> ## Content Index > Fetch the complete content index at: https://growthhackers.tw/llms.txt > Use this file to discover other available public pages before exploring further. # 陌生開發信怎麼寫才不像 AI 垃圾？一把比範本更有用的尺 - URL: https://growthhackers.tw/blog/ai-message-proud-to-receive/ - Published: 2026-08-15T01:00:00.000Z - Updated: 2026-08-15T01:00:00.000Z - Description: 「Tim 你好，恭喜你被取名叫 Tim。」你笑了，然後想起上禮拜自己寄出去的那封信。AI 沒有讓你的訊息變好，它只是讓你原本的水準被更多人看到。GTM 工程師 Jordan Crawford 給了一把尺：你發出去的訊息，自己收到會不會覺得驕傲？這篇只寫怎麼想，不寫用什麼工具。 - Author: Lewis wang - Tags: 趨勢解碼, GTM, AI 行銷, 成長行銷, 創業 先看一封信。 「Tim 你好，恭喜你被取名叫 Tim。這麼棒的名字，你一定很辛苦吧。我們公司是一間 B2B SaaS 解決方案，做 AI 轉型與市場進攻。你有沒有 15 分鐘，讓我跟你講講我想從你身上得到的一切？」 你笑了。 然後你想起上禮拜自己寄出去的那封開發信、那則 LINE 官方帳號推播、那封 EDM。除了文法更順、字更多、開頭多了一句「注意到貴公司近期的成長」，本質有差嗎？ 沒有。而且因為現在是 AI 寫的，你一天能發一千封。 我最近看了一集 podcast，是 [FullEnrich 頻道的《Full Funnel Rich》](https://www.youtube.com/watch?v=EZpoQ8gT02E&ref=growthhackers.tw)，來賓是 Blueprint GTM 創辦人 Jordan Crawford，一位 GTM（Go-To-Market，市場進攻）工程師。主持人介紹他的時候用了「很多人稱他是全世界最強的 GTM 工程師」這種說法，那是主持人的推崇，我們就當推崇聽。 整集大半在講工具。但最值錢的東西出現在第 111 秒，他自我介紹的時候，隨口講了一句話。 那句話我聽完停下來，倒回去又聽了一次。 ## 那句話：一把尺，不是一個技巧 他說，他的目標是幫團隊「發出他們自己收到也會覺得驕傲的訊息」（send messages that they would be proud to receive）。 然後他直接把這句話當成判準： > 這就是你用來分辨什麼是 AI 垃圾、什麼是 AI 精品的那把尺。 方法是反推。先問「我能發出的最好的一封訊息長什麼樣」，寫出來，看著它。然後才問第二個問題：這種等級的東西，怎麼大量發？ 順序千萬別倒過來。 我去查了 [Blueprint GTM 的官網](https://blueprintgtm.com/?ref=growthhackers.tw)，他們自己的說法是「Build a message where the data IS the message」，做到訊息具體到「收件人願意付錢來收到它」。同一把尺，換句話講。所以那句話不是上節目臨場掰的漂亮話。那是他拿來收錢做生意的東西。 重點是什麼？ 這把尺最狠的地方在於，它同時管住了兩件事：品質，跟你想規模化的野心。 以前你手動寫，一天發不了幾封，品質爛也只爛在少數人面前。現在 AI 幫你寫，你的產能翻了幾十倍，品質就等比例地放大出去。你平庸，它就把平庸發得更快、更遠、更有禮貌。 AI 沒有讓你的訊息變好。它只是讓你原本的水準，被更多人看到。 而且台灣市場小。同一批潛在客戶，被同一批廠商用同一套 AI 話術輪番轟炸，你的信在收件匣裡跟旁邊那幾封長得一模一樣。這件事站內談過一次，[越用力推銷，轉換率反而越低](https://growthhackers.tw/blog/naval-sell-the-truth-trust-marketing/)，講的是人腦天生抗拒被推銷。 Jordan 這把尺，等於把那個判斷變成一個你每天可以做的動作。 