2026 網頁設計趨勢：AI 改變設計流程的 5 件事

2026 年 AI 對網頁設計最大的影響，是整個工作流程正在改變。
設計人員開始從親手完成每一個畫面，
轉向定義規則、快速探索、建立互動原型、銜接程式碼，
以及審核 AI 產出的品質。

這也代表，會操作 AI 不等於會設計網站。
AI 可以很快做出一個看起來完整的頁面，
但品牌定位、資訊層級、手機版、轉換流程與後續維護，仍需要人來判斷。
這篇整理 2026 年 AI 工具改變網頁設計流程的五件事，
也會說明哪些流行說法真的有用，哪些只是把網站做成另一種模板。

一、從「畫畫面」變成「定義設計規則」

網路上流傳一套說法：
把配色壓成低彩度色系、鎖定單色系、版面切成卡片、風格套上 Glassmorphism，
四招下去就能讓 AI 做出的頁面脫離「AI 味」。
這套說法有一半是對的，但另一半容易誤導人，用久了反而會做出千篇一律的頁面。

要做好的設計，首先可以參考世界品牌的設計風格與版面，而不是依賴完全AI。
案例參考：

圖片來源： https://www.aesop.com/
Aesop 的網站長期使用米色、棕色、黑色與植物色系，商品也以規律的清單或卡片呈現。
它沒有依賴發光漸層或大量透明卡片，卻仍能維持非常強的品牌辨識度。
官方網站的首頁與產品分類頁，仍以米色背景、琥珀色包裝和文字排版為主要視覺。
但這不是高級感的唯一公式。
精品、美妝、運動品牌大量使用高飽和色彩，一樣做得很有質感；
兒童品牌、餐飲品牌用鮮豔色系反而更貼近品牌個性。

高飽和色也能有質感

例如 Valentino Beauty、Fenty Beauty 與 Nike 都大量使用高飽和紅色、桃紅色、螢光色或撞色，
但透過高品質攝影、清楚排版與穩定的品牌規則，畫面仍維持完整度。


圖片來源：https://www.valentino-beauty.com/

Valentino Beauty 大量使用高飽和紅色、桃紅色與金屬色，
但透過簡潔排版、高品質攝影與固定的品牌色規則，
畫面仍維持精品感。
真正讓它有質感的不是把色彩壓低，而是讓強烈色彩有明確主次。

兒童與餐飲品牌如 LEGO、Crayola、Tony's Chocolonely，
更需要鮮豔色彩傳達玩樂、創造力與口味辨識。
這些案例都說明，色彩是否有質感，
關鍵不在飽和度本身，而在使用方式。

圖片來源： https://www.nike.com/tw/kids/
Nike 的活動頁面也常使用螢光色、撞色與大幅運動影像。
高飽和色在這裡不是裝飾，而是用來傳達速度、力量與能量；
只要版面結構夠乾淨，鮮豔色彩反而更符合運動品牌定位。

真正決定質感的是色彩比例、對比與一致性，不是飽和度高低。
單色系也是同樣的道理，容易傳達沉穩、專業的品牌氣質，
但大部分商業網站需要一個獨立於背景色系的點綴色，
用來引導「立即購買」「立即預約」這類 CTA 按鈕，
整頁都是同一個色相，使用者反而找不到視覺焦點。
實務上可以先用 80% ～ 90% 的中性或主背景色，
搭配 10% ～ 20% 的品牌色與點綴色作為起點，
再依品牌識別與內容密度調整，這不是固定公式，
重點是讓 CTA 與重點資訊有穩定、可辨識的用色規則。

圖片來源：https://tw.blvck.com/
Blvck Paris 則是單色系與品牌定位一致的例子。
BLVCK 黑色是從服裝、商品、攝影到品牌故事都一致使用的核心識別。
若一般餐飲、親子或生活品牌只為了看起來高級而照抄全黑版面，效果通常不會一樣。

中性色與點綴色的實際案例

圖片來源：https://www.zh.tiffany.com/
Tiffany & Co. 則以大量白色與黑色文字為基礎，
將辨識度極高的 Tiffany Blue 集中運用在品牌識別與重點視覺。
圖片來源：https://tw.louisvuitton.com/

精品網站也不一定採低彩度或單一配色。
Louis Vuitton 以白、黑、灰等中性介面承載內容，
再讓不同系列的商品與形象攝影提供色彩；
兩者都證明，質感並非來自壓低所有顏色，
而是清楚控制介面色、品牌色與商品影像之間的分工。

