人工智慧自主學習新高度!!Seer打破你的認知!!

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你聽過人工智慧會自主學習~但你聽過工智慧自己監督自己學習嗎?臉書最強圖片辨識SEER就能做到!!一起來看看吧!!

FB出動IG十億張照片,訓練最強圖像識別AI「SEER」

Facebook透過Instagram上的10億多張照片訓練SEER

近年來自監督式學習(self-supervised learning)的研究與發展十分蓬勃,如 Google Brain 在 2020 年公開的「SimCLR」就被認為是個重要的里程碑。

但坐擁著全球最大影像資料庫之一 Instagram 的 Facebook 也不惶多讓,透過 Instagram 上超過 10 億張的公開照片,訓練出最新的自監督式學習模型「SEER」(SElf-supERvised),並宣稱 SEER 是目前在圖像識別測試之中,表現最優秀的 AI 。

何謂 AI 的自監督式學習是什麼?

機器學習中最廣泛使用的監督式學習(supervised learning),是由人給定標記好的資料,讓 AI 學習正確答案並作為推論根據。但是,這種方法依賴於人工事先標記,不僅要耗費大量時間、人力與資源,AI 也只能針對已標記的特徵來學習、完成特定範圍內的任務,如:語音轉文字、分類圖像、物件辨識等。

為了突破這些限制,自監督學習(Self-supervised Learning,SSL)就應運而生了。

自監督學習是觀察現有訓練資料中的任何部份來學習,透過預測來認識世界,而無需仰賴人工事先給定的標籤。

換而言之,自監督學習所訓練的 AI 模型,能藉由觀察過去與現在的訓練資料,來預測未來會發生的事。如 SEER 可以透過觀察未標記、未分類的 Instagram 照片,就辨識出照片中的物品或人物。

這讓許多人相信,AI 技術若要開創新局面,利用自監督式學習是最好的方式。Facebook AI 研究團隊也認為,AI 的未來在於不需依靠人類事先準備好的「教材」來學習如何識別物件,而是能直接從任何形式──如文字、圖片、聲音、影像等──的數據資料中學習。

奠基在 10 億張圖上的自監督 AI

SEER 模型結構是基於 Facebook AI Research 實驗室於2020年所提出的「RegNet」模型,與在線自監督學習演算法「SwAV」,來分析總量達 10 億張的隨機圖片。

「RegNet」模型與與在線自監督學習演算法「SwAV」的圖片
SEER 模型結構是基於 Facebook AI Research 實驗室於2020年所提出的「RegNet」模型,與在線自監督學習演算法「SwAV」,來分析總量達 10 億張的隨機圖片。|圖片來源:Facebook AI Blog

圖片來源:Facebook AI Blog

SwAV 能利用聚類分析(Cluster analysis)來快速分組具有相似視覺概念的圖片,再透過同組中圖片的相似性增進學習效能,讓訓練時間大幅減少。不過,要執行這樣的運算,SwAV 需要一個運行效率很高、又不會損失精確性的模型架構。

  而能夠擴展到數十億、甚至數萬億個參數的 RegNet,正好完全符合這些需求。

Facebook AI Research 團隊對比了 SEER 與其他自監督式學習演算法在 ImageNet 上的預訓練結果
Facebook AI Research 團隊對比了 SEER 與其他自監督式學習演算法在 ImageNet 上的預訓練結果,表示SEER 的表現是最佳的|圖片來源:Facebook AI Blog

圖片來源:Facebook AI Blog

而團隊也對比了 SEER 與其他自監督式學習演算法在 ImageNet 上的預訓練結果,表示SEER 的表現是最佳的。

FB 最強圖像辨識 AI 「SEER」 的潛力

儘管 SEER 目前還只是一個研究項目,但  Facebook 官方表示其發展潛力相當廣泛,包括用於自動生成文字說明、對賣家於 FB  Marketplace 上傳的商品圖片增加建議標題及類別、防止違反社群規則的內容在 FB 平台傳播等等。甚至若其動態影像預測的研究成熟後,可以用在預測自駕車周遭車輛的行駛軌跡,為自駕車技術增添一大助力。

並且,SEER 的成果也展現出,自監督式學習可以成為更加有效、準確且適應性強的電腦視覺模型。也許未來,自監督式學習能帶給 AI 領域更多爆炸性的突破。

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人工智慧讓手機再晉級~專業氣象台就在你手中!!

