履歷加圖示會被ATS過濾嗎？5個原因解析與安全排版技巧【AI ResumeMaker】

履歷圖示的風險：為什麼 ATS 可能判讀失敗？

許多求職者為了讓履歷看起來更專業、更具視覺吸引力，習慣在排版時加入圖示（Icons），例如手機圖示代表電話、信封圖示代表 Email，或是用星星、條狀圖來視覺化技能強度。然而，在現代求職流程中，這「畫龍點睛」的一筆，往往是導致履歷在第一關就被刷掉的致命傷。根據 2026 年最新的 HR 科技趨勢報告，超過 95% 的大型企業與 70% 的中型企業在初審階段都依賴人資系統（ATS, Applicant Tracking System）進行自動化篩選。這些系統的運作邏輯與人類審閱完全不同，它們不是在「看」履歷，而是在「讀」純文字碼。當你加入的圖示屬於複雜的向量圖形或特殊字體編碼時，ATS 的解析引擎往往會將其視為無法識別的噪聲，導致關鍵資訊遺漏或變成亂碼，這就是為什麼你的履歷明明很強，卻連面試通知都收不到的隱藏原因。

常見症狀：履歷明明很強，卻連面試都沒有

這是一個令許多求職者感到挫折的場景：你精心設計了履歷，內容充實、經歷亮眼，甚至為了符合「國際化」趨勢，使用了許多精美的圖示與圖表。然而，履歷投遞出去後，彷彿石沉大海，毫無回音。這種情況通常不是你的能力不足，而是履歷的「載體」出了問題。如果你發現自己符合職缺描述的 80% 以上條件，卻連最基本的電話面試邀請都沒有，極有可能是 ATS 在背後默默執行了過濾動作。這類症狀通常表現為：履歷送出後的幾天內（甚至幾小時內）就收到制式的婉拒信，或者在招聘平台上顯示「不匹配」。這代表系統在解析你的履歷時，發生了嚴重的錯誤，導致它無法正確評估你的實力，直接將你歸類為「不符合資格」的人選。

履歷投遞後毫無回音，數秒內被系統婉拒

許多企業為了節省人力成本，會設定 ATS 的自動篩選規則，例如「必須包含特定關鍵字」或「必須能順利提取聯絡方式」。當你的履歷使用圖示來取代純文字（例如用一個手機圖示來代表電話號碼），ATS 在進行文字提取（Text Extraction）時，會發現該位置是一串它無法理解的向量數據，而非標準的數字字串。結果就是，系統判定你的履歷缺少「電話號碼」這一項必填資訊，直接觸發自動拒絕機制。這種情況下，你的履歷甚至沒有機會進入人工審閱的資料庫，而是在數秒內就被歸檔。這對於求職者來說是極大的損失，因為你完全沒有機會展示自己的實力，就已經被淘汰出局。

明明符合資格，卻未通過自動篩選的第一關

另一個常見的症狀是，求職者具備豐富的專業技能，但在履歷中習慣使用圖示來條列清單或視覺化技能條。例如，用一個程式語言的 Logo 小圖示放在技能名稱旁邊，或是用進度條圖示來表示精通程度。雖然這對人類閱讀者來說很直觀，但對 ATS 來說卻是災難。這些圖示往往會打亂文字的連貫性，使得系統無法正確抓取關鍵字（Keywords）。假設職缺要求具備「Python」技能，而你的履歷中是「圖示 + Python」，ATS 可能只抓取到亂碼或空白，導致關鍵字匹配失敗。即便你的經歷再輝煌，只要核心關鍵字沒有被正確提取，系統就會判定你不具備該項技能，讓你在第一關的自動篩選中就敗下陣來。

隱藏原因：人資系統（ATS）的運作邏輯

要解決履歷被過濾的問題，首先必須理解 ATS 的運作底層邏輯。ATS 的核心功能是將非結構化的履歷檔案（如 PDF 或 Word）轉換為結構化的資料庫（Database），方便人資人員進行搜尋與篩選。這個轉換過程稱為「解析（Parsing）」。解析引擎依賴的是標準的文字編碼（Encoding），而非渲染引擎（Rendering）。這意味著，ATS 並不會像 Word 或 Adobe Reader 那樣「畫」出你的履歷，而是試圖去「讀」裡面的文字元數據。當履歷中包含複雜的圖層、特殊字體或嵌入式圖形時，解析器往往會遇到阻礙。這就像是寄送一封寫在立體賀卡上的信件給條碼掃描器，掃描器無法讀懂立體結構，只能回報錯誤。因此，理解 ATS 是一個「讀資料」的工具，而非「看設計」的工具，是打造安全履歷的第一步。

ATS 無法辨識圖示，導致關鍵資訊變成亂碼或空白

ATS 解析器的核心依賴於 OCR（光學字元辨識）或原生文字提取技術。當你的履歷中插入了圖示，這些圖示在檔案底層可能是向量路徑（Vector Path）或點陣圖（Bitmap）。如果該圖示來自於特殊字體集（例如 FontAwesome 或 Flaticon），而解析伺服器上並未安裝該字體，系統就會將其顯示為亂碼（如方框、問號或一串亂數），或者直接留白。最常見的狀況是聯絡資訊的遺失：如果你使用了一個信封圖示來代表 Email，而 ATS 無法解析這個圖示，那麼你的 Email 地址就會在轉換後的資料庫中憑空消失。這對招聘者來說是致命的失誤，因為他們根本無法聯絡到你，導致你的履歷直接被判定為「格式錯誤」而剔除。

