履歷圖片導致ATS無法識別？常見5大原因與完整檢查修復指南（2026版）

履歷照片讓ATS判讀失敗？別讓小細節葬送你的面試機會

在當今高度數位化的求職環境中，ATS（Applicant Tracking System，應徵者追蹤系統）已成為企業篩選人才的第一道關卡。許多求職者耗費數週精修履歷內容，卻往往忽略了一個看似微小卻至關重要的細節：履歷照片。當你辛苦準備的履歷因為照片格式不對、解析度異常或內嵌資訊錯誤，導致ATS無法正確解析時，你的求職檔案可能在尚未進入人資眼簾之前，就已被系統默默剔除。這不僅令人扼腕，更可能讓你錯失理想的面試機會。

ATS 的運作原理是透過光學字元辨識（OCR）與結構化資料提取技術，自動掃描並歸類履歷中的各項元素。根據 2026 年最新的求職市場調查，超過 85% 的大型企業與 60% 的中型企業皆使用 ATS 作為初階篩選工具。若你的履歷照片含有系統無法解析的編碼、過大的檔案體積，或是背景過於雜亂干擾 OCR 判讀，系統將會回傳「格式錯誤」或「無法讀取」的訊息，導致你的履歷直接被歸類為低匹配度文件。

本文將以「問題排查（Troubleshooting）」為核心，針對履歷圖片導致 ATS 判讀失敗的常見症狀進行深度剖析。我們將帶領讀者從 Symptoms（症狀）、Common Causes（常見原因）、Check Methods（檢查方法）、Repair Actions（修復動作）到 Verification Methods（驗證方法），建立一套完整的診斷與修復流程。無論你是應屆畢業生還是轉職中的資深人才，掌握這些關鍵細節，才能確保你的履歷在數位化篩選浪潮中順利過關，成功爭取到面試的入場券。

破解ATS識別機制：5大常見圖片格式錯誤與成因剖析

要解決履歷圖片導致的 ATS 判讀問題，首先必須理解 ATS 的底層運作邏輯。ATS 並非人類，它無法像我們一樣直觀地欣賞一張照片，而是依賴嚴格的檔案結構與編碼規則來提取資訊。常見的錯誤往往源自於求職者使用了過於現代或非標準的圖片格式，或是直接將高解析度的原始照片未經處理就嵌入履歷中。這些行為會讓 ATS 的解析引擎在嘗試讀取檔案標頭（Header）或內嵌中繼資料（Metadata）時發生錯誤，進而导致整個檔案被系統拒收。

此外，許多求職者習慣使用手機拍攝大頭照並直接上傳，卻忽略了照片中可能包含的 EXIF 資訊（如拍攝時間、GPS 座標）或未經壓縮的龐大資料量。當 ATS 遇到這些非標準結構時，防禦機制可能啟動，將其視為潛在的安全風險而直接封鎖。以下將針對五種最常見的圖片錯誤進行詳細的成因剖析與症狀描述，幫助你精準定位問題所在。

檔案格式與副檔名不相容

這是新手最容易踩的雷區。雖然現代作業系統支援多種圖片格式，但 ATS 系統的解析器通常僅支援最基礎、最通用的格式。使用了新興的壓縮格式或特定設備專用格式，往往會讓系統陷入「有檔案卻讀不出內容」的窘境。

症狀：上傳後系統顯示亂碼或完全無法讀取

當你嘗試上傳履歷檔案後，系統介面可能跳出錯誤訊息，顯示「File Corrupted」、「Unsupported Format」或者在預覽頁面中，照片位置只顯示一串亂碼（如 `�` 或 `?`）。有時候，你甚至會發現檔案上傳按鈕在選擇該檔案後直接變回未選取狀態，這意味著系統根本拒絕接收該檔案。這種情況通常發生在你使用了 HEIC（iPhone 預設格式）或 WebP（網頁高效格式）儲存照片，卻未將其轉換為 ATS 友善的格式。ATS 的 OCR 引擎無法解析這些格式的編碼方式，導致資料流中斷，無法提取任何有用的視覺或結構化資訊。

