TL;DR: 包括我自己在內的許多行銷領導者都在 AI 時代對高品質、規模化內容的無窮需求中掙扎。雖然 AI 的精通程度很普遍，但真正的差距在於如何利用 AI 來建立可創造規模化內容的系統。這需要一個新的角色：內容工程師。這位左腦/右腦的混合型人才同時具備深厚的行銷細微觀察力和技術系統思考能力，能在創意和技術之間架起一座橋樑。內容工程師是將品牌聲音系統化、協調跨通路生態系統、建構回饋迴圈，以...

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2025年10月2日

James Huang

AI 隱形：為什麼您的品牌從 ChatGPT 中消失了？

TL;DR: 許多成功的小型和 B2B 品牌都受到 AI Invisibility 的困擾，AI 助手缺乏足夠的資訊來引導他們。這不是規模問題，而是訊號問題。雖然早期的 LLM 建議偏向於巨擘，但所有品牌的解決方案都在於建立一個可驗證的「信任層」 - 一個站外驗證的生態系統，以策略性的方式製造高品質的訊號，讓 AI 可以找到並信任這些訊號。Mercury 的方法是製造「答案資產」(GAIO)，然...

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2025年9月30日

James Huang

AI 重估：為什麼諮詢業的老闆們面臨末日？

TL;DR: 數十年來，精英諮詢公司以其天文數字的費用和充滿術語的報告，在「資訊不對稱」的情況下茁壯成長，也就是我所說的「學者」模式。他們的金字塔結構建立在大量的初級分析師提供的數據之上，而現在正被人工智能所摧毀。ChatGPT 及其同業是終極的、不知疲倦的實習生，將過去的「以時間換金錢」的計費模式瓦解為「只看結果」的必要條件。這不僅是威脅，更是一場革命。真正的機會不在於成為一個 AI，而在於利用...

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2025年9月30日

James Huang

價值的必要條件：為什麼只有實質內容才會被人工智能引用？

TL;DR：在人工智能時代，追逐個別演算法是一場失敗的遊戲。不同的 AI 模型（如 ChatGPT 和 Google AIO）都有其獨特的偏好，但它們都會獎勵一件事：有實質價值的內容。要獲得引用，就不要再試圖欺騙系統，而應專注於創造建立在五大支柱上的不可或缺的內容：原創性 (成為主要資料來源)、深度 (回答接下來的三個問題)、可信度 (贏得第三方驗證)、清晰度 (為機器建立結構)，以及真實性...

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2025年9月6日

James Huang

人類演算法：我在人工智能時代識別真正人才的框架

TL;DR: 隨著人工智能將技能商品化並將執行自動化，評估人才的傳統方法已經過時。真正的價值不再是執行任務的能力，而是界定問題、整合知識和做出負責任判斷的獨特人類能力。在這個新時代，我開發了一個簡單但強大的公式來識別高潛力的個人： MAN Framework ，這是一個乘法公式，它優先將 M orality、 A sking和 N etwork視為現代專業人士不可替代的核心資產。我是 Mercu...

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2025年9月2日

James Huang

信任演算法：為什麼在人工智能時代，人類的判斷仍是最終的排名因素？

TL;DR: 人工智能時代創造了一個悖論：當資訊變得無限擴展時，信任卻成為了最稀缺的資源。仔細分析數位景觀就會發現，無論是 Google 這樣的搜尋巨擘，還是現代企業，都在努力面對相同的基本挑戰：如何在信號容易被操控的世界中驗證真相。Google 拒絕使用容易被操縱的外部排名信號，以及業界競相建立「AI 驗證器」，都指向相同的結論。最終的競爭優勢將屬於那些能夠在自己的流程中建立一個強大的、由人工...

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2025年8月28日

James Huang

資訊的新經濟學：首席執行官在人工智能時代獲得引用的指南

TL;DR：在這個充斥著低成本、人工智能生成內容的世界中，真實、新穎、可驗證的資訊的價值急劇上升。創造「終極指南」來重複現有知識的舊套已經過時。 .這需要有紀律地專注於透過原創研究和專家、以人為導向的洞察力來創造具有真正「資訊增益」的內容。我是 Mercury Technology Solutions 的執行長 James。在數位行銷領域中，有許多令人眼花撩亂的新縮略語-GEO、GAIO、L...

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2025年8月21日

James Huang

人工智能作為科學的新引擎：一位執行長分析 DeepMind 對核聚變、太陽能及未來工業的願景

TL;DR: Google DeepMind 的執行長、諾貝爾獎得主 Demis Hassabis 最近的一場演講揭示出，當前的科技熱潮是由一個深刻的轉變所推動：AI 不再只是優化商業工作流程，它也開始解決基本的科學與工程挑戰。在 AI 基礎架構、訓練和應用程式上同時進行的大量投資，正在創造一個強大且自我強化的成長循環。這正在釋放核聚變和材料科學等「大挑戰」領域前所未有的突破，創造下一波的產業和投...

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2025年8月20日

James Huang

大商品化：我對GPT-5時代SaaS產業的預測

TL;DR: 下一波強大的 AI 模型（如預期中的 GPT-5）將引發軟體即服務（Software-as-a-Service）產業的「大商品化」（Great Commoditization），使其變成一個「快時尚」市場，新功能幾乎會在瞬間被複製。在這個新的現實中，倖存者將不會是那些擁有最華麗演示的公司，而是那些基礎架構或深度嵌入垂直工作流程的公司。衡量成功的最終標準將是回歸基本面：提供實質...

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2025年8月17日

James Huang

AI 搜尋的統一框架：整合我們的 A.C.I.D. 架構與 7 步內容引擎

TL;DR：在人工智能驅動的搜索新時代取得成功，需要的不僅僅是策略或高層次的戰略；它需要一個統一的系統，讓它們協同運作。本指南詳述我們完整的端對端方法，說明我們如何使用 7 步內容引擎，有系統地建立我們的總體 A.C.I.D. 架構（權威、引文、基礎架構、動態維護）的每個支柱。這是我們的藍圖，讓您超越猜測，建立真正的數位領導地位。我是 Mercury Technology Solution...

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2025年7月25日

James Huang

僅「公開建設」是不夠的：創辦人在 AI 時代被發現的指南

TL;DR：「公開建置」運動是一個強大的透明化和社群工具，但它並非現代完整的發現策略。當人工智能驅動的搜尋成為新的漏斗頂端時，創辦人必須意識到，發佈並不等於發現。贏得知名度需要新的玩法，重點在於創造結構化「答案資產」、透過真實引用建立分散式信任網路，以及以豐富的情境解決問題。我是 Mercury Technology Solutions 的執行長 James。我非常推崇「公共建設」運動。這代...

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2025年7月24日

James Huang

E-E-A-T Litmus Test：CMO 在 AI 產生的內容上線前的審查清單

說明對於使用 AI 的 CMO 來說，僅製作內容是不夠的；內容必須值得信賴，才能獲得排名並建立品牌。在發表任何人工智慧所產生的文章之前，請先根據 E-E-A-T（經驗、專業知識、權威性、可信賴性）試金石進行審查。此檢查清單包括驗證內容是否包含獨特的第一手經驗、是否經由主題專家進行事實查核、是否能建立您品牌的權威性，以及是否透明且準確。原始的 AI 輸出無法通過這項測試；要將它轉化為 Google...

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2025年7月20日

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