排版過度裝飾，阻礙系統正確解析文字內容

除了單純的圖示外，排版的複雜性也是 ATS 的噩夢。許多求職者為了追求視覺美感，會使用多欄排版（Columns）、文本框（Text Boxes）、浮水印或是背景圖像。這些裝飾元素雖然提升了視覺質感，卻嚴重干擾了 ATS 的線性閱讀邏輯。ATS 讀取文字的順序通常是從上到下、從左到右。如果你使用了雙欄排版，系統可能會先讀取左邊一整欄，再讀取右邊，導致經歷的時間軸混亂（例如工作經歷的日期與內容錯置）。更嚴重的是，某些嵌入在文本框或圖形中的文字，根本不會被解析器掃描到，導致整段經歷憑空消失。因此，過度裝飾的排版不僅無助於通過篩選，反而是阻礙你進入面試大門的高牆。

5 大關鍵原因解析：圖示如何影響 ATS 辨識？

了解了 ATS 的基本運作後，我們需要深入探討具體的技術細節，釐清為什麼圖示會成為 ATS 的殺手。這五個原因涵蓋了檔案格式、排版邏輯、資訊架構、儲存方式以及系統差異。對於求職者而言，這些看似微小的技術細節，往往決定了履歷的生死。許多時候，求職者並非刻意使用圖示，而是使用了內建有圖示排版功能的編輯工具（如 Canva 或某些視覺化履歷範本），卻不知道這些範本在生成 PDF 時埋下了地雷。以下將逐一拆解這五大關鍵原因，並提供具體的案例與對應策略，幫助你徹底避開這些陷阱，打造一份既能通過機器篩選，又能打動人心的高品質履歷。

原因一：圖示格式與文字碼（Encoding）衝突

第一個最常見的技術問題是檔案底層的編碼衝突。在數位文件中，每一個字元都有其對應的編碼（如 Unicode 或 ASCII）。當你在履歷中插入一個圖示，這個圖示可能被儲存為「字型字元」（Font Glyph）或是「內嵌圖片」。如果你使用了非標準的字型，或者該圖示屬於特殊的 Unicode 區段，許多 ATS 的解析引擎在讀取時就會發生「編碼錯誤」。這就像是用了一種外星語言來寫履歷，系統雖然收到了訊號，卻無法翻譯成有意義的內容。這種情況在跨國企業或使用國際化 ATS 系統時尤其嚴重，因為不同作業系統對 Unicode 的支援度不同，導致你的履歷在公司的電腦上顯示正常，但在 ATS 伺服器上卻是一團亂碼。

特殊字體或 Unicode 圖示無法被系統正確提取

許多視覺化履歷範本會使用特殊的圖示字體（Icon Font）來呈現手機、地點或 Email 符號。這些符號在視覺上看起來是一個圖樣，但在電腦底層卻是一個特殊的字元代碼（例如 U+1F4E1）。問題在於，並非所有的 ATS 都支援完整的 Unicode 字元集。如果該 ATS 系統的資料庫是基於較舊的 Latin-1 編碼（ISO-8859-1），當它遇到這些 Emoji 或特殊符號時，就無法正確解讀，結果就是顯示為空白、方框或亂碼。舉例來說，如果你用一個「電腦」圖示代替「技能」標題，而系統無法讀取該符號，那麼標題下方的所有技能清單可能會被系統歸類為「無標題文字」，導致關鍵資訊無法被正確歸檔與搜尋。

轉換為 PDF 圖層後，文字與圖示分離造成漏字

PDF 檔案格式有兩種主要的文字儲存方式：「可選取文字（Searchable Text）」與「點陣圖影像（Image）」。許多設計軟體在將圖示匯出為 PDF 時，如果設定不當，會將圖示與文字合併成一個「影像圖層」，而不是將其視為獨立的物件。這意味著，當 ATS 嘗試提取文字時，它會把包含圖示的那一行視為一整張圖片。例如，如果你在標頭列寫上「[圖示] 張大為 | [圖示] 0912-345-678」，而這些元素被合併成一個圖片區塊，ATS 就會完全抓不到任何文字。更糟糕的是，有些解析器在遇到這種混合圖層時，會直接跳過該區塊，導致整份履歷的頭部資訊（姓名、聯絡方式）全部遺失。

原因二：版面配置過於複雜，干擾解析引擎

ATS 的解析引擎在處理文件時，依賴於一定的格式規律。它們會試圖尋找標題、段落、清單等結構化元素。然而，過於複雜或創意的版面配置會破壞這種結構，讓解析器「迷路」。例如，許多求職者喜歡使用表格或圖形框來對齊履歷的不同部分，或者使用側邊欄（Sidebar）來放置個人簡介與技能。雖然這種設計在視覺上非常整齊，但在 ATS 眼中，這卻是破碎且混亂的資訊碎片。解析器可能會將側邊欄的內容與主內容交錯混合，或者將表格中的文字以錯誤的順序輸出。這種結構性的混亂會導致時間軸錯亂、內容張冠李戴，最終讓招聘者收到一份閱讀體驗極差的履歷摘要，直接影響錄取意愿。

