Google 搜尋負責人 Liz Reid 親口解密 AI 搜尋：出版商流量掉 33% 是真的，但她也把新的三張入場券說白了
Google 搜尋負責人 Liz Reid 親口談 AI 搜尋與出版商：流量下滑是真的也是結構性的（Pew、Ahrefs、全球導流 −33%），但她同場也把三張新入場券講白了：偏好來源、第一手資料節點、品牌信任。給台灣內容網站與電商的官方訊號解碼。
王董週刊 #6｜Agent 元年下半場：AI 要接手的不是你的工作，是「做事」這件事
Agent 元年下半場，AI 要接手的不是你的工作，是「做事」這件事。從 Shopify、Nadella 到台灣電商，看懂你的價值怎麼從『做事的人』升級成『判斷與驗收的人』，另附 16 則本週 AI／SEO／行銷／商業短訊。
Google 把 Gemini 塞進 AdSense 廣告版位：你的流量正被二次截流，該認真做「自有流量」了
2026 年 6 月底起，Google 自動把 Gemini 生成內容塞進 AdSense 的 ad intents 廣告對話框，發布商關不掉、也看不到它替你賺多少。對靠內容 SEO 帶單的台灣電商與媒體，代表你的網站流量正被二次截流。王董解碼衝擊，並給出把賭注移回「自有流量／私域流量」的具體做法。
行銷組合模型（MMM）不是算銷量的水晶球：Google Meridian 旅遊實戰解碼，台灣電商該學的不是 3.8%
Google Meridian 旅遊品牌 MMM 實戰解碼。行銷組合模型不是預測銷量的水晶球，而是 signal-loss 時代搞懂錢花在哪有效的戰略護欄。拆解資料門檻、MMM×增量測試×歸因三角驗證，與最難的「區分老闆直覺與實驗結果」，附台灣電商行動清單。
Google Analytics 跨渠道預算規劃解碼：自動分配媒體預算很香，但救不了各自為政的爛資料
Google Analytics 跨渠道預算規劃（Cross Channel Budgeting）能自動分配媒體預算，但工具救不了爛資料。台灣電商先補 cost data、轉換口徑、單一真相來源三塊地基，再談預算最佳化。
Salesforce 把整個平台變成 AI agent 的基礎設施：當「介面」開始消失，台灣電商的下一個戰場在哪？
Salesforce 把整個平台變成 AI agent 的基礎設施：軟體不再是給人登入的後台，而是給 agent 呼叫的治理層。當員工開始用 AI agent 取代後台介面，台灣電商真正的下一個戰場，是你的資料與權限能不能被 agent 安全地呼叫。
王董週刊 #5｜Google、Shopify 同週上線 AI agent：行銷人從操作員變教練
本週週刊主軸：Google Ad Manager、Google Analytics、Shopify 幾乎在同一週，各自把一個「會自己動手」的 AI agent 塞進後台。行銷人該重新分工了。 同場短訊涵蓋：AI 收件匣濾鏡、AI 購物改寫消費行為、Karpathy 把 AI 當同事、Shopify 送達率與行銷報表、Alphabet 投資人簡報（捲到下方〈本週短訊〉） Hero / 大主題深度文 過去兩週，我把 Obsidian 裡新撈進來的素材一字排開，發現一件有點毛的事。 不是某一家在做 AI agent，是大家一起做，而且幾乎卡在同一個禮拜。 Google 在 6 月 18 日發表 Ask Ad
Google AI Agent 雙發：Ask Ad Manager 與 Ask Advisor，把行銷後台從「查報表」變成「問一句」
這幾天 Google 沒開盛大記者會，但對每天打開廣告後台、分析後台的人來說，地基已經被悄悄換掉了。 一週之內，Google 連續推了兩個 AI agent（AI 代理人，會幫你查資料、幫你做事的對話式助手）。一個叫 Ask Ad Manager，塞進 Google 廣告管理後台（Google Ad Manager）；一個叫 Ask Advisor，塞進 Google Analytics（GA，Google 的網站與 App 流量分析工具）。兩個都是用 Gemini（Google 自家的大型語言模型）做的。 如果你問我，這兩個東西單看都不算驚天動地。但兩個放在一起看，訊號就很清楚了。 重點是什麼？ Google 正在把「你自己去查」這件事，
