行銷工程師是新一代的 10 倍速員工，而大多數公司甚至還沒找到這樣的人。
如果你正在經營新創、做生意或搞副業，現在自己成為這種人，或是請一個來，就是你手上最大的槓桿。這是自 Google 推出 AdWords 以來，做行銷最讓人興奮的時代。說不定是有史以來最棒的時刻。
過去 20 年，行銷點子很好想，但要落地卻難如登天。業務知道案子為什麼成交；客服知道客戶為什麼流失。但每個點子都得熬過一份 brief、一位設計師、一位工程師、一位分析師和兩場會議，最後大多死在某個 Slack 討論串裡。
現在，這個瓶頸被打破了！
今天，一個 Agent 花十分鐘就能讀完上週所有的銷售通話紀錄。另一個能把客戶說過的話直接變成一頁登陸頁面。還有一個會在你睡覺時上架三十支廣告，並自動關掉表現爛的那些。再一個會在週一告訴你，哪檔活動真正帶來了願意掏錢的客戶。而且現在的模型已經夠強，只要你的點子好，產出的東西就會好。
行銷工程師的工作，就是把這些 Agents 串成一台機器。一半是行銷人，一半是建造者。而最厲害的那群人往往不是行銷出身：創辦人、工程師、營運人員、單打獨鬥的開發者。
所以，泡杯咖啡或茶吧，因為以下是完整的實戰手冊（閱讀時間約 15-20 分鐘）：
我們是怎麼走到這一步的
在《廣告狂人》的年代，也就是 1950 到 1990 年代，行銷就是報紙、電視、廣播和看板。這份工作靠的是大點子和大預算。一檔活動動輒燒掉幾百萬，製作要好幾個月，運氣好的話，要等一季之後才知道到底有沒有效。一個頂尖行銷人一年只有幾次真正出手的機會，所以整個行業都建立在品味、說服力和直覺上。
接著，Google 在 2000 年推出 AdWords，Facebook 在 2007 年開放廣告，突然之間，每一次點擊都能被計算。數位行銷人就此誕生。工作內容變成了管理 SEO、付費搜尋、Email 和聯播網廣告等渠道。行銷人整天盯著數據後台，而最厲害的就是那些把平台規則摸得最透的人。你一個月大概能跑幾個實驗。
到了 2010 年代，成長駭客出現了，我永遠忘不了那段日子。Sean Ellis 在 2010 年創造了這個詞，那個十年裡最猛的招式後來都成了業界傳說。Hotmail 在每封信的最底下加了一句「P.S. I love you. Get your free email at Hotmail」。Dropbox 讓你每邀請一個朋友就送你倆免費空間。Airbnb 讓房東可以把房源同步貼到 Craigslist。成長駭客把行銷當產品做，滿腦子都是漏斗、循環和 A/B 測試。問題是，每個好點子都需要工程師，而工程師的時間全排給了產品路線圖。成長駭客有一半的生命都在開 ticket 和排隊。一週能跑幾個實驗就算很猛了。
2022 年底 ChatGPT 登場後，我們迎來了 AI 輔助行銷人。文案變快了，圖片變快了，但其他一切照舊。一樣的組織架構、一樣的會議、一樣的六週週期，只是初稿寫得好了一點。這大概就是所謂的 AI 副駕時代。多數行銷團隊現在還卡在這個階段。
而「行銷工程師」，就是當想出點子的人和動手做出來的人變成同一個人時，所發生的事。一個行銷人自己去研究客戶、蓋出網頁、生成素材、接好數據，然後上線測試。工作的基本單位從「一檔活動」變成了「一套能不斷產生活動的系統」，一個人一天跑幾十個實驗變得完全可行。
拉遠來看，整部行銷史其實只有一個趨勢：實驗的成本不斷崩跌。誰能跑出最多好實驗，誰就學得最快；誰學得最快，誰就贏。
為什麼這件事這麼重要
每家公司屁股底下都坐著一座很少用到的金山（我知道很難相信，但這是真的）。
