2026 ATS友善履歷指南：5步驟打造範例與實戰模板

2026 年求職新常態：為何你的履歷必須通過 ATS 考驗？

在 2026 年的求職市場中，人工智慧（AI）與自動化系統已成為招募流程的標準配備。大多數企業，尤其是跨國企業與大型集團，超過 90% 的初次篩選都是由「自動化追蹤系統」（ATS）執行。ATS 就像一位不知疲倦的數位守門員，它能在幾秒鐘內掃描成千上萬份履歷，並根據預設的關鍵字與條件進行排序。這意味著，即便你擁有卓越的才華與豐富的經驗，若履歷格式混亂或缺乏系統辨識的特定關鍵字，你的申請可能在招聘經理看到之前，就已被系統過濾掉。因此，了解 ATS 的運作邏輯並製作一份「ATS 友善履歷」，已不再是加分項，而是求職生存的必備技能。

許多求職者常有一個誤解，認為只要履歷內容豐富、排版精美，就能打動人心。然而，ATS 系統並不會欣賞視覺設計，它只專注於解析結構化的數據。例如，使用非標準字體、過多的圖形元素、側邊欄或雙欄排版，都可能導致系統無法正確讀取內容，造成亂碼或遺漏。進入 2026 年，隨著 AI 演算法的進化，ATS 的判讀能力雖然提升，但對於標準化格式的要求依然嚴格。這也就是為什麼我們需要一套標準化的流程，來確保履歷不僅對人類讀者有吸引力，更能輕鬆通過機器的考驗，順利抵達下一關。

本指南將提供一套經過實戰驗證的五步驟策略，協助你在 2026 年的求職浪潮中脫穎而出。這不只是理論探討，而是包含具體操作、範例參考以及戰術分析的完整教學。我們將探討如何精準佈局關鍵字、如何優化履歷結構以確保系統辨識度，以及如何透過 AI 工具量化你的成就並強化亮點。跟隨這套指南，你將能打造出一份高通過率的 ATS 友善履歷，為自己的職涯開啟更多可能性。

五步驟打造高通過率 ATS 友善履歷

要打造一份能通過 ATS 考驗的履歷，不能僅僅依靠靈感或隨性發揮，必須依賴系統化的方法與精準的執行。這五步驟涵蓋了從前期的職缺分析到最終的格式輸出，每一環都環環相扣，旨在最大化履歷被系統選中的機率，同時保留對人類招聘官的說服力。這套流程強調「數據化」與「標準化」，讓你在競爭激烈的市場中，用最短的時間創造出最高的求職效益。無論你是社會新鮮人、轉職者，還是尋求晉升的在職者，這套方法都能幫助你快速定位自己的價值，並以最專業的形象呈現出來。

步驟一：精準剖析職缺與關鍵字佈局

履歷撰寫的第一步，絕不是打開 Word 開始打字，而是像偵探一樣深入剖析目標職缺的內容。在 2026 年，企業對人才的技能要求轉變迅速，一個職位描述（Job Description, JD）中隱含的關鍵字，就是 ATS 系統篩選的唯一依據。你需要將職缺描述複製下來，仔細分析其中反覆出現的名詞、動詞以及專業術語。這些關鍵字通常分為兩大類：硬技能（如 Python、財務分析、供應鏈管理）與軟實力（如溝通協調、問題解決、團隊合作）。若你的履歷中缺乏這些系統預設的標籤，無論你的能力多強，都難以通過第一道防線。

傳統的關鍵字分析可能耗時且主觀，但現在的求職者擁有強大的 AI 輔助工具。透過 AI 解析職缺內容，能快速鎖定核心關鍵字，並分析這些關鍵字在履歷中的建議密度。這不僅僅是字串比對，AI 還能理解語意，告訴你哪些是該職缺最看重的核心能力。接著，你需要將這些關鍵字自然地融入履歷內文，特別是在「專業技能」與「工作經歷」這兩個區塊。切記，關鍵字佈局不是為了欺騙系統而進行的「關鍵字堆砌」，而是要將這些詞彙作為骨幹，用你真實的經歷去填充血肉，讓系統和讀者都能一眼看出你與該職位的契合度。

