履歷兩欄排版 ATS 能讀嗎？5 個常見故障與修復對策（2026 必看）

2026 求職關鍵：為什麼 ATS 解析度決定你的履歷生死？

在 2026 年的求職市場中，人工智慧與自動化系統已成為招募流程的標準配備，這意味著求職者在送出履歷的那一刻，首先面對的並非人類人資，而是「ATS」（Applicant Tracking System，應徵者追蹤系統）。許多求職者常有一個迷思，認為只要履歷排版精美、視覺豐富，就能在眾多競爭者中脫穎而出。然而，現實殘酷的是，過度追求視覺效果的「兩欄排版」往往是 ATS 的惡夢。根據統計，超過七成的大型企業會使用 ATS 來初步篩選履歷，如果系統無法正確解析你的檔案，內容再好也等於零。所謂的「解析度」，指的不是螢幕解析率，而是 ATS 辨識並提取你履歷中文字資訊的能力。當你的履歷採用複雜的排版，例如並列的兩欄設計、表格或非標準字體，ATS 的爬蟲程式可能無法按照人類閱讀的順序（從左到右、從上到下）來抓取資料，導致系統將你的經歷切碎、遺漏關鍵字，甚至直接將檔案判定為亂碼而剔除。這就是為什麼我們必須深入了解 ATS 的運作原理，並針對「故障」進行排查與修復，確保你的履歷能順利通過第一道關卡，進入人資的手中。

兩欄排版的隱形陷阱：5 大 ATS 故障全解析

兩欄排版在視覺上確實有其優勢，它能讓版面看起來更整齊、資訊密度更高，常見於設計師或有特定排版需求的履歷中。但是，對於依賴文字解析演算法的 ATS 來說，這種排版卻充滿了陷阱。ATS 的核心邏輯是讀取純文字（Plain Text），它會將 PDF 或 Word 檔案轉換成一串字元來分析。當你使用分欄時，系統往往會混淆文字的閱讀順序，例如它可能先讀取完左欄的第一段，接著直接跳到右欄的第一段，而不是讀完左欄全部內容再讀右欄。這種「跳躍式閱讀」會導致你的工作經歷與技能被錯誤拼接，或者時間軸完全錯亂。以下我們將深入探討五個最常見的 ATS 故障現象，並提供具體的修復對策，幫助你避開這些隱形的地雷。這些故障不僅會降低你的通過率，甚至可能讓你原本豐富的經歷變成系統眼中的雜亂資訊，因此，理解這些底層邏輯是 2026 年求職者必備的技能。

故障一：關鍵字與技能欄位被系統忽略

症狀：明明有列出技能，卻未被ATS抓取

這是一個非常經典的故障案例，許多求職者精心設計了右側欄位來放置技能圖標或條列式技能，卻在系統解析的結果中發現這些關鍵字完全消失。這是因為某些 ATS 在處理分欄 PDF 時，會錯誤地將右側欄位判定為「裝飾性元素」或「附註」，而非主要內容。例如，你可能在左側列出了工作經歷，右側列出了 Python、SQL、行銷策略等技能，但系統只抓取了左側的經歷描述，導致你的履歷在關鍵字匹配度上得分極低。另一種常見情況是使用了「圖標」來代表技能（如程式語言的 Logo），這對人類來說很直觀，但對 ATS 來說只是無法解讀的雜訊。如果你發現自己明明投遞了高度相關的職缺，卻連筆試或面試通知都沒收到，很有可能就是你的技能欄位在 ATS 眼中「不存在」。

修復：使用單欄純文字格式重新呈現核心關鍵字

要解決這個問題，最根本的修復方法就是「回歸傳統」，採用單欄的純文字格式。請將所有核心關鍵字與技能整合到「專業摘要」或專門的「技能」區塊中，並以逗號或分行方式清晰列出，避免使用任何圖標或特殊的排版符號。具體操作上，你可以檢視職缺說明書（Job Description, JD），找出其中的高頻字，並將這些字眼自然地融入你的工作經歷描述中，而不是將它們孤立在右側欄位。例如，不要只在右邊寫「Python」，而在左邊的經歷中寫「利用 Python 撰寫爬蟲腳本，提升資料處理效率 30%」。這種嵌入式的寫法不僅能確保 ATS 抓取，也能讓人資一眼看出你如何應用這些技能。如果你習慣視覺化的排版，建議可以製作一份「視覺版履歷」作為作品集或面試輔助，但在投遞 ATS 系統時，務必準備一份乾淨、單欄的「ATS 友善版」履歷，這是確保關鍵字不被忽略的黃金法則。

