2026 ATS 通過率提升 5 大技巧：從履歷格式、關鍵字到內容優化完整教學

2026 求職新挑戰：為何履歷通過 ATS 成為關鍵？

在 2026 年的求職環境中，人工智慧（AI）與自動化系統已徹底改變了招募流程。過去，人資部門可能還會花時間親自閱讀每一份履歷，但面對海量的求職申請，大多數企業早已依賴「ATS（Applicant Tracking System，應徵者追蹤系統）」進行第一階段的篩選。ATS 是一種能夠自動解析、搜尋並排序履歷的軟體，它的主要任務是從成千上萬的申請者中，迅速過濾出最符合職位需求的候選人。這意味著，如果你的履歷無法通過這層機器審核，無論你的能力多麼出色，都極有可能連進入人資眼簾的機會都沒有。根據統計，超過 70% 的履歷會在 ATS 這關被淘汰，這不是因為求職者的能力不足，而是因為履歷格式或內容無法被系統正確讀懂。

為何到了 2026 年，這個現象變得更加關鍵？因為 ATS 的演算法已經大幅進化。早期的系統可能只看重關鍵字的出現頻率，但新一代的 AI 驅動型 ATS 已經具備自然語言處理（NLP）能力，它們不僅能掃描關鍵字，還能分析語意、理解上下文，甚至評估候選人與職位的匹配度。此外，隨著遠端工作與全球化人才的普及，一個職缺可能收到來自世界各地的履歷，競爭強度前所未有。因此，求職者必須認知到，撰寫履歷不再只是單純的「自我介紹」，而是一場需要精心設計、符合機器邏輯與人類審美雙重標準的「通關挑戰」。若想在 2026 年的求職戰場上脫穎而出，首要任務就是確保你的履歷能被 ATS 輕鬆讀取、正確解析，並在第一時間展現出你的核心價值。

掌握格式與結構：奠定履歷能被機器讀懂的第一步

Word 履歷的陷阱：格式跑版與解析失敗

許多求職者習慣使用 Microsoft Word 來製作履歷，認為它方便、普及，且能透過範本快速完成。然而，對於 ATS 系統而言，Word 檔案（.doc 或 .docx）其實充滿了潛在的陷阱。最常見的問題就是格式跑版。當 ATS 系統在解析 Word 文件時，它會將文件轉換為純文字格式來讀取，但在轉換過程中，表格、文字框、浮動圖像或特殊的版面配置（例如使用 Tab 鍵或空白鍵進行排版）往往會導致文字順序錯亂，甚至讓某些段落完全消失。例如，有些求職者會用表格來分隔工作經歷與學歷，這在視覺上看起來很整齊，但對 ATS 來說，表格可能會讓它誤判文字的關聯性，導致重要資訊被忽略。

此外，Word 檔案的版本問題也是另一個隱憂。不同版本的 Word（如 2010、2016、365）在格式儲存上可能存在差異，如果你的電腦使用的是最新版的 Word，而人資電腦的版本較舊，打開時版面可能完全崩壞。更不用說，有些 ATS 甚至無法正確讀取加密或受密碼保護的 Word 文件。這些技術上的不兼容，會讓你的履歷在機器眼中變成一堆亂碼，即便內容再好也枉然。因此，過度依賴 Word 的視覺排版，反而可能成為你進入面試關卡的阻礙。求職者需要理解，履歷的首要任務是「被讀懂」，其次才是「美觀」，而 Word 往往在前者埋下了許多變數。

避免使用表格與文字框，確保文字流暢性

為了確保履歷能被 ATS 準確解析，最關鍵的一步就是採用「線性」的純文字結構。這意味著你應該完全避免使用表格（Tables）或文字框（Text Boxes）。雖然表格能讓你在視覺上整齊地排列日期、職稱與公司名稱，但 ATS 在解析時，通常是逐行、由上至下、由左至右讀取文字。當文字被包裹在表格的儲存格中，系統可能會打亂讀取順序，導致它將你的「職稱」誤判為「公司名稱」，或是直接跳過整個區塊。同樣地，文字框或浮動的圖像也會讓文字內容脫離正常的閱讀流，造成資訊遺漏。