善用 AI 解析內容，鎖定目標職缺核心關鍵字

人工智慧工具在求職策略中的角色已日益重要，尤其在關鍵字解析方面表現卓越。當我們面對一份詳盡的職缺描述時，人腦可能會忽略某些潛藏的技能需求，或者無法準確判斷哪些是該領域的「高頻詞彙」。此時，使用 AI 工具如「AI ResumeMaker」的職缺解析功能，可以將職缺描述輸入系統，讓 AI 自動拆解出關鍵技能、資格要求與企業文化指標。AI 會告訴你，例如「敏捷開發」或「數據視覺化」等詞彙出現的頻率與重要性，並建議你將這些詞彙放入履歷的哪些段落最為合適。

舉例來說，如果你應徵的是一位行銷專員，職缺描述中提到「需具備 SEO 優化能力」與「熟悉 Google Analytics」。AI 解析工具會將這兩項列為高優先級關鍵字。接著，AI 可以協助你盤點過往經歷，找出與這兩個關鍵字相關的專案經驗。例如，你的經歷可能是「協助公司部落格提升自然搜尋流量」，AI 會建議你改寫為「執行 SEO 優化策略，透過 Google Analytics 追蹤成效，使部落格流量在三個月內增長 30%」。透過這種方式，你不再只是盲目地填寫關鍵字，而是讓 AI 協助你將經歷與職缺需求進行精準配對，大幅提升履歷的相關性與命中率。

將硬技能與軟實力自然融入履歷內文

許多求職者在撰寫履歷時，容易陷入「條列式」的陷阱，僅僅列出技能清單，卻沒有展示這些技能的應用場景。ATS 雖然會讀取關鍵字，但高階的 ATS 與後續的人工審閱者，更看重這些技能是如何被「執行」與「驗證」的。將硬技能融入工作經歷的描述中，是提升通過率的關鍵。例如，與其寫「精通 Python」，不如寫「運用 Python 撰寫爬蟲腳本，自動化蒐集市場資料，將數據分析的效率提升 50%」。這樣的描述既包含了關鍵字「Python」，又透過具體行動展示了你的硬實力。

至於軟實力，則更需要透過行為來體現。企業非常看重候選人是否具備團隊合作、領導力或溝通能力，但這些詞彙本身很空泛。最好的方式是利用 STAR 原則（情境、任務、行動、結果）的變形，將軟實力描述出來。例如，與其寫「具備良好的溝通能力」，不如寫「跨部門協調工程與業務團隊，制定專案時程與交付標準，成功將產品上市時間縮短兩週」。這裡面包含了「跨部門協調」（溝通能力）與「縮短上市時間」（結果），這不僅讓 ATS 掃描到「溝通」相關詞彙，也讓讀者感受到你解決問題的能力。AI 工具在此也能提供協助，協助你將平淡的描述轉化為包含硬技能與軟實力的強力敘述。

步驟二：結構優化與格式標準化

在通過關鍵字考驗之前，你的履歷必須先通過「格式」這一關。ATS 系統本質上是一種數據解析器，它依賴固定的規則來提取資訊。如果你的履歷使用了過於花俏或非標準的排版，系統很可能無法正確解析你的姓名、聯絡方式、學歷或工作經歷，導致整份履歷被判定為「無法讀取」而自動剔除。因此，結構優化的核心原則就是「簡潔、標準、清晰」。在 2026 年，雖然設計工具日新月異，但對於 ATS 友善履歷來說，返璞歸真才是王道。

標準化的結構包含幾個關鍵要素：首先，必備的區塊包括個人基本資料、專業總結（或簡介）、工作經歷、學歷、專業技能。其次，區塊之間的分隔要清晰，通常使用標準字體（如 Arial, Times New Roman, Calibri）以及統一的字級與行距。避免使用文字方塊、圖形框或浮動物件，因為這些元素會讓 ATS 的解析引擎「迷路」。一個好的 ATS 履歷，應該像是在填寫一份結構化的表格，每個資訊都在它該在的位置，讓系統能輕易地抓取並歸檔。

