英文官網上線了，詢價卻大多來自台灣。展會上聊得很熱絡的買家，報完價就沒有下文。老闆說要導入 AI，大家各自開了帳號，用了半年，工作流程還是跟以前一樣。
如果你在外銷企業負責行銷或業務，這些場景應該不陌生。
我從 2020 年開始擔任外貿協會的企業顧問，累計輔導超過 350 家台灣廠商。2026 年到 10 月中，已經陪 97 家外銷企業進行了 108 場一對一諮詢，產業從電子、機械零組件、工具機，到食品、醫療器材、生活用品都有。
這篇文章把今年的諮詢筆記整理過一遍，帶你看外銷企業在數位行銷上最常卡住的 5 個地方，每一個都附上真實諮詢情境（已去識別化）和我會給的方向。最後也會分享：怎麼準備，才能讓一場顧問諮詢真的有收穫。
2026 年諮詢的是哪些企業？產業不同，問題卻很像
97 家企業裡，電子與光電資訊類最多（20 家），其次是機械零組件與五金（18 家）、機械設備與工具機（14 家）、消費品與生活用品（13 家），再來是貿易商、食品農產、醫療生技、材料包裝等。
產業差很多，但整理筆記時我發現，大家遇到的問題高度重疊。依照筆記標籤統計，最常出現的主題是：
- AI 工具應用：58 場
- 官網 SEO：50 場
- 知識型文章與文案優化：各 39 場
- LinkedIn 經營：37 場
- B2B 陌生開發：34 場
- AIO（AI 搜尋優化）：31 場
- 流程自動化：24 場
也就是說，不管你做的是齒輪還是醬料，下面這 5 個問題，很可能也是你的問題。
外銷企業最常問的 5 個數位行銷問題
1. AI 工具到底要怎麼用在外貿工作上？
這是今年出現最多次的題目。多數企業不是沒在用 AI，而是停在「有問題就問 AI」的階段，沒有接進真正的工作流程。
一家做專業音響設備的電子廠，報名寫的是想了解 AI agent。聊下去才知道，研發部門早就用 AI 查料、寫程式，外銷窗口卻還在一張一張手動整理展會名片。她想自動化，又擔心 AI 會自己把信寄出去、擔心客戶資料被拿去訓練模型。
我們最後把流程拆成「拍名片、辨識、背景調查、寫開發信草稿」四步，存成一個可以重複呼叫的 Skill（技能，把固定做法存起來，下次一句話就能叫出來）。信件一律只存草稿，人看過才寄；同時把模型訓練關掉，也讓她知道哪裡可以隨時中斷連線。
我常說，AI 導入的順序是先找問題，再選工具。先挑一個每週都在重複、又讓你最煩的環節，把它跑順，比一次買五個工具有用得多。
（延伸閱讀：ChatGPT、Claude、Gemini 會拿我的資料去訓練嗎？三家關閉模型訓練設定教學）
2. 官網和產品頁要怎麼寫，海外買家才搜得到？
一家做 CNC 工具機、正在找海外經銷商的機械廠，英文頁面都上架了，但打開流量分析一看，訪客幾乎都在台灣。
問題出在兩個地方。第一，頁面上用的是公司內部的叫法，不是海外採購會搜尋的字。第二，產品文案寫得很中性，我當場做了一個測試：把 logo 拿掉，這段文字套在競爭對手身上也完全成立。
我給的方向是先盤點「產品關鍵字」和「採購關鍵字」，在產品頁直接寫出「我們正在尋找全球經銷商」，讓對的人自己找上門，再把 News 區從轉貼臉書動態，改成回答買家問題的文章，例如「如何選購某類工具機」。這家廠商當場就決定補上代工說明和招募經銷商的按鈕。
另一個很常見的狀況是傳產廠：產品多半簽了保密協議不能公開，產品頁只剩品名。這時候可以用文字描述加工能力，再用去識別化的案例故事建立信任。同業抄得走你的規格表，抄不走你的案例。
3. 客戶都用 AI 查資料了，我們會不會被 AI 推薦？
這是 2026 年成長最快的題目。越來越多採購在找供應商之前，會先問 ChatGPT 或 Google 的 AI 摘要。AIO（AI 搜尋優化，讓你的內容被 AI 讀懂、引用）因此變成很多企業的新焦慮。
一家做精密鑄造代工的廠商，想委外重做官網，因為網站廠商說舊站「不符合 AI 搜尋」。我看過之後發現，真正的問題不在網站新舊。他們的產品圖其實是「做過的案例」，卻被買家當成現貨，引來一堆無效詢價；頁面標題寫的是產業名稱，而不是買家實際會搜的零件名稱。
試想採購問 AI：「台灣哪裡可以做某種材質、某個重量範圍的鑄件？」如果你的網頁上沒有這些字，AI 就很難把你列進答案。
另一家工業設備貿易商更可惜。她聽別人說「Google 不收錄 AI 寫的文章」，就把辛苦寫好的知識文章全部下架。我們當場打開 Google 官方的說明一起看：Google 看的是內容對讀者有沒有幫助，而不是內容怎麼產生的。後來她決定把文章修改後重新上架，把條列式的規格短句改寫成完整的句子，再補上買家常問的 FAQ。因為 AI 擷取的是一段完整的話，不是一串關鍵字。
（延伸閱讀：AI 搜尋 SEO 怎麼做？搞懂 AI Search 運作原理，讓你的內容被 AI 引用）
4. LinkedIn、開發信、展會之後，要怎麼主動找客戶？
「展會上很有興趣，報完價就石沉大海，連拒絕都沒有。」這句話我今年聽了很多次。
一家剛成立的手工具貿易商就是這樣。我的建議是：
- 展後一個月內安排多封跟進信，每一封換一個角度，不要每封都只是「請問考慮得如何」
