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做SEO優化時也別小看TITLE的影響,來看看小小改變會有多大的影響!

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在執行SEO時,有注意過你網頁的速度嗎?別小看那幾秒的差距!
 
儘管依據 Ahrefs 在 2016 年的 Google 搜尋結果發現，網頁 loading 時間不一定跟 Google 排名成正比。但是根據 Google 的官方統計資料顯示，當一個網站的 loading 速度超過三秒時，有 53% 的使用者會跳出這個網頁。所以 SEO 應該盡量讓網頁 loading 的速度在 2 秒之內。
想想看，當你在 Google 搜尋結果頁面點進一個網頁，結果過了 3 秒還顯示不出內容。你是否會跳出並回到搜尋頁面，看另一個頁面呢?
其實不論你網頁做得如何美輪美奐、介面設計的多麼人性化、網頁內容多麼吸引人，只要網頁開啟的速度太慢，一切都歸零！過去曾經炫翻天的 Flash 網頁特效，因為會拖累網站的 loading 速度，所以現在可說是接近被淘汰的狀態。甚至 行動版裝置如 iPhone 與 Android 手機等都不支援 Flash。
身為網頁設計師或是 SEO 優化師的你，請快使用 Google 推出的網頁速度檢測工具 (連結) 來檢視自己的網站速度吧！
 
提升網頁載入速度的作法有很多，例如減少 request 數量、最佳化圖片大小、整合多個 CSS 檔案等，技術難易度不一。而比較簡單的作法，歸納如以下兩項：
 
批次減少圖片大小
上傳圖片至網站之前，請減少圖片的大小。例如：當你的網站是使用 Wordpress 來架站時，可使用外掛 (如Shortpixel) 來壓縮圖片大小
 
精簡 HTML 文本
除了壓縮圖片大小之外，也請精簡 HTML 的編碼。很多時候精簡的編碼跟一長串的編碼，呈現的效果樣式是一樣的。所以請盡可能精簡 HTML 編碼。
以上介紹最簡單的加快網站 loading 速度的方法。站內 SEO 除了加快網站的速度之外，最基本、最直接會顯現在 GOOGLE 搜尋結果頁的正標副標更要優化。方法請見這篇：2018 後的 SEO 八部曲 3 - 老套的META TAG還是要做
 
 
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執行SEO優化,不了解你的目標受眾,問題可就大了!
 
「要是你連選手的身分都不是，就別想贏得這場比賽！」
這跟 SEO 優化有何關係? 拿籃球來做比喻好了。小明身高只有 158 公分，想成為 NBA 籃球選手。現在他心裡只專注在自己想成為籃球選手的渴望，憑著「Just Do It」這句標語，他開始努力的練習籃球技巧。
但是無論他多麼努力的練習，「最佳化」自己的籃球技巧，其他人高馬大的球員就是比他高過多個頭，小明就是只有被蓋火鍋的分。當然籃球教練不可能挑選他上場，更不用說是贏得比賽了。因為小明根本就不是打籃球的料。
「小明」+「籃球」=「不搭」
而在 SEO 的世界中，「小明」就好比你的網站、「籃球教練」就好比 Google 針對某個特定關鍵字的搜尋結果，但是你個網站不是搜尋這個關鍵字的使用者想看的網站，所以你的網站可能連被這個關鍵字收錄的機會都沒有，更別說是「贏得比賽 (排序在這個關鍵字搜尋結果的第一頁)」了。
那 SEO 優化師們要如何尋找搜尋者想要看的網頁呢?
舉例來說，今天你是運動補給品廠商。你希望使用者輸入關鍵字「買 BCAA」，就能馬上搜尋到你的網站。那你準備要優化的網頁，是單一的產品介紹網頁、還是委託其他店商販售你家產品的分類頁面、或是介紹 BCAA 用途的教學網頁、還是自己官網的部落格?
你搜尋了關鍵字「買 BCAA」，結果如下圖：
你發現：電商網站的商品分類頁佔了 4 頁、知識型的部落格網站佔了 3 頁、論壇有 2 頁。所以會想買 BCAA 的人大部分會想從多個購物網站進行多品牌比較，更勝於指定單一品牌的產品。
由此可以觀察出：BCAA 的目標客戶(TA)是比較沒有品牌忠誠度的。他們常會在 momo、蝦皮、露天、PChome、Yahoo 等網路購物電商平台上做多品牌的比較。
此時，SEO 優化策略的第一順位，就是針對提供給這些電商網站的文圖，做內容型的 SEO 優化。這意味者你們的行銷團隊必須寫出更吸引人的文案、標題等以及更吸引人的圖片，以讓產品在眾多同業的產品之中勝出。
你也可以參考同業當中最暢銷的品牌，他的定價策略與文案風格來優化整個產品的銷售策略──這時就不只是 SEO 的工作了。
另外，因為知識型的部落格網站也佔了許多位置。此時商家可以考慮跟這些部落格的寫手合作，讓這些 KOL 願意把你的產品寫入他們的部落格網站內，再貼上你網站的購買頁面連結。藉由他們的高人氣，引導眾多導訪客到你家的購買頁面下單。你的產品與網站就在這些名列前茅的部落格網站曝光了。你公司的官網 URL 也會因為被這些高權重的網站曝光，而拉抬你官網的權重。
以上所舉的例子，只是一種產品的狀況，並不代表所有關鍵字對應到的的產品/服務都如此。因此 SEO 在擬定優化策略前，可以從搜尋排名得知 TA 的輪廓，並針對 TA 的搜尋習慣來訂定 SEO 計畫。像是一些比較區域性的產品或服務(例如：駕訓班、搬家公司等)，SEO 策略就可以走 Local SEO，針對會出現在 Google 地圖上的一切做優化等等。
要使用何種方式做 SEO 優化，沒有固定的答案。因此 SEO 需要強大的變通能力。
雖然 SEO 沒有標準的 SOP，但是針對單一網站的站內 SEO，還是有一些基本的原則可遵守。像是提升網頁的 loading 速度，詳情請見此篇：2018 後的 SEO 八部曲 2-你的網頁夠快嗎？
 
