布萊恩的創業小窩

最後一篇關於 SEO 關鍵字的文章,要帶來如何挑選合適關鍵字的方法,別錯過囉!   目錄 挑選關鍵字的原則 第一步、從消費者需求出發，發想、分類關鍵字 第二步、參考 Google 搜集關鍵字 第三步、使用付費 SEO 工具來查找競品關鍵字（可省略） 第四步、檢查關鍵字的搜尋量 第五步、定期確認當下排名   在「 【SEO關鍵字研究教學1】關鍵字分類篇 」提到要依照網站的性質，而挑選出合適類別的關鍵字來優化：例如電商網站就優化電商型的關鍵字；內容型網站就優化內容型的關鍵字。至於要如何搜集關鍵字並從中挑選合適的，本篇會說明。   挑選關鍵字的原則 SEO  挑選關鍵字的首要原則是此字必須與公司的產品/服務有關聯，且是要有搜尋量的。另外，電商網站最好挑選電商型關鍵字操作、內容型網站/blog 就優化內容型關鍵字，也別花時間在優化其他廠商的導航型關鍵字上。以下簡介關鍵字挑選的五步驟： 第一步、從消費者需求出發，發想、分類關鍵字 消費者會搜尋一個關鍵字，代表他有這方面的需要（廢話）。例如會搜尋「洗衣機」、「滾筒洗衣機」、「變頻洗衣機」等字的人，就代表他有「顯性」的購買需求（洗衣機）。但是也有另一群有相同購買需求的人會以心中的潛在需求（例如心中的疑問、或是選購問題等）來搜尋，像是「洗脫烘」、「衣服打結」、「洗衣機變頻好還是定頻好」等關鍵字來搜尋。 SEO  在規劃網頁時，就能依據產生關鍵字行為是基於「顯性需求」還是「潛在需求」來配置網頁： 如上述的「洗衣機」例子，若是基於「潛在需求」而產生的關鍵字（如「洗脫烘」、「衣服打結」、「噪音」、「省水」等字詞）就可配置出類似心理測驗的箭頭圖表網頁：使用箭頭圖表或問卷的模式，請消費者選出買洗衣機時的疑慮，最後幫助消費者解決問題、選到最合適的洗衣機種類，順便曝光產品。 若是基於「顯性需求」而產生的關鍵字（如「滾筒洗衣機」、「直立式洗衣機」、「定頻洗衣機」、「變頻洗衣機」等字詞），就單純以產品介紹頁為優化目標即可。 第二步、參考 Google 搜集關鍵字 除了依據使用者的搜尋意圖來發想關鍵字之外， SEO  還可以參考 Google 搜尋框與相關...

關於 SEO 長尾關鍵字的各種知識,這篇看完之後,你已經贏在起跑點啦!   目錄 SEO 如何分辨「核心」與「長尾」關鍵字 (以「洗衣機」為例) 核心關鍵字 微長尾關鍵字 (或做「中段」關鍵字) 長尾關鍵字 總結：長尾關鍵字能帶來哪些行銷效益？ 長尾關鍵字對 SEO 的意義 長尾關鍵字對 SEM 的意義   承上篇「 【SEO關鍵字研究教學1】關鍵字分類篇 」所述，關鍵字除了依照搜尋結果，分成「 資訊型關鍵字 」、「 電商型關鍵字 」、「 導航型關鍵字（品牌關鍵字） 」三大類外，還可以依照熱門度分為核心關鍵字與長尾關鍵字：   SEO 如何分辨「核心」與「長尾」關鍵字 (以「洗衣機」為例) 長尾關鍵字示意圖：以關鍵字「洗衣機」為例 上圖的例子為「洗衣機」這個關鍵字，月均搜尋量有四萬九千多次；若把搜尋字詞縮小為特定品牌「LG洗衣機」，月均搜尋量則會減少為 22000；若再把範圍縮小為某種特定系列「LG thinQ」，月均搜尋量又會減少為 480。 以上範例中，「洗衣機」為核心關鍵字、「LG thinQ」為「洗衣機」的長尾關鍵字，居於中段的「LG洗衣機」，筆者自己把它稱為「微長尾」。 核心關鍵字 許多未指名確定品牌型號的字，如「洗衣機」、「冰箱」等為核心關鍵字。特色是關鍵字的數量少、搜尋量高，但相對的競爭度也高，較不適合中小型網站或是剛起步的網站操作。 因為未指名品牌、型號等，所以會搜尋核心關鍵字的用戶大多不確定要買何種產品/服務，因此先上網探探行情、做做功課而已。因此透過核心關鍵字進來的用戶，成交率偏低。 微長尾關鍵字 (或做「中段」關鍵字) 居於中段的這一些關鍵字，就搜尋量來說比他的核心關鍵字來的低、但是又比真正的長尾字還高出不少。這一些在中段的字，筆者自己把他們稱為「微長尾關鍵字」，業界也有人稱他們為「中段關鍵字」。 中段關鍵字的特點是數量次多、搜尋量次高、競爭度也次高。若他的核心關鍵字為某種產品的話 (如此例) ，則中段關鍵字為指定品牌（如「LG洗衣機」、「國際牌洗衣機」）或是功能種類（如「直立式洗衣機」、「滾筒洗衣機」等）。 透過搜尋中段的微長尾關鍵...