- 全部沒回應，就寄一封有禮貌的退場信，直接請教對方沒有下單的原因
- 洽談時錄音（先取得同意），回來交給 AI 整理復盤
- LinkedIn 用業務的個人身分經營，付費開發工具先不急著買
另一家做手術室設備的醫療器材廠，想把「臨床痛點」做成社群內容。但他們實際上是賣給經銷商，醫院真正拍板的是管理部門，不是醫生。所以「醫生用起來眼睛比較舒服」這個賣點，要再往上翻譯成成本和效率的語言，才講得進決策者心裡。
B2B 的決策者不只一個人，每個人在意的東西不一樣，這是很多外銷企業寫文案時最容易忽略的一點。
（延伸閱讀：如何用 AI 寫 Email？30 種職場信件應用場景＋Prompt 提示語模板）
5. 業務只有一兩個人，有沒有辦法自動化？
台灣很多外銷企業的業務團隊只有一兩個人，詢價、寄樣、報價全部一手包辦。一家出口廠把寄過樣品、沒有下文的客戶都放在 Excel 裡，群發開發信是用個人信箱一封一封 BCC。
我沒有建議他們馬上買 CRM（客戶關係管理系統），而是讓桌面版的 AI 代理直接讀寫原本的 Excel，跟 AI 一起討論客戶怎麼分群；群發改用免費的電子報系統，每次只先開發 10 家，跑順了再把「撈名單、寄信、檢查回覆、回填表格」串成一個固定流程。
自動化的起點，通常是你已經在用的那張表。
（延伸閱讀：AI agent 自動化工作流程：我每週一只問 AI 一句話，週報、選題、草稿自動產出）
報名寫的問題，常常不是真正的問題
整理筆記時，我發現至少有十幾場諮詢，報名寫的題目和真正的卡點完全不同。
- 一家企業問「關鍵字廣告和 SEO 差在哪」，聊下去才發現，他們完全看不到網站數據，根本無從判斷現在做的有沒有效。
- 一家化妝品容器廠，報名表勾了「預算不足」，真正的問題是每 10 個合格詢價，有 7 到 8 個在收到資料後就失聯。買家在比較階段自己上網查，查不到足夠的證據，就被別人帶走了。
- 一家記憶體模組廠想優化電子報開信率，實際數字已經在產業平均範圍內，真正的瓶頸是新名單幾乎沒有成長。
- 一家建材廠想換電子報工具，但一篇中英文章上稿要花一整天，部落格一季才更新一篇，換了工具也沒有內容可以寄。
這不是企業的問題。報名表只有幾行字，人在問題裡面的時候，本來就很難看清楚自己卡在哪裡。
所以每一場諮詢前，我都會先把對方的官網、產品頁、經貿網頁面和 LinkedIn 看過一遍，把我對卡點的推測寫進準備資料，開場第一件事就是確認：「我的理解是這樣，如果不是，請直接告訴我。」
也因為這樣，現場常常會聊到題目以外的事。問 AI 的聊到 SEO，問開發信的聊到展會。這些年各種題目都碰過，這反而是一對一諮詢最有價值的地方：有人從外面看一眼，告訴你力氣該先用在哪裡。
（延伸閱讀：公司沒有主力商品，行銷該怎麼做？一家 20 年貿易商的重新定位）
一場有效的顧問諮詢，該帶什麼來？
不管你找的是哪一位顧問，帶著下面這幾樣東西來，同樣的時間可以多拿到很多：
- 最想解決的那一件事：一次聚焦一個主軸，比列十個問題有用
- 官網與主要產品頁網址：顧問可以事先看過，現場直接討論
- 你手上的數據：Google Search Console、GA4、廣告報表、開信率，沒有也沒關係，但要誠實說沒有
- 目前的客戶是誰：哪些國家、什麼類型的買家、平均一張單多大
- 決策的人和執行的人一起來：老闆和行銷、業務窗口一起聽，回去才推得動
我自己的經驗是，準備得越具體的企業，離開時帶走的行動清單也越具體。
廠商怎麼說
今年收到不少廠商會後的回信，以下節錄幾則（已遮蔽公司與個人資訊）：
外貿協會諮詢後廠商回信：專業、效率高、句句切重點（已去識別化）
「專業、效率高！還句句切重點，既解決現下的問題，又幫忙提供接下來很有幫助的優化方式與建議。」——電子產業行銷窗口
「感謝今日詳細的諮詢教學，非常受用！希望未來 TAITRA 相關課程都能有妳。」——醫療器材廠行銷專員
「花那麼多心思回覆我的問題，讓我有更多的頭緒去解決問題。」——外銷部門窗口
也有不少企業在第一次諮詢後，回來做第二次、第三次，延續上一次的行動清單往下走。
更多回饋可以看：學員與客戶回饋
力氣用對地方，小廠也能被世界看見
108 場諮詢下來，我最大的感受是：台灣外銷企業普遍不缺產品力，也不缺努力。缺的往往是一個從外面看進來的視角，幫你判斷哪一件事該先做。
AI 讓很多事情的門檻變低了，寫文章、做名單、跟進客戶，都比三年前容易許多。但工具越多，先想清楚「我的問題到底是什麼」就越重要。
如果你讀到這裡，發現自己的公司也卡在其中一題，不妨先從最小的那一步開始：打開你的英文官網，用買家的角度搜一次自己的產品。你會在第一頁看到自己嗎？
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參考資料
- Google 搜尋中心〈Google 搜尋對 AI 生成內容的指引〉：https://developers.google.com/search/blog/2023/02/google-search-and-ai-content
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