修復動作：轉換為JPG/PNG標準格式並避免使用HEIC或WebP

最直接且有效的解決方案是將圖片轉換為 `.jpg`（適合照片類影像）或 `.png`（適合圖標或需要透明背景的影像）格式。如果你的照片是從 iPhone 直接傳輸的 HEIC 檔，可以使用 Windows 內建的「相片」App、macOS 的「預覽」工具，或是線上免費轉換工具（如 CloudConvert）進行格式轉換。請務必確認轉換後的副檔名已變更為 `.jpg` 或 `.png`。建議在轉換時選擇「標準品質」或「80% 品質」，以確保在保留清晰度的同時，符合 ATS 對檔案結構的嚴格要求。避免使用任何實驗性或僅限特定瀏覽器顯示的 WebP 格式，因為大多數企業級 ATS 仍停留在支援傳統格式的階段。

圖片解析度與尺寸過大或過小

圖片的解析度與物理尺寸直接影響 ATS 的處理效率與辨識準確度。過大的檔案會導致系統處理超時，過小的檔案則會讓特徵模糊不清，兩者皆是致命傷。這不僅是技術問題，更關係到人資部門的閱讀體驗。

症狀：檔案過大導致解析失敗，或尺寸過小導致特徵無法辨識

如果你的照片原始尺寸是 4000x3000 像素且未經壓縮，檔案大小可能高達 5MB 以上。許多 ATS 為了防止惡意攻擊或系統過載，會設定嚴格的檔案大小限制（通常為 2MB 或 5MB）。一旦超過限制，系統會直接拒絕上傳，或者在上傳進度條卡住後顯示「Upload Timeout」。相反地，若照片尺寸過小（例如低於 200x200 像素），雖然容易上傳，但當 ATS 或人資打開檔案檢視時，你的五官特徵會變得極其模糊，甚至出現馬賽克，這會讓系統的 AI 輔助評分機制給予極低的「清晰度」分數，甚至導致 OCR 無法辨識照片中的任何潛在文字標籤。

修復動作：縮放至建議像素（如800x600）並壓縮檔案大小

為了達到最佳的平衡點，建議將履歷照片的尺寸調整為 **800x600 像素** 或 **600x800 像素**（長寬比維持 4:3 或 3:4，符合標準大頭照比例）。這個尺寸足夠大，能讓人在螢幕上看清細節，又不會過度佔用資源。接著，使用圖片編輯軟體（如 Photoshop、Photopea 或 Canva）的「匯出為 Web」或「儲存為網路用」功能，將檔案大小壓縮至 **100KB - 300KB** 之間。這類工具通常內建智慧壓縮演算法，能在畫質損失最小的情況下大幅減輕檔案體積，確保你的履歷照片能順利通過 ATS 的第一道體檢關卡。

圖片內嵌文字未正確對齊或模糊

雖然履歷照片通常不應包含大量文字，但許多求職者習慣在照片上加註姓名、職稱或部門代碼，以便於檔案管理。然而，如果這些文字沒有正確對齊，或是因為圖片過度壓縮而變得模糊，ATS 的 OCR 功能將會產生嚴重的辨識錯誤，進而污染整個履歷的文本數據。

症狀：OCR辨識時文字歪斜或模糊無法判讀

當照片上的文字傾斜角度超過 3 度，或是因為低解析度導致筆劃粘連時，OCR 引擎會將其識別為噪點（Noise）或完全錯誤的字符。例如，原本的「資深工程師」可能被辨識為「戈 deep 工禾巾」。這些混亂的數據會被 ATS 誤認為是履歷內文的一部分，導致關鍵字權重計算混亂，嚴重影響人資搜尋「工程師」時的匹配結果。更糟的情況下，系統可能會將此判定為試圖操縱搜尋引擎的行為（Spam），直接降低該檔案的權重分數。