正確的作法是使用單純的段落（Paragraph）與清單（Bullet Points）來組織內容。例如，要在履歷中呈現工作經歷，你可以先用一行寫出「公司名稱與期間」，下一行寫出「職稱」，接著用條列式的方式列出你的工作內容與成就。這種結構不僅對 ATS 友好，對人資來說也同樣清晰易讀。你可以想像 ATS 是一個非常「線性」的讀者，它不具備視覺辨識能力，只會按照檔案中的文字順序去理解你的經歷。因此，保持文字的流暢性與單純性，是讓你的履歷順利通過第一關的基礎。若你習慣使用 Word，請務必在儲存前檢查，確保所有內容都是透過純文字輸入，而非依賴格式工具進行排版。

通用字體與標準版面配置的重要性

除了避免使用表格與文字框，字體的選擇與版面配置的標準化也是不可忽視的細節。許多求職者喜歡使用特殊或創意的字體，希望藉此展現個人風格，但這在 ATS 解析過程中可能造成嚴重問題。ATS 系統依賴字型的字元映射表（Character Mapping）來辨識文字，如果你使用了系統內建字庫不存在的特殊字體，或是過於裝飾性的字型，系統可能無法正確辨識某些字元，導致文字變成亂碼或方框。因此，建議堅持使用通用字體，例如微軟正黑體、新細明體、Arial、Times New Roman 或 Calibri 等，這些字體在幾乎所有作業系統中都內建，能確保文字被正確讀出。

在版面配置方面，保持一致性是最高原則。這包括統一的標題層級、一致的日期格式（例如都用「2023.01 - 2026.05」），以及固定的段落間距。不要為了填滿版面而隨意調整邊界或使用過多的分隔線。一個標準的履歷版面通常包含幾個固定區塊：個人基本資料、專業摘要（Summary）、工作經歷、學歷、技能列表。ATS 會根據這些常見的區塊標題來分類你的資訊，如果你的版面過於獨特或混亂，系統可能難以判斷哪一部分是「工作經歷」，哪一部分是「學歷」。一個好的履歷應該像是一份清晰的報告，讓機器與人類都能在三秒內抓到重點。這種標準化的格式，雖然看起來不夠花俏，卻是最能保障資訊傳遞效率的設計。

AI ResumeMaker 格式優化：一鍵生成機器友善的架構

面對上述 Word 履歷的種種陷阱，許多求職者可能會感到卻步，深怕自己無意中又犯了格式錯誤。這正是 AI ResumeMaker 這類工具存在的價值。AI ResumeMaker 專為解決 ATS 解析問題而設計，它內建了符合 ATS 標準的履歷架構。使用者不需要自己煩惱邊界設定、字體選擇或排版問題，只需專注於輸入自己的經歷與技能，系統就會自動將這些內容套用在機器友善的模板中。這意味著，你再也不需要擔心使用了表格或文字框，也不會因為字體問題導致解析失敗，因為 AI ResumeMaker 已經在底層為你處理好所有格式細節。

更重要的是，AI ResumeMaker 不僅僅是提供一個固定的模板，它能根據你的需求進行智慧調整。例如，它會自動辨識你輸入的內容，將其歸類到正確的欄位（如工作經歷、學歷、技能），並確保整體結構符合人資的閱讀習慣。這種「一鍵生成」的便利性，大幅降低了求職者在格式上犯錯的風險。對於那些不熟悉排版軟體，或是時間緊迫的求職者來說，這是一個極為實用的解決方案。透過 AI ResumeMaker，你可以確保每一份輸出的履歷，無論是 PDF 還是 Word 格式，其底層結構都是乾淨、線性且符合 ATS 解析邏輯的，從而為你爭取進入下一關的機會。