業務每週都會聽到一樣的五種拒絕理由。客服清楚知道哪些承諾會導致退款。創辦人對這個產業有一堆強烈看法，但只存在他腦海裡和幾段 podcast 剪輯中。數據分析知道哪些頁面帶來的客戶留得最久。所有資訊散落在不同工具裡，由不同人掌管，可能一季才會有一次流進行銷活動裡。
同時，那些能把這些洞察用起來的小點子，總是不斷輸給大型發布計畫。比如針對某個利基市場的定價試算表；用昨天銷售通話內容生出來的一檔活動；或者在客戶敲碗的功能終於上線那天，寄給四十個老潛在客戶的一封信。每一個都需要設計師、工程師、分析師和兩場會議，所以每一個都永遠躺在待辦清單裡吃灰。
行銷工程師一個下午就能把這些全做完。「精準行銷」變便宜了，而當精準變便宜，最懂客戶的公司就會開始贏。賣工時的代理商會最先感受到痛。龐大的行銷團隊會開始看起來像委員會。而創辦人和單人行銷人，會突然擁有一整個部門的產出量。
順帶一提：我的合夥人剛推出了 Boring Funnels，核心理念是——最大的機會在於幫企業把他們對客戶的了解，轉化成清楚的方案、有用的登陸頁面，以及能帶來成交的後續追蹤。行銷工程師可以一手包辦整套流程，看出客戶在哪裡流失，並在更多客戶進來時持續優化。
以下是具體的做法。
第一步：佈置你的工作台
一切都從 Agent 工作區開始。Claude Code、Codex 和 Cursor 是最常見的。理解這些工具最簡單的方式，就是把它們當成一個住在電腦資料夾裡、速度超快的初階員工。它能讀取該資料夾裡的每個檔案、建立新檔案、跑程式碼，還能使用你接上去的任何工具。
魔法就發生在最後這一點。工具是透過一種叫 MCP 的東西連接的，基本上就是 AI 的萬用插頭。HubSpot、Stripe、Notion、Slack 和數百種其他工具都有 MCP server，所以你的 Agent 可以像你一樣讀取 CRM 或拉出上週的營收。如果某個工具只有 API，Agent 通常也能自己寫程式去呼叫它。
你也會希望 Agents 能在你睡覺時按排程跑。一年前，這代表要在 Zapier 或 n8n 這類工作流程工具裡東拼西湊。現在你只要叫你的 coding agent 幫你蓋就好。跟它說「每週一早上 7 點跑這個，把報告丟到 Slack，等我按讚之後才能寄出去」，它就會寫好排程任務、附上核准按鈕的 Slack 訊息，以及等你點擊才會執行的程式碼。或者直接用 Hermes、OpenClaw 這類本來就在背景常駐的 Agent。無論哪種方式，程式碼都是你的，放在你的資料夾裡，而且你可以用一句話修改任何部分。
第二步：寫出大腦
這是我一再看到的錯誤。有人太興奮，一口氣開了十個 Agents，結果拿回一堆毫無特色的垃圾，然後就斷定 AI 行銷被過度吹捧了。
Agents 沒問題，是你的上下文太薄了。
這就像請了一個天才行銷人，卻不讓他做新人訓練。他會寫出關於你們產業的聰明內容，但聽起來跟你的競爭對手一模一樣。所以在打造任何 Agent 之前，先建好「大腦」：一個資料夾，用你向聰明的新員工第一天報到時說明公司的方式，來解釋你的生意。
我會用這樣的結構：
六個檔案扛下了大部分的重活。
1/ START-HERE.md 是每個 Agent 第一個讀的頁面。裡面寫明公司在做什麼、服務誰、這一季的重點是什麼，以及其他東西放在哪裡。
2/ company/customer-fit.md 描述誰會買、誰會留下來，以及你能有利可圖地服務誰。要具體到令人發指。「年營收 100 萬到 1000 萬美金的 Shopify 商店，創辦人還在親自記帳，而且以前被記帳員坑過」——這種描述能讓 Agent 有事可做。只寫「中小企業」則幾乎沒用。
3/ company/offers.md 列出你賣什麼、多少錢、你可以承諾什麼，以及哪些話在公開說出口之前需要誰批准。