使用多欄排版或浮水印圖示，導致解析邏輯錯亂

多欄排版（Newspaper Layout）是 ATS 的大忌。雖然它能有效利用版面空間，但 ATS 的閱讀順序是線性的，它會先讀完第一列從上到下的所有文字，再跳到第二列的頂端。如果你的履歷是使用「經歷在左、技能在右」的排版，ATS 可能會將右邊的技能列表錯誤地歸類為第一段經歷的內容，或者將左邊的經歷日期與右邊的技能混在一起。此外，浮水印圖示雖然低調，但只要它佔用了圖層位置，就有可能干擾解析器對背景文字的抓取。某些老舊的系統甚至會將浮水印誤判為正文的一部分，導致關鍵字權重分散，降低履歷的匹配分數。

過度側邊欄與圖示搭配，打亂內容的線性閱讀順序

側邊欄設計通常將資訊分為兩大區塊，這對人類視覺很友善，但對 ATS 卻是極端的挑戰。ATS 需要將非結構化的 PDF 轉換為結構化的 JSON 或 XML 資料格式。當遇到側邊欄時，解析器很難判斷哪個區塊是「工作經歷」，哪個區塊是「教育程度」。如果側邊欄中還使用了大量的圖示來標記每個小區塊（例如用一個公事包圖示代表經歷），而主欄位也使用了文字標題，解析器可能會混淆這兩者，導致重複提取或遺漏。最常見的結果是，履歷被解析成一團亂麻，人資在後台看到的可能是一串沒有段落分隔的長文字，完全無法快速掌握你的職涯亮點。

原因三：關鍵資訊被圖示取代，導致關鍵字缺失

ATS 篩選的核心機制是「關鍵字比對」。招聘者會設定一系列的關鍵字（如職稱、技能、學位、證照），只有當履歷中包含這些字串時，求職者才能通過篩選。許多求職者為了版面簡潔，習慣用圖示來「取代」文字描述，這直接導致了關鍵字的完全缺失。例如，用一個「Apple」或「Windows」的 Logo 圖示來代表熟悉的作業系統，而沒有打出「macOS」或「Windows 11」這幾個字。對人類來說，這很清楚；但對 ATS 來說，這只是一個無法識別的圖形，系統不會將其與「作業系統」這個關鍵字聯繫起來。這種「以圖代文」的行為，雖然看起來有創意，卻是自斷手臂，讓自己在資格審查的第一步就出局。

用手機圖示取代電話號碼，系統無法抓取聯絡方式

這是最經典、也最遺憾的錯誤。為了讓履歷看起來簡潔現代，許多人會在姓名下方只放一個手機圖示和一個 Email 圖示，然後將號碼與信箱分別放在圖示後方。問題來了：如果 ATS 無法解析該圖示，或者將圖示與後方的文字識別為不同的區塊，它可能無法將「手機圖示」與「電話號碼」這兩個元素關聯起來。有些系統會要求特定的欄位必須有值，如果系統無法判斷該行文字是「手機號碼」（因為缺少了「Tel:」或「Phone:」等標籤文字），它可能會判定該欄位為空。這導致招聘者雖然收到了你的履歷檔案，卻在後台無法點擊撥打或發送郵件，最終因無法聯繫而放棄。

用圖示條列技能，卻未附帶 AI 能辨識的文字標籤

有些求職者會使用一排小圖示來展示技能，例如一排程式語言的 Logo，認為這樣很酷。然而，這種做法只有在求職者手動投遞給「人類」閱讀時有效。在 ATS 系統中，這些圖示通常被視為「雜訊」。除非你在每個圖示下方都附上了完整的文字標籤（例如「Java」、「Python」、「SQL」），否則系統完全不知道你具備這些技能。更糟的是，有些設計為了美觀，只保留了圖示，並隱藏了文字（或是文字包含在圖片中）。這意味著你的履歷在關鍵字搜尋的維度上是「空」的。當人資搜尋「Java」時，你的履歷不會出現，因為你只放了一個咖啡杯的圖示。

原因四：檔案格式選擇錯誤，造成圖層遺失

檔案格式的選擇直接決定了解析的成敗。並非所有的 PDF 或 Word 檔案都是平等的。根據生成方式的不同，檔案的內部結構會有天壤之別。如果你使用的是設計軟體（如 Photoshop, Illustrator）來製作履歷，並直接匯出為 PDF，這種檔案通常被稱為「點陣圖 PDF」或「影像 PDF」。這類檔案本質上是一張張的圖片，裡面沒有可供選取的文字。對於 ATS 來說，這就等於是收到了一張照片，它必須動用 OCR 技術來辨識照片中的文字。OCR 辨識是有误差率的，尤其是在字體特殊、背景複雜或圖示存在的情況下，辨識率會大幅下降，導致錯字或漏字，嚴重影響專業度。

直接上傳圖片格式（JPG/PNG），完全無法被解析

這是一個絕對的禁忌：絕對不要將履歷儲存為 JPG 或 PNG 等圖片格式上傳。雖然某些平台聲稱支援圖片上傳，但這通常是為了方便使用者存檔，而非用於 ATS 解析。當你上傳一張圖片時，99% 的 ATS 會將其視為純圖片檔案，而不會進行文字提取。除非該系統內建了高精度的 OCR 引擎（這通常是付費功能），否則你的履歷在系統眼中就是一片空白。這意味著你辛苦寫的內容，完全沒有進入人才庫，人資也無法透過關鍵字搜尋找到你。這會讓你的曝光率降至接近零。