圖片來源：https://www.apple.com/

Glassmorphism 也不是科技感或精品感的必要條件。
Apple 的 Liquid Glass 將透明與折射效果主要用在導覽、按鈕和浮動控制元件；
Reflect 則是較完整使用玻璃卡片與模糊背景的數位產品案例。
相較之下，Hermès、Tiffany 與 Louis Vuitton 幾乎不靠大面積玻璃效果，
而是以商品攝影、留白、排版與品牌色建立質感。
這也說明玻璃擬態比較適合局部強化介面層次，而不是套用到整個網站。

比起色彩與特效，有幾件事對 AI 產出的品質影響更直接：

• 文字階層：
  標題、副標、內文與輔助說明的字級、字重應拉出明顯差距，
  AI 才知道畫面上哪些資訊該被優先看到。
• 間距系統：
  可採 8pt Grid 作為基礎，例如 8、16、24、32、48、64 px，較細的元件內距也可以搭配 4 px；
  重點是建立有限且可重複使用的間距尺度。
• 留白比例：
  AI 預設容易把畫面塞滿，需要明確要求留白空間，才能做出有呼吸感的版面。
• 字型數量：
  一套網站通常一到兩套字型就夠，超過三套會顯得雜亂。
• 元件風格：
  按鈕、卡片、輸入框、圖示分別長什麼樣子，圓角多大、陰影多深，都要在提示裡寫明確。
• 品牌定位與目標客群：
  這決定了整體調性該偏向哪個方向。

AI 最大的問題通常不是不懂什麼叫高級，是提示太模糊。
同一句「幫我設計一個高級網站」，每個模型對「高級」的理解都不一樣，產出自然發散。
比較有效的寫法會描述具體、可執行的設計規則，而不是丟一個抽象的審美形容詞。

後面這種寫法比單純說「高級感」更容易讓 AI 產出接近預期的結果，原因很簡單：
它給的是規則，不是形容詞。

二、從單一設計稿變成快速探索多個方向

以前做第一版視覺，通常只能先做一到三個方向，時間都壓在單一版本上；
現在可以先請 AI 產出多個 Hero 版型、卡片配置、色彩方向，再由人篩選。
Figma 在 2026 年的 AI 報告彙整了三年資料，
包含 8,403 份問卷與 639 次訪談，結果顯示 90% 受訪者認為在 AI 出現後，
設計仍和以前一樣重要，甚至更加重要
（資料來源：Figma Blog，詳見文末參考資料），
這正好呼應這篇文章的核心判斷：
AI 加快了執行速度，但設計判斷本身變得更重要。

Claude Design、Figma AI／Figma Make、Framer AI、Webflow AI 這幾個工具都朝這個方向發展。
以 Anthropic 在 2026 年 4 月 17 日推出的 Claude Design 為例
操作邏輯大致可以簡化成四步：
輸入需求與既有素材、快速產生可編輯版本、透過對話與行內留言反覆修改、確定後接續交付或直接開發。

實務情境舉例：
製作企業官網首頁時，不再是一開始就把時間壓在單一版本，
而是先要求 AI 產出「專業穩重」「科技感」「精品感」三個方向，
再比較資訊層級、品牌適配度與 CTA 可見度。
這可以加快探索，但最後仍要由人決定哪一個方向符合品牌，而不是選最炫的那一版。
這也是益盛科技 AI 服務在協助客戶做官網改版時，實際會先跑的一個步驟。

益盛科技實務案例：精品建築事務所風格


益盛科技實務案例：精品顧問型風格

AI 加快的不只版面，也包含圖片與內容素材

這個階段的變化不只在版面，也包括主視覺、情境圖片、插圖、圖示、影片分鏡與文案草稿。
以前製作三個首頁方向，往往也要同步準備三套素材；
現在可以先用 Adobe Firefly、Midjourney、ChatGPT 或其他生成工具建立概念版本，
再決定哪些內容值得投入攝影、插畫與正式製作。
Adobe 曾公布，截至 2025 年 6 月官方統計當時，
Firefly 已累計生成超過 240 億項素材
（資料來源：Adobe Newsroom，詳見文末參考資料），
目前已深度整合進 Photoshop、Illustrator 等 Creative Cloud 工具，
用於生成圖片、填補畫面與製作向量素材。