自動解析履歷格式錯誤，提供最佳化建議

AI ResumeMaker 的強大之處，在於它內建了「格式醫生」的功能。許多時候，求職者已經有一份舊版履歷，但不確定是否符合 ATS 標準。這時，你可以將現有的履歷上傳至 AI ResumeMaker，系統會立即進行深度掃描，自動解析其中潛藏的格式錯誤。例如，它會偵測你是否使用了隱藏的表格、不符合規範的分隔符號，或是字體編碼問題。接著，它會針對這些問題提供具體的最佳化建議，像是「此處建議移除文字框以提高解析度」或「偵測到不一致的日期格式，建議統一為 YYYY.MM」。

這種即時回饋機制，讓求職者能夠快速修正錯誤，而不需要具備專業的排版知識。這就像是有一位專業的排版顧問在你身邊，隨時提醒你哪些細節會影響 ATS 的讀取。更棒的是，AI ResumeMaker 的解析不僅限於格式，還會同步檢查內容的結構。例如，若你的履歷缺少了關鍵的「技能」區塊，或是「工作經歷」描述過於簡略，系統也會一併提出建議。透過這樣的自動化流程，你可以確保履歷在送出前，已經過了雙重檢查：一次是通過機器的格式檢測，一次是通過 AI 的內容優化，讓你的履歷從內到外都達到最佳狀態。

支援 PDF/Word/PNG 匯出，確保跨平台一致性

完成履歷編輯後，匯出的格式同樣影響著 ATS 的解析成功率。AI ResumeMaker 考慮到了這一點，提供多種格式的匯出選項，其中又以 PDF 為最受推薦的格式。為什麼 PDF 如此重要？因為 PDF 是一種「固定版面」的檔案格式，無論你在什麼設備、什麼軟體上開啟，它的外觀、字體與排版都會保持一致。這就意味著，當人資打開你的 PDF 履歷時，看到的畫面與你設計的完全相同，不會有跑版或字體錯亂的問題。對於 ATS 來說，PDF 也是一個穩定的來源，只要檔案沒有加密或掃描成圖片，大多數現代 ATS 都能順利解析 PDF 內的文字。

AI ResumeMaker 同時也支援匯出為 Word 格式（.docx），這對於某些有特殊需求的企業（例如需要填寫內部表單）來說非常方便。而 PNG 匯出功能則適合用於需要附上視覺化履歷的場合，例如個人作品集或社交媒體檔案。然而，AI ResumeMaker 的優勢在於，無論你選擇哪種格式，它都會在背後確保檔案的乾淨度。例如，它會在生成 PDF 時自動嵌入標準字體，避免使用特殊嵌入字型，從而確保檔案與 ATS 的相容性。這種跨平台的一致性保障，讓求職者可以根據不同公司的要求，彈性提供最適合的履歷格式，同時又不必擔心格式跑版的風險，真正實現「一次製作，多處適用」的高效率。

關鍵字策略與內容強化：精準命中人資與系統需求

深度解析職缺描述：找出隱藏的關鍵字

在確保履歷格式能被 ATS 順利讀取後，接下來的挑戰便是「內容」的匹配度。ATS 的核心功能之一，就是透過關鍵字（Keywords）來篩選候選人。這些關鍵字通常直接來自於職缺描述（Job Description）。許多求職者習慣採取「萬用履歷」策略，將同一份履歷投遞給所有公司，但這樣的做法在 2026 年的求職環境中效率極低。你必須針對每一個職缺，進行深度的職缺描述解析，找出招聘方真正需要的技能、經驗與特質。例如，職缺描述中可能出現「熟悉 Python 程式語言」、「具備跨部門溝通能力」或「擁有專案管理 PMP 證照」等具體字眼，這些都是 ATS 會重點掃描的關鍵字。