採用 ATS 辨識度最高的履歷架構與排版

目前公認 ATS 辨識度最高的架構是「反向時序排列的標準格式」。這意味著你的工作經歷區塊，應該將最近的一份工作放在最前面，然後依序往前推。這是符合大多數招聘經理閱讀習慣，也是最容易被系統解析的架構。在排版上，請務必使用單欄（Single Column）設計。許多求職者為了追求視覺上的現代感，會嘗試使用雙欄排版，左邊放專業技能與連結，右邊放工作經歷。然而，ATS 在解析雙欄排版時，常常會將左右兩邊的文字混在一起，導致語句不通順，甚至遺漏重要資訊。

此外，標題的使用也至關重要。請使用系統預設的標題樣式（Heading 1, Heading 2）或者加粗、放大字級的方式來區分區塊，例如「WORK EXPERIENCE」或「工作經歷」。切勿自創模糊的標題，例如「我的旅程」或「專業足跡」，這會讓系統難以判斷該區塊的性質。另一個常見的錯誤是過度依賴圖表或進度條來展示技能熟練度。雖然視覺上很美觀，但 ATS 無法讀取這些圖形內的文字。最好的做法是用文字描述，例如「語言能力：中文（母語）、英文（流利/TOEIC 900）」，這樣既清晰又能被系統正確抓取。

避開圖片與表格陷阱，確保系統能順利讀取代碼

視覺元素是 ATS 的頭號殺手。許多人習慣在履歷中放入個人照片、公司 Logo 或使用表格來對齊文字，這些都是極度冒險的行為。首先，關於照片：除非應徵的職位有特殊規定（如演藝、模特兒），否則在履歷中放入照片不僅可能涉及歧視爭議，更重要的是，大多數 ATS 無法辨識圖片中的文字。即使照片內沒有文字，將圖片插入文件中也可能干擾系統的文字解析引擎，導致後續的文本提取出現亂碼。

表格也是常見的陷阱。雖然在文書軟體中，表格是對齊數據的好工具，但在 ATS 的眼中，表格會改變文字的「坐標」。系統可能會跳過表格中的某些欄位，或者將不同欄位的文字錯誤地拼接在一起。例如，你用表格列出每份工作的「時間」與「職稱」，系統可能會將它們識別為兩個獨立的區塊，導致時序錯亂。為了確保系統能順利讀取代碼，請回歸最基本的純文字排版。利用空白鍵與分行符號來對齊內容，或者使用簡單的圓點符號（•）來條列事項。如果你不確定自己的履歷格式是否安全，可以使用「AI ResumeMaker」這類工具的格式檢查功能，它能模擬 ATS 的讀取過程，告訴你哪些地方可能出現解析錯誤，讓你及時修正，確保每一個字都能被精準讀取。

強化競爭力：從履歷生成到面試準備的 AI 戰略

僅僅擁有一份符合格式規範的履歷，在 2026 年的求職戰場上僅能算是「及格」。要在眾多候選人中脫穎而出，還需要注入「靈魂」——也就是你的獨特價值與量化成就。這一部分我們將探討如何利用 AI 策略，從履歷內容的深度挖掘，到求職信的完美搭配，再到面試的全方位演練，打造一條從履歷投遞到順利拿Offer的完整鏈路。AI 不再只是輔助寫作，而是你的策略顧問與模擬教練，幫助你以數據化的方式展示競爭力，並在求職的每一個環節都展現出專業與準備。

步驟三：量化成就與亮點包裝

一份平庸的履歷只會告訴招聘官你「做過什麼」，而一份優秀的履歷會告訴他們你「做得多好」。量化成就是證明你價值最有力的工具。在中文語境中，我們常習慣使用「負責」、「協助」等被動詞彙，但在 ATS 及招聘經理的眼中，這些詞彙缺乏衝擊力。要讓你的履歷在眾多競爭者中跳脫出來，你必須將工作經歷轉化為一系列的戰役與戰果。這需要回顧過往的每個專案，挖掘其中的數據指標，無論是金額、百分比、時間縮短幅度，還是效率提升倍數，這些具體的數字能讓你的能力「看得見、摸得著」。