Word 轉 PDF 過程中，圖示壓縮導致解析度下降

即使是使用 Microsoft Word 生成 PDF，如果文檔中包含過多高解析度的圖示或圖片，轉換過程中可能會觸發壓縮設定，導致文字與圖示的邊緣變得模糊。雖然這在視覺上可能不明顯，但對於解析器來說，清晰的邊界是區分文字與背景的關鍵。如果圖示與文字的對比度不足，或者解析度過低，OCR 引擎可能無法正確辨識出圖示旁邊的文字。此外，某些 Word 轉 PDF 的外掛程式或線上轉換工具，可能會破壞原有的標題層級（Heading Structure），將 H1 變成一般文字，這也間接影響了 ATS 對履歷架構的理解。

原因五：不同 ATS 廠商的解析能力差異

最後一個需要考慮的因素是，ATS 市場並沒有統一標準。市面上有數百種 ATS 產品，從國際巨頭如 Workday、Taleo、Greenhouse，到本土的人資系統，它們的技術架構、解析引擎和更新頻率都不一樣。這意味著，一份履歷在系統 A 中可能完美解析，但在系統 B 中卻亂成一團。通常，企業規模越大、使用的 ATS 越知名，其解析技術就越先進，對複雜排版的容忍度也越高。反之，中小型企業使用的免費版或低成本 ATS，往往只支援最基礎的純文字解析，對圖示、表格等元素的處理能力極差。求職者無法預知目標公司使用哪種系統，因此最安全的策略是假設對方使用的是「最低階」的系統，並以此為標準來優化履歷。

免費版 ATS 僅支援純文字，付費版才能處理複雜排版

許多企業為了節省開支，會使用 ATS 的免費版本或入門方案。這些版本通常在解析能力上做了很大的妥協。它們可能只能抓取純文字，而忽略掉任何格式化的元素，如粗體、斜體、顏色變化，當然也包括圖示。如果你的履歷依賴圖示來突顯重點，而在這種系統中，這些重點會全部消失，只剩下平鋪直敘的文字。相反地，付費版的高階 ATS 可能配備了更聰明的 AI 解析引擎，能夠理解部分視覺元素（例如將粗體字視為關鍵字）。但作為求職者，你無法事先知道對方使用的是哪種版本。因此，為了保險起見，必須將履歷設計得比對方的系統更「保守」，確保在最差的解析環境下也能完整傳達資訊。

國際與本土 ATS 對 Unicode 圖示的支援度不同

跨國企業或外商公司通常使用國際通用的 ATS 系統，這些系統多數基於歐美語系開發，對 Unicode（特別是 Emoji 表情符號）的支援度較好。然而，許多本土企業或傳統產業使用的是本地開發的 ATS，這些系統在處理非標準字元時常會出錯。例如，在英文履歷中使用 Apple 的 🍎 圖示，在某些國際系統中也許能被解析為文字，但在本土老舊系統中可能就是一個亂碼。如果你是針對本土市場求職，使用圖示的風險係數會更高。建議在投遞本土企業時，完全避免使用任何非 ASCII 的字元或圖示，改用最傳統的文字標籤，以確保萬無一失。

安全排版與修復技巧：通過 ATS 篩選的實戰方法

既然圖示帶來了這麼多潛在風險，那麼求職者該如何應對？答案並不是完全放棄美觀，而是要在「安全性」與「吸引力」之間取得平衡，並優先確保通過機器的篩選。本章節將提供一套完整的實戰方法，從診斷你的現有履歷，到具体的修復動作，再到如何利用工具來加速這個過程。核心原則只有一個：將履歷回歸到「純文字」的本質，但在排版上依然保持視覺上的層次感。這意味著我們要利用 Word 或 PDF 的標準文字功能（如標題、分段、粗體），而不是依賴圖形元素。對於不熟悉排版的求職者，善用 AI 工具將是大幅提升效率的關鍵。

診斷方法：確認你的履歷是否已被過濾

在你急著修改履歷之前，首先需要確認你的履歷是否真的存在解析問題。這一步稱為「ATS 相容性測試」。許多求職者寫了履歷後，只在 Word 或 PDF 閱讀器中查看，並未模擬 ATS 的真實讀取環境。這就像寫完信後只在寄件匣裡看，卻不知道收件人那邊收到的內容是否亂掉。最簡單且有效的診斷方法，就是將你的履歷轉換為最原始的純文字格式（Plain Text）。這個過程會過濾掉所有的格式、顏色和圖形，只留下最底層的文字。如果你的履歷在轉換後依然井然有序、資訊完整，那麼恭喜你，你的履歷通過了最基礎的 ATS 考驗。如果轉換後出現了亂碼、斷行錯誤或內容遺失，那就說明你的排版存在嚴重的安全漏洞，必須立即修復。

使用純文字模式（Plain Text）另存並檢查內容完整性

這是一個非常簡單的自我檢測技巧。請打開你的履歷檔案，選擇「另存新檔」，並將格式選擇為「純文字 (.txt)」或「RTF」。在儲存過程中，如果系統跳出字體替換或編碼選擇的提示，一律選擇「標準」或「Windows (ANSI)」。儲存後，用最基本的記事本（Notepad）或文字編輯器打開這個檔案。現在，請仔細檢查：你的姓名、電話、Email 是否依然清晰可見？工作經歷的段落是否分明？原本用圖示代替的符號是否變成了一堆亂碼或空白？如果內容依然清晰可讀，代表你的檔案結構是乾淨的。如果出現了問題，例如電話號碼中間插入了奇怪的符號，或者段落全部擠在一起，這就是 ATS 可能會遇到的狀況，你必須回到原始檔案進行修改。