然而，關鍵字不僅僅是表面上的單詞，還包括了同義詞、相關術語以及隱含的動詞。例如，一個職位可能要求「數據分析能力」，但你的履歷寫的是「資料探勘經驗」，雖然意義相近，但若 ATS 的設定較為嚴格，可能就無法將兩者劃上等號。同樣地，職缺描述中常見的動詞如「優化」、「執行」、「策劃」、「領導」等，也應該在你的履歷中適度出現。要做到這一點，你必須逐字逐句地閱讀職缺描述，並將其拆解成「必備技能」、「加分技能」與「軟實力」三個層次，然後對照自己的經歷，找出最高匹配度的詞彙。這是一個需要細心與耐心的過程，但卻是提升履歷排名的關鍵步驟。

比對目標職缺，自動提取核心技能與動詞

為了讓這個繁瑣的關鍵字提取過程更有效率，AI ResumeMaker 提供了強大的「職缺比對」功能。使用者只需將目標職缺的描述（或網址）複製貼上，AI 就會進行 NLP（自然語言處理）分析，自動拆解出其中的核心技能、關鍵動詞、專業術語以及軟實力要求。例如，當 AI 分析一份「行銷專員」的職缺描述時，它可能會自動提取出「社群媒體管理」、「內容行銷」、「SEO 優化」、「數據分析」、「Google Analytics」等關鍵字，並標示出這些詞彙在履歷中的出現頻率。這讓你能夠一目了然地看到自己的履歷與該職位的匹配缺口在哪裡。

更進階的是，AI ResumeMaker 會根據這些提取出的關鍵字，為你提供優化建議。它可能會提示你：「您的履歷中缺少『SEO 優化』這個關鍵字，建議在工作經歷中加入相關描述。」或者「您的技能列表中雖然有『數據分析』，但建議補充具體工具如『Google Analytics』以提高匹配度。」這種數據驅動的建議，讓你不再只是憑感覺修改履歷，而是有確切的依據。AI 自動提取的功能，不僅節省了你手動比對的時間，更確保了你不會遺漏任何一個可能影響 ATS 評分的關鍵字，讓你的履歷內容與目標職缺達到高度共振。

避免關鍵字堆砌，維持內容自然可讀性

雖然關鍵字至關重要，但切忌走向「關鍵字堆砌」（Keyword Stuffing）的極端。有些求職者為了提高 ATS 分數，會在履歷中重複填寫相同的關鍵字，或是在不相干的段落中硬塞進去。例如，在自我介紹中寫道：「我是一個精通 Python、精通 Python、精通 Python 的工程師。」這種做法雖然可能騙過早期的 ATS，但現在的 AI 系統以及人工審閱者都能輕易識破這種行為。過度堆砌關鍵字會讓履歷讀起來生硬、不自然，甚至讓人覺得你缺乏語言組織能力，最終導致履歷在人工審閱階段被刷掉。

正確的做法是，將關鍵字自然地融入你的成就描述中。例如，與其單純列出「技能：Python, SQL」，不如在工作經歷中寫道：「運用 Python 與 SQL 開發自動化報表工具，將數據處理時間縮短 30%。」這樣不僅包含了關鍵字，還具體展現了你的工作成果與價值。AI ResumeMaker 在這方面同樣能提供協助，它的 AI 潤飾功能會確保你在加入關鍵字的同時，文句依然流暢、具吸引力。它會像一位專業的編輯，在強化 SEO 的同時，也兼顧內容的可讀性，讓你的履歷既能戰勝機器，也能打動人心。

AI 智能生成與潤飾：打造高競爭力的履歷內容

許多求職者在面對履歷內容時，最大的困擾在於「不知道該怎麼寫」。即使擁有豐富的工作經驗，也不知道如何用精準、專業的語言將其呈現出來，或是不懂得如何將過往經歷與目標職缺做連結。這就是 AI 智能生成與潤飾功能大顯身手的地方。AI ResumeMaker 內建的寫作助手，能根據你提供的基礎資料（如過往職稱、公司、主要工作內容），自動生成結構完整、用詞專業的履歷內容。它會使用行業標準的術語與強而有力的動詞，將平淡的描述轉化為充滿吸引力的亮點。