進入 2026 年，AI 工具讓量化變得更加容易。過去，你可能需要翻閱舊的報告或憑記憶估算數據，但現在 AI 可以協助你分析輸入的草稿，並提示你哪些部分缺乏量化支撐。例如，你輸入「改善了客戶服務流程」，AI 可能會反問你：「客戶等待時間減少了多少？滿意度提升了幾個百分點？」並協助你將其潤飾為「優化客戶服務流程，將平均回應時間從 24 小時縮短至 4 小時，客戶滿意度評分提升 15%」。這種轉變不僅增加了可信度，也大幅提升了履歷的說服力。

運用 STAR 法則撰寫具體事蹟與數據佐證

STAR 法則是全球公認的面試與履歷撰寫黃金準則，它能幫助你有條理地講述一個完整的成就故事。STAR 代表情境（Situation）、任務（Task）、行動（Action）與結果（Result）。在撰寫履歷的工作經歷時，雖然不需要寫出完整的段落，但每一個條列項都應當蘊含 STAR 的精髓。首先描述當時面臨的「情境」或挑戰，接著說明你的「任務」目標，然後重點強調你採取了什麼獨特的「行動」，最後用數據呈現「結果」。

舉個例子，假設你是一位專案經理。 Bad Example（未使用 STAR）：「負責管理新產品開發專案。」 Good Example（運用 STAR 並量化）：「在預算緊縮（Situation）的情況下，帶領跨部門團隊（Task），導入敏捷開發與風險管理機制（Action），成功將新產品上市時間提前 2 個月，並節省 15% 的開發成本（Result）。」 後者不僅展示了你的管理能力，還透過具體的數據（提前 2 個月、節省 15%）證明了你的績效。AI 工具可以透過分析你的草稿，將你偏重「行動」的描述，自動補充「情境」與「結果」的建議，或是協助你找出可以量化的數據點，讓你的每一段經歷都成為一個具說服力的成功案例。

透過 AI 自動強化個人獨特賣點與關鍵字密度

每個人都有獨特的個人賣點（Unique Selling Proposition, USP），但在撰寫履歷時往往容易忽略。USP 是你區別於其他候選人的核心特質，可能是你跨領域的背景、特殊的語言能力，或是某項稀有的專業認證。在 ATS 友善履歷中，除了硬性的關鍵字，適當地融入這些 USP 能讓履歷更具辨識度。然而，如何在不破壞專業度的前提下凸顯個人特色，是一門學問。

這時，AI 的語言處理能力就能派上用場。AI 工具如「AI ResumeMaker」不僅能幫你檢查關鍵字密度，還能分析你的整體語氣與用詞，確保專業性與個人特色的平衡。它可以協助你將「我有很強的學習能力」這類空泛的描述，轉化為具體的佐證，例如「透過自學掌握 SQL 與 Tableau，並在入職三個月內獨立完成部門資料庫架構優化」。AI 會確保這些強化後的描述中包含了高權重的關鍵字，讓你的個人賣點不僅能打動人，更能輕鬆通過系統的關卡，讓你的履歷在眾多雷同的內容中脫穎而出。

步驟四：客製化求職信與履歷的完美搭配

許多求職者在投遞大量履歷時，習慣使用一份通用的履歷與求職信，這在 2026 年的求職環境中是效率極低的做法。雖然 ATS 友善履歷是基礎，但如果能搭配一份針對該職位量身打造的求職信（Cover Letter），將大幅提升你的競爭力。求職信是履歷的「前導片」，它提供了履歷表格無法表達的個人動機與熱情，同時也是再次強調關鍵字、展示你對該公司了解程度的絕佳機會。一份客製化的求職信能告訴招聘官：「我不僅適合這份工作，我還對此充滿熱情，並且做了功課。」

然而，為每一個職位都撰寫客製化求職信聽起來非常耗時。這正是 AI 工具發揮巨大價值的地方。透過 AI 生成器，你可以快速地將職缺描述與你的個人簡歷輸入，系統會自動分析兩者的匹配點，生成一封邏輯通順、重點突出的求職信草稿。這不僅節省了大量時間，更能確保每封求職信都精準命中該職位的核心需求。此外，格式的標準化也不容忽視，無論是 PDF 還是 Word 格式，都需要確保在不同設備上打開時，排版不會跑掉，這對於第一印象至關重要。