故障二：工作經歷時間軸錯亂或遺漏

症狀：ATS 讀取到錯誤的任職期間或合併職位

時間軸是人資判斷候選人穩定性與職涯發展的重要依據，但在兩欄排版中，時間軸錯亂是極易發生的故障。常見的情況是，求職者習慣將年份放在左側，職稱放在右側，或者使用複雜的線條、色塊來連接時間與事件。當 ATS 解析這種佈局時，它可能無法正確對應「哪一段時間」對應「哪一個職位」。例如，系統可能將你在 A 公司的 2023 年與在 B 公司的 2024 年混在一起，或者錯誤地將離職年份識別為任職年份。更有甚者，如果你使用了合併儲存格或跨欄的文字框，ATS 可能會直接跳過該段時間，導致你的履歷出現明顯的職涯空窗期。這種錯誤會讓你的專業形象大打折扣，人資可能會誤解你的經歷，認為你缺乏邏輯條理，甚至質疑履歷的真實性。

修復：採用標準化 [起始年月] - [結束年月] 格式

為了讓 ATS 能夠精準抓取時間資訊，請務必採用最標準化的文字格式來呈現經歷。標準格式為：「YYYY 年 MM 月 - YYYY 年 MM 月」，並確保這段文字與公司名稱、職稱處於同一個段落或緊密相連。請避免將年份單獨放置於側邊欄或使用垂直排列的年份列，這會增加系統解析的難度。建議的書寫順序是：先寫「公司名稱」，接著是「城市/地點」，然後是「職稱」，最後在同一行或下一行明確列出「[起始年月] - [結束年月]」。此外，每個工作經歷之間請空一行，並使用粗體來強調公司名稱，這樣能幫助 ATS 更容易區分不同的經歷區塊。如果你目前的履歷時間軸已經混亂，請花點時間重新整理成上述的線性格式，這不僅能修復 ATS 的解析錯誤，也能讓審閱者在最短時間內掌握你的職涯脈络。

排版格式導致的解析錯誤與對策

除了分欄設計本身，排版中使用的具體元素也是影響 ATS 解析度的關鍵因素。許多求職者為了讓履歷看起來更專業或有設計感，會使用表格、特殊符號、客製化字體等元素，但這些往往是導致解析失敗的元兇。ATS 的軟體架構通常基於對純文字流（Text Stream）的處理，它依賴標準的 HTML 或 ASCII 編碼來辨識內容。當遇到非標準的結構（如表格）或非標準的字元（如特殊圖示）時，系統可能會崩潰或產生亂碼。這就好比用錯誤的鑰匙開鎖，無論鎖裡面的東西多珍貴，打不開就是打不開。因此，在 2026 年，我們必須更加謹慎地選擇排版工具與元素，確保我們想要傳達的資訊，能以最通用的語言傳遞給系統。以下我們將針對表格與非標準字體這兩大殺手進行深入的故障分析，並提供具體的解決方案，幫助你打造一份在任何系統上都能暢行無阻的履歷。

故障三：表格與分欄造成內容斷裂

症狀：人資端收到的 PDF 內容變成亂碼或空白

使用 Word 或 Excel 的表格功能來排版履歷，雖然在螢幕上看起來井然有序，卻是 ATS 解析的高風險行為。當系統讀取一份包含表格的 PDF 檔案時，它往往會將每個「格子」視為獨立的區塊，然後按照它自己的邏輯（通常是從上到下、從左到右）進行拼接。這就導致了「內容斷裂」的現象：原本在表格中對應正確的「職稱」與「期間」，可能會被拆散，中間插入了其他格子的內容。更嚴重的是，某些舊版或解析能力較弱的 ATS，根本無法讀取表格內的文字，直接將其過濾掉，導致人資收到的履歷上出現大片空白。這種情況下，即便你有再亮眼的經歷，也無法被系統正確評分，甚至可能因為格式混亂而被直接淘汰。如果你曾經投遞履歷後石沉大海，不妨檢查一下自己的檔案是否使用了隱藏的表格結構。

