AI時代網站設計新趨勢-AI服務整合

最近這兩年變化真的很大。客戶問我「網站做好了，然後呢？」我都不知道怎麼產出最佳回覆說詞。現在不一樣了，我們可以很明確地告訴客戶：你的網站這個月帶來了幾個詢問，哪些頁面最有效果，錢到底有沒有花在刀口上，是的我們開始為客戶整合 AI 服務，如何整合呢？整合完又能達到什麼預期效果？透過以下實戰案例，我們以工程師角度來看看該如何整合 AI 應用至傳統網站服務中。

聊天機器人不再是噱頭，是真的有用

半夜也有人幫你接客戶

「我之前最怕的就是週末或晚上有客戶在網站上留言，隔天才能回覆，常常就這樣錯過了。公司導入 AI 客服之後，真的差會逐漸感受到 AI 帶來的便利性。」客戶這樣回覆我。

是的，此 AI 客服不是那種你認爲的制式化回答，而是真的能理解客戶在問什麼，理解自然語言，像是有人問「我想做購物網站，大概多少錢？」AI 會根據他提到的功能需求，給出比較具體的建議，例如產品規格，不會只是丟個「請留下聯絡方式」就沒了，前提是，你能夠在建置 AI 時提供更多貴公司的服務內容，AI 就能根據你的知識庫來發揮。

也許你會懷疑，想說這種東西能有多聰明？但是你會發現，客戶滿意度真的會提升。特別是那些晚上或假日瀏覽網站的人，以前都是看看就走了，現在至少有個管道可以馬上得到回應。

當然 AI 還是有其限制，畢竟人類的思維總是複雜許多，遇到需求比較複雜的案子，真人客服還是得要親自出馬。但至少基本的問題，像是價格範圍、製作流程、案例介紹這些，AI 都能妥善處理，解省不少時間。

GA4 數據分析，終於看得懂了

不再是天書一般的報表

Google Analytics，是不是聽起來就很專業，甚至市面上還有不少課程，證照需要考的一門專業。我想很多老闆都通過這個 Google 提供的網站或 App分析工具，不少人一定有同感：數據一大堆，但完全看不懂對生意有什麼幫助，尤其是無法直接告訴你該如何改善，我以前也是這樣，每個月給客戶看報表，滿滿的數字，但客戶問我「所以這代表什麼？」我常常也答不上來。

這次我們花了不少時間，把那些複雜的 GA4 數據重新包裝整合，現在的報表長這樣，透過AI數據分析整合，讓複雜的事情簡單看：

直接告訴你商業結果
老闆或行銷人員看到的，不再是「這個月瀏覽量 5,000 次」，而是「這個月網站為您帶來 18 個客戶詢問，比上個月多了 3 個」，是不是直接了當？

找出最會賺錢的內容
系統會自動分析哪些頁面最容易讓人留下聯絡資料。比如說，可能你的「服務流程說明」頁面轉換率特別高，那就建議在首頁放得更明顯一點。

搞清楚客戶從哪裡來
這個功能我覺得超級實用。你可以看到 Google 搜尋帶來的客戶品質是不是比 Facebook 廣告好，如此，下次分配預算就有依據了。

台南在地的優勢

因為我們在台灣從事網頁設計與 App 開發蠻久的，但是以地緣關係，也就是我們公司所在地台南來說，從一些分析數據，發現一些有趣的現象：

台南本地的客戶轉換率明顯比外縣市高，大概是 9% 對 4%。而且不同區域的客戶習性還真的不太一樣：

中西區的客戶比較重視設計感，決策也比較快
安平區客戶預算相對充足，會問比較多技術細節
永康區多是製造業，比較在乎實用性和投資報酬率

這些洞察還蠻有用的，至少我們在跟不同區域的客戶提案時，可以調整一下重點。

AI 寫文章，天下文章一大抄嗎？不是你想的那樣

不是單純的 AI 文字產生器

說到 AI 寫文章，很多人第一個反應是「寫出來就是 AI 文章」？感覺不太真實，過於一致性的風格，一開始 AI 確實給人這樣的感覺，也因此市面上很多判別是不是 AI 寫的網站。但實際多方測試後發現，關鍵在於怎麼「指導」AI，AI 生成確實對於幫忙擬訂文章架構很有幫助，透過特別的分析，其實也可以讓AI充分發揮其專長，寫出超越人類的文章，至於要產生像人寫的文章，我想這些技術上都是可以克服的，而且確實也能產出夠深度的文章。

例如我們有開發一套系統叫 Parser Prompting，聽起來很學術，但其實就是教 AI 怎麼「思考」一個主題。比如說要寫「網路行銷」這個題目，不是直接叫 AI 寫，而是先讓它分析：

