你是否投了很多履歷，卻總是石沉大海？
問題可能不是你的經歷不夠好，而是你的履歷沒有「對準」職缺需求。
根據業界數據，針對職缺客製化的履歷，獲得面試的機會是通用履歷的 6 倍。如果你的履歷標題與職缺完全匹配，這個數字甚至可以達到 10.6 倍。
這篇文章會教你一套簡單的 3 步驟方法，讓你快速客製化履歷，大幅提升面試機會。
為什麼要客製化履歷？
ATS 系統的現實
現在超過 99% 的企業使用 ATS（Applicant Tracking System，應徵者追蹤系統）來篩選履歷。
這代表什麼？你的履歷在被人看到之前，會先被電腦掃描。
根據調查，招募人員使用 ATS 篩選時：
- 76.4% 會用「技能」過濾
- 55.3% 會用「職稱」過濾
- 50.6% 會用「證照」過濾
如果你的履歷沒有包含職缺要求的關鍵字，就算你再優秀，履歷也可能直接被系統過濾掉。
客製化 vs 通用履歷
| 通用履歷 | 客製化履歷 | |
|---|---|---|
| 準備時間 | 一次搞定 | 每次需調整 |
| ATS 通過率 | 低 | 高 |
| 面試機會 | 1x | 6x |
| 招募人員印象 | 「又一份罐頭履歷」 | 「這人有做功課」 |
3 步驟客製化方法
Step 1：提取關鍵字
首先，仔細閱讀職缺描述（Job Description），標記出關鍵字。
要找的關鍵字類型：
| 類型 | 範例 | 權重 |
|---|---|---|
| 硬技能 | Python, Excel, Google Analytics | 高 |
| 軟技能 | 團隊合作、溝通能力、問題解決 | 中 |
| 職稱 | Product Manager, Data Analyst | 高 |
| 證照/學歷 | PMP, MBA, TOEIC 900 | 中 |
判斷權重的技巧：
- 出現 2 次以上 = 非常重要
- 放在 前 3 項 要求 = 優先處理
- 標示 Required（必要）vs Preferred（加分）
實作範例
假設職缺描述寫：
我們正在尋找一位 數據分析師，負責：
- 使用 SQL 和 Python 進行數據處理
- 製作 數據報表，支援業務決策
- 與 跨部門團隊合作，溝通分析結果
必要條件：
- 2 年以上數據分析經驗
- 熟悉 Excel 和 資料視覺化工具
提取出的關鍵字：
- 職稱：數據分析師
- 硬技能：SQL、Python、Excel、資料視覺化
- 軟技能：跨部門合作、溝通
- 經驗：2 年以上
Step 2：對應 + 改寫
拿出你的履歷，把相關經歷「翻譯」成職缺的語言。
Before/After 範例
職缺要求：使用 SQL 和 Python 進行數據處理
❌ Before（原本寫法）
負責公司內部數據整理工作
這樣寫的問題：
- 沒有提到具體工具（SQL、Python）
- 沒有量化成果
- ATS 掃不到關鍵字
✅ After（改寫後）
使用 SQL 和 Python 處理每月 50 萬筆交易數據，建立自動化報表，將報告產出時間從 3 天縮短至 4 小時
改寫重點：
- ✅ 包含關鍵字（SQL、Python）
- ✅ 有具體數字（50 萬筆、3 天→4 小時）
- ✅ 展示成果（自動化、效率提升）
用 PAR / CAR / STAR 句型提供 Evidence
關鍵原則：每個關鍵字都要有 evidence 支持。光是列出技能不夠，你要證明你真的用過。
常見的句型框架：
| 句型 | 結構 | 適用情境 |
|---|---|---|
| PAR | Problem → Action → Result | 解決問題類經歷 |
| CAR | Challenge → Action → Result | 面對挑戰類經歷 |
| STAR | Situation → Task → Action → Result | 完整情境描述 |
簡化版公式：
動作動詞 + 做了什麼 + 達成什麼結果
| 元素 | 說明 | 範例 |
|---|---|---|
| 動作動詞 | 用強而有力的動詞開頭 | 建立、優化、領導、開發 |
| 做了什麼 | 具體描述工作內容（含關鍵字） | 使用 Python 建立數據分析流程 |
| 達成結果 | 量化成果 | 提升效率 40% |
完整範例：
優化客戶資料庫查詢邏輯（SQL），將報表產出時間縮短 60%，每月節省團隊 20 小時工作量
這樣寫，關鍵字「SQL」就有了具體的 evidence 支持。
常見錯誤示範
❌ 錯誤 1：關鍵字堆砌（Keyword Stuffing）
本人具備 SQL、Python、R、Tableau、Power BI、Excel、SPSS、SAS 等技能
問題：
- 看起來像在灌水，沒有證明你真的會用
- ATS 可能會掃到，但招募人員一眼就看出是堆砌
- 沒有 evidence 支持的關鍵字 = 空話
✅ 正確做法：
- 只列出職缺要求的技能
- 每個關鍵字都要有對應的經歷佐證
- 用 PAR/CAR/STAR 句型展示實際應用
❌ 錯誤 2：忽略軟技能
職缺寫「需要跨部門溝通能力」，但你的履歷完全沒提到任何協作經驗。
