2026 ATS關鍵字提取完整教學：3步驟精準提取，提升求職曝光率

2026 求職新常態：為何 ATS 關鍵字決定你的面試機會？

在 2026 年的求職環境中，人工智慧（AI）與自動化篩選系統已經成為主流，其中 ATS（Applicant Tracking System，應徵者追蹤系統）更是企業招募的第一道關卡。根據各大人力資源平台的統計，超過九成的跨國企業與七成以上的台灣中大型公司，會先透過 ATS 系統來進行履歷的初步篩選，而非由人資逐一審閱。這意味著，求職者的第一個「面試官」往往是程式碼，而非真人。ATS 系統的運作原理是透過自然語言處理（NLP）技術，掃描履歷中的特定「關鍵字」，這些關鍵字通常直接對應到職缺描述（Job Description, JD）中的技能、工具與職責。如果你的履歷中缺乏這些關鍵字，即便你具備相關經驗，系統也可能判定你與職位不匹配，導致履歷直接被歸入「未錄取」的檔案中，甚至你根本沒有機會被 human recruiter 看到。這就是為什麼「關鍵字提取」在 2026 年不再只是錦上添花，而是求職的必備技能。許多求職者常犯的錯誤是使用一份通用的履歷投遞所有職缺，或是只注重排版美觀，卻忽略了內容與職缺的關鍵字契合度。在 AI 演算法日益精準的時代，不懂得如何提取並佈局 ATS 關鍵字，等於是自動放弃了大半的求職主動權。因此，本教學將聚焦於如何精準提取 ATS 關鍵字，透過三步驟的系統化方法，幫助你在 2026 年的求職市場中，大幅提升曝光率與面試機會。

3 步驟精準提取 ATS 關鍵字

要在 2026 年的求職戰場上脫穎而出，不能只靠運氣，必須依賴系統化的方法。提取 ATS 關鍵字是一個需要策略與工具輔助的過程，我們將其拆解為三個核心步驟：首先深入解構目標職缺，萃取核心職能；其次進行交叉比對與擴充，過濾雜訊並建立專屬清單；最後則是透過工具進行實戰優化。這三個步驟環環相扣，缺一不可。第一步「解構」要求我們像偵探一樣剖析職缺描述，找出隱藏在文字背後的硬實力與軟實力需求。第二步「比對與擴充」則是用更宏觀的視角，確保我們的關鍵字清單不僅準確，還具備廣度與深度，避免遺漏潛在的相關詞彙。第三步「實戰優化」則是將理論轉化為行動，透過 AI 工具將關鍵字自然地嵌入履歷中，並確保可讀性與專業度。本章節將詳細闡述前兩個步驟，提供具體的執行方法與案例，讓你從源頭掌握關鍵字提取的精髓。掌握這套流程，你將不再盲目投遞，而是能針對每一個目標職缺，打造出具備高匹配度的履歷內容，從而在 ATS 的篩選中獲得高分，順利進入下一關的人工面試。

步驟一：解構目標職缺，萃取核心職能

步驟一是所有優化工作的基礎，其核心在於「解構」。所謂解構，就是將一份看似完整的職缺描述，拆解成最小單位的「需求元素」。許多求職者只是粗略掃過職缺內容，便開始修改履歷，這樣的做法往往會漏掉關鍵資訊。正確的做法是將職缺描述複製到文件中，逐句分析，將其標記為「硬技能」、「軟實力」、「工具/軟體」以及「企業文化」等類別。硬技能通常是指特定的專業知識，例如「財務分析」、「Python 程式設計」或「機器學習」；工具/軟體則是指執行這些技能所需的載體，例如 Salesforce、Tableau、Adobe Photoshop 等。除了具體的技能要求，你也需要留意職缺中反覆出現的動詞或形容詞，這些往往暗示了企業看重的工作風格，例如「協作」、「獨立作業」、「創新」或「細心」。透過這種系統化的拆解，你可以建立一個關於該職位的「需求地圖」，清楚地看到雇主最重視的能力是什麼。這一步驟的目標不是直接將所有詞彙放入履歷，而是先建立一個全面的候選字庫，為後續的過濾與擴充做準備。以下我們將針對硬技能與軟實力的辨識做更深入的說明。