修復動作：旋正圖片並使用高對比度字體重新生成

首先，使用圖片編輯軟體的「裁切」與「旋轉」工具，確保照片邊框水平，且文字部分完全正立。接著，如果必須在照片上加註文字，請務必使用清晰、無襯線的高對比度字體（如 Arial Black 或 Helvetica Bold），字體大小至少保持在 24pt 以上。最佳的做法是將文字放在照片下方的空白處，而不是直接疊加在影像上，以徹底避免 OCR 誤判。如果照片本身是歪斜的（例如拍攝時角度不正），請使用 AI 圖片校正工具（如 Adobe Lightroom 的自動校正功能）來拉直影像，確保系統能精準提取資訊。

缺乏必要的中繼資料（Metadata）

中繼資料是嵌入在圖片檔案中的隱藏資訊，包含拍攝設備、時間、顏色配置等。雖然對人類視覺沒有影響，但 ATS 的解析器在讀取檔案時，往往會依賴這些標籤來確認檔案的完整性與安全性。缺失或混亂的中繼資料是導致「系統無法抓取圖片屬性」的元兇。

症狀：系統無法抓取圖片屬性導致結構化失敗

這種錯誤通常比較隱晦。你可能會發現履歷成功上傳了，但在 ATS 後台的預覽中，照片顯示為一個灰色的佔位符，或者系統提示「Metadata Missing」或「Invalid Image Header」。這是因為某些圖片經過多次修改或從特殊管道（如截圖、掃描器）獲取後，其標準的 EXIF 或 IPTC 標籤被清空或損壞。ATS 為了確保檔案來源安全，有時會將這類「裸露」的檔案視為不完整文件而拒絕處理。

修復動作：使用工具清除並重新寫入標準中繼資料

解決方案是「清洗」並「重置」圖片的中繼資料。你可以使用線上工具如「ExifTool」或「Verexif」，上傳圖片後清除所有不必要的 EXIF 資訊（這也有助於保護個人隱私，如 GPS 位置）。接著，更重要的是重新寫入標準的中繼資料，特別是「Author（作者）」和「Copyright（版權）」欄位，填入你的姓名。這一步能讓 ATS 將該檔案標記為「由應徵者本人提供」的合法文件，而非來路不明的暫存圖，從而提升解析成功率。

背景過於雜亂或干擾元素過多

許多求職者為了展現個性或生活品味，會選擇在風景名勝、家庭聚會或包含雜物的環境中拍攝履歷照片。然而，對於 ATS 來說，這些背景全是干擾訊號，會嚴重影響 OCR 的運作效率與準確度。

症狀：OCR將背景雜訊誤判為文字造成錯誤

當照片背景包含書架、窗簾花紋、牆壁裂痕或路人時，OCR 引擎在進行全域掃描時，可能會將這些複雜的紋理和形狀誤判為非標準的字符。例如，窗簾的褶皺可能被解讀為亂碼，書架上的書脊可能被拆解成無意義的字母組合。這會導致 ATS 提取到大量無效的「髒數據」，不僅增加了系統的負擔，還可能讓 AI 誤以為你的履歷內容充斥著無關緊要的資訊，從而拉低整體的專業度評分。

修復動作：使用AI去背工具簡化背景，確保主體清晰

最有效的修復方法是將主體（你的人像）與背景徹底分離。現在有許多免費且高效的 AI 去背工具（如 Remove.bg 或 Canva 的一鍵去背功能），可以自動識別人像並移除雜亂的背景。去背後，請務必填充一個純色背景，最推薦的是淺灰色（#F5F5F5）或白色，或者是淺藍色（用於創意產業但需謹慎）。純色背景能最大程度地減少 OCR 錯誤，確保系統的注意力完全集中在你的人臉特徵上，大幅提升辨識的穩定性與專業感。

完整檢查與修復流程：從診斷到生成完美履歷

理解了單一錯誤的成因後，我們需要一套系統性的流程來確保履歷照片在任何 ATS 環境下都能穩定運行。這不僅僅是修復圖片，更是對整個履歷檔案結構的優化。本章節將提供一套標準作業程序（SOP），涵蓋自動化健診、格式轉換、結構重塑到最終驗證的完整步驟。透過這套流程，你可以將潛在的技術風險降至最低，讓你的履歷以最完美的狀態出現在面試官面前。