      SEO 關鍵字的五四三你都了解了嗎?這次分為三篇帶你慢慢入門~     目錄 關鍵字：連結網站與用戶需求的橋樑 少了關鍵字研究，會如何影響SEO? SEO 關鍵字分類-從搜尋結果看出關鍵字類型 第一型、資訊型關鍵字 第二型、電商型關鍵字 第三型、導航型關鍵字（品牌關鍵字） 總結：關鍵字分類的目的   關鍵字：連結網站與用戶需求的橋樑 關鍵字是將你的網站和用戶搜尋的字詞聯繫起來的詞組。 SEO  若能針對合適的關鍵字做優化、讓網站在這些關鍵字詞的搜尋結果名列前茅，除了能幫助你的網站被精準的目標客戶搜尋到之外，還能釣出更多的潛在客戶找到你的網站，藉此提高轉換率。本系列文章將關鍵字研究拆成兩部分：第一部分介紹關鍵字的種類以及對應的網站；第二部分則列出挑選關鍵字的步驟。 做關鍵字研究，需具備的三個考量因素有：行銷思維、  SEO  常識及關鍵字數據。 行銷思維是指要模擬用戶在搜尋時的想法、需求、想解決的問題等。他會搜尋哪些關鍵字？我需要對哪些關鍵字來優化網站？例如自家的網站是販售洗髮精的，我要先想想我的目標族群會搜尋哪些產品與知識（例如有頭皮屑怎麼辦、洗髮精如何挑選等）。 SEO 常識：幫助你避免挑到錯誤的關鍵字？ 關鍵字數據：確認列入名單中的關鍵字是否有人搜尋？關鍵字策略是否正確？   少了關鍵字研究，會如何影響SEO? 以販售程式語言教學的網站為例，假使 A 網站賣的程式語言課程是 Python 與 Java，他們就只挑「Python」與「Java」兩組關鍵字來操作；而他們的對手 B 網站雖然賣的是同樣的課程，但是有做關鍵字研究，因此除了「Python」與「Java」之外，他們還挑了「Python入門」、「Python人工智慧」、「Python軟體開發」、「Java入門」、「Java數據庫」以及「Java伺服器框架」等關鍵字，共計八組。 A 網站使用兩組關鍵字做 SEO、B 網站則列了八組關鍵字做 SEO，帶來的流量勢必有差。 SEO  列的關鍵字若不充足、或是不夠精準，就會影響到成效。 ...