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人工智慧無所不能~竟然能把小小的手機變成專業氣象台~每天都要關注氣象的你別錯過今天的文章啦!!

人工智慧、IoT導入,手機就是精準氣象台!

你是否感覺氣象預報好像不太準?

過去科學家透過蒐集各種氣象資料,分析氣壓、鋒面等天氣系統,建立出能運算大氣中空氣流動的數學模型,試圖掌握、預測天地間的風雲變化。然而氣象觀測的微小誤差會造成氣象預測的不確定性,而且隨著時間演進,預測的差異也會越大。

為了改善這些問題,美國一家智慧氣象科技公司「Tomorrow.io」採用人工智慧、大數據與物聯網 IoT 技術,讓每一隻手機都能變身氣象觀測站,希望能提供比傳統氣象機構更準確的預報。

「鬼門關前走一遭」促使退役空軍打造超精準預測

雖然現今社會已不需完全看天吃飯、被氣候左右命脈,但天氣的變化依然會對現代人的生活造成劇烈的影響。

美國氣象科技公司 Tomorrow.io 打造「精準氣象預報」的初衷,就是來自於三位共同創辦人 Shimon Elkabetz、Rei Goffer 與 Itai Zlotnik 於故鄉以色列服役時,因為天氣造成的瀕死經歷。

他們三人在軍中時都曾遭遇過突如其來的濃霧或大雨,不僅會影響能見度,更可能會危及性命。Shimon Elkabetz 曾在以色列空軍服役,一次飛行任務因為氣象預測沒能提前預警,讓他飛進能見度極低的雲層之中,飛機差點就失去控制。安全返航後,他心想:「真該有人來改進現在這種粗糙的天氣預報。」因此,他們開始思考能更準確地預測天氣的方法。

透過人工智慧,人人都能用手機監測天氣

經過了許多相關研究後,他們認為,若要改善天氣預報的準確度,必須要讓現今的觀測儀器及方法有所突破。

目前大多數的氣象觀測儀器,如地面觀測站、高空觀測站、氣象雷達、氣象衛星及海上浮標等,目前全球約有 22,100 個氣象觀測據點,都是 50 多年前推出的。

那麼要如何才能大量新建、擴充觀測據點,又不需另外付出巨額費用呢?

三人想到了人手一隻、數以億計的手機、筆記型電腦等物聯網(IoT)裝置,與利用它們來監測天氣模式的可能性。

例如:手機訊號品質會受到空氣中的溫度、濕度的變化而受到影響,如下雨的時候訊號會特別差,Tomorrow.io 便與電信公司合作,偵測手機基地台與用戶手機之間連接的訊號品質,除了能藉此推算出該區域的天氣,藉由 AI 分析這些訊號及天氣變化的資料後,即可用於預測天候,甚至可以預測哪些地方會出現降雨、歷時多久和雨量大小等資訊。

除此之外,也能藉由路邊道路監視器畫面的明亮程度判斷雲層厚度;具有車聯網功能的車輛亦能藉由駕駛打開雨刷或霧燈、回傳當地正在下雪或下雨的訊號。

 

▲ Tomorrow.io 官方介紹影片。

精準度高出同業6成被納入軍用,未來可望發射衛星⋯⋯

這些新穎的預測方式成效十分良好,Tomorrow.io 稱他們的服務能精準到區分不同條街道天氣的細微差異、以分鐘為單位更新預報,並且比同領域的競爭對手準確度高出 60%。使用者遍布政府機關及民間企業,例如美國空軍、數間航空公司、Google、Uber、Intel、Amazon 雲端服務及 Fox 體育台等等。

但他們並不滿足於此,團隊正準備發射一組配備小型雷達的天氣衛星,以增進他們的監測及預測天氣能力。Tomorrow.io 表示:「這是氣象產業歷史上的頭一遭,氣象雷達的覆蓋範圍將遍布全世界。」

Tomorrow.io 在 2021 年 4 月宣布他們在 D 輪融資中獲得了 7700 萬美元,並表示將利用這筆資金加速其 SaaS(Software as a Service,軟體即服務)的開發,並將繼續專注於增進 AI 與機器學習技術。