4/ brand/voice.md 是多数人最容易偷懶的地方。「友善但專業」對 Agent 來說毫無意義。貼上三封你超愛的 Email 或廣告，各用一句話說明為什麼有效；再貼兩個你打槍的，附上原因。「我們砍了這個版本，因為它承諾 30 天見效，但我們無法保證。」Agent 從範例中學到的，遠比從形容詞中學到的多。
5/ brand/founder-opinions.md 是你的不公平優勢。每個競爭對手都能用一樣的模型。只有你擁有創辦人對這個產業、客戶和競爭對手的看法。花兩小時採訪你的創辦人（或你自己），把所有強烈觀點寫下來。「我們這行多數代理商的導入費用都收太高。」「我們最好的客戶來自會計師推薦。」正是這些觀點，讓產出的內容聽起來像你。
6/ decisions/failed-campaigns.md 存放那些用真金白銀換來的教訓。「免費健檢吸引來的公司太小，根本付不起我們的費用。」「LinkedIn 帶來很多名單，但成交極少。」一行這樣的記錄，就能讓 Agent 避免重蹈兩萬美金的覆轍。
維持大腦健康有一條鐵律：Agents 可以把猜測加進 evidence/，但只有人類能把東西放進 company/。否則某個 Agent 的直覺，會悄悄變成公司政策。
第三步：接上你的數據
接下來，給大腦裝上眼睛。把客戶真相所在的地方接上來：Gong 或 Fathom 裡的通話錄音、Intercom 或 Zendesk 裡的客服工單、HubSpot 或 Salesforce 裡的交易、PostHog 或 Google Analytics 裡的行為數據，以及 Stripe 裡的營收。
一開始全部只給唯讀權限。一個能讀你 CRM 的 Agent 第一天就有用；一個能改你 CRM 的 Agent，是要靠時間贏得信任的。
然後去做那件無聊、但幾乎每家公司都跳過的事。給每檔活動一個 ID，並且一路帶著它走。把它放進每個連結的 UTM 參數裡、每支廣告的名稱裡、每個 Email 序列的名稱裡，以及 CRM 每筆交易的欄位裡。接著維護一張簡單的表格，初期可以用 Supabase 甚至試算表，每一行代表一檔活動：ID、花費、名單數、合格通話數、成交數、營收和流失率。
聽起來一點都不酷，但這卻是整套設定中最有價值的部分。多數公司能告訴你每檔活動的點擊數和每個客戶的營收，但極少數能把兩者連起來。一旦你把這些表 join 起來，你的 Agents 就能回答真正重要的問題：哪種行銷帶來了真正付錢又留下來的客戶？
第四步：打造你的第一個 Agent
先把一個 Agent 做到完美，再去弄第二個。第一天就讓六個 Agents 互相對話，只會讓你週末都在 debug 一個群組聊天室。
你的第一個應該是「客戶語言 Agent」，因為其他所有東西都要靠它挖出來的料。它的任務是閱讀客戶真正說過的話，並抓出他們用來描述問題的原始字眼。
把你最近 20 到 50 份銷售通話逐字稿匯出到 evidence/calls/，然後給它這樣的指令：
讀取 evidence/calls/ 中的每一份逐字稿。
接著，把報告跟你自己對那些通話的記憶放在一起看。第一版大概會有 70% 準確。它可能會過度放大某個很愛聊天的客戶，或者用行銷術語來命名族群。每次你發現錯誤，就去修正指令，並把修正存進 decisions/ 讓它固定下來。跑個三四輪之後，它讀通話紀錄的能力會比你團隊裡多數人都強。
以下是它會挖出的東西。假設你賣排程軟體給水電行和空調公司。Agent 發現老闆們一直說著類似「我真的受夠了吃晚餐時還要接電話」的話。就這一句，就是你的廣告、你的標題和你的開場白。它每次都打得贏「自動化排程」，因為人們買的是情境，而不是功能。