修復：改用分段（Paragraph）與項目符號（Bullet Points）取代分欄

修復此故障的核心原則是「扁平化」。請將所有表格結構移除，改用標準的分段（Paragraph）與項目符號（Bullet Points）來呈現資訊。這是一種最安全、最通用的排版方式，幾乎所有 ATS 都能完美支援。具體的做法是：將每個工作經歷視為一個獨立的區塊，使用「純文字」的方式寫出公司名稱、職稱和在職期間，然後在下方使用項目符號（• 或 -）條列你的工作內容與成就。請務必避免使用嵌套的項目符號（即符號內還有符號），這同樣會增加解析難度。你可以想像 ATS 是一個只能閱讀直線條文字的機器人，你的任務就是把資訊排成一條直線給它看。雖然這樣的排版在視覺上可能比較單調，但卻能保證 100% 的文字都能被系統正確抓取，這是目前求職市場上最穩妥的策略。

故障四：非標準字體與圖表無法辨識

症狀：圖標（Icon）或客製化字型變成亂碼

為了展現個人風格，許多求職者會使用特殊的字體，或者在履歷中加入 LinkedIn 圖標、電話圖標、技能圖表（如雷達圖）等視覺元素。這在視覺設計上很有吸引力，但在 ATS 解析中卻是災難。ATS 系統通常內建在企業的招聘軟體中，它們依賴的是作業系統預裝的標準字體庫。如果你使用了 Google Fonts 或其他下載的客製化字型，當檔案在 ATS 伺服器上被開啟時，系統找不到對應的字型檔案，就會將文字顯示為亂碼（如 、□ 或 ?）。至於圖標或圖表，對 ATS 來說它們並不是文字，而是圖片或向量物件。系統無法讀取圖片中的文字（除非你有做 Alt Text，但履歷中很少見），因此這些重要的聯繫方式或技能亮點就會直接被忽略。這就是為什麼很多人發現自己的履歷寄出去後，對方永遠打不開電話號碼或找不到電子信箱的原因。

修復：僅使用系統通用字體（如宋體、Arial）並移除圖示

為了確保文字的可讀性與一致性，請將履歷的字體限制在「系統通用字體」範圍內。對於中文環境，推薦使用「宋體」、「新細明體」或「微軟正黑體」；對於英文或數字，則使用「Arial」、「Times New Roman」或「Calibri」。這些字體在任何電腦上都必定存在，不會有顯示錯誤的問題。關於圖標與圖表，請務必將其轉換為純文字描述。例如，不要放置電話圖標，而是直接寫上「手機：0912-345-678」；不要放置 LinkedIn 圖標，而是寫上完整的個人主页網址。如果你習慣用雷達圖來展示技能分數，請改用文字描述，例如「Python (精通)、SQL (熟悉)」。這樣做雖然犧牲了視覺上的華麗，但卻能保證所有的資訊都能被準確傳遞，這才是 ATS 履歷的最高指導原則。

進階修復：AI 工具如何一鍵解決格式亂碼

面對上述種種複雜的格式陷阱，許多求職者可能會感到卻步，尤其是那些不熟悉 Word 排版或時間有限的求職者。然而，隨著 2026 年 AI 技術的成熟，我們不再需要手動與格式搏鬥。現在的 AI 履歷工具，已經能夠深度理解 ATS 的運作邏輯，並自動將一份視覺豐富但充满陷阱的履歷，轉換為符合規範且高通過率的檔案。這些工具不僅僅是單純的格式轉換，它們還能進行內容的深度優化，這對於想要提升競爭力的求職者來說是一大福音。以下我們將介紹 AI 工具如何透過智能解析與生成，一鍵解決格式亂碼問題，並整合關鍵字優化，讓你的履歷從裡到外都無懈可擊。

AI ResumeMaker：自動解析並生成 ATS 友善格式

功能：AI ResumeMaker 一鍵轉換兩欄為單欄標準格式

針對排版亂碼的問題，AI ResumeMaker 提供了完美的解決方案。這款工具的核心功能之一，就是具備強大的「格式解析與重構」能力。使用者只需上傳現有的履歷檔案（無論是 Word、PDF 還是舊版的兩欄排版），AI ResumeMaker 就會自動分析其中的結構，識別出表格、分欄、特殊字體等 ATS 不友好的元素。接著，它會在一鍵點擊間，將這些複雜的排版轉換為乾淨、標準的單欄純文字格式。這個過程並不是簡單的複製貼上，而是智能地重組資訊的邏輯順序，確保「公司名稱」、「職稱」、「時間」與「工作內容」能夠正確對應，不會出現時間軸錯亂或內容斷裂的情況。對於那些已經習慣使用精美排版，但又需要應對 ATS 系統的求職者來說，這個功能極大地節省了手動調整的時間，同時保證了格式的 100% 安全性。