分析職描中的硬技能與工具關鍵字

硬技能與工具是 ATS 系統最容易識別與量化的關鍵字，也是企業過濾候選人的第一道門檻。在分析職務描述（Job Description）時，我們必須精準地捕捉這些具體的技能與工具名稱。例如，一份「行銷數據分析師」的職缺，職描中可能會寫道：「熟悉 SQL 查詢，具備 Python 資料處理經驗，並能使用 Tableau 或 Power BI 製作視覺化報表。」在這裡，「SQL」、「Python」、「資料處理」、「Tableau」、「Power BI」以及「視覺化」就是絕對不能遺漏的硬技能關鍵字。值得注意的是，有些詞彙是同義詞或縮寫，例如 R 語言有時會被寫成 R、R Studio；Microsoft Excel 有時只寫 Excel。在提取時，我們必須建立一個「關鍵字映射表」，將這些變體都納入考量。此外，有些職缺會將技能要求放在「加分項目」中，這部分同樣重要，不應忽略。對於求職者而言，最直接且有效的方法，是將這些硬技能關鍵字原汁原味地放入履歷的「專業技能」區塊，並在「工作經歷」中以這些關鍵字作為動詞或專業術語來描述過往成就。如此一來，當 ATS 系統進行掃描時，就能立即識別出你的技能與職缺需求的高度重合，進而提升你的履歷分數。

辨識軟實力與企業文化關鍵字

相較於硬技能，軟實力與企業文化關鍵字的提取較為抽象，但對於進入面試環節後的主觀評價有著決定性的影響，同時在 2026 年的 ATS 演算法中，也越來越多系統開始加入語意分析來評估求職者的文化契合度。軟實力關鍵字通常隱含在職缺描述的「工作性質」、「條件要求」或「公司介紹」中。例如，當職缺描述中出現「需跨部門溝通」、「具備解決問題能力」、「抗壓性高」、「對新知抱有熱忱」、「注重細節」、「團隊合作精神」等字眼時，這些就是關鍵的軟實力指標。辨識出這些關鍵字後，我們不應只是將它們列在技能表上，而是要將其融入履歷的經歷描述中。例如，針對「跨部門溝通」，你可以在履歷中寫下「協同研發與業務部門，成功推動新產品上市專案，溝通協調逾 20 人次」，這就透過具體事例驗證了你的軟實力。同樣地，若企業文化強調「創新」，你可以在自傳或求職信中提及自己如何在過往工作中提出創新方案。理解這些關鍵字不僅是為了通過 ATS，更是為了讓 HR 在審閱履歷時，能快速感受到你與團隊風格的契合度，從而大幅增加面試邀約的機會。

步驟二：交叉比對，過濾與擴充關鍵字清單

當你完成第一步的解構，手上已經有了一份包含硬技能、工具、軟實力與企業文化的初步關鍵字清單。然而，這份清單可能還不夠完善，甚至可能存在冗餘或誤判的項目。步驟二的核心任務就是「交叉比對、過濾與擴充」。首先，你需要針對第一步提取的關鍵字進行自我盤點：哪些是你真正具備且能舉例證明的？哪些是你不熟悉甚至是誤解的？這就是「過濾」的過程，目的是確保履歷的真實性，避免在面試時無法應對。接著是「擴充」，這一步能顯著提升你對職位的理解深度。你可以透過搜尋同類型的職缺描述、閱讀產業報告、或參考專業論壇，來找出與目標職缺相關但未在原職描中明確列出的潛在關鍵字。例如，一個強調「敏捷開發」的職缺，雖然沒有明寫「Scrum」或「Kanban」，但這兩者通常是敏捷開發的實踐方法，將其納入便是一種有效的擴充。最後，我們需要對這份清單進行「交叉比對」，確保沒有遺漏重要面向。為了更高效地完成這一步，我們可以借助現代 AI 工具來進行語意分析與權重排序，建立一個專屬的職缺關鍵字資料庫。