例如，你可能輸入「在咖啡店負責點餐與結帳」，AI 可能會將其優化為「執行前檯客戶服務與現金管理，每日處理超過 200 筆交易，並維持 99% 的結帳準確率。」這種轉變不僅讓內容更具專業感，還加入了具體的數據與成果，這正是人資與 ATS 都愛看的格式。AI 的生成能力不僅限於單一句子，它還能根據你選擇的職位類型，自動調整履歷的語氣與重點。例如，針對工程師職位，AI 會強調技術棧與專案成果；針對業務職位，則會強調業績增長與客戶關係維護。這種客製化的生成方式，確保每一份履歷都是獨一無二且高度針對性的。

一鍵產生客製化履歷，強化個人亮點

所謂的「客製化履歷」，意味著你的履歷內容是針對特定公司與職位量身打造的。AI ResumeMaker 的一鍵客製化功能，正是為了實現這個目標。當你使用前面提到的「職缺比對」功能後，AI 已經掌握了目標職缺的關鍵需求。這時，你只需點擊一個按鈕，AI 就會自動重新組合你的經歷，將最匹配的技能與成就排在最前面，並修改描述方式，使其更貼近該職位的語言風格。這項功能對於同時應徵多家公司、但職位性質略有不同的求職者來說特別實用。

強化個人亮點是客製化的核心。每個人的職涯中都有幾個關鍵的「高光時刻」，例如成功主導一個大型專案、為公司節省了可觀的成本，或是獲得重要獎項。AI 能幫助你識別並凸顯這些亮點。它會分析你的經歷，找出那些最具量化成果、最具挑戰性或最具創新性的部分，並將其放置在履歷的黃金位置（如專業摘要或每段經歷的開頭）。這意味著，你不再需要擔心自己的優秀經歷被埋沒在冗長的文字中，AI 會確保招聘經理第一眼就能看到你最強的實力，從而大幅提高面試邀約的機會。

AI 求職信生成，同步提升整體匹配度

除了履歷之外，求職信（Cover Letter）也是許多企業會參考的重要文件。一份好的求職信能解釋你為何適合這個職位，並展現你對公司的熱情。然而，撰寫求職信往往比履歷更耗時，尤其是需要針對不同公司進行客製化時。AI ResumeMaker 的 AI 求職信生成功能，能為你省下大量時間。你只需提供職缺描述與個人簡介，AI 就能生成一封結構完整、語氣專業的求職信。

這封 AI 生成的求職信並非制式模板，它會巧妙地結合你的履歷亮點與該職缺的需求。例如，它可能會開頭提到你對該公司某項產品的欣賞，接著連結到你過往在類似領域的經驗，最後表達你加入團隊的意願。這種高度針對性的內容，能讓求職信看起來真誠且經過深思熟慮。更重要的是，求職信中的內容會與履歷相互呼應，共同強化關鍵字的權重，提升整體的匹配度。當履歷與求職信都經過 AI 的優化後，你的整體申請檔案將展現出高度的專業性與針對性，讓你在眾多求職者中脫穎而出。

從面試到職涯：全流程通過率提升方案

模擬面試與即時回饋：透過 AI 預先演練

通過了 ATS 篩選與人資的初步審閱，接下來就是求職過程中最具挑戰性的關卡——面試。許多求職者雖然履歷亮眼，卻因為面試時的緊張、表達不清或未能準備好常見問題而鎩羽而歸。在 2026 年，AI 技術已經能介入這個環節，提供前所未有的演練體驗。AI 模擬面試（Mock Interview）工具，能高度還原真實的面試情境，讓求職者在正式上場前，能有無限次的練習機會。這不僅能降低緊張感，更能透過數據分析來提升面試技巧。