  人工智慧 竟已能做到預測阿茲海默症的技術了!離治療它又向前邁進了一大步!   目錄 人工智慧醫療可預防阿茲海默症！日研發預測 AI 準確度85% 富士軟片──底片公司的 AI 智慧醫療轉型之路   人工智慧醫療可預防阿茲海默症！日研發預測 AI 準確度85% 根據日本經濟新聞報導，日商富士軟片公司（Fujifilm Holdings Corporation）目前正與阿茲海默症共同研究資料庫合作，研發能解析認知障礙患者腦部圖像的新研發之 人工智慧醫療 技術，更進一步應用在檢測出輕度認知障礙、失智症與阿茲海默症的早期患者。 富士軟片將以新研發之 人工智慧 ，結合旗下醫療影像診斷技術，配合解析人體「腦部圖像」與「基因資訊」，有望辨識出尚在極早期的患者。去年夏季已使用 AI 分析 239 名輕度認知障礙患者，分析結果與實際病情十分相符，準確率約為 85%。 富士軟片表示，希望此 人工智慧醫療 技術未來能協助醫師診斷患者之病況、助於預防相關疾病。 失智症於 80 歲以上之老年人盛行率約為 13%，又以阿茲海默症爲最常見的類型。根據長庚醫院失智症科主治醫師黃俞華表示，約有 33% 的輕度認知功能障礙患者會在 5 年內會發展成失智症；遺忘性輕度認知功能障礙更被認為將來極有機會變成阿茲海默症。 然而，目前尚未研發出能有效治癒阿茲海默症的藥物，頂多為減緩惡化速度、減輕病情症狀。因此目前普遍的策略是趁早發覺、即早預防。因此若能擁有簡單的、非侵略性的阿茲海默症檢測方式，對於患者、家屬、醫生和研究人員來說，都將是十分可貴的。 富士軟片公司表示此 AI 技術預估最快將於 2024 年投入市場使用，未來在取得日本厚生勞動省核准後，使用 人工智慧 協助診斷相關的疾病。 富士軟片──底片公司的 AI 智慧醫療轉型之路 富士軟片公司作為一家從夕陽產業轉型成功的公司，從軟片、底片與相機業務轉向藥物、生醫與  AI 智慧醫療 技術的過程也讓不少人嘖嘖稱奇。 富士軟片的 人工智慧 轉型之路始於 2016 年，於公司內部導入人工智慧與大數據分析技術； 2017 的北美放射學會年會暨展覽會 RSNA 正式宣布醫療用人工智慧的規劃。當時擔任富士軟片在美醫療部門首席營...

本文為該系列的下篇，上篇（關於「Facebook Reality Labs 再添新產品 AR、VR 一把抓」）請 點此連結     這篇要分享的是有關 VR 感測器的研發背景研發考量,讓你更了解的它的"成長故事"~   目錄 FB為何使用手腕、而不是語音來做 AR 感測？ 手腕感測背後的技術    FB為何使用手腕、而不是語音來做 AR 感測？ ▲ 比起語音控制，穿戴式 AR 裝備更適合在公共場所使用。圖片來源：Tech@Facebook 各種  VR  穿戴式裝備如火如荼的發展中， Facebook  為何選擇了「手腕」這個較不起眼的地方呢？ 在探索輸入的各種可能性時，研究團隊注意到了「觸覺感知」的可能性：「人們從出生時的第一次抓握，直到靈巧地操作物體和在鍵盤上打字，手和手指都會有非常強烈的感覺。」 Facebook Reality Labs 研究科學總監 Sean Keller 表示。 「我們利用觸覺訊號來了解世界，觸覺使我們能夠使用工具，並進行細微精緻的控制。從使用手術刀的外科醫生，到讓雙手飛舞於琴鍵上的鋼琴演奏家，都來自於觸覺感知。」 如  A R  感測器中有一項模擬弓箭的動作，就是利用腕部的觸覺，使佩戴者有近似拉開弓的真實感，從而擁有虛擬卻又十分真實的體驗。 ▲  AR  感測器中有一項模擬弓箭的動作，就是利用腕部的觸覺，使佩戴者有近似拉開弓的真實感。圖片來源：Tech@Facebook 研究人員還表示；「觸覺還能夠傳達不同的情感，這可能是改善社交溝通的一種新的方式。」如：當使用者收到緊急郵件時，感測器會發出比收到普通郵件更顯著的震動；當有來電時，感測器可以通過呈現不同的觸感，讓使用者不用看就能辨識出是誰打電話來。 與較常見的語音控制相比，穿戴式設備更適合在公共場所使用。此外，手錶般的設計也適合整天舒適地佩戴，不需要另外費心攜帶，更無需再通過手機即可控制操錯，使用上更加方便靈活。 目前團隊已開發兩種原型機，來幫助研究團隊進一步瞭解腕式裝置的觸覺回饋機制。 其中一個原型機主要利用「波紋帶」（Bellowband）技術，在柔軟...