 
 
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能靠著人工智慧發明暖心貓窩的,也只有工程師了,謝謝他們的貢獻呀~
 
浪貓冬天存活率僅四成！工程師決定建構AI貓窩
冬天的嚴寒夜晚，當人類紛紛回家過冬時，就由人工智慧來守護浪貓的安全：至少先讓他們有能度過寒冬的地方。據動物組織估計，大陸每年約有 4 千萬多隻流浪貓，悲哀的是，只有其中的 40% 能成功活過冬季，也就是存活的只剩下約 1600 萬隻存活......

▲ 只有 4 成的浪貓能活著度過大陸的寒冬。

百度一名筆名為「晚兮」的工程師，於某個冬天看見一隻小流浪貓縮在車子的輪圈旁取暖。「晚兮」意識到牠們岌岌可危的生存困境，決定善用自己的人工智慧專業，並聯合其他愛貓志工，研發「AI 貓咪庇護所」。
人工智慧貓窩導入的 AI 模型 EasyDL，是百度推出的客製化 AI 訓練暨服務平臺。透過 EasyDL，團隊透過 EasyDL 建立「貓臉掃描門禁系統」並讓貓窩能恆溫通風。貓窩能自動提供食物、水，還可透過 AI 技術偵測出貓咪是否已絕育、生病受傷等，即時給予適當協助。目前已有一批浪貓入住。
冬天的嚴寒夜晚，當人類紛紛回家過冬時，就由人工智慧來守護浪貓的安全：至少先讓他們有能度過寒冬的地方。據動物組織估計，大陸每年約有 4 千萬多隻流浪貓，悲哀的是，只有其中的 40% 能成功活過冬季，也就是存活的只剩下約 1600 萬隻存活......

▲ 百度人工智慧貓窩設計草圖。

人工智慧貓窩導入 AI 模型 EasyDL，是為定制化訓練及服務平台建立了可掃描貓臉而開門、恆溫通風的 AI 人工智慧貓窩，可提供浪貓所需的食物、水，還可透過 AI人工智慧的技術偵測出貓咪是否絕育或生病、受傷，以便即時給予協助。目前已有一批浪浪貓入住。