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本篇為下篇,上篇請點人工智慧打造的農場你能想像嗎?精準農業完美你的農作物!(上)

照顧動物有新招 連接衛星的智慧名牌、牛臉 AI 辨識

澳洲的 Ceres Tag 專門製作給動物配戴的「智慧名牌」以方便追蹤管理
圖片來源:Ceres Tag 官網。

除了農業,全球的畜牧產業也邁入智慧化,也有眾多科技公司開始研發畜產監控技術。位於澳洲昆士蘭的 Ceres Tag,就是專門製作給動物配戴的「智慧名牌」、方便追蹤管理的公司。

昆士蘭州的總面積達 170 萬平方公里,其中超過 80% 都用作為放牧地,如何讓牧場人員能即時管理、照護廣闊牧場上成群的動物,如牛隻走失、生病或母牛生產等,就成了極需解決的問題。

澳洲的 Ceres Tag 給動物做的電子耳標以太陽能運作

Ceres Tag 研發出能讓牛、羊、豬等動物別在耳上的電子標籤,被稱為「電子耳標」,僅由太陽能就能運作,並與衛星連結,將牛隻的即時狀況回傳給牧場人員。

包括監測追蹤動物的移動、即時健康資訊、體重變化、動物隻數等,甚至能遠端監測牛隻反芻的程度,搭載的 GPS 技術也能告訴牧場人員每隻動物所處的位置,亦能確保牠們的夜間安全。

而所有通過衛星接受的資料數據,都會儲存在雲端數據平台中,Ceres Tag 也提供進一步分析數據資料的服務,提供牧場人員參考。

除了讓牛隻配戴智慧名牌,中國一家科技公司 Beijing Unitrace Tech 也透過建立「牛臉辨識系統」,協助畜牧業者即時追蹤家畜狀況。

中國科技公司 Beijing Unitrace Tech 建立的「牛臉辨識系統」
圖片來源:華盛頓郵報。

Beijing Unitrace Tech 藉由每隻牛臉部輪廓和斑紋形狀的不同,建立出牛隻專屬的人工智慧辨識系統,並與飼主裝在飼料槽或擠奶站的監視器連線,就能即時獲得家畜的健康、體重、妊娠等不同狀況。

創辦人趙金石在接受美國《華盛頓郵報》採訪時表示:「我們可以知道特定的牛隻喝了多少水、吃多少東西,以及一天有多少時間進食。」他解釋,當家畜從戶外圈養處走進擠奶站的通道時,人工智慧系統能偵測出家畜不適的徵兆,或不尋常的行為模式,飼主就能立即進行處理。

「這系統非常厲害,能夠讓工作變得輕鬆許多,我能隨時掌握牠們的體重。」中國河北省一處農田管理人何葉告訴《華盛頓郵報》,若所養的牛隻出現病症或其他問題,他的手機也會立刻收到通知。

AI 或成農牧業轉型關鍵

俗話說「民以食為天」,其實不只上述案例,世界各國為了解決糧食問題都在關注農牧產業的轉型,與智慧農牧業的應用。

智慧農業應用的範圍十分廣泛,舉凡日照、溫度和濕度等的遠端數據監控,農作物的生長監測、採摘機器人,甚至到病蟲害防治以及 3D 植被檢測等,都算在其範疇。

不過,無論是哪種應用方式,相關數據收集、分析與 AI 技術十分重要,在產、官、學、研各界都努力培育與投入各類 AI 人才的現況下,相信未來能藉由科技的力量,不再「粒粒皆辛苦」了。

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電腦不只會撿土豆?人工智慧打造「精準農業」種出完美蔬菜、進行牛臉辨識…

人工智慧能做到的事情到底有多少?近年來,世界各地的農牧畜產業也吹起「AI 風」,將 IoT 物聯網技術、ICT 資通訊技術與 AI 人工智慧技術等導入農、牧場經營產業,不但能降低經營成本、增加收益,還有助於減輕對環境造成的衝擊。