利用 AI 工具進行語意分析與權重排序

在 2026 年，手動比對已不再是唯一的選擇，善用 AI 工具可以讓這一步驟的效率提升數倍。所謂語意分析，是指利用 AI 模型理解關鍵字背後的意涵與關聯性。例如，你可以將目標職缺的描述與你現有的履歷草稿，甚至是競爭對手的職缺，一起輸入到 AI 工具中。AI 可以分析出哪些詞彙在該類職缺中出現的頻率最高，從而進行「權重排序」。這意味著你可以清楚地知道，「Python」的權重可能比「SQL」更高，或者「溝通能力」在這個職位中的重要性甚至超越了特定的軟體操作。透過這種排序，你可以將最高權重的關鍵字放在履歷最顯眼、最容易被掃描到的位置（如專業技能欄的第一項，或工作經歷的開頭）。此外，AI 還能進行語意擴充，例如它能告訴你與「專案管理」相關的詞彙可能包含「風險管理」、「利害關係人溝通」、「時程規劃」等，這些都是你可以用來豐富履歷內容的潛在關鍵字。這一步不僅能讓你的關鍵字清單更精準，還能讓你更懂得如何在履歷中自然地佈局，避免生硬的關鍵字堆砌。

建立職缺專屬的關鍵字資料庫

經過前面的提取、過濾、擴充與排序，你現在擁有了一份為該職缺量身打造的、高品質的關鍵字清單。步驟二的最後一個動作，就是將這份成果系統化地保存起來，建立一個「職缺專屬的關鍵字資料庫」。這個資料庫不應僅僅是一張文字列表，它可以是有結構的，例如分為「核心硬技能」、「必備工具」、「關鍵軟實力」、「企業文化契合點」以及「加分技能」等欄位。建立這個資料庫的好處是多方面的。首先，它能確保你在修改履歷和求職信時，不會遺漏任何重要資訊。其次，當你未來申請類似的職位時，可以以此為基礎進行調整，大幅提升求職效率。再者，這個資料庫也是面試準備的重要依據，你可以針對每個關鍵字預先準備好具體的案例與說詞。在 2026 年的求職策略中，不再是「一份履歷走天下」，而是「針對每一個目標職缺，打造專屬的內容」，而這個關鍵字資料庫，正是執行這項策略的核心工具。它讓你的求職從盲目散彈，轉變為精準狙擊，每一分努力都能看到具體的成效。

如何利用 AI ResumeMaker 實戰關鍵字優化

掌握了關鍵字提取的理論與方法後，下一步就是將這些知識轉化為實際的履歷內容。在 2026 年，我們不必完全依賴人工進行繁瑣的比對與嵌入，而是可以借助強大的 AI 工具來加速並優化這個過程。其中，「AI ResumeMaker」就是一個專為解決此痛點而生的全方位求職輔助平台。它不僅能協助你進行關鍵字的深度分析，更能將這些關鍵字自然地融入履歷與求職信中，甚至延伸到面試準備與職涯規劃。本章節將實戰演示如何利用 AI ResumeMaker 的各項功能，從履歷優化、文件生成到全流程的求職輔助，讓你親身体驗 AI 如何將原本耗時費力的履歷撰寫，變成一個高效率、高回報的精準化作業。無論你是即將畢業的學生、尋求轉職的職場人士，或是希望在現有產業更上一層樓的在職者，AI ResumeMaker 都能提供個人化的支援，幫助你打造出具備高 ATS 適配度的求職文件，大幅提升獲得面試的機率。

