ATS履歷寫作指南：2026年通過篩選的7個關鍵步驟與範例

2026 汪職新常態：為何履歷必須通過 AI 篩選

進入 2026 年，企業招募流程已經全面數位化，大型企業每則職缺平均收到數百甚至上千份履歷。面對龐大資料量，人力資源部門高度依賴「ATS（Applicant Tracking System，應徵者追蹤系統）」來進行第一階段的篩選。ATS 不僅能自動解析履歷內容，更能透過關鍵字比對、格式識別與語意分析，迅速過濾掉不符條件的申請者。根據最新趨勢，超過 90% 的 500 大企業會先透過 AI 篩選機制進行履歷排序，若你的履歷無法通過這道關卡，即使能力再強，也難以進入 human reviewer 的視野。

ATS 系統的邏輯基於「匹配度」與「可讀性」。若履歷的格式過於複雜（如使用雙欄排版、圖表或特殊字體），系統可能無法正確解析文字，導致關鍵資訊遺漏。此外，若內容未針對職缺需求進行優化，缺乏關鍵職能關鍵字（Keywords），系統會判定為低相關性，直接排除。因此，2026 年的履歷寫作不再是單純的「自我介紹」，而是一場與 AI 演算法的溝通競賽。求職者必須理解如何讓機器「讀懂」並「推薦」自己的履歷，才能在第一時間脫穎而出，獲得面試機會。

為了因應這種新常態，傳統的履歷寫法已經不再適用。我們需要更結構化、數據化且符合 ATS 規範的策略。這不僅是為了通過篩選，更是為了展現專業度與邏輯性。以下將介紹七個關鍵步驟，從職缺解析到面試準備，幫助你在 2026 年的求職戰場上，透過精準的 ATS 履歷優化，大幅提升曝光率與面試邀約率。

ATS 履歷優化實戰：提升曝光與通過率的 7 個步驟

要通過 ATS 的嚴格篩選，不能只靠運氣，而是需要一套可執行的標準作業流程。這七個步驟涵蓋了從理解職缺到最終面試準備的全流程，每一環都環環相扣。掌握這些技巧，並善用工具輔助，能讓你的履歷在茫茫履歷海中脫穎而出。以下我們將逐步拆解，並提供具體的壞榜樣（Bad）與好榜樣（Good）案例作為參考，讓你清楚知道該如何調整。透過 AI ResumeMaker 等先進工具的輔助，更能事半功倍，打造出高品質的求職文件。

步驟一：精準剖析職缺，提取關鍵字

履歷優化的第一步，也是最關鍵的一步，就是徹底解析目標職缺的 Job Description（職務描述）。ATS 主要是透過比對履歷內容與職缺描述中的關鍵字來判斷匹配度。因此，你需要像偵探一樣，從職缺內容中提取硬技能（如 Python、財務分析）、軟技能（如溝通協調、跨部門合作）以及特定工具或認證（如 CRM、PMP）。若忽略這一步，只憑感覺撰寫，很容易寫出與系統要求不符的內容，導致在第一輪就被刷掉。

許多求職者常犯的錯誤是只寫出自己「想寫」的工作內容，而沒有針對該職缺進行調整。這會導致履歷缺乏焦點，無法通過關鍵字閾值。若你能透過工具自動化分析職缺，成效將大幅提升。例如，使用 AI ResumeMaker 的職缺解析功能，只需貼上職缺描述，系統就能自動抓取核心關鍵字，並建議你將哪些技能放入履歷的顯眼位置。這種做法不僅省時，更能確保你的履歷與目標職缺高度契合，大幅增加通過初篩的機率。

Bad 範例：忽略關鍵字，只寫工作內容

這位求職者應徵的是「數位行銷專員」，職缺描述中明確要求具備「SEO 優化」、「Google Analytics」與「內容行銷」等技能。然而，他的履歷只籠統地寫著：「負責公司社群媒體經營與行銷活動規劃，協助主管完成交辦事項。」這類描述雖然真實，卻完全沒有包含職缺要求的關鍵字。ATS 系統在掃描時，找不到「SEO」、「GA」或「內容」等詞彙，會自動將其歸類為「不相關」或「低匹配度」，即使他有相關經驗，也難以被人工審閱者看見，白白浪費了投遞機會。