許多求職者在遇到問題時，往往憑感覺進行零散的調整，結果可能解決了舊問題卻製造了新問題。例如，為了壓縮檔案大小而過度降低解析度，導致文字模糊。因此，遵循一套邏輯清晰的檢查清單是至關重要的。我們將結合「AI ResumeMaker」這類先進工具的邏輯，展示如何利用科技手段自動化完成這些繁瑣的檢查工作。

使用AI工具進行自動化圖片健診

在人工逐一檢查之前，最有效率的方式是先讓 AI 進行全面的自動化健診。AI 工具能以人類數百倍的速度掃描圖片的各項參數，從檔案格式到像素級別的噪點分析，提供一份客觀的體檢報告。這能幫助你快速定位問題，避免在無關緊要的細節上浪費時間。

檢查方法：上傳至AI ResumeMaker進行格式與可讀性掃描

你可以將包含照片的履歷檔案或單獨的照片上傳至 AI ResumeMaker 的診斷平台。系統會立即啟動深度掃描，分析照片的副檔名、色彩模式（RGB/CMYK）、解析度（DPI）、檔案大小以及 OCR 可讀性分數。AI 會模擬 ATS 的讀取邏輯，判斷是否存在 EXIF 過載、背景雜訊過多或文字歪斜等問題。這個過程通常只需幾秒鐘，卻能涵蓋手動檢查容易遺漏的死角，例如隱藏的 Alpha 通道或非標準的色域配置。

驗證方法：查看系統回報的容錯率（Error Rate）是否低於5%

AI ResumeMaker 會為你的履歷照片生成一份詳細的健康報告，其中最重要的指標是「容錯率（Error Rate）」。合格的履歷照片，其 OCR 誤判率應低於 5%。如果系統顯示的誤判率高於此數值，報告中通常會標註具體原因，例如「背景噪點過高」或「檔案結構損壞」。你需要根據報告回饋，反覆進行優化，直到容錯率穩定在 5% 以下，這代表該圖片已符合 2026 年主流 ATS 的嚴苛標準。

將圖片轉換為ATS友善的文本格式

圖片本質上是二進位數據，對 ATS 而言是「非文本」。雖然許多系統聲稱支援圖片嵌入，但最安全的做法是將圖片中的資訊轉化為純文本格式，或者將其轉換為 ATS 完全可讀的 PDF/Word 文件。這一步是從根本上消除兼容性問題的關鍵。

檢查方法：確認OCR辨識後的文字與原圖一致

在轉換之前，你可以使用 AI ResumeMaker 內建的 OCR 測試功能，先對照片進行一次預覽辨識。系統會顯示它「看到」的文字內容。你需要人工比對這些文字是否與照片上的文字（如姓名、職稱）完全一致。如果出現形近字、漏字或亂碼，說明照片品質尚未達標，必須回到上一步驟（如提高對比度、旋正圖片）進行修正，直到 OCR 預覽結果完美無誤。

修復動作：在AI ResumeMaker中一鍵生成Word/PDF格式

一旦 OCR 驗證通過，利用 AI ResumeMaker 的「格式轉換引擎」，將你的履歷內容（包含經過優化的照片）一鍵生成為標準的 Word (.docx) 或 PDF (.pdf) 格式。請務必選擇「嵌入字型」與「標準化結構」選項。這樣生成的檔案，其圖片會被封裝在標準的容器中，且文字資訊已由 AI 確保可被解析。這一步能確保無論是哪種版本的 ATS，都能準確讀取檔案中的每一個字元，徹底杜絕亂碼問題。

利用AI ResumeMaker重塑履歷結構

僅僅修復照片是不夠的，照片在履歷中的位置與排版邏輯同樣重要。許多 ATS 會因為照片放置不當而錯誤解析章節標題或日期格式。利用 AI 的排版能力，可以避開這些傳統的排版陷阱。