從技術角度看有哪些重點
從商業角度看有什麼價值
一般人對這個主題有什麼誤解
實際執行會遇到什麼困難

這樣寫出來的文章就比較有深度，不會只是表面的介紹。

其實還是需要人的判斷

AI 畢竟是 AI，有時候還是會陷入一些文字接龍，不斷重複的狀況，明明前一段才說過的事情，後面又重複講一遍。或是舉的例子太理想化，跟實際狀況有落差。

所以我們現在的做法是，讓 AI 提供架構和初稿，然後再根據實際經驗去調整。記住，微調文章一定很重要，絕不要偷懶，提高效率是很重要，但是確保內容的品質，然後能夠有機會獲得搜尋引擎的曝光，更是重要。

SEO 不只是關鍵字： AI SEO 帶來的零點擊衝擊因應方案

技術面的改進

以前做 SEO 就是埋關鍵字，或很多黑技術，現在 Google 越來越聰明，演算法不斷修改，這招已經不太管用了，但是 Google 是有規範的，我們現在做的就是依照 Google 整套的規劃，去做 SEO 技術面的優化：

結構化資料：

聽起來也許複雜，但在我們的系統，這都是標配，簡單說就是告訴 Google 你的網站在講什麼。比如說你是公司，就明確標示公司資訊；你是服務業，就標示服務項目。這樣 Google 在搜尋結果頁面可能會顯示更豐富的資訊，像是評價星星、營業時間這些。

即時監控：

我們整合 Google Search Console 的數據進來，即時看到關鍵字排名變化、網站有沒有技術問題等等。以前要手動去查，現在有問題會自動通知。

SEO 技術變化很快，排名不一定穩定，Google 三不五時就調整演算法，非靠技術就能改善，技術是網站設計的基礎，但基本原則還是一樣：提供有用有價值的內容，讓使用者體驗好一點，排名自然就會上來，時間成本也是重點，不可操之過急。

**備註：**想知道自己網站體質好不好可以利用我們開發的免費服務：免費網站健檢工具

AI 搜尋佈局：

尤其 AI 時代來零，用戶開始零點擊，爬文比例大幅降低，網站 SEO 結構更是重要，好的網站與文案結構才有機會被大型語言模型，例如ChatGPT、Claude、Gemini 與一些 AI 搜尋引擎（Perplexity 或 Felo）所引用，Google 搜尋因為 AI 搜尋的改變，迫不得已也已經加入 AI 摘要，所以SEO更加具挑戰性，不優質根本無法被引用，我們也開始了這樣的研究，有興趣的朋友可以參考這篇文章「AI SEO 研究系列一：AI生成答案，新網站怎麼辦？沒人點擊，跟我一起來研究LLM 與 AI SEO」，我們公司逐步開始進行相關的研究與測試，尤其是關鍵字佈局，開始以AI思考為方向來佈局，透過我們自行開發的 AI 意圖分析工具，協助客戶提早佈局 AI 搜尋。

後台系統，終於不用再猜了

數據會說話

以前客戶常問我：「網站到底有沒有效？」我只能很心虛地說「應該有吧」。現在不一樣了，後台直接顯示，透過 AI 開發這些分析功能也更加快速，網站後台越加齊全：

這個月有幾個人透過網站聯絡你
哪些服務項目比較多人點擊
文章發布後有沒有帶來流量

這種感覺就像開車有了儀表板，至少知道現在的狀況是好是壞。

AI協助開發各式功能：客戶管理變簡單了

以前客戶透過表單聯絡，我要手動整理，常常搞得亂七八糟。現在系統會自動分類，該回覆的、已處理的、需要跟進的，都有清楚的狀態。

我們的產品有一個我覺得很貼心的功能，就是有新詢問會透過「Telegram」機器人通知，要整合「Line」也沒問題，不過建議免費的先用，整合這個通知機器人，這樣就算不在電腦前面，也不會錯過客戶，手機就可以收到客戶通知了。絕對不會錯失商機，以前網站要串接這些服務要找工程師處理都要花上不少時間與溝通成本，現在工程師透過 AI 協助開發功能，串接各式便利於管理的API也更加容易，所以網站一定要大膽翻新，才能逐步跟上AI帶來的便利性。

接下來的規劃

我們不會停在這裡。接下來預計要加入更多功能，像是競爭對手分析、行業基準比較等等。但核心理念不會變：把複雜的技術包裝成客戶看得懂、用得到的工具。

這個行業變化很快，但有一點不會變：客戶要的是解決問題，不是炫技。我們的角色就是把這些新技術變成真正有用的商業工具。

如果你也在思考怎麼讓網站發揮更大價值，歡迎來聊聊。

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趕快行動

有問題的話，網站上的 AI 客服 24 小時都在，可以先問問看。真的需要詳談再約時間，這樣比較有效率。

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如何整合 AI 實作網站設計：AI時代來了，網站設計真的不一樣了