 根據這些條件推薦對應商品頁，幫助顧客縮短選擇流程、提升轉換率。
方式二：CRM 分析推薦（適用於會員回訪）
若顧客是登入會員或曾加入 LINE OA，系統可根據：
過去購買紀錄
常逛商品分類
點擊或收藏行為
主動給出個人化推薦，例如：
「歡迎回來！根據您上次挑選的助眠精油，我們幫您找了幾款搭配用的枕頭噴霧～現在還有組合優惠喔！」
這會讓顧客有「被記得」的感覺，強化品牌好感與回購意願。
若您已有 LINE OA、官網會員系統，或使用像我們 E-STORE 這類具電商 CRM 功能的後台，
我們可以協助串接並建立完整推薦邏輯與腳本設計。
感謝您！
Q15：你們的 AI 客服怎麼做的？可以給我們看後台嗎？
答：
參考文章：打造 AI 客服助理：用 ChatGPT + LINE，搞定重複問答和報價
我們的 AI 客服系統，是由益盛科技團隊 依照客戶需求客製開發，並搭配自然語言理解（NLP）、知識語料訓練與權限控制模組所組成。
以下是系統的核心架構與應用說明：
1. 系統特色與架構：
(1) 知識語料訓練
我們先建構一套以企業內部 FAQ、產品資料、流程文件等為基礎的語料資料庫。
經過專業標註與語意分類，讓 AI 能理解「問什麼是在問什麼」，並給出正確答覆。
(2) 回覆引擎與語意比對機制
使用關鍵詞＋語意引擎來比對使用者問題與答案庫內容。
支援模糊語句與相似問題處理，像「怎麼報名活動」和「活動要怎麼參加」都能導到同一條正確流程。
(3) 後台管理功能
語料編輯與新增：管理者可新增、修改對話內容。
回覆日誌分析：統計使用者提問頻率、點擊率、未解答問題。
權限控管：可限制誰能操作或編輯不同的語料範圍。
客服介入機制：AI 無法處理時自動轉真人（例如你問到「我要找真人」時觸發）。
(4) 整合其他平台（選配）
可串接：LINE 官方帳號、Messenger、網站對話窗（Widget）、行動 App。
客製化觸發條件：如逛網站 30 秒內未互動自動跳出對話、常見問題主動推薦。
2. 為什麼不開放完整後台瀏覽？
我們基於下列幾點原則，不提供全面性後台開放操作：
-
涉及商業機密與語料安全：
後台內容包含客戶專屬語意資料、流程邏輯與客製化回應。 -
防止誤操作：
語料更新會直接影響回覆品質，需經專人管理與審核。 -
需配合專案導入流程：
我們會依照客戶品牌語調、溝通習慣、常見問題進行設計與配置，過程需共同討論而非通用後台模版。
3. 如果你們也有 AI 客服需求：
我們可提供：
-
客製語料訓練與整合
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LINE/網站/社群平台串接服務
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客服轉接與客服日誌分析
-
多語言客服建置（中文、英文可擴充）
建議直接聯絡我們安排初步討論與提案。
也可以提供你們的「常見問題資料」、「品牌口吻文件」、「使用平台」，我們再進一步評估導入方式與報價。
Q16：為什麼 ChatGPT 和 LINE 機器人回答不一樣？
答：因為「這是兩種不同的系統或訓練方式」，原因如下：
原因 1：語料不同
-
ChatGPT 網頁版：
使用的是 OpenAI 的通用語料，涵蓋全球知識，但不一定有你的品牌或產品內容。 -
LINE 機器人：
如果是企業自建（像我們幫你做的），是「針對你們品牌內容訓練過的版本」，內容更精準、更在地。
簡單說： ChatGPT 是老師，LINE 機器人是你自己公司請的專職客服，當然說法不一樣。
原因 2：設定方式不同
-
ChatGPT 對話會根據上下文「自由生成回答」，比較有彈性。
-
LINE 聊天機器人，常常是設定好的「關鍵字回覆或知識庫回答」，邏輯固定，風格也可能是預設或調整過的。
原因 3：串接模型版本不同
你可能 LINE 用的是 GPT-3.5，而 ChatGPT 已經是 GPT-4，這兩者回答的風格和理解力就會不太一樣。
如何解決？
如果你希望兩邊回答一致，有兩種做法：
-
把 ChatGPT 的語料和邏輯同步到 LINE 聊天機器人（或反過來）
-
委託我們幫你串接統一的 AI 系統到 LINE／網站／Messenger，一套語料管多平台
需要我們幫你統整語料、優化 ChatGPT 和 LINE 機器人的一致性嗎？
我們有完整的整合服務和語料訓練流程可以協助你。
Q17：能教我怎麼進行串接嗎?