▲ 目前已有一批浪浪貓入住人工智慧貓窩

人工智慧貓窩的功能詳列如下：
貓臉門禁系統 其他動物止步

▲ 貓臉門禁系統：導入人工智慧的鏡頭可辨識 174 種品種的貓，掃描後確認是「貓」才會開門。

為配合貓咪晚上活動的習性，貓窩設置的雙自動門配備具紅外線夜視功能的攝影鏡頭，一旦有貓靠近，第一道門先開啟，所以就算伸手不見五指的晚上，門禁系統也能也能照常為浪貓們開門。

▲ 配備人工智慧的貓臉辨識鏡頭，運作時會掃描貓臉

安全感不足的浪貓，防衛心大多很重。因此在貓咪進入第一道門後，第二道門就會自動開啟，直到貓咪完全進入室內，第二道門才會關上。這樣貓咪才房卸下心防、無掛慮的入住。透過百度大腦開放的動物識別技術，貓臉門禁系統可識別 174 種不同種類的貓，有效阻止流浪狗及其他動物進入，保護流浪貓不受其他動物侵擾。
 
本系列文章未完，請點此看下一篇~
 
 
 
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四個讓人類生活更溫暖的人工智慧!(下)


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多虧人工智慧,地圖的潛力簡直無可限量,我們的生活將越來越方便啦!
 
圖像神經網路將道路視為一個圖形，路線對應節點（nodes），而邊線位於「連續道路」和「通過交叉路口連接的道路」之間。路段實際上是與交通密度成比例地、隨機採樣的道路子圖（subgraph），並通過訊息傳遞演算（message-passing algorithm）計算邊緣與節點之間的相互影響。
每個路段的長度和複雜度都有所不同，從兩條道路到包含數百個節點的路線都有。DeepMind 表示，將相鄰道路之間的交互關係納入考量後，也使得預測準度有所提升：「例如我們思考一條小巷的堵塞如果溢出，將如何影響主幹道的交通」。

▲ Google 地圖人工智慧分析計算道路交通之演算法示意圖。

 
DeepMind 也表示，在訓練時自動調整學習率，該模型不僅可以達到更高的成效，還能自動調整學習率，獲得更穩定的結果。
除了新模型，Google 地圖也一併考慮其他因素：如道路速限、道路面積、道路品質（如礫石地、柏油或泥地）、道路施工、天候氣象（如下雪、下暴雨或土石流等）、使用者回報的交通事故、封路、出現彎道或紅綠燈路口的頻率等等，以及因應新型冠狀病毒疫情隨之而來的交通管制。
 
疫情之下 Google 地圖受到的沖擊
Google 表示疫情爆發後，全球路上交通流量減少了 50 ％，隨著疫情持續，仍有不少地區維持交通管制。
這種影響範圍擴及全球的特殊狀況下，為了不讓預測失準，AI 會自動優先考量近期的車流量記錄，將更早之前的車流量模式列為次要考量，讓導航結果的預計抵達時間更為精準。
這次事件展現出 Google 地圖與現實世界有多麼息息相關。Google 執行副總裁 Jen Fitzpatrick 也親自撰文表示，他們將會推動 Google 地圖發展新的技術，因為世界不斷在變化──公車班次的增減、新的道路被開拓、自然災害永久地改變通行路線等等。「這就是為什麼地圖需要更新、確保全面性和準確性的原因。人工智慧的重大突破改變了我們製作的地圖方法，也讓我們能將高品質地圖更快地帶到了世界各個角落。」
 
除了導航之外　其他有賴人工智慧的地圖功能
除了導航功能之外，其實 Google 地圖還有許多實用的功能都是靠人工智慧完成。
如 Google 曾公開他們如何利用深度神經網路，自動且準確地辨識街道名稱、模糊人臉與車牌。在自然場景中由於視覺偽影，如失真、閉塞、定向模糊、雜亂的背景或不同的角度等狀況，讓傳統的光學字符識別（OCR）難以完成辨識。
而為了保護用戶的隱私，Google 團隊致力於解決這一問題，使用神經網路自動模糊了街景圖像中的人臉和車牌，而經過足夠的標記數據訓練後，AI 也能自動升級 Google 地圖相關的最新信息。
另一應用在於描繪地圖上代表建築的幾何陰影。Google 利用了多層次技術，第一層人工智慧負責從衛星照片中辨識出建築物；第二層的人工智慧負責分辨建築物的輪廓，並去除四周雜物；第三層則是根據輪廓來描繪出最有可能的建築物狀態。這套系統從 2018 開始，已經繪製了超過 1 億個新建築到 Google 地圖上了。
這套系統在低度開發國家尤有效用，在政府資訊難以取得的國度，Google 團隊利用衛星圖和街景的影像，繪製出了奈及利亞大城市拉哥斯（Lagos）的地圖，填入了 20,000 條街道名稱、50,000 個新地址、與 100,000 間新商家的資訊。
像繪製地圖這樣巨量又繁瑣的工作，果然還是得靠AI的協助才有可能完成的呢。
 
