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想寫論文,卻不知道如何開始? 這堂課將帶你實際運用 AI,完成從題目發想、文獻整理、架構建立、內容撰寫到投稿前檢查的完整流程。 ✓ 適合醫療人員、研究生及初學者 ✓ 實作 Review Article 核心寫作流程 ✓ 建立可立即運用的 AI 論文寫作方法 📅 2026/8/9(日) 📍 新烏日集思會議中心 (台中高鐵旁、台鐵新烏日站內) 名額有限,早鳥優惠倒數中! 立即了解與報名: https://tmbdrs-0809-naaghkre.netlify.app更新重點:本站已完成第一階段的 AI 搜尋友善技術與內容架構更新,讓搜尋引擎與生成式 AI 更容易辨識作者、專業領域、文章主題及引用重點。
這次更新解決了哪些問題?
醫療文章若只有長篇敘述,搜尋系統較難快速辨識核心問題、適用對象、結論與資料來源。新版格式會逐步把重要文章整理成清楚且可獨立理解的資訊區塊。
新版文章的固定結構
- 一句話結論:先回答讀者最可能提出的問題。
- 重點摘要:用三到五點列出最重要資訊。
- 適用對象:說明文章面向哪些讀者與情境。
- 完整說明:以 H2、H3 標題建立清楚層級。
- 常見問答:直接回答自然語言搜尋問題。
- 參考資料:列出指引、期刊、DOI 或 PubMed 連結。
- 作者與更新資訊:標示作者、專業背景與最後更新日期。
全站已完成的技術改善
- 統一使用 HTTPS 與正確 canonical 網址。
- 改善手機版 viewport 與行動裝置閱讀。
- 加入作者、Person 與 WebSite 結構化資料。
- 提供搜尋系統較完整的文字與圖片預覽訊號。
- 保留 sitemap、RSS 與 Atom feed,協助發現新內容。
常見問答
這些調整會改變原有文章網址嗎?
不會。既有文章網址會保留,以避免舊連結失效或影響既有搜尋排名。
舊文章會一次全部改寫嗎?
不會。後續會優先整理最重要、最常被搜尋及最能代表專業領域的文章,再分批處理其他內容。
加入結構化資料就一定會被 AI 引用嗎?
不能保證。技術設定能協助系統理解網站,但真正影響引用機會的仍是內容是否清楚、可信、具體、有來源且能直接回答問題。
作者:魏正宗醫師
內容主題:AI 搜尋與醫療資訊架構優化
正式發布:2026-07-12
更新狀態:第一階段已完成