修復動作：啟用「AI履歷生成」功能，自動排版避開圖片陷阱

在 AI ResumeMaker 中，啟用「AI 履歷生成」功能，輸入你的基本資料與經歷。AI 會根據你所應徵的職位，自動計算照片的最佳放置位置（通常建議置於右上角或置頂中央，視模版而定），並確保照片不會與文本區塊重疊。AI 演算法會避開那些已知會導致 ATS 解析錯誤的複雜表格或多欄式排版，生成一個既美觀又對機器友好的單欄式或雙欄式佈局，最大化通過率。

驗證方法：使用模擬ATS系統掃描新生成的Word檔案

生成新的履歷檔案後，不要急著發送。利用 AI ResumeMaker 的「模擬 ATS 掃描器」功能上傳該檔案。這個模擬器會模仿 Google Talent、Workday 或 Taleo 等主流系統的解析過程，並回報「關鍵字提取成功率」與「結構化數據完整度」。如果系統能正確提取出你的姓名、學歷、工作經歷與技能關鍵字，且照片部分顯示為「已正確嵌入」，則代表你的履歷已準備就緒，可以安全投遞。

求職信同步優化與面試準備

履歷照片的優化只是求職戰役的一環。為了最大化求職成功率，你還需要確保求職信（Cover Letter）與履歷內容高度一致，並為接下來的面試做好準備。AI 工具能在此發揮關鍵作用，協助你進行全流程的優化。

修復動作：同步生成匹配職缺的AI求職信

在 AI ResumeMaker 完成履歷優化後，系統通常會保留你的職業關鍵字與經歷數據。你可以利用這些數據，使用「AI 求職信生成」功能。只需輸入目標職位的描述，AI 就會自動撰寫一封語氣專業、內容針對性強的求職信，信中會巧妙地呼應履歷中的亮點，包括提及你的專業形象（雖然不直接貼照片，但建立了視覺關聯）。這能讓 HR 在閱讀求職信時，對你產生更立體的印象。

進階準備：利用模擬面試功能驗證履歷內容的口說邏輯

最後，啟用 AI ResumeMaker 的「模擬面試」功能。這是為了確保你寫在履歷上的內容（包括那些經過 AI 強化的經歷）不僅看起來漂亮，還能經得起口頭質詢。模擬面試會根據你履歷中的關鍵字生成追問題，讓你練習如何流暢地解釋照片背後的專業故事（例如：「這張專業形象照象徵了我對細節的嚴謹態度」）。這一步能極大地提升自信心，確保你在面試中能完美承接履歷留下的好印象。

結論：掌握ATS底層邏輯，讓履歷不再「圖」增變數

回顧整個求職流程，履歷照片看似只是簡簡單單的一張圖，實則牽動著 ATS 解析、OCR 辨識、檔案結構安全以及人資第一印象等多重維度。透過本文的排查指南，我們系統性地拆解了從格式不相容、尺寸失當、文字模糊、中繼資料缺失到背景雜亂等 5 大常見問題，並提供了具體可行的修復路徑。關鍵在於，求職者必須轉變心態，不再將照片視為單純的裝飾品，而是視為履歷檔案中的一個「數據模組」來進行工程級的優化。

在 2026 年的求職市場中，技術與人文的界線日益模糊。懂得利用 AI ResumeMaker 等工具進行自動化健診、格式轉換與結構重塑的求職者，將擁有無可比擬的競爭優勢。這不僅能確保你的履歷順利通過數位化的第一道篩選，更能展現出你具備現代職場所看重的數位素養與細節控管能力。請記住，每一張順利通過 ATS 的照片，都是你通往理想面試機會的通行證。

延伸閱讀：如何利用AI工具提升求職全流程效率

為了幫助更多求職者在競爭激烈的市場中脫穎而出，我們進一步探索如何將 AI 技術融入求職的每一個環節。從履歷製作、求職信撰寫到面試演練，AI 工具正在重塑傳統的求職模式，讓原本耗時費力的工作變得自動化且精準。以下是幾個利用 AI 提升效率的關鍵方向與功能解析。

