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GEO 是什麼？讓內容被 AI 引用的優化科學
GEO（生成引擎優化）是讓內容被 ChatGPT、Google AI Overview 引用的新學問。本文依 Princeton GEO 論文與 McKinsey 數據，說明有效方法、效益與賴家榮的實務觀點。
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Google Spark 是什麼？24 小時幫你工作的 AI 代理人
Google 在 2026 I/O 發表的 Gemini Spark，是能 24 小時在背景幫你完成工作的 AI 代理人。本文附國外出處與原文翻譯，並整理 10 種工作上的實用應用。
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AI 導入方法論｜先拆流程，再談工具
多數 AI 導入失敗，敗在順序錯了——先挑工具、再想流程。正確的做法反過來：先拆流程、界定範圍，再讓工具各司其職。本文用 MIT 與 McKinsey 的資料，說明一套務實的導入方法論。
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AI 導入預算怎麼抓？從 ROI 到成本結構
AI 預算不是先報一個數字，而是先講清楚成效怎麼衡量、成本藏在哪。本文從 ROI 出發拆解成本結構，教你用區間思維編一份不會事後爆表的務實預算。
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AI 導入不能只想效率｜還要想治理與風險
AI 導入若只盯著效率，往往在資料外洩、產出失準、責任歸屬上翻車。真正能長久的導入，同時把治理與風險放進設計裡：human-in-the-loop、資料治理、風險控管三根柱子缺一不可。本文說明為什麼，以及怎麼做。
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GEO 實戰：5 個讓內容被 AI 引用的做法
GEO 不是玄學，是有論文實測的優化科學。本文依 GEO 研究，拆解 5 個今天就能落地、讓內容被 AI 引用的具體做法，附賴家榮的實務觀點。
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企業知識庫，是 AI 落地的第一步
與其急著買通用 AI 工具，不如先把公司散落的知識整理成 AI 能檢索的知識庫。用 RAG 讓 AI 讀你的資料、附上來源回答，這才是導入真正見效的起點。
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『附近的』搜尋暴增｜在地企業的 AI 機會
當「附近的」與「near me」搜尋成為常態，在地企業的競爭場域正在從馬路轉移到搜尋結果。這篇從實證數據談起，帶你看清趨勢、找出方法，把 AI 真正變成帶客上門的工具。
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顧客都用 Google 找你｜在地商家 AI 佈局
顧客決定要不要走進你的店，往往在打開 Google 的那一刻就已經開始。這篇談在地商家如何把 Google 商家、內容與 AI 三者串起來，讓自己在關鍵時刻被找到、被信任、被選擇。
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RAG 還是微調？企業導入的關鍵抉擇
RAG 讓 AI 邊查邊答、附上來源；微調則是把知識練進模型裡。兩條路成本與適用情境差很多，多數中小企業該先走 RAG。這篇把差異、成本、選擇邏輯一次講清楚。
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SEO 沒死，它進化成 SEO＋GEO 雙引擎
SEO 沒有死，它進化了。當使用者從搜尋轉向問 AI，SEO 與 GEO 該並行成雙引擎。本文依 GEO 研究說明兩者如何分工並進，附賴家榮觀點。
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中小企業導入 AI，真的划算嗎？
AI 到底值不值得投入？數據顯示多數專案沒回報，但少數做對的人拿到實質效益。差別不在錢，在起點對不對。這篇用數據談中小企業 AI 落地的真實效益與正確第一步。
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南台灣中小企業的 AI 落地地圖
AI 對南台灣中小企業不是遙遠的科技名詞,而是能不能被找到、能不能省下重複工的實際課題。這篇為高雄、台南、屏東、嘉義的在地產業,畫出一張務實可走的 AI 落地地圖。
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