AI 模擬面試的運作方式，是透過語音或文字互動，根據你選擇的職位類型與產業，提出對應的面試問題。例如，如果你應徵的是軟體工程師，AI 可能會問：「請解釋一下 RESTful API 的設計原則，並分享你過往遇到的挑戰。」如果你應徵的是專案經理，AI 可能會問：「當專案進度落後時，你會如何處理？」這些問題都是經過分析大量真實面試題庫後提煉出來的精華，能全面性地涵蓋技術、行為與情境等各種面向。

AI 模擬真實面試情境，提供 Q&A 練習與回饋

AI 模擬面試的價值不僅僅在於「問問題」，更在於「給回饋」。當你回答完一個問題後，AI 會像真人面試官一樣，進行即時的分析與評分。它會評估你的回答是否切題、邏輯是否清晰、是否使用了恰當的關鍵字，甚至能透過語音辨識技術分析你的語速、音量與填充詞（如「嗯」、「那個」）的使用頻率。例如，你可能會得到這樣的回饋：「你的回答內容很棒，但語速稍微過快，建議適度放慢，讓面試官能跟上你的思路。」或是「你提到了數據成果，但缺乏具體的行動過程，建議使用 STAR 法則（情境、任務、行動、結果）來結構化你的答案。」

這種即時的 Q&A 練習與回饋，是傳統模擬面試難以比擬的。你可以根據 AI 的建議，反覆修改你的回答，直到滿意為止。這過程就像有一位 24 小時在線的專業面試教練，不斷打磨你的表達技巧。此外，AI 還能針對你的回答生成參考範本，讓你學習如何用更精煉、更有說服力的語言來表達自己。透過這種高強度的預先演練，當你真正面對真人面試官時，你會發現自己已經對各種問題瞭然於心，回答起來自然更有自信、更有條理。

針對目標企業題庫進行作答卡訓練

除了通用的面試問題，許多大型企業或特定產業都有其獨特的面試風格與常見題庫。例如，科技大廠偏愛白板題（Coding Challenges）與系統設計題；金融業則重視個案分析與邏輯測驗。AI ResumeMaker 的面試準備功能，能提供針對性的企業題庫訓練。使用者可以選擇目標企業或產業，AI 會調用相關的面試資料库，為你生成專屬的「作答卡」訓練。

所謂的「作答卡訓練」，是將面試問題與標準答案（或參考答案）並列，讓你先自行思考作答，再與 AI 提供的高分答案進行比對。這不僅能讓你熟悉該企業的出題風格，還能學習到如何回答才能命中評分標準。例如，若目標企業非常重視企業文化，AI 會提供相關的行為問題（Behavioral Questions）並示範如何將個人價值觀融入回答中。這種針對性的訓練，能讓你在面試中展現出「我們正在尋找的就是你這樣的人」的強烈信號，大幅提高通過面試的機率。

數據驅動的職涯規劃：鎖定高潛力發展路徑

求職不僅僅是為了找到一份工作，更是為了規劃長遠的職涯發展。許多求職者（特別是新鮮人與轉職者）常感到迷惘，不確定自己適合什麼方向，也不知道市場上哪些技能最具價值。在 2026 年，AI 能夠扮演職涯顧問的角色，透過大數據分析，為你提供數據驅動的職涯規劃建議。這不僅限於眼前的應徵工作，而是放眼未來 3-5 年的發展路徑。

AI 會分析你的學歷、過往經歷、技能清單，並比對市場上數以萬計的職缺趨勢，從中找出你的核心優勢與潛在的發展方向。例如，一位擁有行銷背景與基礎 Python 能力的求職者，AI 可能會分析出「行銷科技（MarTech）」是未來高成長的領域，並建議他發展「行銷自動化」或「數據驅動決策」等技能。這不是憑空想像的建議，而是基於真實的市場需求與薪資數據，為你繪製出一份客製化的「職涯藍圖」。