AI 履歷最佳化：一鍵強化關鍵字密度

AI ResumeMaker 的核心功能之一，便是「AI 履歷最佳化」。這個功能的設計初衷，就是為了解決求職者最頭痛的問題：「我的履歷看起來不錯，但為什麼總是石沉大海？」問題的癥結往往在於關鍵字密度不足或分佈不均。AI ResumeMaker 的運作邏輯非常直觀且強大。你只需要將你目前的履歷草稿，以及你鎖定的目標職缺描述（Job Description）上傳至平台。接著，平台內建的 AI 演算法會進行雙向解析，它會同時分析你的履歷內容與職缺需求，精準比對兩者之間的「技能缺口」與「關鍵字匹配度」。系統會以視覺化的方式告訴你，哪些關鍵字是職缺要求的，但你的履歷中卻未出現。更重要的是，它不只是簡單地列出缺失，而是會提供具體的修改建議，例如將「負責專案管理」強化為「使用 Jira 進行敏捷專案管理，確保時程準確率達 98%」，透過這種方式，AI 幫助你將抽象的經驗轉化為具體的、充滿關鍵字的成就描述，一鍵提升履歷的 ATS 適配度與專業度。

上傳履歷與目標職缺，AI 自動解析並嵌入 ATS 關鍵字

具體操作上，使用 AI ResumeMaker 的履歷最佳化功能非常簡單。平台通常會提供一個清晰的介面，引導你上傳現有的履歷檔案（支援 Word、PDF 等常見格式）以及複製貼上目標職缺的描述。一旦你提交了這些資料，AI 引擎便會開始在背默默地進行高速運算。它會將職缺描述拆解成數十甚至上百個關鍵字節點，然後逐一掃描你的履歷。掃描結果會生成一份詳細的報告，其中會用不同顏色標示出「已匹配」、「部分匹配」和「未匹配」的關鍵字。對於「未匹配」的關鍵字，AI 會提供幾個嵌入選項，讓你選擇最符合你經歷的表述方式。例如，如果職缺要求「數據視覺化」，而你的履歷只寫了「分析數據」，AI 可能會建議你修改為「使用 Power BI 進行數據視覺化，提升報告可讀性」。這個過程完全自動化，你不需要具備深厚的 SEO 知識或對 ATS 有深入研究，AI 幫你處理了最艱澀的比對工作，讓你能在幾分鐘內，完成過去可能需要花費數小時甚至數天的履歷修改，確保每一個重要的 ATS 關鍵字都被恰當地嵌入。

針對亮點不足處，AI 提供具體經歷優化建議

除了關鍵字的嵌入，AI ResumeMaker 還能洞察你履歷中的「亮點不足」之處。這是在關鍵字提取之上更高層次的優化。有時候，即便你放入了所有關鍵字，履歷讀起來可能還是平淡無奇，缺乏說服力。這是因為你可能只描述了「工作職責」，而沒有展現「工作成果」。AI ResumeMaker 能夠識別出這些薄弱的描述，並主動提供優化建議，引導你使用 STAR 原則（情境 Situation、任務 Task、行動 Action、結果 Result）來重構你的經歷。舉例來說，如果你的履歷寫著「負責社群媒體經營」，這句話雖然包含了關鍵字，但缺乏衝擊力。AI 可能會分析後建議你修改為「在任期間，透過數據分析優化貼文策略（Action），成功將 Facebook 粉絲專頁的互動率提升 30%，並帶動業績成長 15%（Result）」。這種優化不僅增加了關鍵字的自然度，更重要的是，它將你的經歷從「做了什麼」提升到「做成了什麼」，這對於說服 HR 與用人主管而言，效果是截然不同的。AI 的這項功能，就像一位隨身的履歷顧問，確保你的每一段經歷都能展現出最大化的價值與亮點。