Good 範例：利用 AI ResumeMaker 解析職缺，自動匹配核心技能

另一位求職者同樣應徵該職位，他使用 AI ResumeMaker 上傳職缺描述。系統 instantly 分析出關鍵字雲，指出「SEO 優化」、「關鍵字研究」、「GA 數據分析」與「內容策略」為核心技能。接著，他在修改履歷時，將過往經歷調整為：「透過 SEO 優化策略，使網站自然流量提升 40%；運用 Google Analytics 分析用戶行為，優化內容行銷方向。」這樣的描述不僅精準對應職缺需求，還加入了數據佐證。ATS 能輕鬆抓取關鍵字，將其列為高匹配度候選人，成功通過第一道關卡，進入面試名單。

步驟二：優化格式與結構，確保機器可讀

許多求職者為了讓履歷看起來美觀、有設計感，會使用多欄排版、圖片、圖表或特殊字體。然而，這些華麗的設計往往是 ATS 的噩夢。大多數 ATS 系統無法正確解析複雜的視覺元素，它們會將圖檔視為空白，將多欄文字打亂順序，導致解析出的內容亂碼或缺漏。例如，若你在履歷中用圖表展示技能條，機器只會讀到「圖片」，卻讀不到「技能」本身的內容，這對通過篩選毫無幫助。

為了確保機器可讀性，履歷的格式必須遵循「簡單、標準、乾淨」的原則。建議使用單欄排版、常見字體（如新細明體、Arial），並避開表格、文字框與底圖。檔案格式也盡量以 Word（.docx）或純文字為主，避免使用 PDF 圖片檔。若你對於格式拿捏不準，可以利用 AI ResumeMaker 的「一鍵匯出」功能。該工具內建符合 ATS 規範的模板，能自動幫你檢查格式錯誤，確保輸出的履歷在任何系統上都能被正確讀取，讓你免去排版的煩惱。

Bad 範例：使用圖表、雙欄排版或特殊字體

這是一份充滿視覺設計的履歷。求職者為了展現設計能力，將履歷設計成左右分欄：左邊放大頭照與技能條圖表，右邊放經歷。字體則選用了裝飾性極強的藝術字體。雖然對人類來說看起來很吸睛，但當 ATS 系統上傳這份文件時，左欄的技能條被當作無法識別的圖片，右欄的文字則因為排版複雜而被斷行錯誤。系統最終提取出的文字內容支離破碎，無法識別出「程式語言」或「專案經驗」等關鍵資訊，導致這份履歷在第一輪就被判定為「格式錯誤」而淘汰。

Good 範例：採用標準 Word 格式，一鍵由 AI ResumeMaker 匯出乾淨履歷

這位求職者深知格式的重要性。他使用 AI ResumeMaker 選擇了一款簡潔的「ATS 友善模板」。履歷採用單欄排版，所有資訊（包含技能、經歷、學歷）皆以純文字條列，使用標準的標楷體。他將技能串列在「專業技能」區塊，用逗號分隔，而非使用圖表。最後，透過 AI ResumeMaker 直接匯出為標準 Word 格式。當這份履歷被上傳至 ATS 時，系統順暢地解析了每一行文字，完整提取了所有關鍵字與數據，確保了資訊的完整性，順利通過技術門檻。

步驟三：強化專業摘要，點出核心價值

專業摘要（Professional Summary）位於履歷最上方，是 ATS 與 HR 第一眼會看到的黃金地段。傳統的「自傳式」摘要往往充滿空泛的形容詞，如「抗壓性強」、「學習意願高」，卻缺乏具體的價值陳述。在 2026 年，ATS 會掃描這段文字來判斷求職者的核心價值是否與職缺匹配。若摘要未能在短短幾行內展現你的專業亮點與數據成就，很容易被認為缺乏重點，從而降低閱讀意願。