依市場趨勢給出薪資規劃與路徑建議在職涯規劃中，薪資是不可忽視的一環。AI ResumeMaker 能夠根據你所在的地區、產業、工作年資與技能組合，提供符合當前市場趨勢的薪資規劃建議。這項功能對於轉職者或在職求職者特別有用，因為它能幫助你了解自己的「市場價值」，從而在談判薪資時更有底氣。例如，AI 可能會告訴你：「具備機器學習與 AWS 經驗的資料分析師，在台北地區的平均薪資落在這個區間，若能補足 SQL 與資料視覺化技能，有機會向上提升 15%。」

除了薪資參考，AI 會提供具體的「路徑建議」。這包括了短期與長期的學習規劃。例如，對於應屆畢業生，AI 可能會建議先考取雲端基礎證照，並參與開源專案以累實戰經驗；對於資深工程師，AI 可能會建議學習管理技能，為邁向技術主管（Tech Lead）之路鋪路。這種基於數據的指導，讓你的每一步都走得踏實且有目標，避免了在職涯發展上繞遠路。無論你是剛出社會的社會新鮮人、面臨瓶頸的在職者，還是勇敢轉換跑道的轉職者，這種全方位的數據分析都能為你指明方向，讓求職不再只是碰運氣，而是一場有策略的行動。

總結：善用 AI 工具，掌握 2026 求職先機

綜觀 2026 年的求職市場，我們可以清楚地看到一項趨勢：求職早已不再是一份履歷走天下的時代。從履歷格式的嚴格規範、關鍵字的精準佈局，到面試前的深度演練與長遠的職涯規劃，每一個環節都充滿了挑戰，也蘊含著機會。ATS 系統雖然看似是求職者與理想工作之間的高牆，但只要掌握了正確的方法與工具，這堵牆也能變成通往成功的階梯。成功的關鍵在於，你是否願意擁抱變化，並善用科技來武裝自己。

透過 AI ResumeMaker 這類先進的工具，求職者可以將過去繁瑣、耗時且充滿不確定性的流程，轉化為一個自動化、數據化且高效能的系統。從確保履歷格式能被機器讀懂，到利用 AI 潤飾內容、精準植入關鍵字，再到透過模擬面試提升自信與技巧，甚至是規劃未來的職涯路徑，AI 能在求職的每一步提供強大的支援。這不僅大幅提升了履歷通過 ATS 的機率，更重要的是，它讓求職者能更從容、更有策略地面對市場的挑戰。在 2026 年，求職的贏家不一定是條件最優秀的人，而是最懂得運用工具、最快適應環境變化的那個人。掌握 AI 賦予的力量，你就能在激烈的競爭中搶得先機，順利開啟職涯的新篇章。

2026 ATS 通過率提升 5 大技巧：從履歷格式、關鍵字到內容優化完整教學

Q1：我聽說 ATS 系統會自動篩掉很多履歷，新鮮人或轉職者該如何快速確保履歷格式正確，避免被系統誤判？

第一步是先做「格式體檢」，避開常見陷阱：使用通用字體（如 Noto Sans TW、Arial）並保持 10–12 pt 字級，不要使用表格、文字框、圖形化排版或兩欄式設計，也不要將重要內容做成圖片或 QR Code，否則 ATS 很難解析。接下來，把每個段落改成清晰的項目符號，工作經歷格式統一為「職稱｜公司名稱｜任職期間」，並確保日期採用 YYYY/MM 格式。若你使用 AI ResumeMaker，可直接上傳現有履歷，系統會自動進行履歷最佳化，將格式轉換為 ATS 友善結構，並針對目標職缺強化關鍵字與技能模組，1 分鐘內即可產出 PDF 或 Word 格式，大幅降低被誤判的風險。最後，記得在提交前用純文字模式打開並快速掃描，確保排版不會跑掉，這是新人與轉職者必做的第一步，也是最有效的起手式。