寄出去之前，讀一遍，問自己一句：這封信如果是別人寄給我的，我會不會覺得「哇，這個人有做功課」？ 不會，就不要發。 ## 尺量出來不合格，通常不是文案的問題 你把那封信改了八版還是不合格。你知道為什麼嗎？ 因為你不夠了解對方。 Jordan 講了一個他認為所有好的市場進攻都建立在上面的地基，叫資訊不對稱。他的原話大概是這樣：如果你已經有 50 個、100 個、1000 個客戶，你對第 1001 個客戶的了解，應該要超過那個客戶對自己現實的了解。 然後他補一句：而這幾乎從來沒發生過。 ![資訊不對稱是好 GTM 的地基：你對他的了解，要超過他對自己的了解。做不到，工具再多也只是把平庸的訊息發得更快。](https://growthhackers.tw/content/images/2026/08/inline-asymmetry-v1.png) 資訊不對稱是好 GTM 的地基：你對他的了解，要超過他對自己的了解。做不到，工具再多也只是把平庸的訊息發得更快。 他舉了兩個例子，我覺得台灣做生意的人會很有感。 第一個是德國來的創業者，想做牙科診所的帳務管理，但他完全不懂牙科帳務。 他做的第一件事不是寫程式。是去找一位牙醫，免費幫他做帳，做了六個月。 六個月後，他能跟你講某個代碼是常見的洗牙項目、他親手報過幾千筆。Jordan 說他當下只想聽這個人把話講完。 第二個是做建照情報賣給地方政府的女創辦人。她跟上千位州政府與市政府的官員聊過（這是他轉述的量級，不是我查證過的數字）。Jordan 問她怎麼知道什麼時候可以停，她的回答是： > 當我在他們開口之前，就知道他們要說什麼。 那一刻她不用再主動找客戶了，因為每聊完一個，她就問「還有誰你可以介紹給我」。 我自己在雨傘產業待了七年，做過工廠業務，也站過百貨公司的專櫃。站櫃那段時間學到最有用的東西，其實不是話術。是你站久了，客人還沒開口，光看他走進來的路線跟停下來的位置，你心裡大概就有底：這位是來吹冷氣的、這位是來比價的、這位是真的要買。 那種判斷沒有捷徑，是站出來的。 現在很多人想用 AI 跳過這一段。工具幫你把資料補齊、把訊息寫好、把時間排好，看起來很像你懂客戶了。但工具補得出對方的職稱和公司規模，補不出「他每天最痛的是哪一件事」。 站內另一篇談過機器這一側能做到什麼，[AI 要在他開口前就認得他](https://growthhackers.tw/blog/ai-gtm-agent-knows-buyer/)，講的是技術怎麼即時辨識來客。這篇談的是前面那一段：人得先累積出那個理解，機器才有東西可以認。 ## 台灣中小企業最該抄的一段：別把市場抓太寬 這是整集我認為對台灣最有價值的一段。 Jordan 說，橫向的市場進攻會讓你的知識碎掉，而不是累積。你今天跟一個汽車保養廠老闆聊、明天跟一個科技業的人聊、後天跟一個水電師傅聊，他們都用你的後台軟體，但他們的世界完全不同。 > 你的知識會複利，還是會碎裂，差別就在這裡。 聚焦利基市場，你談過 5 個、10 個、100 個客戶之後，知識是疊上去的。撒網，你談了 100 個，得到的是 100 片拼不起來的碎片。 ![同樣談 100 個客戶，聚焦利基市場是把知識疊起來，什麼都做是把知識打碎。](https://growthhackers.tw/content/images/2026/08/inline-compound-v1.png) 同樣談 100 個客戶，聚焦利基市場是把知識疊起來，什麼都做是把知識打碎。 他舉的例子很好笑。有個做洗碗機器人的，一直賣餐廳，磨得要死就是不成交。後來換去打「洗碗中心」，就是專門幫別人洗碗、整天只做這件事的業者。他發出去的訊息爛得可以：「嗨，我們有洗碗機器人。」 但他說，十個裡面約到七個。 因為那個利基的核心痛點，剛好就是他做的那件事。 這不是替爛文案開脫。是說對象選錯的時候，再好的 AI 文案也救不回來。 Jordan 下的判斷是：如果市場進攻對你來說很難，那是你抓得太寬了。 台灣中小企業更該把這句話貼在牆上。你知道為什麼嗎？一來是資源少，撒網等於把預算切成一百份，每一份都不夠讓人記得你；二來是台灣的產業社群密度高，公會、同業、群組，你在一個利基裡做出口碑，消息傳得比廣告快。 不是我說，做傳產跨數位的老闆最常犯的錯，就是官網上寫「服務各行各業」。那句話翻譯成客戶的語言是：我沒有特別懂你。 **中小企業要怎麼挑利基市場？