將履歷複製到 Notepad，檢視是否出現亂碼或斷行錯誤

另一個進階的測試方法是「複製貼上法」。請全選（Ctrl+A）你的履歷檔案中的所有內容，然後切換到 Windows 的記事本（Notepad）或 Mac 的 TextEdit（切換為純文字模式），並貼上（Ctrl+V）。這個動作模擬了 ATS 提取文字的過程。貼上後，請觀察以下幾點：第一，格式是否完全消失？原本的粗體、斜體、字級大小都應該不見，只剩下純文字。第二，斷行是否正確？原本的標題應該依然在行首，段落之間應該有適當的間隔。第三，有沒有出現奇怪的方框（□）或問號（?）？如果你的履歷包含特殊圖示或字體，這些符號在 Notepad 中通常會顯示為亂碼。如果發現貼上後的內容難以閱讀或資訊錯亂，這就是你需要修正的信號。

修復動作：打造 ATS 友善的無圖示排版

一旦確診了履歷的問題，就需要進行修復。修復的目標是打造一份「ATS 友善」的履歷。這並不意味著履歷要變得很醜，而是要回歸到以內容為主的設計。首先，必須將所有的圖示移除，無論是 Email、手機、社交媒體連結，還是技能條列旁的裝飾圖示。然後，改用最傳統、最標準的文字標籤。例如，將 Email 的信封圖示改為「Email：」或「E:」；將技能條列旁的程式語言 Logo 改為直接列出語言名稱。其次，調整排版結構。放棄雙欄排版，改用單欄排版，確保資訊是從上到下線性流動的。使用標準的標題（如「工作經歷」、「學歷」、「技能」）並善用 Word 的「標題樣式」功能，這樣可以幫助 ATS 更容易地抓取並分類你的資訊。

將圖示替換為純文字標籤（如：E: example@email.com）

這是最關鍵的修復步驟。請打開你的履歷，逐一檢查每個角落，找出所有非文字的元素，並將其替換。具體做法如下： 1. 聯絡方式：將所有圖示（電話、信封、地點）移除，改為「電話：0912-345-678」、「Email：example@email.com」、「地點：台北市」。確保這些標籤與後方的資訊之間有明確的區隔，最好使用冒號或 Tab 鍵。 2. 技能列表：不要用圖示或圖表來展示技能。改用條列式文字，並在開頭明確列出技能類別，例如「程式語言：Python, Java, SQL」。這樣 ATS 在搜尋「Python」時，才能準確抓取到你的履歷。 3. 社交媒體：如果你希望附上 LinkedIn 或 GitHub 連結，請直接寫上完整的 URL 文字（例如：https://www.linkedin.com/in/yourname），不要只放一個 LOGO 圖示。這樣 ATS 才能識別出這是 LinkedIn 的連結。

採用標準化的單欄排版與一致的字級與標題格式

視覺排版的修復同樣重要。ATS 喜歡規律的結構。請遵循以下排版原則： 1. 單欄排版（Single Column）：放棄左右分欄。將所有資訊垂直排列，從上到下依次為：姓名、聯絡資訊、摘要、工作經歷、學歷、技能。這是 ATS 解析成功率最高的排版。 2. 標準字級與字體：建議使用 Times New Roman、Arial、Calibri 或微軟正黑體等系統內建字體，字級保持在 10-12 pt。避免使用過小或過於花俏的字體。 3. 明確的標題層級：使用粗體、全大寫或稍微放大字級來區分章節標題。不要使用藝術字或文字特效。例如，「WORK EXPERIENCE」比「我的工作經驗」更容易被系統識別為標題。 4. 避免文本框與浮水印：確保所有文字都是直接打在頁面上的，不要嵌入在任何圖形框或背景層中。

AI 工具介入：利用 AI ResumeMaker 進行排版優化

對於許多求職者來說，手動調整排版既耗時又容易出錯。這時，AI 工具的介入就能發揮極大的價值。像 AI ResumeMaker 這樣的專業工具，是專門為了解決「人眼美感」與「機器可讀性」之間的矛盾而設計的。它們內建了對主流 ATS 系統解析邏輯的深度理解，能夠自動識別並移除那些可能導致過濾的元素（如圖示、複雜表格、特殊字體），同時保留履歷的專業度與資訊密度。使用這類工具，求職者不再需要自己去研究晦澀的技術細節，只需將內容輸入或上傳，系統就能自動生成一份符合 ATS 標準的高品質履歷，大幅降低了求職過程中的技術門檻與風險。

啟用履歷最佳化功能，AI 自動解析並移除不安全的排版元素

AI ResumeMaker 的核心功能之一就是「履歷最佳化」。當你將含有圖示或複雜排版的現有履歷導入系統時，AI 會首先進行一次深度的掃描與解析。這個過程類似於我們前面提到的診斷方法，但更加精準。AI 會識別出哪些是純文字、哪些是裝飾性圖示、哪些是潛在的格式陷阱。接著，它會自動執行修復動作：移除所有干擾解析的圖示，將複雜的雙欄排版轉換為安全的單欄排版，並將所有非標準的文字標籤（如「✉️」）替換為 ATS 友善的文字標籤（如「Email:」）。這個過程不需要用戶手動去調整每一個細節，AI 能在幾秒鐘內完成這項繁瑣的工作，確保履歷在底層結構上是乾淨且安全的。