答：
AI 串接教學服務說明（需另行付費）
若客戶需要了解如何自行串接 ChatGPT API 至 LINE、網站或其他平台，我們提供以下教學服務：
教學類型包含：
-
LINE 聊天機器人串接 ChatGPT
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LINE Developer 帳號建立與設定
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webhook 架構說明（Python / Node.js）
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OpenAI API 呼叫方式
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訊息接收與回應邏輯設計
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語料訓練與邏輯撰寫教學
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常見問答（FAQ）撰寫格式
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多輪對話邏輯與語意分類
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客製品牌語氣設計技巧
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Webhook 程式教學與測試
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如何部署伺服器並接收 LINE 訊息
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JSON 處理與 API 轉接
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回傳格式、token 驗證等細節教學
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整合測試與除錯指導
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測試流程操作說明
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常見錯誤解析與排除方式
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後台系統操作與語料更新教學（若使用我們的語料平台）
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語料新增／修改／版本管理
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回覆紀錄分析、使用者提問統計
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備註
-
所有教學皆屬進階技術服務，需由我們技術顧問或專案工程師提供，不含在系統建置或代管方案內。
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若需教學服務，請事先確認教學對象背景（是否具備基本程式知識）與希望採用的平台環境。
Q18：網站及軟體開發的費用怎麼算？用 AI 寫不是比較便宜嗎？
其實網站及軟體開發的成本，不是用「這個功能多少錢」來算的。
Q19：串接gpt進到LINE官方，如果人工要介入的話是直接在LINE@官方後台回復就會停止AI客服嗎?
答：不是的。
單純在 LINE@ 官方後台直接回覆，雖然用戶會收到人工訊息，
但AI客服「不會自動停止」，AI仍有可能繼續回覆同一個用戶。
要做到AI和人工客服能自動切換，
系統必須有一個資料庫做為「狀態儲存區」，
用來記錄每個用戶目前是AI回覆還是人工客服處理。
而這個機制需要另外開發設定。
實務上有兩種常見做法來切換客服狀態：
-
LINE輸入關鍵字切換：
當用戶在LINE輸入「找人」、「真人」、「人工客服」等關鍵字時，
系統自動記錄這個用戶需要人工服務，AI會暫停回覆，由真人接手。 -
管理員手動切換：
管理員可以直接在LINE上輸入像「AI停止 用戶ID」的指令，
也可以用專屬後台網站來查詢用戶並切換狀態，
讓指定用戶從AI客服變成人工客服或恢復AI回覆。
可以只用LINE上的指令來管理，快速又方便；但如果規模變大、管理需求增加，也能建後台網站來統一管理客服狀態。
重點是，不管用哪種方式，都需要「有狀態記錄」才能分辨每位用戶當下應該由誰服務。
如果完全沒做這個設計，單靠 LINE@ 官方後台人工回覆，
AI還是有機會與真人同時回訊息，用戶體驗也會混亂。
要讓AI客服和人工客服順利協作，一定要有狀態儲存機制，
配合LINE指令或後台管理，才
能真正做到自動切換與人工接管。
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全後台模組化形象官網，符合各式商業模式與需求，請參考：https://des13.com/service/rwd.html
Written by Ring
作者：益盛科技 專案經理
通過Google Ads-Measurement Assessment
15年 網站專案管理及人員管理實務經驗。
具網站美編企劃繪製能力
具多媒體網頁設計與 RWD設計之實務經驗