AI 履歷與求職信生成：打造高匹配度文件

對於許多求職者，特別是同時應徵多個不同性質職位的人來說，從零開始撰寫每一份客製化履歷與求職信是一項巨大的工程。AI ResumeMaker 提供了更進一步的解決方案，即「AI 履歷與求職信生成」功能。這個功能特別適合新鮮人、轉職者，或是需要快速投遞大量職缺的求職者。你不再需要從空白頁面開始，也不用擔心格式不統一或語氣不對。你只需要提供關鍵的輸入資料，例如你的個人背景、過往經歷、技能專長，以及最重要的——你在步驟一和步驟二中辛苦建立的「職缺專屬關鍵字資料庫」。AI ResumeMaker 會根據這些資訊，結合平台上累積的大量成功履歷範本與產業模板，在一分鐘內快速生成一份高度客製化的 Word 履歷與求職信。這份生成的文件不僅格式專業、排版清晰，更重要的是，它內嵌了你在前面步驟中精準提取的關鍵字，確保內容與目標職位高度匹配，讓你無論是投遞科技業、金融業還是傳統產業，都能展現出最適切的專業形象。

輸入關鍵字清單，1 分鐘產生客製化 Word 履歷

使用 AI ResumeMaker 的生成功能，其核心在於「關鍵字引導」。與其讓 AI 憑空想像，不如由你主導方向。在生成介面中，你可以將整理好的關鍵字清單直接輸入或上傳。例如，針對「後端工程師」的職位，你可以輸入關鍵字如「Python」、「Django」、「RESTful API」、「AWS」、「資料庫優化」等。接著，AI 會以此為核心骨架，去搜尋並組合你提供的個人經歷素材，自動生成對應的描述。例如，它會聰明地將你的「大學專題」與「AWS」關鍵字結合，寫出「運用 AWS EC2 架設專題後端伺服器」等具體描述。生成的履歷會是 Word 格式，這意味著你可以輕易地進行二次微調，例如修改特定數字或調整語氣，讓履歷既保有 AI 的高效率，又不失個人的真實色彩。相較於傳統刻板的履歷範本，AI 生成的內容更具動態性與針對性，能在短短 1 分鐘內，為你產出一份 ready to send 的高品質文件，極大地節省了寶貴的求職時間。

同步生成求職信，強化人崗匹配度敘述

一封好的求職信（Cover Letter）是履歷的延伸，也是展現你對該職位熱情與理解的最佳機會。然而，撰寫求職信往往比履歷更讓人頭痛，因為它需要更強的敘事性與針對性。AI ResumeMaker 考慮到了這一點，提供了「同步生成求職信」的功能。在你生成履歷的同時，系統可以一併根據相同的關鍵字清單與個人素材，自動生成一封結構完整、邏輯清晰的求職信。AI 會在求職信中巧妙地引用你在履歷中的關鍵成就，並結合職缺描述中的公司痛點或期望，闡述你為何是最佳人選。例如，如果職缺強調「跨團隊協作」，AI 生成的求職信可能就會以專案經驗為引，描述你如何在跨部門合作中發揮溝通長才，解決問題。這封求職信不再是履歷的簡短重申，而是針對人崗匹配度的強力論述，讓 HR 在閱讀的瞬間就能感受到你的誠意與專業。對於不擅長書面溝通的求職者來說，這項功能無疑是如虎添翼，確保你的求職文件組合（履歷+求職信）達到最高水準的匹配度。

全流程求職輔助：從面試到職涯規劃

在 2026 年，一個優秀的求職工具不應只侷限於履歷製作。求職是一個完整的流程，從前期的準備、投遞，到後期的面試、談薪，乃至長遠的職涯發展，環環相扣。AI ResumeMaker 的定位正是如此，它提供了一套「全流程求職輔助」方案，將服務延伸至履歷投遞之後的關鍵階段。當你順利通過 ATS 篩選，獲得面試機會時，真正的挑戰才剛開始。許多求職者因為缺乏面試演練，或是無法有條理地闡述自己的能力，而與理想工作失之交臂。AI ResumeMaker 的模擬面試功能，能針對你應徵的職位，生成高機率會被問到的問題，並協助你組織回答思路。此外，對於職涯的長期發展，平台也提供了規劃建議，幫助你洞察市場趨勢，規劃下一步的技能學習路徑。這種從「點」（履歷）到「線」（面試）再到「面」（職涯規劃）的全方位支援，讓求職者在競爭激烈的就業市場中，始終能掌握主動權，做出最有利的決策。