結合 AR 技術的感測器,讓你隔山打牛不是問題!   目錄 Facebook Reality Labs 再添新產品 AR、VR 一把抓 「隔山打牛」般的超能力   社群平台 Facebook 近日 分享旗下研究中心最新研究 ，公開了最新的腕帶式的  AR  感測器，讓使用者只靠手腕感知，就可以實現如隔空操控介面、高速打字、透過觸覺反饋得知來電者等等讓生活更加便利的功能。 Facebook  也 PO 出展示影片，其中酷炫的功能與操作方式也讓許多人聯想到如「隔空取物」般的超能力！   Facebook Reality Labs 再添新產品 AR、VR 一把抓 Facebook  近年來致力發展  AR /VR 的研究與應用，2020 年 8 月更是把內部各個與  VR 、 A R  有關的研究團隊全都納入 Facebook Reality Labs，並從原本的研究中心，擴大成為容納相關軟體及硬體研發的實驗室。 Facebook 表示，將持續為人們打造各種工具，協助人們工作、互動、生活及玩樂，包含 Oculus VR 頭戴式裝置、Portal 智慧視訊裝置以及 Spark AR 平台等。而近日則公開「最新力作」──腕帶式  AR  感測器。 ▲ 手腕 AR 感測器展示畫面。圖片來源：Tech@Faceboo 根據官方介紹，這款  AR  感測器可以讓佩戴者通過手腕上的運動神經信號來控制，無論是坐著或站著、站立或是行走、手中提著東西或放在口袋，都可以通過腕帶進行控制。   「隔山打牛」般的超能力 這款  AR  感測器其中一項令人注目的功能是，只要憑空動動手指，不需鍵盤也不需手機，就能夠進行超高速打字輸入。 ▲ 只要帶著感測器，不需要鍵盤就能隨時隨地打字。圖片來源：Tech@Facebook 這項功能讓人們可以在桌上或膝蓋上透過感應快速打字，很可能實現比現今任何一種輸入方式都更快的打字速度。 與傳統的物理鍵盤相比，這種「虛擬鍵盤」不僅能不地點拘束、隨時隨地使用，而且隨著使用時間增加，還能學習...

本文為該系列的下篇，上篇（關於 Google 棄 Cookie 改用機器學習追蹤的新聞、Cookie 的解釋以及 AI 如何保護隱私）請 點此連結   將Cookie換成 人工智慧 ,之後勢必會對Google營運模式發生變化,這篇告訴你接下來可能發生的事~   機器學習或成壓垮「餅乾」的一大把稻草 根據調查統計機構 Netmarketshare 最新調查表示，全球瀏覽器占比第一依舊是 Google Chrome，握有 69.18% 的市占率。而掌握快7成客戶的 Chrome 將淘汰第三方 Cookie，廣告業者未來要怎麼辦呢？其實， Google  只是換一種方式繼續下廣告而已。 Google 將以 人工智慧 技術「FLoC」取代 Cookie。FLoC（Federated Learning of Cohorts）是一個基於聯盟式學習（Federated Learning）的架構，與傳統的 機器學習 不同，聯盟式學習的概念為：資料不需要離開設備，可以各自在自己的設備訓練，並透過通過加密機制，在雲端上建立一個共有的模型進行更新。 Google 介紹聯盟式學習（Federated Learning）之示意圖。 聯盟式學習的概念可分為四個步驟： 每個設備各自使用自己收集的資料來訓練模型，不會與其他的設備共享、流通。結果會先經過加密，再上傳到中心模型。 中心模型整合、更新各個設備上傳的結果。 將中心模型更新後的結果回傳給各個設備。 各設備更新各自的模型。 因此，FLoC 能兼顧隱私性、實用性與資料安全性三個面向。   即使棄用Cookie　Google還是能用FLoC賣廣告 所以 FLoC 要如何替廣告主鎖定特定客群、投放廣告呢？ 透過 FLoC，Chrome 仍可以追蹤用戶在網路上的瀏覽習慣，當使用者造訪不同網站時，瀏覽器會根據使用者習慣與偏好將他們分組（cohort），放入「受眾群體」或稱「同類群組」中。廣告主再將他們的廣告直接投放給特定的群組。 與 Cookie 的個別追蹤不同，FLoC 採群體追蹤，「把一棵樹隱藏在一片森林中」，廣告商不會知道群組內的特定個別使用者是誰，因此 Google 將其稱為一項「隱私至上」、「興趣為主」的廣告...