優勢：保留視覺亮點的同時確保 100% 文字可讀性

AI ResumeMaker 的一大優勢在於它採取了「雙軌並行」的策略。它明白求職者既需要通過 ATS 的篩選，也需要在面試官面前展現專業形象。因此，它不僅僅是生成一份枯燥的純文字檔案，而是能在內部的編輯器中，讓你同時管理「視覺版」與「ATS 版」。這意味著，你可以保留原本設計的視覺亮點（如粗體、斜體來強調重點），並將其應用在系統推薦的範本中，生成一份既美觀又安全的 PDF。最重要的是，這份 PDF 是以「文字層」為基礎製作的，而非圖片，確保了人資打開時所有文字清晰可見，且能被後續的系統輕鬆抓取。這種「一次編輯，雙重保障」的優勢，讓求職者不再需要在美觀與功能之間做取捨，而是能自信地提交一份在任何環境下都能完美運作的履歷。

整合職缺關鍵字的深度優化

功能：AI 解析目標 JD，自動填補遺漏的 ATS 關鍵字

除了格式修復，AI ResumeMaker 在內容優化上的表現同樣驚人。它內建了深度的自然語言處理（NLP）能力，能夠針對你鎖定的目標職缺進行分析。使用者只需將目標職缺的描述（Job Description）貼入系統，AI 就會自動拆解這段文字，提取出其中的核心關鍵字、技能要求以及行為動詞。接著，系統會比對你目前的履歷內容，找出「有出現」與「未出現」的關鍵字，並智能地建議你將這些遺漏的字眼融入現有的經歷描述中。例如，如果目標職缺強調「跨部門溝通」與「數據驅動決策」，而你的履歷中只有模糊的描述，AI 會提示你修改為包含這些關鍵字的具體語句。這個功能徹底解決了許多求職者「不知道要寫什麼關鍵字」或「漏寫重要技能」的痛點，確保你的履歷能精準對應系統的篩選標準。

價值：從格式到內容，全面提升履歷過濾通過率

這款 AI 工具帶來的價值是全方位的。在過去，求職者可能需要花費數小時研究 ATS 的規則、手動調整格式、反覆比對職缺條件。但透過 AI ResumeMaker，這些繁瑣的過程被濃縮成幾個簡單的步驟，卻能產出極高質量的結果。從格式層面來看，它消除了因排版錯誤導致的解析失敗；從內容層面來看，它大幅提升了履歷與職缺的匹配度（Match Rate）。對於想要在 2026 年激烈求職戰場中脫穎而出的人來說，這不僅僅是節省時間，更是提升「通過率」的關鍵策略。當你的履歷能順利通過機器的第一道關卡，並精准命中人資尋找的關鍵字時，你進入下一輪面試的機會自然會大幅提升。這種由內而外的優化，正是現代求職者最需要的武器。

結論：2026 年履歷製作的正確心法

綜合來看，「履歷兩欄排版 ATS 能讀嗎？」這個問題的答案在 2026 年已經非常明確：雖然部分進階系統逐漸提升解析能力，但對於追求穩定高通過率的求職者而言，兩欄排版依然是高風險的選擇。我們從故障一的關鍵字忽略，到故障四的字體亂碼，深入剖析了 ATS 解析失敗的常見原因，並提出了對應的修復方案。這些故障的核心都在於：我們是否用機器能懂的語言在寫履歷。求職不只是一場人力的競爭，更是一場資訊傳遞效率的競爭。如果你希望自己的能力被看見，首先要確保你的數位分身（履歷）能順利穿越重重關卡。

最終，2026 年履歷製作的正確心法可以總結為「內容優先，兼容並蓄」。這意味著我們應該將重心回歸到履歷的本質——清晰地傳達你的價值。在格式上，選擇最穩妥的單欄設計，使用通用字體，避免一切非必要的裝飾；在內容上，善用像 AI ResumeMaker 這樣的工具來確保格式無誤，並深度整合職缺關鍵字。記住，一份優秀的履歷，不是要在第一眼就驚艷所有人，而是要確保它能順利地到達「人」的面前，讓你有機會在面試中親自展現風采。掌握這些排查與修復的技巧，你將能在眾多求職者中建立起穩固的競爭優勢，順利開啟職涯的新篇章。