但 AI 生成素材最容易出問題的地方，
是人物細節、產品真實性、品牌風格一致性與使用授權。
企業官網如果要呈現工廠設備、醫療服務、實際商品或公司團隊，
不適合直接拿虛構影像冒充真實照片。
比較合理的做法，是用 AI 做構圖與風格測試，正式上線仍採用經確認的品牌素材，
設計師的角色也從親手製作，
轉為挑選、後製與維持品牌風格一致。

Claude Design 的強項仍是版面、排版、元件與互動原型，
不應把它當成專業攝影、品牌插畫或高完成度主視覺的替代工具，
這些素材通常還是要由攝影、設計師或其他影像生成工具完成，
再放回版面中整合。
第一次使用，建議從邊界清楚、範圍小的題目開始，
像是單頁 dashboard、四頁的 onboarding flow、
一份提案簡報，或單一 Landing Page，
不建議一開始就丟整個產品或整套設計系統，
太大的題目不容易評估成果，也容易讓輸出發散。

三、從靜態稿變成可互動原型

想讓 AI 改動效，得先學會怎麼描述動效，也要知道每種動效解決什麼問題，不是為了動而動：

• fade in（淡入）：降低內容突然出現的突兀感。
• slide up（上滑）：建立頁面由下往上的閱讀節奏。
• stagger（錯落）：讓多個項目依序進場，避免同時搶注意力。
• spring（彈性）：適合按鈕、卡片或彈窗的即時回饋。
• scroll reveal（捲動顯示）：適合長頁面分段呈現，但不宜每一區都用。
• layout transition（版面轉場）：適合篩選、排序、展開內容時維持位置感。

網頁的精緻感通常不是靠大型動畫，而是來自自然、連貫且不干擾閱讀的微互動。
以下幾個資源可以搭配練習：

參考用 Claude 與 Codex 做網頁設計
GSAP 這裡有個資訊要更新：
Webflow 在 2024 年秋季收購 GreenSock，並於 2025 年 4 月 30 日宣布 GSAP 全面免費，
原本需要 Club GreenSock 方案才能用的外掛（例如 ScrollTrigger、SplitText）也一併開放，
標準授權擴大到商業用途
（資料來源：Webflow 官方部落格，詳見文末參考資料）。

四、從設計交付變成設計與程式碼接軌

以前設計稿交給工程師後，常要重新確認字級、間距、元件狀態與手機版行為。
現在的改變，是設計工具開始把設計規則、互動意圖與程式交付綁在一起，
這不代表設計稿可以直接無痛上線，
而是減少「看圖猜規格」的落差。

Claude Design 支援把成果匯出為 PDF、PPTX、獨立 HTML，
或送到 Canva 變成可編輯設計稿；
準備直接開發時，能把設計打包成交接包，
一個指令就轉給 Claude Code 落地成程式碼。
這類流程如果搭配主機代管＋超值網頁設計或全後台模組化形象網站這類既有的部署與後台架構，
設計到上線的落差會更小，
因為元件規範跟後台結構本來就是對齊的。

不過設計稿變成程式碼之後，還有一段檢查工作省不掉。
AI 網頁初稿完成後，至少要檢查這幾項：

• 手機版斷點是否完整
• Hover、Focus、Disabled 狀態是否定義
• 表單錯誤提示是否存在
• 元件是否能重複使用
• HTML 語意是否合理
• 圖片尺寸與效能是否控制
• AI 產出的程式碼是否可維護

這幾項檢查對電商或需要 LINE 訂單整合的網站更重要，
畫面漂亮但表單狀態、手機版沒處理好，
通常會直接反映在購物網站的 LINE 機器人訂單流程或品牌電商虛實整合專案的實際轉換率上。

五、從執行工作變成審核與決策

設計師與專案人員的工作，不會只剩下寫提示詞。
真正增加的是審核工作：
檢查品牌一致性、資訊優先順序、操作流程、無障礙、手機版、效能，
以及畫面是否真的有助於轉換。
AI 可以很快做出一個像網站的東西，
但從像網站到能上線，中間仍有一段很長的品質檢查。