Gemini Enterprise Agent Platform 解析：AI Agent 五分鐘做得出，為什麼半年上不了線？
今年你只要會打字，五分鐘就能 vibe coding（用自然語言邊聊邊寫程式）做出一個 AI Agent（AI 代理，會自己查資料、自己跑流程的小機器人）。 真的，五分鐘。 做一個會自動回信、自動查訂單、自動跑客服的小機器人，現在比泡一碗泡麵還快。 但接下來這句才是重點： 做得出 demo，跟「敢放上線天天幫你跑業務」，中間隔著一條深得嚇人的鴻溝。 這條鴻溝，多少團隊掉進去就再也沒爬出來。 Google Cloud 最近有一場對談，主題就叫《From Prototype to Production》（從原型到生產），主持人找來兩位 Google 老將 Dave Elliot 跟 Addie，專門講這條鴻溝怎麼跨。他們端出來的東西，叫做「Gemini Enterprise Agent Platform」（Gemini
AI Agent 時代新護城河：為什麼第一方資料比模型更關鍵？
過去一個多月，Salesforce 做了一件很瘋的事。 他們在差不多 30 天內，連開四場大會加一次財報電話會：行銷大會 Connections（CNX 2026）、Tableau 資料分析大會、華盛頓特區的 Agentforce World Tour，還有一場專講電商的 Commerce 場，最後用 FY27 第一季財報收尾。 五場活動，講的其實是同一件事：Agentic Enterprise，中文我把它翻成「智能代理企業」。 而且這次不是喊願景。財報數字是這樣的：Agentforce 的年經常性收入（ARR，Annual Recurring Revenue，每年穩定收得到的訂閱收入）已經破 10 億美金，光一季就燒掉 28.6 兆個 token，季增 152%。（來源：Salesforce
AI 落地為什麼總失敗？矽谷用「前線部署工程師 FDE」把 AI 從工具變員工
今年五月四號，OpenAI 和 Anthropic 這兩家全世界最會做 AI 模型、平常針鋒相對的公司，在同一天各自宣布要成立一個專門幫企業導入 AI 的合資公司。 Anthropic 那家，找來 Blackstone、Goldman Sachs 等一票華爾街資金，規模 15 億美元。OpenAI 那家更直接，取名叫「The Deployment Company」（部署公司），募了 40 億美元，估值一口氣衝到 100 億美元。 兩家死對頭難得有志一同，而且嘴上掛的是同一個詞，叫 FDE，Forward Deployed Engineer，中文翻成「前線部署工程師」。 你可能沒聽過這個詞。但如果去翻 Y Combinator（矽谷最有名的新創加速器）的徵才看板，現在有超過
你的 AI 不是不夠聰明，是你管太多：Code with Claude London Day 2 全 13 場，給電商老闆的三條 AI 治理
你有沒有過這種經驗。 剛開始用某個 AI 工具的時候，它意外地好用。然後你想讓它更好，於是多寫了一條規則。又遇到一個漏洞，再補一條。再來一個例外狀況，又補一條。三個月後，你回頭看那段 prompt，已經長到自己都不想讀，而 AI 呢？反而越來越笨，越來越常給你莫名其妙的答案。 如果你問我，這幾乎是每個認真用 AI 的人都會踩的坑。 Anthropic 前陣子把開發者大會「Code with Claude」開到了倫敦。我之前把第一天的 24 場演講整理成一篇導覽，那是「現況盤點」，台上的人在講模型進化到哪、產業瓶頸移到哪，比較像產業 keynote。想補課的可以先看那篇 Day 1 全 24 場筆記。 這篇要講的是第二天，跟 Day 1 不同天。