打開一個 AI 寫作工具，貼上店名跟服務項目，按下 Enter，不到三十秒就跑出一整段語法通順、資訊齊全的網站文案，這是不少中小企業主嘗試用 AI 寫網站文案時的第一步。
這段文字挑不出語法錯誤，服務項目也列得齊全，真正的問題是，訪客讀完沒多問一句，也沒多留一秒，因為同一段話換上另一家店的名字，一樣講得通。
AI 確實能幫上網站文案的忙，服務說明的初稿、FAQ 的雛形、標題的多個版本，都能在幾分鐘內寫出一輪。多數人真正遇到困難的地方，不是 AI 寫得好不好，而是 AI 寫出來的東西一定要加進真實細節才站得住腳，不然讀起來就是隨便哪一家都套得上的安全句。先從動筆前該準備哪些真實資訊講起，再一步步往下拆。
步驟一：先準備好這些真實資訊，AI 才有東西可寫
AI 寫出來的文案空洞，多半不是 AI 不夠聰明，而是餵給它的輸入本身就空。常見的下法只有店名，加一句「幫我寫網站文案」，AI 能寫出來的東西自然也只能一樣空。
動筆前，有幾類真實資訊得先準備好：
- 服務或產品的實際特色，要寫「做法」或「規格」，不是先丟一堆形容詞。比如美甲店與其說「手法細膩」，不如寫「每一個指甲會拋光兩次，指緣皮處理完才上底層膠」。
- 跟同類服務相比的實際差異點，比如營業時間比同區同業多開兩小時，或某道工序是同行少見的做法。
- 過去真實處理過的客戶情境，去識別化之後拿來當素材，比如自己過去真的在三天內趕出一組形象照，給臨時需要用的新人，這種情境去掉客戶身分細節之後就能直接寫進材料。
- 目標客群的具體樣貌，不是抽象的「年輕族群」，是實際會走進店裡或點開網站的那群人，平常最在意的是價格、速度，還是細節。
手上如果還沒有這些資料，不必自己憑空想，回頭找幾個地方就有：
- 過去寄出去的報價單和訊息紀錄，通常已經寫過「我們的做法是什麼、跟其他家哪裡不同」。
- 客戶在洽詢時問過的問題，藏著他們真正在意的重點。
- 社群貼文底下的留言，常常直接寫出顧客的真實用詞。
- 自己實際做這份服務時的流程，回想一遍寫下來，就是一份具體的素材。
一個很常見的誤區，是只給 AI 一個品牌名稱、加一句需求，就要它一次寫出整頁文案。輸入愈籠統，AI 能填的空隙就愈大，填出來的通常是四平八穩、放在哪個行業都通的句子，這正是後面幾個步驟要處理的核心問題。材料只要準備得夠具體，AI 寫出來的草稿就禁得起讀，後面要花的修改功夫也會跟著變少。OpenAI 官方的提示工程指南也提到，要盡量具體、詳細地描述想要的情境、結果、篇幅、格式與風格，愈模糊的描述，愈難換來精準的產出。
步驟二：服務說明這樣下指令，才寫得出「這是我們」的語氣
有了步驟一準備的材料，下一步是把材料轉成 AI 聽得懂的指令，寫出讀起來「真的是我們」的服務說明，這一步也是很多人用 AI 寫網站文案時最容易做錯的地方。這裡有兩個重點，一次只交代一個服務區塊，不要叫 AI 一口氣寫完整頁；另外提供一兩句自己寫過最滿意的文字當範例，讓 AI 比照語氣，而不是只用「專業」「親切」這種形容詞下指令。
把材料拆成一個個指令，而不是一次要整頁
先下一個指令寫「我們是誰、解決什麼問題」，把步驟一收集到的差異點與特色餵進去；確認這段沒問題之後，再另外下一個指令寫「這個服務具體包含什麼」，把規格與流程細節放進去。分開下指令，比一次要求 AI 寫完整頁精準得多，也更容易挑出哪一段需要修改。一整頁一次寫出來，問題常常散落在好幾段裡，要改東改西；拆成一段一段，出錯的地方會很明確地落在某一段。
給 AI 一兩句自己寫過最滿意的文字，當語氣的參考範例
光跟 AI 說「語氣要專業一點」或「親切一點」，AI 能理解的其實很有限，這類形容詞每個人心裡的標準其實都不一樣。更準的做法，是直接貼一兩段自己以前寫過、最滿意的文字當範例，請 AI 比照這個語氣去寫接下來的內容。同一份提示工程指南裡也提到，透過範例引導期望的輸出格式，是具體描述目標之外的另一個有效做法；Anthropic 官方文件同樣建議，給 AI 足夠的情境與具體範例，會比只用抽象的形容詞下指令，更容易換來貼近期待的結果。
服務說明的語氣抓穩之後，FAQ 是完全不同的情境，這裡要先解決的不是語氣，是提問本身對不對題。
步驟三：FAQ 初稿別憑空編，先挖出訪客真正問過的問題
AI 寫 FAQ 的時候，很擅長生成問題，也很擅長寫出通順的答案，但生成出來的問題常常只是聽起來「該問」，不是訪客真的會問的，原因很單純，AI 沒看過真實的客服對話。這一步要處理的，是先去挖訪客真正問過的問題，再讓 AI 幫忙把這些問題展開成完整的回答。
去哪裡挖到訪客真正問過的問題？
最直接的來源有幾個：
- 過去的客服對話紀錄，不管是 LINE、Messenger 還是電話後補記下來的內容，顧客當下打的字最貼近真實用詞。
- 網站洽詢表單裡的留言，通常是訪客下單前最後還沒想通的問題。