模擬面試 Q&A：針對關鍵字設計面試答題卡

面試是檢驗履歷真實性的關鍵時刻，而 AI ResumeMaker 的模擬面試功能，正是為了讓你從容應對而設計。這個功能的強大之處在於它的「針對性」。它不是提供一份通用的面試題庫，而是會抓取你已生成的履歷中的關鍵字與你的個人經歷，進行深度分析，從而預測面試官可能追問的問題。例如，如果你的履歷中強調了「降低營運成本 20%」，模擬面試功能就會生成類似「請具體說明你是如何達成成本降低 20% 的？過程中有遇到什麼困難嗎？」的追問。針對這些預測問題，AI 會協助你建立「答題卡」，這份答題卡會引導你使用 STAR 原則，將答案拆解為情境、任務、行動、結果四個部分，確保你的回答既具體又有條理。透過這種針對關鍵字的反覆演練，你不僅能對自己的履歷內容滾瓜爛熟，更能建立起強大的自信心，在真實面試中展現出專業、自信從容的一面，大幅提升錄取率。

職涯規劃：依市場趨勢提供關鍵技能進修路徑

求職不僅是為了找到一份工作，更是為了規劃長遠的職業生涯。AI ResumeMaker 在這方面同樣提供了前瞻性的支援。平台會結合你當前的履歷內容、你感興趣的職缺類型，以及 2026 年最新的就業市場趨勢數據，為你分析出「技能缺口」與「未來熱門技能」。例如，如果你是一位行銷專員，系統可能會偵測到你的履歷中缺乏「行銷自動化」或「AI 應用」相關的技能，而這些正是目前產業急需的人才能力。根據這些分析，AI ResumeMaker 會為你規劃出一條「關鍵技能進修路徑」，建議你可以去學習哪些線上課程、考取哪些證照，或是參與哪些專案來補足這些技能。這項功能讓求職不再是被動地應徵現有職位，而是主動地根據市場需求來武裝自己。它幫助你從更高的視角看待自己的職涯，讓每一次的求職行動，都成為邁向更理想職涯目標的墊腳石，真正掌握職涯的主導權。

結論：掌握關鍵字，掌握 2026 求職主動權

綜觀 2026 年的求職趨勢，我們可以清晰地看到，科技的進化正在重塑雇主與求職者之間的互動模式。ATS 系統的普及，使得「關鍵字」成為了開啟面試大門的數位鑰匙。本教學從「為何關鍵字重要」出發，詳細拆解了「解構、比對、優化」的三步驟提取法，並展示了如何運用 AI ResumeMaker 等先進工具，將理論完美落地。從分析職描中的硬技能與軟實力，到交叉比對建立專屬關鍵字資料庫，再到利用 AI 一鍵強化履歷、生成客製化文件，乃至於面試演練與職涯規劃，這一套完整的流程，旨在將求職從被動的等待，轉變為主動的策劃。掌握關鍵字，不再只是為了通過機器的篩選，更是為了讓你的能力與價值，能被精準地看見與理解。求職市場的競爭日益激烈，但機會永遠是留給準備最周全的人。透過本教學提供的策略與工具，你將能更自信、更高效地在 2026 年的求職浪潮中脫穎而出，真正掌握屬於你的求職主動權，順利邁向理想的職涯道路。