最重要的是,還能針對不同作物給予最適合的種植決策與處理,種出最青翠可口的蔬菜;畜養的牛羊豬等動物,也能透過高科技裝備得到最完善、人道的照顧。

而這種將高科技技術應用在農業上的形式,被稱為「精準農業」(precision farming)。

運用人工智慧技術打造農業的 Boom Grows 官網圖片
圖片來源:BoomGrow Farms 官網

糧食短缺+疫情衝擊 智慧型農業市場規模將達 112 億美元

根據全球性市場調查公司 Marketsand Markets 調查,2017 年至 2022 年智慧型農業市場的複合年成長率可達到 13.23%,市場規模達到 112 億 3000 萬美元。而且在這次產業調查中,近8成業者表示前景樂觀。

市場需求大幅成長的原因,一方面是全球人口不斷增長,糧食需求也面臨倍增的壓力;另一方面也因為 2020 年的疫情衝擊,將原本食物供應鏈的脆弱之處展露無疑。

而在智慧農業市場之中,「精準農業」為其中規模最大的類型,也帶動相關技術的發展,如:農機具設備自動化、農作物遙感監測與建立農作決策 AI 系統(監控環境溫、濕度、水足跡、疾病蟲害等)等,發展出各種新模式。

人工智慧監控的完美農園

為了讓有限的可種植土地發揮最大效益,美國農業新創公司 Plenty 開發了高聳的「垂直農場」。

Plenty 官方表示,他們的理念是「花更少成本得到更多的食物」。與傳統農場相比,Plenty 使用的土地面積減少了 99%。

美國農業新創公司 Plenty 開發了高聳的「垂直農場」
圖片來源:Plenty 官網

除了將種植方式垂直化,Plenty 亦利用數據分析技術尋找出適宜作物生長的環境,並輔以機器學習調整人造光線、溫度、濕度等,為植物創造最理想的環境,減低天然氣候與災害的影響。

除此之外,Plenty 也表示他們所有的作物都不會使用漂白劑、殺蟲劑,也不使用轉基因技術,為大眾提供最天然的蔬菜。

而在地球另一端的馬來西亞,也有一家農業科技新創公司 BoomGrow Farms,運用人工智慧技術打造完美溫室。

Boom Grows 農場運用人工智慧技術打造完美溫室的
圖片來源:BoomGrow Farms 官網。

BoomGrow Farms 的研發團隊匯聚了永續發展研究博士、農藝師、軟體工程師及建築工程師,成立的初衷在於「對自己吃的食物建立起信任」。

BoomGrow Farms 將「農場」設計成模塊化的系統貨架,可以根據不同的需求靈活地擴大、縮小規模。

這些一個個「農場」都連接 5G,並用機器學習感知技術模擬理想生長環境,實時偵測作物的任何狀態──從葉片的顏色變化,到蔬菜內含多少硝酸鹽成分,通通都不放過。與傳統農業相比,BoomGrow Farms 的農作物週期更快、更頻繁,也能收集到更多的資料數據。

目前 BoomGrow Farms 一年的蔬菜產量超過 5 萬公斤,而一個堆疊 5 層、33 平方公尺的垂直農場年產量,約能等同 4000 平方公尺傳統室外農場的年產量。

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JavaScript基礎小教室:再談遞增與遞減運算子

JavaScript基礎小教室:再談遞增與遞減運算子
JavaScript基礎小教室:再談遞增與遞減運算子

今天的JavaScript 小教室要來和大家說說運算子的遞增與遞減~還不會的同學快學起來吧!!

JavaScript 的兩組運算子「遞增(++)」與「遞減(–)」可以針對指定的數值進行「加1(遞增)」與「減 1(遞減)」的運算。

遞增運算子(++)

遞增運算子能對數值進行「加1(遞增)」的運算。當置於運算元前方,就會先執行運算,因此得到的值是遞增過的值;若配置於後方則是先取值後運算,會先得到運算元本身的值後才加 1。如以下例子:

    var x = 10,y = 10;
    var a = ++x,b = y++;

    console.log(a,x);
    console.log(b,y);

前置運算會先完成遞增運算後再設值。因此 x 完成遞增運算結果為 11 後,再設值給變數 a。因此 a 的值為 11、x 的值也為 11;而後置運算會先設值後再完成遞增運算。因此 y 會先設值給 b 原本的值 10,再完成遞增運算。因此 b 的值為 10、x 的值為 11。