履歷兩欄排版 ATS 能讀嗎？5 個常見故障與修復對策（2026 必看）

Q1：我的履歷是兩欄排版，為什麼 ATS 總是讀亂內容？

症狀：上傳後出現亂碼、欄位錯置，或系統只抓到部分文字。常見原因在於兩欄排版常使用文字方塊、表格或分欄樣式，這會打亂 ATS 的線性解析邏輯，讓系統無法正確判斷閱讀順序。檢查方法：先將檔案另存為純文字 (.txt)，觀察文字是否連貫；或使用 PDF 預覽逐頁複製貼上到文字編輯器，看內容是否保持段落順序。修復動作：改採「單欄純文字」格式，或在 AI ResumeMaker 中使用「履歷最佳化」功能，一鍵解析格式與關鍵字，自動轉為 ATS 友善的單欄版面，同時強化職缺關鍵字配置。驗證方法：再次以純文字測試，確保標題、經歷與技能段落連貫無斷行，並確認關鍵字（如職稱、工具、證照）集中在敘述中而非被切分。

Q2：使用表格或分欄後，為什麼關鍵字還是沒被抓到？

症狀：明明有寫 Python、SQL 或 PM 經驗，ATS 卻顯示關鍵字匹配度偏低。原因在於表格或分欄會讓文字被拆成不同區塊，關鍵字可能落在系統無法識別的欄位，或因過多裝飾性元素而被忽略。檢查方法：用滑鼠逐行選取文字，確認選取範圍是否連貫；若需要拖曳多次才能選完，表示排版有問題。修復動作：移除表格與分欄，改用純文字清單與段落；接著使用 AI ResumeMaker 的「AI 履歷生成」功能，輸入目標職缺描述，讓系統依職缺需求自動產生客製化內容與關鍵字配置，並輸出乾淨的 Word 或 PDF。驗證方法：重新上傳至 ATS 模擬檢測，或再次以純文字檢查，確保關鍵字出現在段落開頭或核心經歷中。

Q3：中文排版或特殊字型會不會影響 ATS 讀取？

症狀：在傳統排版軟體自訂字型與行距後，履歷在 ATS 預覽出現缺字或格式異常。原因在於部分 ATS 對特殊字型、全形標點或過緊的行距支援有限，容易造成字元遺漏。檢查方法：用系統預設的純文字編輯器開啟檔案，看看是否有缺字或變成亂碼。修復動作：使用常見字型（如標楷體、微軟正黑體）與標準行距，並在 AI ResumeMaker 中將排版交由系統處理，它會自動採用 ATS 友善的字型與間距設定，確保文字完整可讀。驗證方法：將履歷以「另存新檔」方式存成純文字，確認所有中文字與數字都能完整顯示，並且每段落之間有清晰分隔。

Q4：我已經改單欄了，為什麼 ATS 還是顯示格式錯誤？

症狀：系統回報格式錯誤或解析失敗，即使排版看起來很乾淨。原因可能來自檔案本身的隱藏代碼、過多的圖示與分隔線，或是用了不支援的檔案格式（如加密 PDF）。檢查方法：用文字編輯器以「原始碼」模式檢視檔案，看是否有奇怪的標籤或編碼；同時確認檔案未加密。修復動作：移除所有裝飾元素（分隔線、圖示），並使用 AI ResumeMaker 重新生成履歷，讓系統在輸出前自動清理多餘代碼與格式，確保生成的是 ATS 友善的純文字 PDF 或 Word。驗證方法：再次上傳至 ATS，並同步使用純文字檢查法，確認解析結果與人眼閱讀順序一致。

Q5：不知道職缺關鍵字與適合的職涯方向，導致履歷內容與 ATS 匹配度低，該怎麼辦？

症狀：履歷內容通用、缺乏針對性，ATS 關鍵字匹配度低，甚至不知道該填哪些技能與經歷。原因在於缺乏對目標職缺的市場洞察與職涯路徑規劃，也沒有針對性地強化履歷亮點。檢查方法：比對多個目標職缺描述，列出重複出現的關鍵字與技能要求，評估自己的經歷與其重合度。修復動作：使用 AI ResumeMaker 的「職涯規劃」功能，依市場趨勢提供職涯路徑與薪資建議；接著用「履歷最佳化」與「AI 求職信生成」快速產生職缺導向的客製化內容；若有面試需求，再用「模擬面試」與「面試準備」進行針對性練習。驗證方法：以新生成的履歷重新上傳 ATS，關鍵字匹配度應提升，且求職信能更精準強調職務匹配度與亮點。