** 挑一個「大部分業者的主要業務問題，剛好就是你在解的那件事」的族群。不是挑最大的，是挑你講一句話對方就會點頭的。 ## 完全沒有客戶資料的時候，第一步是什麼 如果你是全新品牌、全新產品，手上零資料，Jordan 的答案沒有任何花招。 去跟 100 個目標客戶聊天。必要的話付錢請人家聊。 而且不要去賣。就問：你現在怎麼做這件事？哪裡卡？他會跟你講很具體的事，例如水電師傅會說「我要叫很多彎頭零件，但我人在工地的時候根本不知道庫存還剩多少」。 聽到這種話，你才知道產品該長什麼樣。 他還丟了一句我很喜歡的：**你永遠在跟「次佳選項」競爭。** 而那個次佳選項，可能就是對方現在用得好好的那套土法。也許他真的不需要你，也許他需要但沒那麼痛，也許他痛的地方跟你想的完全不同吧？你不去聊，就只能先把產品蓋出來，再來體會賣不動的滋味。 這段沒有捷徑，也沒有工具可以代勞。這是那個「沒有人想做的麻煩事」。 至於怎麼找到這些人，Jordan 提到一個我覺得思路很值得學的方法：往回推。 拿你手上已經成交的那幾個客戶，一個一個去研究：這個人當初是從哪裡冒出來的？是同業公會？是產業展？是某個公開登記？ 把來源找出來，你就知道下一批同類型的客戶會出現在哪。 他說模型從已知的例子往回推特別強，比你直接叫它「去幫我找客戶」有用太多。台灣這種公開來源其實不少，關鍵是你有沒有回頭去看。 但這裡要踩煞車。**公開查得到，不等於可以任意拿來行銷使用。** 台灣有個人資料保護法，蒐集、處理、利用各有各的門檻，平台也各有各的使用條款。這篇只講「回推來源」這個思考方式，不提供任何可以照做的操作步驟，實際要動之前請找法務確認。 ## AI 這一側，他給了兩個判準 前面都在講人。這集後半有兩段是講 AI 的，我認為對天天在用 AI 的人有直接價值。 **第一，提示詞工程已經不是在雕琢文字了。** Jordan 的說法是，現在提示詞本身的重要性，低於你給模型的工具能力，以及你堆疊脈絡的順序。 他的比喻很妙：想像你複製了一個 30 歲的成年人，身體是大人，但什麼都不知道。你要把知識裝進他腦袋，順序有差。你不能開口就說「去找一個 email」，他會愣住。你得先告訴他 email 是什麼、通常長在哪裡、怎麼判斷一個 email 是不是有效的、常見的組成大概有八種格式。 裝到這裡，你再叫他去找，他才找得到。 ![提示詞工程的重點已經不在雕琢文字，而在你把脈絡按什麼順序裝進去。](https://growthhackers.tw/content/images/2026/08/inline-context-v1.png) 提示詞工程的重點已經不在雕琢文字，而在你把脈絡按什麼順序裝進去。 他另外提了一個習慣我很有共鳴：用講的，不要用打的。因為打字的時候你會自我審查、會修飾，講話才會把該倒的東西全倒出來。 （站內談過相近的事：[用 AI 的高手不寫更長的 prompt，他們設計驗收迴圈](https://growthhackers.tw/blog/ai-agent-verification-workflow/)。同一個方向，重點都在你怎麼安排流程，不在你的形容詞夠不夠多。） **第二，衡量 AI 的指標，是「每次拿到正確答案的最低成本」。** 不是哪個模型最強，也不是哪個最貴。 他用了 Apple M1 晶片的類比：當年 Apple 沒有說這是全世界最強的晶片，說的是「以每瓦效能來看」是最強的。同樣的道理，你的 AI 流程該看的是每拿到一個正確答案要花多少錢，能用便宜的方式先問到答案，就不要一開口就叫最貴的模型上工。 他自己踩過一個很好笑的坑。他幫客戶做事的時候用的是客戶的 API 帳號，某天查帳單，看到 67,000 這個數字，整個人嚇到直接寄信給 Anthropic 執行長 Dario Amodei 求救。查了半天才發現，那個 API 回報的單位是「分」不是「元」。實際金額大約是 600 美金。 這件事好笑的地方，不在他小題大作。 在於你連自己儀表板上那個數字的單位都可能看錯，卻已經準備好要為它做決策了。 而且成本這件事，最後還是要繞回那把尺。你省下來的錢，是為了讓模型有餘裕去把一個答案問對；把答案問對，是為了讓你有東西可以寫進那封值得被收到的信裡。省錢本身不是目的。 ## 誰在講話，他賣什麼，你得知道 這一段一定要講清楚。 這集節目是 FullEnrich 自己上傳在自家 YouTube 頻道的，中間有一段完整的口播廣告。