遞減運算子(–)

遞減運算子能對數值進行「減1(遞減)」的運算。當置於運算元前方,就會先執行運算,因此得到的值是遞減過的值;若配置於後方則是先取值後運算,會先得到運算元本身的值後才進行遞減運算。如以下例子:

    var x = 10,y = 10;
    var a = --x,b = y--;

    console.log(a,x);
    console.log(b,y);

前置運算會先完成遞減運算後再設值。因此 x 完成遞減運算結果為 9 後,再設值給變數 a。因此 a 的值為 9、x 的值也為 9;而後置運算會先設值後再完成遞增運算。因此 y 會先設值給 b 原本的值 10,再完成遞增運算。因此 b 的值為 10、x 的值為 9。

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SEO關鍵字小教室一:關鍵字怎麼分類?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 搜尋框與相關搜尋的建議(如下圖)來搜集關鍵字。假如過去曾經投過 Google 關鍵字廣告,也可參考過去的曝光數來搜集關鍵字。

SEO 可參考 Google 搜尋框與相關搜尋的建議、CPC 廣告的曝光數來搜集關鍵字
SEO 可參考 Google 搜尋框與相關搜尋的建議、CPC 廣告的曝光數來搜集關鍵字

第三步、使用付費 SEO 工具來查找競品關鍵字(可省略)

「知己知彼,百戰百勝」。若預算充足,也許可以購買付費的 SEO 工具,如 Ahrefs 與 SimilarWeb 等工具,只要輸入競爭對手的 URL 即可得知他們有針對哪些關鍵字做優化,挑選合適的關鍵字列入自己的關鍵字口袋名單吧!

SEO 工具 SimilarWeb 擁有分析競爭對手網站所優化的關鍵字的功能(取自 SimilarWeb 官網)
SEO 工具 SimilarWeb 擁有分析競爭對手網站所優化的關鍵字的功能(取自 SimilarWeb 官網)

第四步、檢查關鍵字的搜尋量

若沒有預算,可以使用如免費版 SEO 工具的 Ubersuggest 來查找單個關鍵字的月均搜尋量,不過請記得在「Language / Location」的欄位選擇你的網站要曝光的語言 / 地區。而付費的 SEO 工具如 AhrefsSEMrush 等可以查找的關鍵字又更多!(注意:不同廠牌工具的數據都不盡相同)

使用 SEO 工具 Ubersuggest 免費版來查找單個關鍵字的月均搜尋量
使用 SEO 工具 Ubersuggest 免費版來查找單個關鍵字的月均搜尋量

此目的是讓你從口袋名單中先剔除掉月均搜尋量過少、甚至是零的關鍵字,以免你花時間在一個幾乎沒有人搜尋的關鍵字上。

注意:任何工具提供的數據均為預估值。假如你要操作的關鍵字搜尋量為 1000,實際你會獲得的流量不會是 1000。搜尋量只做為參考用,目的是比較關鍵字月搜尋量的相對高低。

第五步、定期確認當下排名

SEO 把前四個步驟所搜集、精選出的關鍵字做優化。過了一段時間(如一個禮拜)後可驗證目標網頁在該關鍵字上的排名,並針對表現較不好的關鍵字做優化。對於筆者來說,只要是排名在第 11-50 名內的頁面,都還有優化的空間。

至於查詢平均排名的 SEO 工具,筆者首推 Ahrefs — 不但能看出月均排名,也可直接得知此關鍵字的月均流量。倘若預算有限的話,可以選擇免費的 Google Search Console。關於如何提交自己的網站至 Google Search Console,於下一章會有圖解說明。

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承上篇SEO關鍵字小教室一:關鍵字怎麼分類?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
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字進來的用戶,代表他可能已經做過一定的功課、或是內心已經鎖定特定的品牌、功能、種類等,但卻未有明確的型號,因此成交率也次之。

長尾關鍵字

長尾關鍵字的種類會依照核心關鍵字而有所不同,但是共同特點是單個長尾字的搜尋量比它的核心字來的少搜尋意圖較明確。一個核心關鍵字會有許許多多的長尾關鍵字,就像此例的核心關鍵字為「洗衣機」,他的「長尾關鍵字」多為特定的品牌型號。