等它穩定可靠後，就排進時程。每週一它會讀取上週的通話和工單，把新鮮的報告丟進 evidence/customer-language/。現在你整個行銷運作都建立在客戶上週說了什麼，而不是某人去年猜了什麼。
第五步：加入另外五個 Agents
第一個 Agent 穩了之後，一次加一個。每個在 workflows/ 裡都有自己的資料夾、自己的指令和自己的排程。
購買觸發 Agent 負責盯住那些能在一夜之間創造需求的瞬間。某家公司開了第二間分店。某個品牌開始做批發。一家新創剛融完一輪並貼出五個業務職缺。你整合的工具發布了新功能。做這個最簡單的方法是用 Clay。拉出一份符合 customer-fit.md 的客戶名單，然後加上檢查各種觸發條件的欄位，例如新的職缺公告、融資新聞、新據點或官網新頁面。聯絡人資料可以用 Apollo 來補。
對於每個出現新觸發的客戶，Agent 會查 CRM 跳過團隊已經在聯繫的人，然後完成一句話：「這個事件造成了這個問題，而我們的產品用這個特定方式解決它。」如果這句話寫得軟趴趴，這個客戶就先等著。如果寫得很俐落，Agent 就會草擬一封以該事件開頭的短 Email，存成草稿給你審核。就是這一句話的過濾機制，讓開發信感覺像是時機剛好，而不是垃圾信。
搜尋 Agent 會找出人們在下單前問的問題，並為每個問題打造網路上最好的一頁。餵給它三個來源：你的 Search Console 數據、銷售通話中出現的問題，以及當你問 ChatGPT、Claude 和 Perplexity 關於你們產業時它們的回答。最後這個是全新的，而且被嚴重低估。每週，把買家會問的問題丟給 AI 引擎，記錄它們推薦哪些公司和來源。這會讓你看清模型信任誰，以及你在哪裡隱形。
然後做出比市面上任何東西都更有用的頁面，因為 AI 搜尋獎勵的是最有用的頁面，而不是 SEO 做得最滿的頁面。一個商用廚房設備商做了一份「如何開你的第一家餐廳」指南，裡面附帶根據你的空間和預算挑選設備的試算表，它會被排名、被 AI 引擎引用，並被買家書籤收藏，等他們準備好時就會回來。你的 Agent 可以在一個下午寫好那個試算表，用 Next.js 和 Vercel 發布，或者想快一點就用 Framer。
素材 Agent 負責製作和測試廣告。給它最新的客戶語言報告、offers.md 裡核准過的說法、真實的產品影片和截圖，以及一個你喜歡的廣告資料夾。叫它產出不同的購買理由，而不是同一個標題的五十個版本：一支帶你走過實際案例的廣告、一支講客戶故事的廣告、一支純粹的產品 demo。Nano Banana 這類圖片模型和 Veo 這類影片模型，讓製作成本幾乎歸零。
用測試內容來命名每支廣告，例如 BK014_dinner-angle_ugc_v2，這樣活動 ID、點子和格式就直接活在名稱裡。一個月後，「晚餐角度打敗了價格角度」是一個到處都能用的教訓。而「video_final_7 贏了」只是冷知識。
Agent 會透過 Meta Ads API 以上架但暫停的狀態上傳廣告，由人類來按下開始。然後一個小腳本每天早上檢查成效，在達到設定花費後，把點擊率低於 1% 的全部暫停。上線前先決定好你的證據標準：要花多少錢、跑幾天、怎樣算贏。跳過這一步，200 支廣告只會給你 200 個沒有結論的實驗。
未成交（closed-lost）Agent 是養活其他所有人的那個。從 CRM 拉出每一筆失敗的交易，包含備註和通話逐字稿。「沒興趣」是對一場真實對話的敷衍總結，所以讓 Agent 重新讀一遍，記錄下真正的原因和重新開啟的條件。「選了競爭對手，合約三月到期。」「需要 SSO。」「內部推手離職了。」