使用 AI 履歷生成，輸出 HR 與 ATS 雙雙友善的 Word 或 PDF 檔

除了修復現有履歷，AI ResumeMaker 也提供強大的「AI 履歷生成」功能。對於新鮮人或轉職者來說，這是一個極佳的選擇。你只需輸入你的個人經歷、技能以及目標職缺描述，AI 就能自動生成一份全新的履歷。這份履歷不僅在內容上經過關鍵字優化（確保包含職缺所需的關鍵技能），在格式上也嚴格遵循 ATS 的安全規範。生成的履歷會采用標準的單欄排版，使用安全的字體與字級，完全不含任何圖示或複雜元素。最後，你可以選擇輸出為 Word (.docx) 或 PDF 格式。這些檔案都是經過特殊處理的，確保文字層與格式層完美分離，既能通過 ATS 的解析，又能保持視覺上的整潔與專業，讓 HR 閱讀起來也非常舒服。

進階求職策略：從履歷到面試的全流程攻略

通過了 ATS 的篩選只是求職的第一步，接下來你還需要確保進入面試環節後能夠脫穎而出。進階的求職策略意味著將 AI 的應用貫穿整個求職流程，而不僅僅是履歷排版。這包括如何精準地強化履歷內容以匹配職缺需求，如何在面試中自信地展示優勢，以及如何管理求職過程中的風險。AI ResumeMaker 不僅是一個排版工具，更是一個全方位的求職助手，它能協助你從內容策略、求職信撰寫到面試演練，打造一套完整的求職戰略。這能讓你在激烈的競爭中，不僅能順利通過第一關，還能在後續的面試環節中展現出高度的專業度與匹配度。

內容強化：確保核心關鍵字被系統抓取

通過了格式關卡後，決定你是否能進入面試名單的關鍵，就在於「關鍵字匹配度」。ATS 除了解析格式，更重要的功能是計算你的履歷與職缺描述的匹配分數。如果你的履歷內容空泛，缺乏職缺中提到的特定技能或經驗，即使格式再完美，也難以通過篩選。AI 工具在這裡能發揮巨大的作用，它能幫助你進行精準的關鍵字分析與內容植入。這不是盲目地堆砌關鍵字，而是基于對職缺描述的深度理解，將你的經歷與該職缺所需的核心能力進行對齊。這能讓你的履歷在機器評分中獲得更高的權重，從而大幅提升進入人工面試環節的機會。

利用 AI 解析目標職缺，自動強化履歷中的技能關鍵字

AI ResumeMaker 具備強大的職缺解析能力。你可以將目標公司的職缺描述（Job Description）複製貼上，AI 會自動分析其中的高頻關鍵字，包括硬技能（如程式語言、工具軟體）、軟技能（如溝通能力、團隊合作）以及特定的職責要求。接著，AI 會針對你的現有履歷，提供具體的優化建議，告訴你應該在哪些經歷描述中加入哪些關鍵字，或者如何調整措辭來更好地呼應職缺需求。例如，如果職缺強調「數據分析」，而你的履歷中寫的是「處理報表」，AI 會建議你將其改寫為「使用 Python 進行數據分析並製作可視化報表」。這種精準的內容強化，能讓你的履歷在 ATS 的關鍵字比對中脫穎而出。

透過 AI 模擬面試，預先演練針對該職缺的技術問答

通過履歷篩選後，真正的挑戰才剛開始。許多求職者因為缺乏面試經驗或對職缺理解不深，在面試中無法清晰表達自己的優勢。AI ResumeMaker 提供的「模擬面試」功能，可以根據你所應聘的職位，生成一系列可能的面試問題，包括技術題、行為題（Behavioral Questions）以及情境題。你可以透過與 AI 的對話來進行演練，AI 會根據你的回答提供即時的回饋，告訴你哪些地方回答得好，哪些地方需要補充數據或具體案例。這種高強度的模擬演練，不僅能幫助你熟悉面試流程，還能讓你在面對真人面試官時更加從容自信，大幅降低緊張感，提升錄取的成功率。

風險控管：避免在求職初期就被系統淘汰

在求職過程中，風險無處不在。除了履歷格式被過濾外，還有許多其他因素可能導致你在初期就被淘汰。例如，投遞的時機不對、求職信內容太過制式化，或者在面試中未能有效傳達自己的價值。進階的風險控管策略，就是要主動出擊，利用工具來降低這些不確定性。這意味著你需要針對不同的企業客製化你的求職材料，並且在面試前做好充分的準備工作。AI 工具在這裡同樣能扮演關鍵角色，幫助你節省時間，同時提高每一次投遞的精準度與成功率。

針對不同企業職缺，使用 AI 生成客製化的客製化求職信

許多求職者會忽略求職信（Cover Letter）的重要性，或者使用同一封求職信投遞所有職缺。這是一個巨大的風險。企業招聘人員往往會透過求職信來判斷你的求職動機與熱情。AI ResumeMaker 的「AI 求職信生成」功能，能根據你的履歷內容以及目標職缺的描述，自動生成一封高度客製化的求職信。這封求職信會強調你的經歷如何解決該公司的痛點，並展現你對該職位的理解與熱情。這不僅能展現你的專業度，還能讓招聘者感受到你的誠意，從而在眾多候選人中對你留下深刻印象，降低被視為「海投」的風險。