Q2：關鍵字到底要怎麼放才自然？我應該關鍵字堆砌還是有技巧地融入內容？

關鍵字策略的重點在「職缺導向」與「情境化描述」，而非盲目堆砌。先拆解 3–5 個目標職缺的 JD（Job Description），列出 10–15 個高頻技能與工具關鍵字（例如 Python、SQL、跨部門溝通、KPI 追蹤），接著用 STAR 法則（情境、任務、行動、結果）將關鍵字自然嵌入成就描述中，例如「使用 Python 搭配 Pandas 與 SQL 進行資料清洗，將月報生成時間縮短 30%」。若使用 AI ResumeMaker，你只需輸入目標職缺與過往經歷，AI 會自動解析 JD 並產生關鍵字密度合適的內容，避免過度堆砌同時提升 HR 與 ATS 的辨識度；若需要客製求職信，也能一併利用其 AI 求職信生成功能，讓信件與履歷關鍵字保持一致。這樣的作法既能通過篩選，又能讓 recruiter 快速看見你的價值。

Q3：內容優化要怎麼做，才能讓履歷看起來有份量又不會太誇張？

內容優化的核心是「量化成果」與「動詞開頭」。每個工作經歷或專案至少寫出 2–3 點具體貢獻，並以動詞（主導、建置、優化、推動）開頭，搭配可衡量的數據（例如提升 25% 點擊率、降低 15% 異常率、縮短 40% 流程時間）。避免空泛描述如「負責跨部門溝通」，改為「每月召開跨部門會議，产出 10 份以上報告，協助專案準時交付率提升 20%」。若你使用 AI ResumeMaker，可開啟「履歷最佳化」功能，讓 AI 依你的經歷與目標職缺自動強化亮點與關鍵字，並調整語氣與結構；若缺乏靈感，也可讓 AI 先生成初稿再做微調，最後輸出為 Word 以便細修。新人可先聚焦實習與課外專案，轉職者則強調可遷移技能與成果，保持真實、拒絕誇大，即可讓內容既有份量又可信。

Q4：新人與轉職者常卡在「不知道面試會問什麼」，有沒有可執行的準備方法？

面試準備可分三步：第一，建立題庫，先列出 10–15 個該職缺常見問題（例如自我介紹、專案挑戰、失敗經驗、情境題）。第二，針對每題寫出 2–3 點關鍵回覆，並用 STAR 法則整理，控制在 1–2 分鐘內。第三，進行「模擬」與「回饋」，最好找人對練或使用 AI 進行壓力測試。若使用 AI ResumeMaker，可直接使用其模擬面試功能，系統會還原真實面試情境，針對你的回答提供結構與內容的回饋；同時也能利用面試準備模組，取得目標職缺的題庫與作答卡，反覆練習直到流暢。新人可先從自我介紹與基本動機題入手，轉職者則加強「職涯轉折」與「技能遷移」的說法；在職求職者要準備解釋異動原因與新舊工作的銜接。這樣的流程能降低臨場緊張，確保回覆有邏輯且具體。

Q5：除了履歷與面試，我該如何做長期的職涯規劃，特別是 2026 年的市場趨勢？

職涯規劃應結合「市場趨勢」與「個人定位」。步驟如下：首先，盤點自身技能矩陣，列出 3–5 個核心能力與 2–3 個待補強項目；其次，關注 2026 年熱門領域（如 AI 應用、資料分析、永續與風險管理、數位行銷），並鎖定 2–3 個目標職缺；接著，制定 3–6 個月的學習與實作計畫，例如完成一門線上課程並产出一個可展示的專案；最後，設定薪資期望與跳槽節點，定期更新履歷與求職信。若使用 AI ResumeMaker，可透過職涯規劃工具，依市場趨勢建議適合的路徑與薪資區間，並一鍵生成對應職缺的客製化履歷與求職信，節省摸索時間。新人先求入門崗位建立實務經驗，轉職者聚焦可遷移技能與成果案例，在職求職者則以「技能深化」與「管理視野」為升遷籌碼，這樣能讓長期發展更有方向感與競爭力。