一個好的摘要應該像是一份「電梯演說」，包含你的專業身份、核心技能與最具代表性的成就。舉例來說，不要只寫「我有 5 年行銷經驗」，而要寫「擁有 5 年數位行銷經驗，專精於 B2B 領域，曾透過 SEO 優化帶動業績成長 200%」。這種結合身份、技能與數據的寫法，不僅能吸引人類目光，更能讓 ATS 快速抓取關鍵資訊。若你不擅長文字包裝，AI ResumeMaker 的 AI 摘要生成功能可以根據你的經歷與目標職缺，自動產出精準且具說服力的摘要，幫你省去絞盡腦汁的時間。

Bad 範例：空泛的自我介紹，缺乏數據佐證

這位求職者的摘要寫道：「本人個性積極負責，善於溝通協調，對於工作充滿熱情，希望能加入貴公司學習成長，與團隊共同努力。」這段話雖然正面，但完全是空話。它沒有提及任何專業領域、具體技能或過往貢獻。HR 看到這段文字，無法在 3 秒內判斷他是業務、工程師還是行政人員。ATS 也無法從中抓取到任何有價值的關鍵字，導致這份履歷的開場白完全浪費，缺乏吸引力。

Good 範例：AI 自動生成精準摘要，量化過往成就

使用 AI ResumeMaker 後，這位求職者的摘要變為：「資深全端工程師，擁有 6 年 JavaScript 與 Python 開發經驗。曾主導開發電商平台後端系統，成功將 API 響應時間縮短 40%，並維護 99.9% 的系統穩定度。致力於透過高效能程式碼解決複雜業務邏輯，尋求具挑戰性的後端架構師職位。」這段摘要包含了職位、年資、核心技術、具體成就（縮短 40%）與量化指標（99.9%）。無論是 ATS 還是 HR，都能 immediately 看到這位求職者的價值與匹配度。

步驟四：用「行動動詞 + 數據」重構工作經歷

工作經歷是履歷的靈魂，也是 ATS 評分的重要權重區块。傳統的經歷描述常使用被動語態，例如「負責...」、「參與...」或「協助...」。這類寫法讓人難以判斷你實際貢獻了多少，也缺乏說服力。在 2026 年的履歷標準中，我們必須將每一項經歷轉化為具體的「戰績」。這意味著要使用強而有力的「行動動詞」（如主導、建立、改善、優化）開頭，並盡可能在句尾加上「數據化成果」。

數據化是展現影響力的關鍵。與其說「改善了客戶服務品質」，不如說「透過優化客服流程，將客戶滿意度從 80% 提升至 95%」。這樣的描述不僅具體可信，也讓面試官能預見你為公司帶來的價值。若你的工作難以量化，可以嘗試從「效率提升」、「成本降低」、「品質改善」或「規模擴大」等角度切入。AI ResumeMaker 在這一步能扮演重要角色，它會掃描你原本的經歷描述，並提示你可以加入哪些量化指標，甚至直接幫你改寫句子，強化行動力與數據感。

Bad 範例：被動描述「負責專案管理」

這位求職者在經歷中寫道：「在 XYZ 公司任職期間，負責專案管理的工作。主要內容包括制定專案進度、與各部門溝通以及追蹤任務執行情形。有時候也會協助主管處理預算相關事宜。」這段描述非常被動且籠統。用了「負責」、「包括」、「有時候會」等不確定的詞彙。讀者不知道他管理了幾個專案、規模多大、團隊多少人，更不知道他做得好不好。這就像是一份作業清單，而不是成就展示，無法讓人留下深刻印象。