✅ 正確做法：
與行銷、業務、工程團隊協作，每週主持數據 review 會議，推動數據驅動決策文化
❌ 錯誤 3：花俏格式破壞 ATS
使用表格、圖片、特殊符號、頁首頁尾⋯⋯這些 ATS 可能讀不懂。
✅ 正確做法：
- 使用簡單的格式
- 標題用粗體，不用文字框
- 儲存成 .docx 或 .pdf（依公司要求）
Step 3：驗證匹配度
改完之後，怎麼知道改得好不好？
自我檢查清單
- 職缺標題有出現在我的履歷中嗎？
- 前 3 項必要技能都有提到嗎？
- 每項經歷都有量化成果嗎？
- 關鍵字出現次數足夠嗎？（建議 2-3 次）
- 格式簡潔，ATS 能讀取嗎？
用 AI 工具驗證
手動檢查很花時間，你也可以用 AI 工具快速掃描。市面上有不少 ATS 履歷檢查工具，以下介紹其中一款：
- 自動比對履歷和職缺的匹配度
- 找出遺漏的關鍵字
- 給出具體的改進建議
只要上傳履歷和職缺描述，幾秒鐘就能得到分析結果。
5 分鐘快速修改法
沒時間大改？至少做這 3 件事：
1. 調整履歷標題
如果你應徵「Product Manager」，履歷標題就要是「Product Manager」，不是「PM」或「產品經理」（除非職缺是中文）。
2. 重新排序技能
把職缺最重視的技能放在 Skills 區塊的最前面。
Before：Excel, PowerPoint, Word, SQL, Python
After：SQL, Python, Excel, PowerPoint, Word
3. 改寫第一個 Bullet Point
每段工作經歷的第一個 bullet point 最重要，因為招募人員可能只看這一行。
確保它直接對應職缺的第一項職責。
完整 Before/After 範例
職缺：數據分析師
職缺描述重點：
- SQL、Python 數據處理
- 製作報表支援決策
- 跨部門協作
❌ Before（通用履歷）
數據專員 | ABC 公司 | 2022 - 2024
- 負責數據整理和報表製作
- 協助主管完成各項數據需求
- 維護公司資料庫
✅ After（客製化履歷）
數據分析師 | ABC 公司 | 2022 - 2024
- 使用 SQL 和 Python 處理每月 50 萬筆交易數據，建立自動化 ETL 流程
- 設計互動式 數據報表（Tableau），支援業務團隊季度策略規劃，貢獻營收成長 15%
- 與行銷、業務、工程跨部門協作，主導數據驅動專案，獲選年度最佳協作團隊
改動重點
| 改動 | 原因 |
|---|---|
| 職稱改為「數據分析師」 | 匹配職缺標題 |
| 加入 SQL、Python | 匹配硬技能要求 |
| 加入具體數字 | 量化成果更有說服力 |
| 強調跨部門協作 | 匹配軟技能要求 |
常見問題 FAQ
Q：每份工作都要客製化履歷嗎？
A：是的，但不用每次從頭寫。
建議做法：
- 準備一份「主履歷」（Master Resume），包含所有經歷
- 每次應徵時，複製一份，針對該職缺調整
- 用 AI 工具加速這個流程
Q：客製化一份履歷要多久？
- 手動調整：1-3 小時
- 使用 AI 工具：15-30 分鐘
Q：履歷應該包含職缺的每個關鍵字嗎？
不需要。專注在：
- 必要條件（Required）中的關鍵字
- 你真的具備的技能
不要為了塞關鍵字而說謊，面試時會被拆穿。
Q：如果我沒有職缺要求的某項技能怎麼辦？
- 強調相關技能（例如：沒有 Python 但會 R）
- 做一個 Side Project：用缺少的技能完成一個小專案，直接證明你有實作能力。這比任何證照都有說服力
- 補強技能缺口：找出缺少的技能後，上 Coursera、LinkedIn Learning 等平台補強。Google、Meta、IBM 等都有認證課程，完成後可以直接放上履歷
Q：履歷怎麼寫才會被 ATS 看到？
重點不是「寫得漂亮」，而是「對準職缺」。
ATS 系統用關鍵字比對篩選履歷，所以：
- 提取職缺關鍵字 — 找出硬技能、軟技能、職稱
- 植入你的履歷 — 用 PAR/STAR 句型展示經歷
- 驗證匹配度 — 確保關鍵字出現 2-3 次
這就是本文教的 3 步驟方法。
Q：想進外商，英文履歷要特別注意什麼？
外商更看重三點：
- Action Verbs — 用 “Led”, “Developed”, “Achieved” 開頭
- 量化成果 — 數字比形容詞有說服力
- 關鍵字匹配 — 外商 ATS 更嚴格，一定要對準 JD
如果你主要在 LinkedIn 上找外商工作，可以參考這篇：2026 最好用的 LinkedIn Chrome 擴充功能，讓你更有效率地投遞。
總結
客製化履歷不是「nice to have」，而是「must have」。
在 ATS 主導的招募流程中，一份對準職缺的履歷，是你獲得面試機會的入場券。
記住這 3 個步驟：
- 提取：從職缺描述找出關鍵字
- 對應：把你的經歷翻譯成職缺的語言
- 驗證：確認匹配度夠高
想快速檢查你的履歷匹配度？
上傳履歷和職缺描述，AI 會告訴你哪裡可以改進。
最後更新：2026 年 1 月