然後它會盯著這些條件。當你的更新日誌顯示 SSO 上線的那天，每個曾要求過 SSO 的潛在客戶都會收到一封引用他們原始通話內容的個人化草稿。當續約日逼近，你就會出現。當那位推手跳槽到新公司，你會祝賀他並重新自我介紹。尊重退訂和聯絡偏好，你會發現多數公司的 CRM 裡都躺著一堆沒收尾的營收。
成效 Agent 每週一讀取你的活動表格，像一個敏銳的分析師一樣寫份簡短的備忘錄給你。「獲利健檢頁面的轉換率是 4%，但其中一半名單規模太小，我們服務不了。晚餐廣告的每次合格通話成本最低。再行銷花了 3,000 美金，只產出兩次銷售對話。」每一句結尾都帶一個要你做的決定：保留、砍掉、調整或測試。
把它一路接到留存、退款和利潤。一檔帶來便宜客戶但六十天內全流失的活動，在數據後台上看起來超猛，卻在悄悄讓你賠錢。這就是負責抓出這個問題的 Agent。
第六步：把護欄建在工具裡
最快翻車的方式就是相信 prompt 裡的一句話。「發送前一定要先問我」對模型來說只是個禮貌的建議。真正的護欄要建在工具裡。
給每個 Agent 它所需的最小權限。開發信 Agent 只能存取 Email 的草稿匣。廣告 Agent 只能建立暫停狀態的廣告，預算控制權留在你手上。核准步驟要寫進程式碼本身，例如一個帶有核准按鈕的 Slack 訊息，動作必須等它通過才執行。用純程式碼處理明確的規則，如花費上限、排除名單和去重；把需要判斷力的事留給模型，例如這個客戶適不適合、這段訊息聽起來像不像你。
然後為每個 Agent 寫一份簡短的合約，就像帶有護欄的職位說明書。以下是購買觸發 Agent 的版本：
「完成」的意思是它在權限範圍內檢查了每個來源，並告訴你哪裡壞了。一個會說「這個來源今天掛了」的 Agent，抵得過十個默默跳過它的 Agent。
第七步：從頭到尾跑一檔活動
以下是所有東西串在一起運作的樣子。想像一家想多接電商客戶的記帳公司。
週一，客戶語言報告顯示店主們一直重複同一句話：「扣掉退貨、運費和手續費後，我根本不知道自己有沒賺錢。」上個月有十一個不同的客戶這麼說。你把這句話拿去問負責交付服務的人，公司是不是真的能解決這個問題。他說可以，而且這是他們為每個新客戶處理的第一件事。於是你核准了 offers.md 裡的一個方案：為年營收 100 萬到 1000 萬美金的商店提供免費獲利健檢。
這檔活動拿到一個 ID：BK014，從現在起所有東西都帶著它。
週二，素材 Agent 用客戶的原話做出三個切入角度：你的利潤消失在哪裡、一份月報範本，以及一個真實客戶的短故事。搜尋 Agent 做了一個頁面，裡面有個簡單的獲利試算表，用的是公司確認過的數字。未成交 Agent 找出 60 個曾說「也許年底後再說」的老名單，為每個人草擬了一封個人化信件。購買觸發 Agent 標記了剛在 Amazon 上架的商店，因為多渠道銷售會讓帳目更亂。
週三，你一次坐下來審完所有東西。你砍掉一支承諾了公司無法保證的節省金額的廣告，核准其餘的，然後啟動一個 2,000 美金的測試。
兩週後，成效 Agent 把花費連上了預約的健檢，再把健檢連上了簽約客戶。試算表頁面轉換最好。Amazon 觸發名單約到了最多通話。它也提醒你樣本數還很小。
你會注意到，客戶的原話撐過了每一個環節。正常情況下，一個犀利的洞察會經過研究摘要、brief 和五輪修改，最後聽起來跟網路上其他記帳廣告沒兩樣。但在這裡，引言跟著活動資料夾一起移動，所以每個 Agent 都看到了它們。
第八步：跑起每週循環
機器蓋好之後，工作內容會更像編輯，而不是製造。
週一你讀成效備忘錄，做出保留、砍掉和調整的決定。週二和週三你動手做、修好上週產出爛東西的工作流程，並上線新測試。週四你跟業務和客服開會，因為下週最好的點子就藏在那裡。週五你檢視 Agents 做的東西並更新檔案。