Good 範例：強化為「主導跨部門專案，提升 30% 效益」

修改後的經歷變為：「主導跨部門專案管理，涵蓋 5 個部門共 20 人團隊，成功規劃並執行年度重點專案。透過優化敏捷開發流程，將專案交付週期縮短 20%，同時控制預算在 100 萬台幣內，達成 30% 的成本效益提升。」這裡使用了「主導」、「優化」、「控制」等強勢動詞，並具體列出了團隊規模（5 個部門/20 人）、具體成果（縮短 20%、提升 30% 效益）。這些數據讓貢獻變得可視化且具衝擊力，大幅提升了履歷的含金量。

步驟五：針對 ATS 調整技能列表與排序

技能區塊是 ATS 進行關鍵字匹配的重災區，也是最容易被快速掃描的地方。許多求職者習慣將所有會的技能通通列上去，從 Office 軟體到烹飪證照，導致技能列表混雜且冗長。ATS 在解析時，會計算關鍵字的出現頻率與位置。若你的技能未依職缺重要性排列，或者包含了太多無關緊要的技能，可能會稀釋掉核心技能的權重，讓系統誤判你的專業方向。

針對 ATS 的最佳實踐是「客製化排序」。首先，根據職缺描述，將該職位最需要的 3-5 項硬技能排在技能列表的最前面。例如，應徵數據分析師，就應該把 SQL、Python、Tableau 放在首位。其次，盡量使用業界通用的標準名稱，避免使用自創的縮寫。如果你不確定哪些技能是關鍵，AI ResumeMaker 可以分析職缺需求，幫你推薦技能清單，並自動將高重要性的技能置頂，確保系統一眼就能看到你具備該職位所需的核心能力。

Bad 範例：技能混雜且未依重要性排列

這位求職者的技能列表寫著：「Word、Excel、Photoshop、溝通、吃苦耐勞、Python、C++、英文、日文、開車。」這份列表將文書軟體、程式語言、軟技能與生活技能混雜在一起，且完全沒有針對職缺進行排序。若他應徵的是 Python 工程師，第一位卻是 Word，這會讓 ATS 認為他的核心專業是文書處理，而非程式開發。這種混亂的排列方式大幅降低了履歷的專業度與匹配度。

Good 範例：將職缺要求的技能置頂，AI 自動補齊相關關鍵字

在 AI ResumeMaker 的協助下，這位求職者針對「Python 工程師」職位，將技能列表重構為：「核心語言：Python (Django, Flask)、SQL。開發工具：Git、Docker。雲端服務：AWS。其他：RESTful API 設計、單元測試。」這樣的列表清晰、專業，且完全圍繞著目標職缺的需求。AI 工具還會提示他補齊常見的相關關鍵字（如 Git、AWS），確保技能區塊的關鍵字密度足夠，讓 ATS 能準確抓取並給予高分。

步驟六：客製化求職信，提升面試邀約率

許多求職者會忽略求職信（Cover Letter）的重要性，或者抱持著「一招天下無敵」的心態，同一封求職信投遞給所有公司。然而，在 2026 年的招募環境中，客製化求職信是展現誠意與連結點的關鍵。求職信不僅是履歷的延伸，更是你說明「為什麼是這家公司」以及「為什麼是我」的最佳機會。ATS 同樣會掃描求職信的內容，若內容與履歷或職缺高度相關，能進一步提升整體評分。

撰寫求職信的痛點在於耗時。針對不同的公司與職位，要從頭撰寫幾乎不可能。這時，AI 工具的價值就凸顯出來。AI ResumeMaker 能根據你的履歷內容與目標職缺的描述，自動生成高度匹配的求職信。它會幫你串連起你的經歷與公司的需求，並使用合適的語氣與專業術語。這不僅省去了大量重複打字的時間，更能確保每一封求職信都是獨一無二且具備高度針對性的，大幅提升求職信的回覆率。

Bad 範例：一封求職信投遞所有職缺

這位求職者的求職信寫道：「致貴公司人資主管：您好，我對貴公司的職位很有興趣。我有相關工作經驗，個性認真，希望能有面試機會。謝謝。」這封信完全沒有提到公司名稱、職位名稱，也沒有說明具體的連結點。若這封信寄給科技公司，再寄給零售業者，內容完全一樣，會讓 HR 覺得求職者非常沒有誠意，只是廣撒網，自然不會優先考慮。