在面試準備階段，利用 AI 題庫反覆練習自我介紹與優勢闡述

面試中最關鍵的往往是開場的自我介紹。如果在這短短幾分鐘內無法抓住面試官的注意力，後續的表現可能會大打折扣。AI ResumeMaker 提供的「面試準備」模組，內建了針對不同職位與年資的面試題庫。你可以利用這些題庫反覆練習自我介紹、優勢闡述以及離職原因等必考題。AI 會分析你的回答邏輯、語速與內容結構，給出優化建議。透過這種反覆的練習，你能將自我介紹打磨得精煉有力，能在短短 1-2 分鐘內精準傳達你的核心價值，讓面試官在第一時間就認識到你的實力，為後續的面試環節奠定良好的基礎。

結論：避開排版陷阱，用 AI 工具提升求職成功率

求職是一場講求策略與效率的戰役，而履歷就是你的第一張王牌。透過本文的分析，我們可以清楚地看到，看似無害的「圖示」與「視覺排版」，在 ATS 的解析邏輯下，可能成為阻礙你拿到面試機會的致命傷。從格式衝突、排版混亂到關鍵字缺失，這五大原因環環相扣，直接影響了你的履歷是否能被機器「讀懂」。然而，這並不意味著我們必須完全放棄履歷的美觀度，而是要學會在正確的時間（人工審閱階段）與正確的地點（面試現場）展現美感，並在機器審閱階段（ATS）提供最安全、最標準化的純文字內容。掌握這一點，你就已經超越了大部分的求職者。

總結 ATS 過濾的 5 大主因與對應解方

回顧我們探討過的五個主要原因：格式與編碼衝突、版面配置過於複雜、關鍵資訊被圖示取代、檔案格式選擇錯誤，以及不同 ATS 系統的解析差異。這些問題的根源都在於「人與機器的語言不通」。要解決這個問題，最根本的對策就是回歸純文字排版，使用標準化的單欄格式，並以文字標籤取代所有圖示。這套原則看似簡單，卻是通過 ATS 篩選的黃金法則。求職者在製作履歷時，應時刻提醒自己：這份履歷不僅是給人看的，更是給機器讀的。只有先通過了機器的考驗，你才有機會將優秀的內容呈現在人類面試官面前。

圖示是視覺加分項，但在 ATS 階段是最大的風險因子

我們必須正視一個殘酷的事實：在求職流程的最初階段，圖示不僅不是加分項，反而是極大的風險因子。它們可能導致關鍵字抓取失敗、聯絡資訊遺失，甚至是整份履歷被系統婉拒。雖然一份視覺精美的履歷在面試時可能會讓人眼睛一亮，但如果連面試的門都進不去，再美的設計也毫無意義。因此，建議所有求職者將「安全性」置於「美觀性」之上。先確保履歷能 100% 通過 ATS 解析，再考慮在面試攜帶的實體版本或個人官網中加入視覺元素。這樣的策略，才能確保你在求職戰場上立於不敗之地。

堅持使用純文字排版，是通過第一道關卡的黃金法則

堅持使用純文字排版，意味著你要捨棄那些誘人的視覺設計範本，轉而選擇最樸實但最有效的呈現方式。這包括使用標準字體、單欄佈局、明確的標題，以及最關鍵的——用文字描述一切。電話就是號碼，Email 就是信箱地址，技能就是列出清單。這份堅持，能讓你的履歷在任何 ATS 系統中都暢行無阻。記住，你的目標是讓系統輕鬆地抓取所有資訊，而不是讓系統去猜測你的設計意圖。當你遵循這條黃金法則時，你就已經為自己打開了通往更多面試機會的大門。

透過 AI ResumeMaker 掌握全流程求職優勢

在這個充滿挑戰的求職環境中，手動處理所有細節既耗時又容易出錯。這就是為什麼我們推薦使用 AI ResumeMaker 這類先進工具的原因。它不僅僅是一個履歷製作軟體，更是一個整合了格式安全、內容優化、求職信生成與面試模擬的全流程求職平台。它能幫助你自動避開所有潛在的 ATS 地雷，同時強化你的核心競爭力，讓你在求職的每一個環節都展現出最佳狀態。對於學生、新鮮人、轉職者以及在職求職者而言，這都是提升效率、增加勝算的最佳利器。

1 分鐘完成履歷最佳化，確保格式安全與關鍵字完整

想像一下，你只需要花費不到一分鐘的時間，就能將一份含有圖示、排版混亂的履歷，轉換成一份通過 ATS 檢測、關鍵字完整的完美履歷。這就是 AI ResumeMaker 的核心價值。它利用先進的 AI 演算法，自動幫你處理那些繁瑣且容易出錯的技術細節，讓你能夠將精力集中在最重要的事情上——打磨你的個人故事與職涯亮點。無論你是要應徵科技業、金融業還是創意產業，AI ResumeMaker 都能輸出最適合該產業格式的履歷，確保你的實力能被完整看見。