整套系統的核心是一個審核佇列。裡面的每一項都應該能在一分鐘內決定。「核准這個修改過的方案。它會影響這兩支廣告和這封 Email。」秀出變更內容、影響範圍，以及背後的證據。
而且系統只有在你改變輸入時才會變聰明。每次你打槍某個東西，就把原因寫下來，放到下次執行看得到的地方。因為廣告引來規模太小的商家而拒絕它？更新 customer-fit.md。潛在客戶誤解了某個方案？加個檢查機制。維護一份實驗日誌，記錄你測了什麼、為什麼、發生了什麼，以及下一步要做什麼。為每個 Agent 保留十組範例輸入和你期望的輸出，每次修改指令後都重跑一次，這樣你就能立刻知道有沒有改壞。
如果你發現自己整天都在修 Agent 的產出，問題出在上游。幾乎一定是大腦或合約出了狀況。
創意引擎
這是多數人還沒跟上的一點：素材就是新的受眾鎖定。
Meta 重建了決定顯示哪支廣告的機制。它的新系統叫 Andromeda，已在 2025 年底全球上線，它會直接讀取廣告本身來判斷該給誰看。你的圖片、你的 hook 和你的腳本，現在接手了過去興趣標籤在做的事。這對偷懶的廣告主來說有個殘酷的副作用。Andromeda 會把長得像的廣告歸成一組當作同一支處理，所以同一個標題的五十個版本，觸及大概只等於一支廣告。而且勝出的廣告現在兩三週就燒完了，不再是六週。
所以工作變成了穩定產出真正不同的點子。直到不久前，這還需要一整個製作團隊。現在它需要的是一台創意引擎，以下是我會怎麼設定。
從文字開始。 把 voice.md 和最新的客戶語言報告丟進 Claude 或 GPT 這類前沿模型，讓它為 8 到 12 個截然不同的概念寫腳本：一個痛點、一個實際案例、一個客戶故事、一段創辦人的碎念、一個比較、一個你要打破的迷思。每個概念給兩三個 hook。策略就活在這一步，所以把時間花在這裡。
一個超有幫助的捷徑：從已經有效的漏斗開始。
我的合夥人還沒公開談太多，但 @BoringMarketer 剛推出了 Boring Funnels，每週拆解一個真實上線的漏斗，從廣告到最後一封 Email，並把每一步轉成可以直接交給 coding agent 的 prompt。這比面對一張白紙好太多了。
接著做圖片。 Nano Banana、GPT Image 和 Midjourney 現在能產出手機螢幕上看起來很專業的產品照、生活情境和靜態廣告。訣竅是餵給它們你真實的產品照片，讓產品保持準確，然後讓模型去改變周圍的一切。
然後做影片。 Veo、Kling 和 fal 能把腳本或靜態圖變成短片。如果是真人說話型的廣告，Arcads、HeyGen 和 Creatify 能生成用數十種語言念你腳本的 AI 演員。ElevenLabs 處理配音，CapCut 或 Captions 處理剪輯。
用 AI 演員做測試，花錢請真人來贏。 這是 AI UGC 的不傳之秘。AI 演員讓你能用拍一支創作者影片的錢，在一天內測試二十個腳本。一旦你知道哪個腳本有效，找真人來講通常表現更好、更能建立信任，也能讓你在要求標示 AI 內容的平台面前站得住腳。
讓 Agent 跑完整個循環。 它會先把每個概念暫停上架，由真人按下啟動鍵；當花費達到設定金額後，腳本會自動暫停表現不佳的素材；而每週一，負責成效的 Agent 會告訴你哪些概念勝出、接下來該測試哪些 hook。你的工作只剩下發想點子與把關品味，剩下的產量就交給機器處理。
現在在付費社群廣告上勝出的行銷工程師，每個月能推出數十個真正不同的概念，而且完全不需要製作團隊。
社群引擎
付費廣告總是搶走所有目光，但自然流量社群才是行銷工程師悄悄建立不公平優勢的地方。它是免費的曝光管道，也是有史以來最便宜的素材測試實驗室。