Good 範例：使用 AI ResumeMaker 生成高度匹配的求職信

透過 AI ResumeMaker，求職信變為：「致 ABC 科技公司：您好，我在貴公司官網上看到『資深後端工程師』的職缺，發現貴公司正致力於擴展電商平台服務，這與我過去三年在 XYZ 公司主導開發大型電商後端的經驗高度契合。我熟悉 Python Django 架構，並成功優化 API 效能，相信這些技能能為 ABC 科技的技術團隊帶來即戰力。」這段文字包含了公司名稱、職位、具體的連結點（電商經驗），以及能解決對方痛點的技能，展現了高度的匹配度與誠意。

步驟七：模擬面試與職涯規劃準備

通過 ATS 篩選只是第一步，最終的目標是獲得面試並拿下 Offer。許多求職者只專注於打磨履歷，卻忽略了面試準備，導致在面試現場緊張、答非所問，浪費了好不容易爭取來的機會。2026 年的面試通常包含行为面试（Behavioral Interview）與技術測試，考官會深入詢問你過往的專案細節、遇到困難的解決方式以及數據背後的邏輯。

為了避免「履歷很漂亮，面試卻露餡」的情況，事前演練至關重要。你可以利用 AI 模擬面試功能，讓 AI 扮演面試官，針對你的履歷與目標職位提出常見的考題（如「請分享一個你失敗的專案經驗」）。AI 會記錄你的回答並提供回饋，指出你表達中的邏輯漏洞或可以改進的地方。此外，AI ResumeMaker 也提供職涯規劃與薪資建議，幫助你了解該職位的市場行情，讓你在面試談薪時更有底氣，不僅找到工作，更能找到對未來發展有幫助的好工作。

Bad 範例：只準備履歷，忽略面試問答演練

這位求職者透過優化履歷成功獲得了面試機會。然而，當面試官問到：「你在履歷中提到提升了 30% 效益，具體是怎麼做到的？遇到了什麼阻礙？」他因為事前沒有準備，一時語塞，只能含糊地說「就是大家努力的結果」。面試官無法從他的回答中感受到他的邏輯思維與領導能力，對他的印象大打折扣，最終沒有錄取他。這顯示了即使履歷寫得好，若沒有經過面試演練，仍可能功虧一簣。

Good 範例：利用 AI 模擬面試與題庫，完整備戰

這位求職者在收到面試通知後，立刻使用 AI ResumeMaker 的「模擬面試」功能。系統針對他「主導專案提升 30% 效益」這點，生成了 STAR（情境、任務、行動、結果）框架的追問題。他事先演練了如何有條理地回答：「當時我們面臨交期延宕的困境（情境），我的任務是縮短流程（任務），我重新設計了敏捷看板並引入自動化工具（行動），最終不僅縮短了 20% 時間，還節省了 30% 成本（結果）。」經過反覆練習，他在真實面試中對答如流，自信滿滿，最終順利拿下 Offer。

結論：掌握步驟，善用 AI 工具制勝 2026 職場

2026 年的求職環境充滿挑戰，但也充滿機會。傳統的海投策略已失效，取而代之的是精準化、數據化與自動化的求職新常態。透過上述七個關鍵步驟——從精準剖析職缺、優化格式、強化摘要、重構經歷、調整技能、客製化求職信，到最後的面試演練——你已經掌握了一套完整的 ATS 履歷優化攻略。這不僅是為了通過機器的篩選，更是為了展現你作為一位專業人才的邏輯與細節掌握力。

在這個過程中，善用 AI 工具如 AI ResumeMaker，能讓你事半功倍。它能幫你解決關鍵字提取、格式排版、文字潤飾與模擬演練等痛點，讓你能更專注於思考自己的職涯方向與核心價值。無論你是即將畢業的社會新鮮人、尋求轉職的職場老手，還是在職想尋求更好發展的精英，掌握這些步驟並結合 AI 的力量，都能讓你在激烈的競爭中脫穎而出，順利通過篩選，拿到心儀職位的入場券。