一鍵生成高度匹配的客製化求職信內容

撰寫求職信最困難的部分在於「如何開頭」以及「如何將自己的經歷與該職位連結」。AI 求職信生成器正是為了解決這個痛點而生。使用者只需上傳履歷、貼上職缺描述，AI 就會進行深度比對。它會識別出職缺中最關鍵的幾項要求，然後從你的履歷中提取對應的經歷與成就，將它們串連成一段有說服力的文案。例如，如果職缺特別強調「跨文化溝通能力」，而你的履歷中曾在海外實習，AI 會自動將這兩點結合，生成一段強調你具備國際視野與溝通技巧的文字。

這種客製化不僅體現在內容上，還包括語氣的調整。針對不同性質的企業，求職信的語氣可以有所調整。AI 可以模擬專業、熱情或嚴謹等多種風格，讓你的求職信與企業文化更加契合。更重要的是，AI 生成的內容是基於你的真實經歷，因此你只需稍作修改與確認，就能快速產出一封高質量的客製化求職信。這種效率的提升，意味著你可以在相同的時間內，投遞更多高針對性的職位，從根本上增加面試邀約的機會。

針對不同職位需求，快速輸出 PDF 或 Word 格式

在完成履歷與求職信的優化後，最後一步的輸出格式也充滿細節。雖然大多數 ATS 都能解析 Word（.docx）和 PDF 檔案，但兩者之間仍存在微妙的差異與風險。一般來說，PDF 格式能確保排版在任何設備上保持一致，是首選的專業格式。然而，若招聘方明確指出需要 Word 檔案，則應遵循指引。關鍵在於，無論選擇哪種格式，都必須確保檔案沒有加密、沒有密碼保護，且文字是可以被選取的（而非掃描的圖片）。

為了應對不同企業的多元需求，使用能一鍵切換格式的工具显得尤為重要。例如，「AI ResumeMaker」這類平台通常內建格式轉換引擎，使用者只需在介面上點擊幾下，就能將同一份內容完美轉換為 PDF 或 Word 格式，並自動進行最後的相容性檢查。這避免了手動轉換時常見的字體遺失、排版錯位等問題。此外，針對某些創意職位可能需要的 PNG 格式，AI 工具也能一併處理。這種靈活的輸出能力，讓求職者能從容應對各種投遞要求，展現出專業與細心的態度。

步驟五：面試模擬與職涯路徑規劃

通過了 ATS 篩選，獲得了面試機會，這只是成功的開始。在 2026 年，面試的形式與考題也日益多元，許多企業會加入視訊面試、技能測驗甚至 AI 面試環節。為了確保在關鍵時刻能發揮最佳水準，系統性的面試準備不可或缺。這不僅僅是背誦答案，更是對自我經歷的深度梳理、對企業背景的充分了解，以及對可能遇到的刁鑽問題進行預演。一個好的面試表現，能將你履歷上的文字轉化為生動立體的人物形象。

除了單一職位的面試，長遠的職涯規劃也在此刻顯得尤為重要。求職不應只是為了找到一份工作，而是邁向理想職涯的一步。了解自己在市場上的定位、合理的薪資範圍，以及未來的發展路徑，能讓你在面試談判時更有底氣，也能幫助你過濾掉不適合的機會。結合 AI 的分析能力，我們可以對宏觀的就業市場進行掃描，為個人的職涯發展提供數據驅動的建議，讓求職不再盲目。

利用 AI 模擬面試情境，提前演練 Q&A

許多求職者在面試前會感到焦慮，主要原因在於對未知的恐懼。不知道面試官會問什麼問題，也不知道該如何回答才最得體。AI 模擬面試功能正是為了解決這個問題而設計的。這類工具會根據你應徵的職位與行業，生成一系列常見的面試問題，涵蓋行為面試（Behavioral）、技術面試（Technical）以及情境面試（Situational）等多種類型。你可以在舒適的環境下，透過語音或文字進行回答。