把自然流量當作你的測試廚房。 先以自然貼文的形式，在 TikTok、Reels 或 X 上發布十個 hook，觀察演算法青睞哪幾個，然後才把預算押在勝出者身上。你可以免費找出什麼有效，而廣告預算只會花在已經證明自己的點子上。
把所有內容都剪成短片。 一段長內容，例如 Podcast、線上研討會，或創辦人邊散步邊發牢騷的影片，都能剪成二十支短片。像 Opus Clip 這類工具能找出精華片段並加上字幕，而 Agent 可以幫你排程發布到各大平台。多數頂流 Podcast 都是這樣成長起來的。
善用不露臉也能規模化的格式。 根據你的客戶語言報告，在 TikTok 和 Instagram 上製作的投影片與輪播圖，是最容易產出、也最常被收藏的貼文類型之一。Agent 負責撰寫 Slides 內容，模型生成圖片，你只要在週日審核整批成品即可。
開口之前，先學會傾聽。 讓 Agent 去追蹤 Reddit、X、TikTok 留言以及競爭對手的評價，每週回報大家在抱怨什麼、要求什麼、又對什麼感到興奮。接著請它為那些你的產品真的能幫上忙的討論串擬出有用的回覆，再由你親自發布。尤其在 Reddit 上，真人的實用回答遠勝任何廣告，而垃圾訊息只會讓你被禁言。
讓創辦人下場發揮。 當每個品牌都能生成內容時，動態牆上最稀缺的就是有真實觀點的真人。把 founder-opinions.md 變成內容引擎：Agent 每天根據你的觀點草擬一篇貼文，你再把它改成自己的語氣後發布。AI 反而讓創辦人更有價值，因為他們是唯一別人無法生成的東西。
遵守兩條規則，就能讓一切保持乾淨。只要平台有要求，就標示 AI 生成的人物與場景，並且永遠由真人按下發布鈕。
如何成為前 1% 的行銷工程師
當基礎流程能自動運轉後，真正有趣的部分才要開始。
第一是打造決策工具。一家包裝公司做了一個計算機，讓客戶看出哪種紙箱尺寸能省下運費。一家軟體公司做了一個遷移檢查工具，掃描你的環境後清楚顯示哪些東西能無痛轉移。這些過去是長達半年的工程專案，所以很少人真的去做。現在，行銷工程師一週內就能推出一個陽春版本，而買家會把它加入書籤，等準備好採購時再回來。
第二是向影響購買決策的人做行銷。例如向四十位客戶推薦軟體的會計師、替客戶挑選工具的代理商，或是總被問「這安全嗎？」的 IT 人員。專門為他們設計一波活動，提供他們點頭同意所需的完整素材。
第三是在新手引導階段修復獲客問題。有時候廣告本身沒問題，新客戶流失是因為第一週的使用體驗太混亂。一個能閱讀新手引導工單、找出用戶卡在哪裡的 Agent，對成長的幫助可能比你的下一組廣告還大。
第四是讓每個渠道各司其職。搜尋用來解答疑問，社群用來開啟對話，Email 則在特定時刻出現。當每個渠道都在重複同一句話，你等於為同一次曝光付了五次錢。
技術堆疊
以下是依用途分類的完整工具箱。工具每隔幾個月就會換一輪，所以你要學的是類別，而不是死記名字。
- Agent 工作區： Claude Code、Codex、Cursor、Google AI Studio
- 常駐型 Agents： Hermes、GrokBot、Codex
- 文案與策略： Claude、ChatGPT、Gemini
- 圖片： Nano Banana、GPT Image、Midjourney
- 影片： Veo、Sora、Kling、Runway、Fal
- AI 演員與 UGC： Arcads、HeyGen、Creatify
- 語音： ElevenLabs
- 漏斗： BoringFunnels.com
- 剪輯與切片： CapCut、Captions、Opus Clip
- 客戶聲音： Gong、Fathom、Intercom、Zendesk、G2
- CRM： HubSpot、Salesforce