而 FullEnrich 本身就是做 B2B 聯絡資料補全的廠商，換句話說，這是一間資料廠商自製的節目，訪談同一個領域的專家。 更重要的是來賓自己在節目裡主動講出來的幾件事： 他是 FullEnrich 的投資人兼顧問。他從 2020 年開始就是另一個工具 Clay 的顧問兼投資人。他自己也在賣一套一年 2,500 美金的訂閱產品，把他的知識和技能包裝進去。 另外主持人整理了一份工具懶人包放在說明欄，那是導流用的。 所以整集裡面的工具推薦，你都應該打折看。如果你問我，至少上面這幾項跟他有明確的利益關係，這不代表那些工具不好，但代表那不是中立意見。 那為什麼我還寫這篇？ 因為那把尺不受影響。 「你發出去的訊息，自己收到會不會覺得驕傲」這句話，不需要你買任何東西才能用。工具換得很快，他這集提到的那些名字，明年還有多少你在用很難講。反推法、資訊不對稱、聚焦利基、親自去聊，這幾件事在工具出現以前就有效，工具換過幾輪之後還是有效。 ## 你這週可以動的四件事 ► **建立寄出前的最後一道關卡，用「換名字測試」。** 把訊息裡的公司名、人名換成同業的另一家，如果整段話還是完全成立，那就退回重寫。因為那表示你根本沒在跟這個人講話。 ► **挑一個利基，然後把它寫進你的官網。** 把「服務各行各業」拿掉，換成「我們專門解決 ○○ 業者的 ×× 問題」。你會少接到一些詢問，但成交率會不一樣。 ► **這個月排出五場不賣東西的對話。** 固定問三題：你現在怎麼處理這件事？最卡的是哪一步？如果它一直不解決，你會損失什麼？談完不要急著提案，先把重複出現的答案記下來。 ► **拿你成交過的客戶往回推。** 他們當初是從哪裡冒出來的？找到來源，比找到聯絡方式重要。動之前先確認個資法與平台條款的界線。 ## 幾個你可能會想問的 **Q：GTM 工程師到底在做什麼？** A：用程式、AI 工具和自動化，去優化一間公司怎麼找客戶、怎麼溝通、怎麼把東西賣出去的角色。它是行銷、業務和工程之間的混合種。注意這裡的 GTM 是 Go-To-Market，不是 Google Tag Manager。 **Q：我們公司規模小，資訊不對稱這件事做得起來嗎？** A：規模小反而有優勢。你老闆自己就在第一線，想約客戶聊天，決定權就在他手上；同樣的事在大公司要先過三層會議。難的從來不是資源，是願不願意做那件麻煩事。 **Q：提示詞工程現在該練什麼？** A：練兩件事。一是給模型對的工具，二是安排對的脈絡順序。把它當成在訓練一個什麼都不懂的新人，你會先教什麼、再教什麼。文字雕琢的邊際效益已經很低了。 **Q：怎麼判斷一封 AI 寫的訊息該不該發？** A：那把尺就一句話：你自己收到，會不會覺得驕傲。這個標準比任何字數限制、任何開信率預測都準。 --- **資料來源**：Jordan Crawford（Blueprint GTM 創辦人）受訪於 FullEnrich 頻道 podcast《Full Funnel Rich》，〈The best GTM engineer in the world explains his 2026 tech stack〉，2026 年 8 月 6 日。影片連結：https://www.youtube.com/watch?v=EZpoQ8gT02E 文中的觀察框架與國外案例（爛訊息示範、資訊不對稱、德國牙科帳務、建照情報創辦人、洗碗中心、提示詞脈絡堆疊、M1 類比、帳單誤讀）均為受訪者 Jordan Crawford 所述；台灣脈絡的對照、中小企業的判斷與文末行動建議為本文作者的延伸，文責由本文自負。另 Blueprint GTM 的官網說法為作者另行查證。 該節目由 B2B 聯絡資料補全廠商 FullEnrich 製作並上傳於自家頻道，節目中含該公司口播廣告；受訪者於節目中自述為 FullEnrich 投資人兼顧問、Clay 顧問兼投資人，並自售訂閱制產品。相關工具推薦請自行斟酌。 **協作聲明與免責** 這篇文章由王董與 AI 一起整理製作完成。文中引用的第三方資料、研究或工具都會標註來源名稱；若原始出處有公開連結，會以 `[來源名稱](URL)` 形式附上，方便你進一步查找。若文中內容與原始出處有任何出入，請以原文為準。 內容僅供參考與學習交流，不構成任何專業、商業或投資建議，請依自身情況判斷並自行承擔行動風險。文中提及的工具功能、數據與平台政策可能隨時間異動，請以各官方最新公告為準。