本系列文章為【不只是導航！Google 地圖用 AI 大升級　能預測還沒發生的塞車】的下篇，上篇請點此。
 
 
 
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本季Python和Java的對決,究竟鹿死誰手?


這五部經典的人工智慧電影,將人類與AI的矛盾情結嶄露無遺!
今天就一起來看看人工智慧幫貓咪取了哪些妙妙妙的名字!



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這個人工智慧貓窩不只是工程師的結晶,更是貓貓的救星呢!
 
新冠疫情爆發，導致全球交通運輸模式受到影響。各種交通管制、居家隔離甚至是封城 等措施，使全世界車流量大幅減少。
為了因應全球範圍的交通模式改變，Google 近日表示，將與 DeepMind 攜手運用人工智慧技術， 強化路途預定到達時間預測（ETA），甚至能還沒發生塞車，就先預測你會不會受影響。
Google 地圖的導航功能一直備受大眾喜愛，近年隨著行動裝置的普及與網路速度的提升 ，有越來越多民眾不另外裝載車用衛星導航、而直接使用 Google 地圖作為外出行車的主要 導引，更是讓 Google 地圖與人們的生活更加緊密。
至於 Google 是怎麼做到導航、判斷車流量與偵測交通阻塞的呢？背後還是有賴人工智慧的幫助！
 
不只靠公開資料分析　每個使用者都能回傳位置資訊
有些導航服務是根據政府提供之公開資料來計算車流量，而 Google 地圖的優勢在於── 眾多的使用者。
Google 地圖全球每日用戶超過 10 億人，每個使用者進行導航時都能匿名傳回位置資訊， 計算這些資訊就能統計出當前的道路狀況，以此分析出道路的車流量、是否有交通堵塞等等 ，並即時在導航結果中呈現。

▲ 圖片來源：The Keyword | Google

Google 地圖使用路上行人、行車中的地點資料來顯示當下路況，這種模式雖然簡單好用，但如果要進一步預測未來 10、20 分鐘，甚至一個小時之後的路況，或要提供預定到達時間（Estimated Time of Arrival，ETA），就必須將既有歷史交通數據、即時車流量的改變情況，配合AI人工智慧進行分析預測。
 
與DeepMind合作人工智慧技術　強化路況預測能力
為了強化路況預測能力，Google 宣布將與 Alphabet 旗下的人工智慧研究公司「DeepMind」合作，更新 Google 地圖的演算法。
Google 表示，新的預測模型將加權過去 2 到 4 週的歷史資料，而越舊的資料權重會越低；並稱 Google 地圖的 ETA 預測在 97 ％以上的旅程都有穩定準確率，而與 DeepMind 的合作能使準確率更加提升。
Google 地圖採用名為圖像神經網路（Graph Neural Networks，GNNs）的機器學習架構，大幅降低預測失準率，在柏林、雪梨、東京及華盛頓特區等等交通繁忙的地區，依然能維持精準的預測率，讓使用者能在出發前更方便規劃行程。

▲ Google 不斷提升世界各地之 ETA 預測精準度，圖可見「台中市」提升高達 51 %。圖片來源：VentureBeat

Google 地圖將錯綜複雜的道路網路劃分為一個個「路段」（segments），各個路段皆包含大量的交通流量資料，並能彼此共享；AI 分析這些巨量的資料，再通過圖像神經網路模型預測每個路段的行駛時間。
 
本系列文章未完，請點此看下一篇
 
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人工智慧人臉辨識還不完善,來看看它出了什麼包!(下)


一起來瞧瞧這次人工智慧寫歌致敬的對象是哪個重量級天團!
這短期的Python課程,讓他無痛轉職!
  UI/UX 設計工作完整剖析


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要把UI 設計與UX設計完美地合作,其實一點也不複雜,這篇都會告訴你~
 