- 訊號與資料補全： Clay、Apollo
- 搜尋與 AI 能見度： Ahrefs、Semrush、Google Search Console
- 廣告： Meta Ads API、Google Ads API
- Email 與主動開發： Customer.io、Resend、Instantly
- 網站： Next.js on Vercel、Framer、Webflow
- 數據衡量： PostHog、Stripe、Supabase
你需要學什麼
這份工作一半是行銷人、一半是建造者，兩者缺一不可。
行銷人的那一半，是優秀行銷人一直以來都知道的事：如何做客戶訪談並聽見關鍵的那句話；如何定位產品，讓對的人覺得這是為他們量身打造的；如何設計一個真正讓人想買的 offer，而不是披著外衣的折扣；如何寫出讓人停止滑動的標題；每個渠道如何決定誰會看到什麼內容；以及具備足夠的統計知識，分辨結果是真的有效還是純粹運氣。
建造者的那一半比較新，但學起來比大家想像中簡單得多。你需要寫出 Agent 真正能用的上下文，這是整份清單中最被低估的技能。你需要看得懂程式碼，足以判斷它是否做到你要求的事，因為程式碼是 Agent 寫的，但責任是你的。你需要理解 API 和 MCP 如何串接工具、寫基本的 SQL 拉出自己的數據、上線一個頁面、使用 git、撰寫測試案例，並大致掌握每次執行 Agent 要花多少成本。
學習建造者技能最快的方法，就是這個週末用 AI 寫程式工具上線一個醜陋的登陸頁面。一個實際上線過的頁面，教你的東西比十堂課還多。
下一步該怎麼走
如果我這週就要從頭開始，我會這麼做。如果你是行銷人，就打造一個客戶語言 Agent，拿最近 20 通銷售電話來跑跑看。如果你是工程師，先去旁聽五通銷售電話，然後為某一個客群做一個計算機。如果你是創辦人，這個週末空出兩小時，寫下 founder-opinions.md，因為在那之後你打造的每一個 Agent 都會更精準。
在每個工作流程贏得你的信任之前，發布、外聯與投放預算都必須經過人工審核。先讓一個流程穩定，再加入下一個。一個邏輯混亂卻每天早上自動執行的流程，只會穩定地為你製造更多混亂。
在行銷史上的大部分時間裡，贏家總是預算最多、人手最多的那一方。但我認為，未來十年屬於最懂客戶、又能最快採取行動的人。我猜到了 2028 年，最強的行銷團隊會是一兩位行銷工程師帶著數十個 Agents，而他們的產出將超越規模大十倍的部門。
目前這些人大多坐在成長、內容與營運的職位上。他們距離成為行銷工程師，只差一個週末的動手實作。
如果你想更深入，我在 @startupideaspod Podcast 錄了一整集關於行銷工程師的內容：https://youtube.com/watch?v=8ZC1G1ezN5o
如果有我能幫上忙的地方，歡迎私訊我。沒辦法回覆每一個人，但我會挑一些來回！
我挺你。
Greg Isenberg
順帶一提，我們可以這樣合作：
- 雇用 LCA。 我們是 AI 領域領先的產品設計公司。如果你希望你的 AI 產品看起來、用起來都是世界級水準，歡迎聯繫我們。策略、設計、產品、工程，全包。
- 使用 Ideabrowser.com。 用真實數據支撐，找到你的下一個創業點子。超過 20 萬名創辦人在使用。
- 試試 Boring Funnels。 我的合夥人剛推出了 Boring Funnels。每週它會拆解一個真正有效的漏斗，並把它轉換成給你的寫程式 Agent 使用的提示詞。
- @startupideaspod - 在 Spotify、Apple、YouTube 上收聽，獲取創業點子、成長策略與實用的 AI 教學。