- 社群貼文底下的留言區，同一個問題常常被問了好幾次，也是一個現成的來源。
- 常見的電話詢問內容，店員或客服每天口頭回答的那幾句，幾乎就是 FAQ 現成的素材。
這些原始、零碎的問句才是 FAQ 正確的材料，不是自己坐在桌前空想「訪客大概會問什麼」。
把零碎的問題丟給 AI 展開成完整回答
零碎的問句蒐集齊了之後，才輪到 AI 上場，請 AI 把相似的問題分類、合併重複的提問，再展開成通順完整的回答段落。這一步 AI 確實省下大量整理時間，是這篇要中性介紹的、AI 真正幫得上忙的地方。自動生成的內容也要跟真實使用情境有關聯，Google 官方的生成式 AI 內容指引就提到，不論內容是不是自動生成，都要著重準確度、品質與關聯性，這一點在 FAQ 這種需要對應真實提問的內容類型上，格外重要。
FAQ 的問題挖對之後，下一個常被寫壞的地方是標題。
步驟四：標題別只寫一版，一次讓 AI 生成多個再挑
標題或文案要有比較的空間，才挑得出好壞。這也是為什麼只跟 AI 說「再給我一個」沒有用，得換一種下指令的方式。做法是拿同一個賣點，分別指定幾個不同角度，像是強調「省時間」的利益角度、強調「不知道怎麼選才對」的痛點角度、或是拋出一個問號的好奇角度，請 AI 各寫一版，而不是重複要求「再給我一個」。角度指定得愈明確，拿到的幾個版本才會真的長得不一樣，不是換幾個字的同一句話。
挑版本的時候，判準不是哪一句唸起來最順口，是哪一版最貼近這個角度鎖定的讀者用詞習慣，以及最貼近讀者搜尋時真正想找的意圖。同一個賣點，用「省時間」角度寫出來的版本，跟用「怕選錯」角度寫出來的版本，吸引到的會是不同心態的訪客，選版本之前，先想清楚這篇內容要對到哪一種讀者。
套用前面提到的具體化原則，給 AI 一份明確的角度清單，會比模糊地要求「再來一個」，更容易拿到真正有區別的版本。
版本選對之後，不管是服務說明、FAQ，還是標題，草稿裡通常還藏著同一種毛病，讀起來「哪裡都通，哪裡都沒說清楚」。
AI 草稿讀起來空空的？問題不在工具，在少了這一步
就算前面四個步驟都做對了，AI 寫出來的第一版草稿，還是習慣性塞進幾句「放在哪個行業都通順」的安全空話。這不是 AI 不用心，其實是模型本身的產出傾向本來就偏向四平八穩、放諸四海皆準，這樣的句子在任何情境下都不會出錯，卻也因此完全沒有資訊量。讀者讀到這類句子，分辨不出這家店跟別家有什麼不同，信任感也很難建立起來。
AI 最常自動塞的「安全空話」有哪些，怎麼認出來？
這類句子有一個共同特徵，把裡面的具體名詞抽掉，句意完全不受影響。像是「提供優質服務，滿足您的各種需求」，或是「專業團隊用心為您服務」，不管換成哪個行業、哪一家店，這兩句話原封不動貼上去都通順。讀者其實一眼就認得出這是模板句，只是多數人寫的時候沒意識到自己正在寫這種句子。
每一句空話，要換成一個手上真正有的具體細節
置換的做法很單純，把每一句抽象空泛的句子，換成步驟一準備好的一個真實數字、一段實際的服務情境、或一句去識別化的客戶原話。這裡要求的不是寫得更長，是換成更具體。
拿前面「提供優質服務，滿足您的各種需求」這一句來對照，換成具體版本之後，會變成類似「每一件送洗的衣物，送回前都會經過三道品管檢查，發現沒洗乾淨的環節就當場重洗」這樣的句子。前後兩句字數差不多，但後面那句讀完，讀者知道這家店實際在做什麼，前面那句讀完，什麼都不知道。
同一份生成式 AI 內容指引也提到，缺乏原創附加價值的內容，可能被視為規模化內容濫用；創作者該追求的，是能展現經驗、專業性、權威性與可信度的原創內容。這正是空話式文案最該補上的一塊。
順手核對 AI 有沒有編造內容，而不是照單全收
這個環節也要順手核對一件事，AI 有沒有編出不存在的服務項目、數字或案例。這是 AI 常見的產出風險，沒把關就直接照貼上線，反而會製造更大的信任問題，原本只是句子空洞，現在變成內容不實。
定稿前，這三件事還是要人工把關
前面這幾關都跑完之後，定稿前還有三件事得靠人工把關，AI 交出來的不是成品，是半成品。
- 品牌語氣是不是前後一致，通篇讀一次，抓出突然變調的段落，某一段忽然變得生硬或用詞跳掉，多半是 AI 切換段落筆調時留下的痕跡。
- 事實有沒有被講錯，價格、規格、服務範圍這幾項，AI 最容易補上一個聽起來合理、實際不存在的數字或條件，逐項核對過一輪最保險。
- 關鍵字有沒有自然融入，不是硬塞進每一段，讀起來像人話優先，關鍵字自然出現在該出現的地方就好。
這幾件事的核心，呼應前面提到的同一個原則，內容不管怎麼生成，終究要禁得起事實與品質的檢驗。
同一套做法放到任何一頁服務說明都通，先把真實素材備好，再用 AI 寫網站文案，寫出來的草稿才有「這真的是我們」的味道，不是隨便哪一家都套得上的安全句。現在就挑網站上一個服務說明頁，照這幾個步驟跑一次，看看改完前後讀起來差多少。