而為何被成為尾關鍵字?因為關鍵字數量多,加上搜尋量一個字比一個字少,畫成圖表可以拉成很長,猶如長長的尾巴般,所以稱為「長尾關鍵字」。

雖然單個關鍵字的搜尋量少,但是關鍵字的數量多、競爭度低、成交率也是最高的。因為購買決策清楚的人會搜尋這樣的關鍵字,他已經接近購買階段,搜尋這樣的關鍵字也許只是想比價而已,因此成交機率高。

對於剛起步的電商網站、或是中小型網站來說,操作「長尾關鍵字」較容易在 GOOGLE 中名列前茅。

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

對於中小型或是新成立的網站,要操作流量大、競爭高的主要關鍵字,可說是困難重重。這時不如先從長尾關鍵字做 SEO 來累積流量吧!

在網站佈局時,SEO 可以透過優化網站的主要內容(例如:知識庫網站或部落格就以文章本身為優化目標、電商型網站就是優化產品說明內文)來提高內容和關鍵字的關聯性、累積長尾關鍵字流量。許多不同長尾關鍵字累積起來的流量,其實不會少於單個主要的核心關鍵字帶來的流量,甚至有機會超過。

長尾關鍵字對 SEM 的意義

在 CPC 廣告(關鍵字廣告)中,競爭度高的核心關鍵字往往比長尾關鍵字貴。因此建立 Google Ads 的關鍵字清單時,若能擴充更多的長尾關鍵字,不但能增加廣告被觸發與曝光的機會、且 CPC 成本較低,能節省廣告花費。當購買意圖強烈的消費者觸發到廣告時,便可帶來精準的流量。

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SEO關鍵字小教室一:關鍵字怎麼分類?

SEO關鍵字小教室一:關鍵字怎麼分類?
SEO關鍵字小教室一:關鍵字怎麼分類?

SEO關鍵字開小教室啦!!你有各式各樣的關鍵字問題嗎?那麼本系列文章就是為你設計的!!快點讀起來!!(一)

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。

SEO 關鍵字分類-從搜尋結果看出關鍵字類型

根據以上所述,挑選的關鍵字組數會影響到流量。所以 SEO 挑選關鍵字時,除了要盡可能列出所有可能的關鍵字外,也要查驗自己的網站是否能用這些關鍵字做 SEO。關鍵字分類的用意,就是依據不同類型的網站,而優化不同類型的關鍵字。關鍵字的種類依據其搜尋結果,可分為以下三種:

第一型、資訊型關鍵字

資訊型關鍵字範例「台南美食」
資訊型關鍵字範例「台南美食」,出現的搜尋結果清一色都是部落格或是內容行網站

像是「宜蘭衝浪景點」、「台南美食」、「Python 與 Java 的比較」、「前端與後端的差異」、「貓砂 心得」等關鍵字,所出現的搜尋結果多為文章、部落格、資訊類型的網站等。

用戶搜尋這些關鍵字,是希望能得到想要的資訊或是解決方案。

若你的網站為網誌部落格、知識分享等文章內容類型的網站的話,就可以針對此類關鍵字做 SEO 優化;但若你的網站只有電商、商品頁面或商品列表頁,則很難針對此類關鍵字做優化。

第二型、電商型關鍵字

電商型關鍵字「貓砂」
電商型關鍵字「貓砂」出現的八個搜尋結果當中,電商網頁佔了六個

像是「貓砂」、「烤箱」、「冰箱」、「吸塵器 Dyson」等電商型關鍵字,所出現的搜尋結果十之八九為電商網站。

用戶搜尋這類關鍵字,是希望可以瀏覽商品資訊、或購買商品等交易導向的動機。重點優化頁面為商品頁或商品列表頁。

假如你的網站是內容導向型的網站/部落格,要操作此類關鍵字困難度會較高。

第三型、導航型關鍵字(品牌關鍵字)

品牌型關鍵字「星巴克」
品牌型關鍵字「星巴克」出現的六個搜尋結果當中,包含官網、官方販售通路、官方社群等

導航型關鍵字就是「品牌關鍵字」,例如「星巴克」、「World Gym」、「Mercedes-Benz」、「GUCCI」或是知名樂團、藝人名稱等。出現的結果以該品牌的官方通路(官網、社群網站等)為主。