1分鐘完成履歷最佳化與求職信生成

傳統的履歷修改往往需要數小時甚至數天的反覆斟酌。現代 AI 求職工具（如 AI ResumeMaker）透過自然語言處理（NLP）技術，能瞬間理解你的經歷亮點與目標職缺之間的關聯。你只需輸入過往的工作內容與求職目標，AI 便能自動抓取關鍵字、量化成果，並同步生成一封語氣契合的求職信。這大幅縮短了準備時間，讓求職者能將精力轉移到更具策略性的職位選擇上。

關鍵功能：AI解析內容與格式，針對目標職缺自動強化亮點

此類工具的核心價值在於「對齊」。它會分析數千份成功履歷的數據模型，將你的經歷與目標職缺的 JD（Job Description）進行比對。例如，若你應徵「行銷專員」，AI 會自動將你過往的「社群發文」經歷強化為「社群媒體策略規劃」，並建議加入「互動率提升 20%」等量化數據。這不僅提升了履歷的專業度，更確保了關鍵字的精準覆蓋，大幅提升 ATS 通過率。

適用族群：應屆畢業生、轉職者、在職求職者

這套流程對三類人群特別受用。對於缺乏工作經驗的應屆畢業生，AI 能將學業專案轉化為職場技能描述；對於轉職者，AI 能將舊產業的經歷「翻譯」為新產業的通用語言；對於在職求職者，AI 則能幫助他們在繁忙工作中快速產出高品質的求職文件，把握跳槽黃金期。

結合HR邏輯提升通過率的完整生態系

單一的履歷優化工具雖然有效，但若能結合 HR 的篩選邏輯與面試邏輯，打造一個閉環的生態系，求職成功率將呈指數級增長。這意味著工具不僅僅是幫你「寫」，更是在教你如何「過關」。

關鍵功能：從履歷生成、面試模擬到職涯規劃的一站式支援

一個完整的 AI 求職生態系通常包含三個核心模組：首先是「履歷生成器」，負責打造完美的入場券；其次是「模擬面試官」，利用 AI 對話技術還原真實面試場景，針對你的履歷內容提出尖銳問題，並提供即時反饋與修正建議；最後是「職涯規劃助手」，基於市場趨勢分析，為你規劃未來的技能學習路徑與跳槽時機，形成長遠的職業發展支持。

產品價值：依市場趨勢給出薪資規劃建議與題庫練習

除了文件與面試，這類工具最大的隱藏價值在於「市場視角」。透過分析大量匿名的求職數據，AI 能告訴你：你的技能包在當前市場的合理薪資範圍是多少？你所處的行業未來熱門關鍵字是什麼？它甚至能為你提供針對特定大廠的「面試題庫」，讓你不再裸考，而是帶著精準的答案去面對面試官，全方位提升求職的勝算。

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如果您正準備開始新的求職旅程，或是對目前的履歷投遞結果不滿意，現在就是最佳的升級時機。AI ResumeMaker 整合了上述所有功能，致力於為每一位求職者提供最強大的求職武器。從解決棘手的照片格式問題，到打造一份無懈可擊的完整求職包，讓科技成為您職場晉升的最佳助力。

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履歷圖片導致ATS無法識別？常見5大原因與完整檢查修復指南（2026版）

Q1：我的履歷明明有包含關鍵字，為何 ATS 還是顯示「無相關經歷」？

症狀：你已依照職缺描述放入關鍵字，但上傳履歷後系統仍判定你缺乏相關經驗。常見原因在於履歷格式混亂，例如關鍵字被放在文字辨識率低的圖片中，或格式過於複雜導致解析出亂碼。首先進行檢查：將履歷另存為純文字檔（.txt），若關鍵字消失或變成亂碼，代表格式有問題。修復動作：改用標準字體（如新細明體、Arial），避開表格與文字框，將重要經歷與技能以 Markdown 或純文字段落呈現。接著，可使用 AI ResumeMaker 的「履歷最佳化」功能，讓 AI 解析你的內容並針對目標職缺自動強化關鍵字與亮點，確保 ATS 能正確辨識。最後進行驗證：再次上傳至 ATS 測試版，確認關鍵字被完整捕捉且系統顯示「條件符合」。