更強大的是，AI 不僅僅是提問，還能提供即時的回饋。它會分析你的回答內容，檢查是否具備邏輯性、是否使用了 STAR 法則、是否突出了關鍵成就。有些高階的 AI 面試模擬器甚至能分析你的語速、停頓次數以及填充詞（如「嗯」、「那個」）的使用頻率，從語音層面給出改善建議。透過這種高強度的反覆練習，你能對自己的經歷更加滾瓜爛熟，在真實面試中展現出自信、從容且條理分明的專業形象。

依據市場趨勢，規劃清晰的薪資談判與職涯路徑

當你手握多個 Offer 或進入薪資談判階段時，最忌諱的就是對市場行情一無所知。漫天要價會讓企業覺得你缺乏認知，而過低的要求則可能讓自己虧損。在 2026 年，薪資的透明度雖然有所提升，但仍需依靠數據分析來制定策略。AI 驅動的職涯規劃工具，能整合大量的招聘數據與行業報告，為你提供精準的薪資建議。它會根據你的工作年限、技能組合、所在城市以及目標行業，給出一個合理的薪資範圍（Percentile）。

除了薪資談判，職涯路徑規劃更是長期的戰略。你可能知道現在想做行銷，但三年後呢？五年後呢？AI 可以透過分析市場上成功人士的職業軌跡，為你規劃出可能的晉升路線。例如，從「行銷專員」到「行銷經理」需要補足哪些技能？從「行銷」轉型「產品管理」是否可行？這些問題都能透過 AI 的職涯路徑分析功能得到解答。利用這些工具，你不僅能找到一份工作，更能找到一條通往長期成功的清晰路徑，讓每一次求職都成為職涯進階的跳板。

結論：掌握五步驟，邁向 2026 年理想職涯

求職的過程充滿挑戰，但在 2026 年，我們擁有了前所未有的強大工具來提升勝算。通過本指南的五個步驟——從精準的關鍵字剖析、標準化的格式優化，到量化成就的包裝、客製化的求職信生成，再到 AI 輔助的面試模擬與職涯規劃——我們建立了一套完整的求職作戰系統。這套系統的核心在於「適應」與「優化」，讓你的求職材料既能符合機器的邏輯，又能打動人心。

記住，一份優秀的 ATS 友善履歷，是你向世界展示專業能力的第一張名片。它不僅僅是一份文件，更是你個人品牌的載體。透過持續的練習與 AI 工具的輔助，你將能更自信地面對每一次挑戰。現在就開始行動，利用這套策略武裝自己，掌握職涯的主動權，邁向 2026 年理想的未來。

2026 ATS友善履歷指南：5步驟打造範例與實戰模板

Q1：ATS 是什麼？為什麼 2026 年的求職者一定要懂 ATS 友善履歷？

ATS（Applicant Tracking System，招募管理系統）是企業用來篩選履歷的第一道關卡。2026 年求職競爭更激烈，許多大企業每天收到上千份履歷，HR 根本沒時間逐份看完。ATS 就像一個智慧閘門，會先掃描並過濾掉格式不符、關鍵字不足的履歷，只有通過的檔案才會進入 HR 的人工審核名單。因此，打造一份 ATS 友善履歷，不是為了機器人，而是為了讓你的能力有機會被人類看見。這份指南將透過 5 步驟，教你不只懂格式，更懂 HR 的邏輯。若你完全沒頭緒，可以利用 AI ResumeMaker 的「履歷最佳化」功能，它會解析你的內容並針對目標職缺自動強化關鍵字，1 分鐘內就能讓你的履歷符合 ATS 基本規則，大幅提高通過率。