ATS履歷寫作指南：2026年通過篩選的7個關鍵步驟與範例

Q1: 什麼是 ATS，為什麼 2026 年求職一定要通過這關？

ATS（Applicant Tracking System，應徵者追蹤系統）是企業自動化篩選履歷的軟體，超過 90% 的 500 大企業與許多新創都在使用。2026 年的趨勢是 AI 模型更深度整合進 ATS，除了關鍵字比對，還會分析語意結構與職位匹配度。如果履歷無法被 ATS 正確解析，即使能力再強，也可能在第一關就被淘汰。要通過這關，關鍵在於「格式標準化」與「關鍵字策略」：使用常見字體、避免表格與圖片、將技能與經歷對齊職缺描述。若你不確定怎麼調整，可以使用 AI ResumeMaker 的履歷最佳化功能，它會以 HR 邏輯解析你的內容，針對目標職缺自動強化亮點與關鍵字，大幅提高通過率。

Q2: 轉職者如何用 ATS 履歷凸顯跨領域價值？

轉職者的最大挑戰是「經歷看似不相關」，但只要用 ATS 的語意邏輯包裝，就能展現可轉移技能。步驟如下：第一步，先用職涯規劃工具分析目標職缺的關鍵能力；第二步，把過往經歷用「關鍵字+量化成果」重寫，例如「溝通協調」改為「跨部門溝通，帶領 8 人團隊準時交付專案，縮短時程 20%」；第三步，使用 AI ResumeMaker 依職缺需求產生客製履歷，它會自動把你的經歷對齊目標職位，輸出 ATS 友善的 PDF 或 Word 檔。這樣不僅讓 ATS 抓到對的關鍵字，也能讓 HR 在快速閱讀時一眼看到你的轉職價值。

Q3: 新鮮人沒有工作經驗，ATS 履歷要怎麼寫？

新鮮人常見的錯誤是把履歷寫成「自傳」或「作品集堆砌」，但 ATS 只看結構與關鍵字。建議步驟：一、在「專業技能」區塊直接列出與職缺相關的關鍵字，如 Python、簡報、數據分析；二、用「學經歷」區塊以專案形式呈現，例如「大學專題：使用 Python 爬蟲分析社群輿情，準確率 85%」；三、請 AI ResumeMaker 生成履歷與求職信，它會依你的科系與實習經驗自動產生客製化內容，並在 1 分鐘內完成最佳化。這樣不僅能讓 ATS 抓到關鍵字，也能讓 HR 看到你的潛力與職涯規劃。

Q4: 怎麼知道我的履歷是否已經符合 ATS 標準？

要確認履歷是否 ATS 友善，可以做以下檢查：一、格式是否簡單純文字，避免使用表格、文字框與圖片；二、關鍵字是否與目標職缺高度重疊；三、經歷是否以「動詞+量化成果」呈現。若你不確定，可使用 AI ResumeMaker 的履歷最佳化功能，它會以 HR 邏輯逐項檢視並給出優化建議，例如強化哪些關鍵字、調整哪些段落順序。完成後，你還能用 AI 模擬面試功能進行自我檢測，確保履歷與口頭表達的一致性，進一步提升通過率。

Q5: 投遞前該如何準備，才能確保履歷與面試都到位？

投遞前的最後一里路，重點是「履歷、求職信、面試」三位一體。步驟如下：一、用 AI ResumeMaker 產生客製履歷與求職信，確保內容與職缺高度匹配；二、使用 AI 模擬面試功能，進行真實情境的問答練習，系統會提供回饋，幫你調整答題邏輯；三、利用面試準備題庫反覆演練，特別是針對目標職缺的常見問題。這樣不僅履歷能通過 ATS，面試時也能展現一致且專業的形象。最後，將履歷輸出為 Word 或 PDF，確認格式無誤後再投遞，就能最大化通過率。