從實際協助企業官網、電商與內容型網站的專案經驗來看，
AI 第一版最常出現的問題不是配色醜，
是資訊全部擠在第一屏、標題層級不明、
手機版仍沿用桌機思維、按鈕樣式過多，以
及每個區塊都想加動畫。
另一個常見問題是畫面完成，但內容沒有商業邏輯：
首頁做得很漂亮，卻看不出公司提供什麼服務、適合誰、為什麼可信，
也沒有清楚的下一步。
如果服務內容、信任資訊與下一步都不清楚，
即使畫面變漂亮，也不一定能提升詢問率與搜尋表現，
這也是為什麼AI SEO / GEO 的內容規劃常常要跟版面設計一起檢查，而不是分開處理。

AI 也開始參與無障礙與易用性檢查

這類工具會檢查文字與背景對比、缺少的圖片 Alt、標題層級、表單標籤、鍵盤焦點及部分 HTML 語意問題，
可以快速找出大量重複性錯誤
，但不能取代鍵盤操作、螢幕閱讀器與真實使用者測試。
使用大量動畫時，也應提供 prefers-reduced-motion 對應，
避免對容易暈眩的使用者造成不適。
舉例來說，系統可以判斷按鈕對比度可能不符標準，
卻不一定知道按鈕文字是否容易理解；
也能產生 Alt 文字草稿，但不一定清楚該圖片在頁面中的實際用途。
比較可靠的方式仍是 AI 先掃描、人員再判斷，不能看到工具顯示通過，
就認為網站已經完全符合無障礙要求。
Google Research 針對 Figma 外掛 PromptInfuser 的研究也顯示，
在該實驗情境中，把生成式 AI 放進實際原型，有
助於參與設計師更早辨識介面問題與技術限制
（資料來源：PromptInfuser 論文，DIS 2024，詳見文末參考資料）。

AI 網頁初稿完成後，除了前一節的技術檢查，
建議再從內容與商業邏輯確認以下幾點：

1. 使用者能否在第一屏快速看懂公司提供什麼、服務誰，以及下一步要做什麼？
2. 第一屏是否只有一個主要 CTA？
3. H1、H2、內文與說明文字是否有明顯層級？
4. 手機版是否重新安排，而非單純縮小桌機版？
5. 按鈕、卡片、表單與圖示是否維持一致？
6. 對比度是否足夠，文字是否容易閱讀？
7. 動畫是否服務內容，而不是拖慢閱讀？
8. 圖片是否具備適當尺寸、WebP／AVIF 與 Alt？
9. 頁面是否包含信任資訊，例如案例、流程、認證或聯絡方式？
10. AI 生成的程式碼是否通過效能、SEO、無障礙與資安檢查？

AI 已經把網頁設計中大量重複的工作加快，
包括整理需求、探索版型、生成素材、製作原型與轉換程式碼。
但速度提升之後，真正拉開成果差距的，
反而是品牌判斷、內容優先順序、使用體驗與品質審核。

2026 年做網站，知道哪些工作適合交給 AI，哪些決策不能外包。
AI 可以幫忙做出第一版，但網站是否可信、好用、容易維護，
最後仍要由人負責。

AI 網頁設計工具速查表

不必記住十幾個工具名稱，先分清楚每個階段該找誰：

如果想確認現有網站適不適合導入 AI，或需要整理品牌色、字體、元件與版面規則，
可以先從首頁與主要服務頁做設計系統盤點，
再決定哪些環節適合交給 AI 加速，這也是益盛科技 AI 服務常見的合作起點。

常見問題

AI 做的網站可以直接上線嗎？

不建議完全不檢查就上線。
AI 可以快速完成版面與程式初稿，
但正式上線前仍要檢查手機版、表單、瀏覽器相容性、SEO、載入速度、無障礙、資安與後續維護，
畫面能打開不代表已達到商業網站的上線標準。

AI 網頁為什麼看起來都很像？

因為模型常使用高頻出現的設計模式，
例如漸層背景、玻璃卡片、大圓角、發光按鈕、置中的 Hero 與大量 Bento Grid。
如果提示中沒有品牌定位、內容優先順序與元件規範，
AI 很容易回到這些安全但制式的組合。

不會設計，也能用 AI 做出專業網站嗎？

可以先完成接近可討論的初稿，
但要做出真正符合品牌、容易使用且能長期維護的網站，
仍需要基本的排版、內容、UX、SEO 與前端判斷，
AI 降低的是製作門檻，不是品質標準。

網頁動畫愈多愈有高級感嗎？

不是。
動畫應該幫助使用者理解層級、狀態或操作結果，
當動畫延遲閱讀、造成暈眩、拖慢效能，
或每個區塊都用不同方式進場時，通常只會降低完成度。