Q2：新鮮人或轉職者沒有相關經驗，履歷要怎麼寫才能通過 ATS 篩選？

沒有工作經驗不代表履歷會一片空白，關鍵在於「換位思考」與「關鍵字策略」。首先，仔細分析目標職缺的 Job Description（工作描述），列出高頻出現的技能與工具關鍵字。接著，在履歷的「學經歷」與「專案」欄位中，用這些關鍵字包裝你的校園社團、打工、實習或過往不同領域的經驗。例如，把「幫社團辦活動」改成「負責活動企劃與執行，運用 Excel 與 Google Analytics 追蹤成效」。若你對關鍵字抓不準，AI ResumeMaker 的 AI 履歷生成功能非常實用，只需輸入職缺描述與自身背景，它就能自動生成客製化內容，幫你把看似無關的經歷轉化為 HR 想看的亮點。此外，新鮮人常忽略的「求職信」也是加分項，使用 AI 求職信生成器，能一鍵產出強調職務匹配度的信件，讓你在沒有實戰經驗的情況下，依然能展現高度誠意與潛力。

Q3：已經在職，想低調轉職，履歷要怎麼準備才能精準投遞又不被現任公司發現？

在職轉職者最大的痛點就是時間碎片化與風險控管。你不需要花幾個小時手動調整，重點是「高效」與「精準」。第一步，先用 10 分鐘快速整理出你目前的工作成就與數據。第二步，利用 AI ResumeMaker 的履歷最佳化功能，設定 3-5 個目標職缺，讓 AI 自動分析並強化你的履歷關鍵字，這能確保你的履歷與新職缺高度相關。第三步，針對不同性質的職位，快速生成多版本履歷，並在工具內直接編輯、輸出 PDF 或 Word 檔，方便低調投遞。除了履歷，在職者更需要準備面試，因為你可能已經很久沒有面試。這時可以開啟 AI ResumeMaker 的「模擬面試」功能，它會還原真實面試情境，提供常見問題與回答回饋，讓你在下班後利用零碎時間練習，避免在關鍵時刻因為生疏而失常。這整套流程能讓你在不影響現有工作的情況下，有策略地推進轉職計畫。

Q4：投了上百封履歷都沒有回應，如何找出問題並改善？

如果履歷投遞後都石沉大海，通常有兩個可能：一是履歷內容無法通過 ATS，二是內容無法打動 HR。要解決這個問題，不能盲目修改，需要有系統地分析。你可以先請 AI ResumeMaker 進行履歷健診，它的 AI 解析功能會檢查格式是否正確、關鍵字密度是否足夠，並給出優化建議。接著，針對特定職缺，使用「AI 履歷生成」重新打造客製化版本，確保你的技能與經歷都是針對該職位量身訂做。除了履歷本身，求職信也是關鍵，很多人投履歷時都會忽略它，但一封好的求職信能彌補履歷的不足。使用 AI 求職信生成器，快速產出內容，強調你為何適合該公司與職務，能顯著提升 HR 打開你履歷的意願。最後，如果你已經有面試機會卻常在面試中失利，代表你需要針對面試題型做訓練。AI ResumeMaker 的 AI 面試訓練與面試準備功能，提供題庫與作答卡，讓你反覆練習，找出回答中的弱點，這樣就能從「投遞多但無回應」的困境中突破。

Q5：除了關鍵字，2026 年寫履歷還有什麼細節會影響 ATS 判讀？

2026 年的 ATS 系統已經更聰明，除了關鍵字，格式與結構也是影響判讀的重要因素。首先，檔案格式首選 Word（.doc/.docx）或 PDF（非圖片型），避免使用過於複雜的排版、表格或圖示，這些都可能讓 ATS 讀取亂碼。其次，標題必須明確，例如「工作經驗」、「學歷」等，不要自創標籤。再來，日期格式要統一，例如「2023/01 - 2025/06」，避免混用中英文或月份縮寫。很多人會犯的錯是把所有資訊都塞在同一段，導致關鍵字被埋沒。建議用條列式（Bullet Points）呈現，每點開頭就放一個關鍵技能或動詞。如果你對这些格式細節沒有把握，AI ResumeMaker 是很好的幫手，它的履歷生成功能會自動套用 ATS 友善的格式，你只需要專注於填寫正確的經歷與技能，系統就會幫你輸出一份專業、乾淨且易於機器判讀的檔案。這對於不熟悉排版的新鮮人或轉職者來說，能節省大量摸索的時間。