Q2：我把履歷存成一張圖片或 PDF 當作封面，這樣會不會比較醒目？

症狀：你使用整張履歷圖片或在 PDF 閤頁中嵌入大量圖示與照片，希望看起來更專業，但系統讀不到文字。原因在於多數 ATS 無法解析圖片內文字，尤其是掃描式 PDF 或包含高密度圖形的檔案。檢查方法：嘗試複製貼上履歷內容到純文字編輯器，若大部分內容無法選取或變成空白，即為圖片型檔案。修復動作：將履歷轉為可編輯的 Word 或純文字格式；若需視覺設計，請僅在必要處使用簡單圖示，並確保文字部分為可選取的向量字。使用 AI ResumeMaker 的「AI 履歷生成」功能，輸入你的經歷與目標職缺，即可輸出 ATS 友善的 PDF/Word 格式，保留視覺整潔度又確保文字可被讀取。驗證：在不同裝置上打開檔案，確認所有文字皆可選取且無亂碼。

Q3：我使用特殊字型與排版，為何在不同電腦上看起來會跑掉？

症狀：在自家電腦使用特殊字型與精緻排版，但 HR 或 ATS 系統顯示時出現亂碼或版面崩壞。原因在於字型未嵌入或跨平台不相容，導致解析時字元錯位。檢查方法：在另一台未安裝該字型的電腦開啟檔案，或將檔案轉成 PDF 後用瀏覽器預覽，若文字缺字或位移即為此問題。修復動作：改用系統預設字型（如標楷體、思源黑體），並以純文字格式作為備份；若有視覺需求，可先在 Word 編輯後再匯出 PDF。利用 AI ResumeMaker 的履歷生成器，系統會自動採用相容性高的排版與字型設定，避免字型嵌入問題。驗證：在不同作業系統與瀏覽器打開檔案，確認排版一致且文字完整顯示。

Q4：我已經將履歷轉成 Word，為何 ATS 還是讀不到我的工作經歷？

症狀：你已將履歷從圖片或 PDF 轉為 Word，但系統仍無法正確抓取職稱、年份或公司名稱。常見原因包括使用過於複雜的格式（如多重標題樣式、文字框、頁首頁尾）或使用非標準的列印格式。檢查方法：開啟 Word 的「顯示格式符號」功能，檢查是否有隱藏分隔線、表格或非標準樣式。修復動作：採用簡單的一欄式排版，避免使用文字框與特殊樣式；將經歷以「公司名稱｜職稱｜時間」的純文字格式呈現。若需要生成符合 ATS 的 Word 檔，可使用 AI ResumeMaker 的「AI 履歷生成」，依職缺需求自動生成結構化內容並支援 Word 匯出，再微調即可。驗證：將 Word 內容複製到純文字編輯器，確認關鍵資訊完整且格式清晰。

Q5：照片與圖示會不會影響 ATS 辨識？該如何安全地加入視覺元素？

症狀：你在履歷加入個人照片或技能圖示，希望增加吸引力，但導致 ATS 辨識率下降。原因在於照片與圖示常被視為圖片區塊，阻礙文字解析，或使排版變動影響結構。檢查方法：在不含圖片的純文字預覽中，確認是否仍能完整看見所有經歷與關鍵字。修復動作：若非必要（如非應徵演藝或設計職位），建議去除照片；若需展示作品或技能，可將圖示轉為文字描述，並在檔案屬性標註替代文字（alt text）。使用 AI ResumeMaker 的「履歷最佳化」可自動判斷並提示圖片風險，並提供視覺與文字平衡的排版建議；此外，可用「AI 求職信」補充說明技能亮點，避免在履歷中埋入圖片。驗證：在 ATS 測試環境上傳檔案，確認辨識結果中關鍵字完整且無圖片干擾。