2025 年，我和在地夥伴（旅庫彰化、白色方塊、奇步應用）把《彰化有料100》這本旅遊書，延伸成一套「書 + 護照 + LINE 兌換」的 OMO 體驗：讀者買書、加購護照、開通 LINE 服務，帶著書走進彰化，用 12 張店家兌換券把線下走讀和線上服務串連在一起。這場演講不講行銷成績，而是把後台數據攤開。

這套服務裡也藏了兩個輕量但實用的 AI 設計：一個是 LINE 上的心理測驗推薦系統，用幾個問題把讀者導向適合他的內容；另一個更有趣——你上傳一張照片，我用 Gemini 的多模態圖像理解看圖「占卜」，推薦你翻開書的第幾頁、去吃哪一道在地美食，背後是一層把圖像辨識結果對應到書頁與美食的 prompt 設計。我會分享這種「把 AI 當成體驗的一部分、而不是噱頭」的設計考量、prompt 怎麼設計、實際的使用量與 API 成本，以及它在真實使用裡的表現。

而真正的重頭戲，是把轉換漏斗攤開。這套體驗的入場是付費的：兩刷約 1,500 本書在全台讀者手中，其中 691 人加購護照並開通了 LINE 服務；12 張店家兌換券被 381 人開啟了 864 次，但到活動截止日（2026/2/28）為止，實際走進店裡核銷的只有 112 次——而且核銷紀錄到店家層級，哪家店真的把人拉進門裡消費，一目了然。這是一個已經結案、無法再美化的真實漏斗，而它最殘酷的一段，可能跟你想的不一樣。

它殘酷的地方在於：這些用戶不是免費加好友的過路客，他們付了兩次錢才進場——買書、再買護照。連付費用戶都會在某一層消失，那流失的原因就不只是「意願」，而是距離、期限、設計。我會逐段拆給你看：每個環節怎麼設計、資料怎麼追、人在哪一層消失、為什麼，以及我後來調了什麼。

這不是一份「成功案例」的漂亮簡報，而是一個真的上線、有真人付費使用、已經結案、有數據可追蹤的服務，以及一個地方開發者在資源有限下做數位轉型（以及把 AI 實際接進服務）的真實取捨。如果你也在做任何「要讓真人持續使用」的消費者端服務，這個漏斗和這些取捨，你都用得到。

聽眾收穫：

● 一套可複製的「紙本 × LINE」OMO 服務架構（護照開通、兌換券、逐店核銷追蹤），以及它與連鎖零售 OMO 的根本差異

● 怎麼讀一個付費用戶的真實漏斗：未兌現的意圖藏在哪、人在哪一層消失、完成率為什麼不是地方型 OMO 的目標

● 怎麼把輕量 AI（心理測驗推薦系統、Gemini 多模態看圖占卜推薦）實際接進 LINE 服務，當成體驗而非噱頭——含 prompt 設計與真實成本

● 資源有限的地方團隊做數位轉型的真實取捨與踩雷