用戶會指定這些品牌字,代表他已有明確想要找的網站,因此此類關鍵字較沒優化空間。

若你要操作的是「非」自家公司的品牌字,就會非常困難。因為你沒有該品牌的官網所有權。

總結:關鍵字分類的目的

以上把關鍵字分為三大類,目的是希望大家做 SEO 之前,能釐清自己想優化的關鍵字是否適合自己的網頁。例如你的網頁是純粹內容為主的知識型網頁,那就很難在電商型關鍵字名列前茅;反之亦然。

至於要如何判斷關鍵字是哪個類型呢?其實只要把想要操作的關鍵字丟到搜尋引擎去看搜尋結果,看看哪個類型的網頁居多,大致上這關鍵字就是屬於該類型的了。

另外,關鍵字除了可分上述三大類外,還可以依照熱門度分為核心關鍵字長尾關鍵字。在下一篇SEO關鍵字小教室二:冷門的長尾關鍵字這樣做!!會討論。

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本篇為下篇,上篇請點只要戴上AR感測器,就能讓你親眼目睹超能力?!(上)

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:[email protected]

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 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,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:[email protected]

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,在柔軟輕巧的腕帶上安裝 8 個類似「充氣風箱」的氣動波紋管,波紋管內的空氣可以膨脹或放氣,藉由壓力差呈現出有趣的振動觸覺回饋。

另一款原型機名為 Tasbi(Tactile and Squeeze Bracelet Interface,觸覺與擠壓手環介面),由 6 個振動觸覺執行器和 1 個手腕擠壓裝置所構成。研究室運用此兩種原型機與不同的虛擬模式互動,測試要為虛擬按鈕設置何種硬度,或移動虛擬物件時要反饋怎麼樣的觸感。

手腕感測背後的技術 

這些功能,都是透過肌電圖 (Electromyography,簡稱EMG) 的相關研究實現的。肌電圖是偵測及記錄肌肉產生的肌肉動作電位的技術,可以偵測肌肉在靜止狀態、輕度收縮及強力收縮等整個運動神經系統的活動訊號。

研究團隊表示,透過手腕發出的運動神經訊號是非常清晰的,即使是幾毫米差距的「彈指之間」,EMG 偵測出從脊髓通過手腕流向手部的運動神經電訊號,再依靠後續技術轉化為數位指令,讓使用者能控制裝置的各種功能。

AR 感測器透過運動神經訊號來達到控制的目的。圖片來源:[email protected]

不過,Facebook 官方也表示此功能仍然存在許多技術挑戰,包括機器學習應用,人機互動技術,使用者介面設計等等考驗。

該 VR 手腕感測器預計要與 Facebook 同樣正在開發的 AR 眼鏡配合使用,然而官方未有透露上市時間。或許,等有朝一日這兩項產品普及後,我們的生活將發生天翻地覆的變化。

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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 VRAR 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:[email protected]

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:[email protected]

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,還能學習與記憶不同使用者的打字習慣,越來越貼合使用者的偏好,讓打字速度「快上加快」。

除了虛擬鍵盤,研究團隊也考量到了「虛擬滑鼠」:「我們相信,可穿戴的腕帶設備提供了一個隨時可用的輸入選擇,但它本身並不是一個完整的解決方案。」Facebook Reality Labs 研究科學主管 Hrvoje Benko 表示。

因此,感測器還有另一項操作方式:隔空操控。

使用者無需移動視線瀏覽使用者介面,系統會結合情境感知 AI,可以在不同環境中預測使用者的需求,主動提供符合需求的介面,而使用者只需做出些微手勢,就可以進行控制。

舉例來說,你常常於清晨時穿著運動鞋準備出門,並在出了家門口後開始撥放音樂。那麼如果你再穿上運動鞋出門,感測器認為你很有可能想要收聽音樂,就會出現「是否播放音樂?」的提問,這時只要用稍微揮下手,就可以開始撥放音樂了。

利用簡單的手勢,使用者無需停止正在做的事,或是分神從口袋拿出手機,省時又省力。

本篇為上篇,下篇請點只要戴上AR感測器,就能讓你親眼目睹超能力?!(下)

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