2026 ATS關鍵字提取完整教學：3步驟精準提取，提升求職曝光率

Q1：什麼是 ATS 關鍵字？為什麼求職時一定要提取？

ATS（Applicant Tracking System，招募管理系統）會自動篩選履歷，而「ATS 關鍵字」就是職缺描述中，系統判定人崗匹配度的核心詞彙，像是技能名稱（Python、SQL）、工具（Photoshop、GA4）、證照（PMP、AWS）或關鍵職責（數據分析、用戶增長）。若履歷缺乏這些詞彙，就算經歷豐富也可能被漏掉。實務上，第一步先複製目標職缺的「工作內容」與「條件要求」整段文字；第二步提取名詞與動詞，例如「負責數據分析」→ 關鍵字「數據分析」；第三步把高頻與重要詞彛建成清單。若想更快，可透過 AI ResumeMaker 的履歷最佳化功能，將職缺描述貼入後，AI 會解析內容與格式，自動標記關鍵字並提示你把哪些技能與經歷加上去，大幅提升與 HR 系統的匹配度與通過率。

Q2：如何在 3 步驟內提取關鍵字？有沒有可執行的範例？

你可以用以下三步驟快速提取：Step 1 列出職缺的「工作內容」與「條件要求」；Step 2 刪除贅字，保留「名詞／動詞／數字」，例如「跨部門溝通協調」→「跨部門溝通」；Step 3 將詞彙分類為「硬技能」、「軟技能」與「工具／證照」，並依出現頻率與重要性排序。舉例，職缺提到「GA4、SQL 數據分析、A/B Test、Python 自動化、跨部門溝通、PMP」，關鍵字清單就會是這六項。若想更精準，使用 AI ResumeMaker 的履歷最佳化時，它會依職缺需求強化亮點與關鍵字，讓你直接看到哪些詞彙需要加入與置前；若需要 Word 版，先在工具中編輯後再匯出，方便你與其他求職資料一起整理。

Q3：關鍵字提取後，要如何整合進履歷與求職信？

提取後請將關鍵字自然地分布在履歷的「專業總結」、「工作經歷」與「技能專長」區塊，避免生硬堆砌。例如在「工作經歷」寫成「以 SQL／GA4 進行數據分析，推動 A/B Test 提升轉換率 12%」。求職信則選 2–3 個關鍵職責，用 STAR 架構（情境、任務、行動、結果）說明，並在段落開頭直接放入關鍵字，方便 HR 與 ATS 快速識別。若想更省時，可使用 AI ResumeMaker 的 AI 履歷生成與 AI 求職信生成功能：輸入職缺需求與自身經歷，系統會自動產生客製化內容，強調職務匹配度，輸出後若需微調也可在工具中完成 Word 或 PDF 格式，確保履歷與求職信一致且具競爭力。

Q4：如果我沒有相關經驗，該怎麼運用關鍵字？

若缺乏直接經驗，可採取「可遷移技能」策略。先提取職缺關鍵字，接著對照自身經歷，找出能對應的技能與專案。例如職缺要求「數據分析」與「GA4」，你雖未在職場使用 GA4，但曾在學業或自學專案中用 Excel 或 Google Analytics 進行過資料整理與分析，就可把「數據分析」列入技能，並在經歷中寫出「以 Excel 進行資料清理與視覺化，提升決策效率」。這時可使用 AI ResumeMaker 的職涯規劃功能，依市場趨勢提供你的職涯路徑建議，並搭配模擬面試與面試準備題庫，針對「沒有經驗如何證明能力」這類問題演練回答，讓你以關鍵字為核心，強化過往經驗的說服力與匹配度。

Q5：有沒有快速檢查關鍵字是否正確的方法？

有的，可以進行「職缺對照測試」：將職缺描述與你的履歷並排，用顏色標出已出現與未出現的關鍵字；接著請朋友或前輩用 10 秒掃描你的履歷，說出他們記得的 3 個關鍵字，若與職缺前 5 大關鍵字重合度低，就需調整。另一種方式是使用 AI ResumeMaker 的履歷最佳化功能，將職缺描述與現有履歷一併輸入，AI 會解析格式並給出強化建議，例如哪些關鍵字要加粗、哪些經歷要前置。最後可開啟模擬面試，讓 AI 針對該職缺提問並回饋你的回答是否涵蓋關鍵字，確保履歷與面試表現一致，持續優化後再投遞，提升通過率與曝光機會。