從履歷生成、求職信到面試模擬，一站式提升競爭力

求職是一個系統工程，單一環節的出色不足以保證最終的成功。AI ResumeMaker 提供的一站式服務，涵蓋了從履歷製作、求職信撰寫、職缺解析到面試模擬的完整閉環。這意味著你不再需要在多個工具之間切換，也不需要憑感覺去猜測招聘者的喜好。所有的求職準備工作，都可以在一個平台上完成。這種整合性的優勢，能讓你比其他競爭者準備得更充分、反應更迅速、匹配度更高。在 2026 年的求職市場中，懂得善用 AI 工具來武裝自己的求職者，將擁有絕對的競爭優勢，更快地找到理想的工作。

履歷加圖示會被ATS過濾嗎？5個原因解析與安全排版技巧【AI ResumeMaker】

Q1：為什麼在履歷裡放圖示（例如技能圖表或小圖標）會被ATS系統過濾？

症狀：明明有投遞，卻始終收不到面試通知。常見原因在於大多數ATS（人才招募系統）是以純文字解析為主，圖示、圖表或特殊符號容易被系統視為「無法辨識的格式」，導致關鍵資訊直接被忽略。檢查方法：先把你準備好的履歷存成純文字檔（.txt），如果打開後原本圖示的位置變成亂碼或空白，就代表格式有問題。修復動作：把圖示替換成簡潔的文字描述，例如「熟悉Python、SQL」取代技能圓餅圖，並以標準字級（如Arial、Calibri）排版。接著使用AI ResumeMaker的「履歷最佳化」功能，讓AI解析你的內容格式，自動針對目標職缺強化關鍵字與亮點，確保系統能完整抓取。最後驗證方法：再次存成純文字檔檢查文字完整性，或利用AI ResumeMaker的解析模擬，確認關鍵字已被正確標記與提取，提升通過率。

Q2：我放的是公司Logo或證書圖檔，這會影響ATS判讀嗎？

症狀：履歷排版看起來很專業，卻在履歷狀態顯示「不完整」或「解析失敗」。常見原因是Logo或圖檔會增加解析負擔，系統可能無法正確定位公司名稱、職稱與時間等關鍵欄位。檢查方法：打開履歷並關閉圖片顯示，看看重要資訊是否仍然清晰可見。修復動作：將圖片替換成文字，例如公司名稱＋職稱＋時間，若需要視覺輔助，可在面試作品集或個人網站展示。接著使用AI ResumeMaker的「AI 履歷生成」功能，依職缺需求與經歷產生客製化文字履歷，可輸出PDF或Word，確保格式乾淨。驗證方法：使用AI ResumeMaker的解析檢視，確認公司名稱與職稱等欄位已被正確提取，且不依賴圖片即可完整呈現。

Q3：以圖示呈現技能熟練度（如星星、進度條）會不會造成問題？

症狀：想透過視覺化方式展現實力，卻發現履歷在不同裝置或系統顯示異常。常見原因為星星、進度條等符號，在不同作業系統或ATS解析中可能變成亂碼，甚至被當作噪點過濾。檢查方法：將履歷複製貼到純文字編輯器，看看符號是否變成奇怪字元。修復動作：改用文字量化描述，例如「熟悉程度：進階」或「實戰經驗：3年」，並以條列式排版提升可讀性。若想要更精準地強化職缺匹配度，可使用AI ResumeMaker的「履歷最佳化」，AI會依照目標職缺自動強化關鍵字與成就描述，把視覺圖示轉化為HR與ATS都能讀取的文字亮點。驗證方法：比較圖示版與文字版的純文字輸出，確認文字版在所有系統都能穩定顯示與抓取。

Q4：我應該完全禁止使用圖示嗎？有沒有例外或安全作法？

症狀：有些範本建議加圖示讓履歷更有設計感，但又怕被過濾。常見原因是非必要圖示的風險高，但若真的需要視覺元素也有安全做法。檢查方法：確認圖示是否「非資訊性」（純裝飾）或「資訊性」（代表技能、評分等）。修復動作：非資訊性圖示可改為簡單分隔線或留白；資訊性圖示一律改為文字，並在必要時提供作品集連結或PDF版本供視覺展示。若希望履歷兼具專業與安全，可使用AI ResumeMaker的「AI 履歷生成」，它會依照職缺需求產生結構清晰、易於ATS解析的內容，並輸出PDF/Word/PNG格式，方便因應不同場景。驗證方法：在不同裝置與瀏覽器打開PDF，檢查文字是否完整，再用AI ResumeMaker的解析模擬確認關鍵字都能被準確提取。

Q5：如何兼顧排版美感與ATS友善度？有沒有一套可執行的檢查流程？

症狀：想讓履歷看起來專業又吸睛，但又怕格式影響求職效率。常見原因是過度設計（如多欄、表格、底色塊）會干擾解析。檢查方法：使用純文字測試、多瀏覽器顯示測試，並以「是否能在不看圖的情況下完整理解經歷」為標準。修復動作：採用單欄直列排版，使用常見字型，避免底色與多重表格；將重點放在成就量化與關鍵字。接著善用AI ResumeMaker的全套求職助手功能，包含「履歷最佳化」強化關鍵字、「AI 求職信生成」產生高匹配度的求職信、「模擬面試」與「面試準備」提供題庫與作答卡反覆練習，以及「職涯規劃」依市場趨勢建議路徑與薪資。驗證方法：通過AI ResumeMaker的解析與匹配度評分，確保履歷在ATS與HR視角皆具高通過率，再搭配模擬面試檢視自我表達是否清晰一致。