本篇為【UI/UX 設計工作完整剖析】系列的第 5 篇，完整連結如下：
1-為何UI/UX容易搞混？
2-UI設計的優點
3-UX設計的優點
4-無論UI/UX都需研究驗證
5-如何讓UI/UX相得益彰
 
結語：如何讓 UI/UX 相得益彰？
即使 UI 設計 與 UX 設計是截然不同的專業、各自涉及迥異的技能，但它們都是彼此不可或缺的存在。
即使有精雕細琢的介面設計，也無法掩飾笨拙又難用的操作流程；而枯燥乏味的視覺設計也會無法吸引使用者、從而埋沒了出色的使用體驗。
UI 設計師確立使用者介面的外觀，而 UX 設計師安排使用者介面的運作。在 UX 設計師在鑽研如何用有限的篇幅、提供使用者最多又不會過多的資訊時，UI 設計師正在努力讓這些繁雜的訊息精美地呈現在螢幕上。這是一個非常需要合作的過程，也有賴雙方緊密且良好的溝通。
以行動號召按鈕（Call to Action，CTA）為例，看 UX 與 UI 的分工：
1.UX 設計師
提出需要多增加一個按鈕、為何如此能讓使用者滿意、決定如何重新安放所有按鈕。
2.UI 設計師
設計新按鈕的外觀，而其他按鈕也可能受影響而需重新調整如形狀、顏色、大小、特效等外觀。
3.UI、UX 設計師重疊的互動設計
當使用者點下按鈕後將會導向某個頁面，UI 著重在按鈕外觀的能見度與視覺導引；而 UX 則著重在導向的網頁是否能滿足使用者的期待。
如此這般，UI 設計、UX 設計師需要不斷地溝通協作，才能確保彼此的設計都能完美執行、與使用者的期望完美地吻合，最終創造出優秀的使用者介面與體驗。
如果你正在規劃要朝 UI 還是 UX 領域邁進，那麼最重要的還是思考自己對哪種設計類型感興趣。如果還不熟悉設計領域，建議這兩個方面都可以嘗試一下，有了在這兩個領域的實際經驗，不僅可以更了解自己適合哪個領域，也可以使你無論最後選擇哪一個，都能成為更好的設計師！
 
 
延伸閱讀：

只會用Java寫出"Hello World"嗎?今天讓你學更多


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這篇讓你知道研究驗證對UI及UX設計有多重要!
 
本篇為【UI/UX 設計工作完整剖析】系列的第 2 篇，完整連結如下：
1-為何UI/UX容易搞混？
2-UI設計的優點
3-UX設計的優點
4-無論UI/UX都需研究驗證
5-如何讓UI/UX相得益彰
 
 
 
研究是關鍵！無論 UI、UX 都需要研究驗證
UI、UX 若想要盡善盡美，最重要的的就是要做各種事前研究！
無論是 UI 設計 或UX 設計師，都必須先做各種功課——盡可能收集資料、行為數據以研究使用者的需求，思考、分析和預測使用者在當下可能的行為、行為背後的動機以及隨之而來的體驗感受。
而研究所得的數據資料將應用在初版設計上，接著有的 UI、UX 設計師會透過真人測試或使用者訪談，取得使用者最直接的回饋、觀察並記錄使用者使用產品的整個過程、發現需求並構思解決方案，以確定設計能朝著正確的方向前進。
即使無法進行真人測試，也會透過 A/B 測試、易用性測試（Usability test）等方式在開發時就先測試找出問題，進一步對設計進行修改或優化。

推薦閱讀：使用 A/B 測試來改善網站 UI 設計的 30 個例子

而這樣「研究分析、設計開發、測試反饋、修改優化」的流程會重複多次，這樣的開發法又被稱為疊代式開發。與傳統的瀑布式開發相比，疊代式開發能降低風險、提早得到使用者反饋，也具有更高的效率和成功率。
採用這種方法，可以在完全確定設計需求之前就開始進行開發，在一次疊代中先完成一部分設計，再通過使用者的回饋來細化，再開始新一輪的疊代。
對於UI 設計師 和 UX 設計師來說，事前研究都至關重要，也都使用類似的方法，以求規劃出得宜的設計。
 
本系列文章未完，請點此看下一篇
 
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這篇就要輪到UX 設計啦!它的優點也會在這篇揭曉!

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