Meta AI裁員爆爭議：演算法被指專挑「請保護假」員工，面臨法律挑戰
2026 年 7 月 22 日
Meta 近期因 AI 裁員面臨訴訟，員工指控其內部 AI 系統在決定 10% 裁員名單時，專門鎖定曾請「受保護假」的員工。此事件凸顯 AI 應用於人力資源的倫理挑戰，並可能重創 Meta 的企業形象。數位行銷界應關注 AI 公平性與企業責任，避免類似爭議。
老查
在行銷圈打滾 20 年的老兵。看盡品牌起落，不談花俏的戰術，只談讓企業活下去的頂層戰略。
迪士尼與卡夫亨氏強強聯手，開啟跨媒體、樂園、遊輪的長期策略行銷合作新篇章
2026 年 7 月 21 日
食品巨頭卡夫亨氏與娛樂龍頭迪士尼建立長期策略行銷夥伴關係，將透過迪士尼的媒體、遊輪、樂園與活動平台，展開涵蓋行銷活動、數位內容及品牌機會的深度合作。此聯盟旨在強化品牌影響力，為消費者帶來創新體驗，開創跨產業行銷新典範。
公關與SEO強強聯手：極大化品牌聲量與搜尋能見度的整合攻略
2026 年 7 月 20 日
想提升品牌能見度、建立權威性並增加被搜尋的機會嗎？學習如何整合公關（PR）與搜尋引擎優化（SEO）策略，打破部門藩籬，統一目標，透過實用技巧讓品牌觸及更多受眾，實現最大化的品牌聲量與搜尋曝光效益。
Meta廣告預算失控記：50英鎊預算竟燒掉1000英鎊！廣告失誤背後的關鍵教訓
2026 年 7 月 19 日
資深行銷人Heather Robinson分享了她在Meta廣告投放上的慘痛經驗：一項原預計花費50英鎊的PPC廣告活動，竟意外超支至1000英鎊。這起嚴重的廣告失誤不僅帶來財務損失，更成為了一次寶貴的商業課程，強調了廣告操作流程的透明度、精確性與誠實的重要性。對於所有數位行銷人員來說，這篇文章提供了如何在廣告投放中避免類似錯誤、強化內部流程與建立信任關係的實用見解，是避免潛在風險的必讀指南。
拒絕盲從數據：為何現代行銷人開始質疑跨平台的成效衡量陷阱？
2026 年 7 月 17 日
隨著數位行銷環境日益複雜，許多品牌主發現各平台提供的成效報告往往各執一詞。目前的數據架構難以跨裝置、跨觸點產生統一的真相，導致行銷團隊在各自為政的儀表板中迷失方向。本文探討行銷人如何跳脫傳統的數據框架，重新審視測量模糊性，並尋求更透明且一致的歸因模型，以確保行銷投資能真正反映在品牌成長上，而非僅僅是平台上的虛榮指標。
拒絕 AI 泡沫！採購 AI 行銷工具前必問的 5 個核心問題
2026 年 7 月 14 日
面對 AI 技術熱潮，行銷決策者該如何避免落入過度開發的陷阱？本文整理出採購 AI 解決方案前的五大關鍵指標，包括評估實際商業價值、審查數據隱私政策、檢驗客戶成功案例、確認技術整合難易度及實施支援。透過這五個核心提問，能幫助企業在投資前穿透行銷話術，選擇真正能提升 ROI 並兼顧資料安全的 AI 合作夥伴。
品牌如何追蹤 AI 搜尋佔有率？掌握 AEO 時代的關鍵指標
2026 年 7 月 12 日
隨著 AI 搜尋引擎與回答引擎（AEO）的崛起，傳統的搜尋排名已不足以衡量行銷成效。品牌必須學會追蹤在 AI 搜尋中的能見度，包含提及率、引述來源以及品牌聲量份額等新興指標。本文深入探討如何透過數據工具分析品牌在生成式搜尋中的表現，幫助行銷人員優化策略，確保在 AI 回答中佔據核心位置，進而提升品牌的數位影響力與轉化潛力。
告別傳統 SEO！佈局 2026 AI 搜尋新戰場：12 招「關聯工程」策略搶佔生成式搜尋商機
2026 年 7 月 10 日
隨著生成式 AI 崛起，傳統 SEO 正在演變為「關聯工程」。行銷人應停止以舊思維應對 SearchGPT 或 Perplexity 等 AI 搜尋平台，本研究深入探討 12 項核心策略，包含優化引用來源、提升資訊檢索品質與強化品牌關聯性，幫助企業在 2026 年的 AI 搜尋環境中脫穎而出，有效將流量轉化為實質商業價值，提早掌握未來五年的數位行銷主動權。
節日前夕收視報喜！CBS Mornings 與 GMA 稱霸早間新聞戰場，鎖定 25-54 歲黃金受眾
2026 年 7 月 10 日
美國早間新聞收視大戰升溫，最新數據顯示 CBS Mornings 在假期前夕表現亮眼，收視率顯著增長。與此同時，競爭對手 GMA 在廣告主最看重的 25-54 歲成人受眾群體中也取得了顯著進展。本文深度解析美國主流媒體如何透過內容策略吸引黃金廣告受眾，並分析傳統電視媒體在數位轉型浪潮下，如何利用節日流量與受眾數據洞察，維持其在廣告市場中的競爭力與影響力，為行銷人員提供媒體投放策略的關鍵價值參考。
預算有限也能爆發式成長！行銷團隊必讀的「成長實驗」全攻略
2026 年 7 月 10 日
在行銷預算縮減的壓力下，如何達成可衡量的業務增長？成長實驗透過系統化的數據測試，涵蓋完整的客戶旅程，幫助行銷團隊找出最有效的增長動能。本文深入淺出地解說如何建立實驗流程，從渠道優化到重複性的增長模式，讓每一分投入都能轉化為實質績效。無論是 B2B 或數位轉型團隊，都能透過這套結構化的測試方法，在充滿挑戰的市場環境中，利用數據驅動的策略實現獲利目標。