你家萌寵也能成為人工智慧機器人的訓練師~可能嗎?(下)

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你沒想過可代的萌寵也能成為人工智慧的訓練師對吧!!今天要帶大家來一探究竟喔~(下)

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讓機器人能自立自強的人工智慧技術

而 Google 研究人員的下一個目標,就是如何用最少的人力、讓機器人在現實世界中正常運作。

儘管機械手臂的技術已經大有突破,比如同樣為 Google 研發人員設計的分散式 Q 學習演算法(QT-Opt)。但是,將相同的方法應用於四足機器人卻很困難,因四足機器人更可能會因事故損壞自身、離開訓練區域,相較之下更需要人工干預。

▲四足機器人的自動化學習系統面臨安全性與自動化的挑戰。

首先研究人員通過多任務學習(multitask learning)生成,將機器人驅動到工作空間,防止機器人離開訓練區域;並通過設計安全約束,將機器人跌倒的次數降到最低。

例如:若當前有兩項任務,「向前」與「向後」行走。如果機器人處在工作區的後面,調度程序將選擇「向前」任務,反之亦然。如果機器人掉落,則將調用自動起身控制器,接著進行下一個任務。

該框架成功地訓練了從無到有的策略,無需人工干預,機器人就可以朝不同的方向走,還使機器人能挑戰非平坦的地面,例如記憶泡棉床墊和鏤空的地墊。

四足機器人的未來展望

四足機器人能夠像真正的狗一樣走路,但依然有不足之處:由於算法和硬體的限制,它不能完成高度動態的行為,如大幅度的跳躍。也不比全手動設計的控制器穩定;並且絆倒後雖能重新站起來,但仍然不甚靈活。

不過即使如此,研究人員相信,他們的方法可以促進人工智慧機器人的發展,未來更能獨立運作,足以完成現實世界中的工作,像是在多層倉庫或是訂單履行中心裡運輸物料;並表示,未來也有興趣繼續研發,將自動培訓系統應用於更複雜的現實環境中。

 

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Google 人工智慧研究團隊最新發表的機器人研究日誌中,詳細介紹了他們所研發的四足機器人如何流暢動作和透過 AI 技術自學行走。目前的機器人仍需要許多人工參與,而 Google 建立的技術,讓機器人只需 8 分鐘的動作資料,就能自己學會向前、向後以及左右轉彎等運動,再也不用常常得扶起翻倒的機器人。

Google人工智慧研究員讓機器人「向狗學習」

為了開發出行動敏捷、不需要人工協助的機器人,Google 的人工智慧機器人研究科學家可說是絞盡腦汁,在觀察到自然界各種動物矯健又不費力的身手後──如翻身飛躍咬住飛盤的狗兒;研究人員決定向大自然取經,讓這些動作靈巧的小生物擔任機器人的老師,學習快速流暢的動作。

運動模仿、強化學習與自適應控制技術

研究人員先建立一套能夠模仿學習的人工智慧技術,旨在讓四足機器人可以通過模仿真實世界的狗來學習敏捷的動作。

首先,研究人員捕捉真狗的各種動作,諸如小跑、跳躍與起身等等, 做為機器人執行各種技能的參考運動,並使用強化學習(Reinforcement Learning;RL)技術訓練控制策略,以仿效真實狗狗的動作。

▲強化學習技術用於訓練模擬機器人來仿效狗的動作。

在物理模擬的策略訓練上,通過對不同的參考運動使用不同的獎勵函數,在每個連續時步密切跟蹤參照的動作,訓練模擬機器人模仿各種不同的動態。

研究人員先在模擬環境完成訓練機器人的策略,接著再使用自適應控制技術(Adaptive control)將訓練好的策略實現在真實世界中,利用真實機器人的資料,高效地自適應策略,使研究人員能「教」一台四足機器人快走、跳躍或轉彎。

但由於模擬終究無法匹敵真實,模擬中訓練的策略應用在真實機器人上效果不甚佳。

為此,研究人員使用潛在空間(Latent Space)適應技術,通過改變機器人的質量和摩擦等物理量來隨機化模擬訓練中的動力學,將數值用編碼器映射到一個數字表示(即編碼),在訓練過程中將此編碼作為附加輸入傳遞給控制策略,當將該策略部署到一個真實的機器人上時,研究人員刪除編碼器,並直接在潛在空間中搜索一組允許機器人成功執行技能的變量。

這個方式十分成功,讓機器人能夠成功地執行現實世界中所需的動作。並且只要有 8 分鐘的資料供機器人參照,不只能從影片學會狗的走路動態,即使是動畫師製作的動畫,機器人也能從中學會轉頭等的複雜動作。

 

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比人快 3,000 倍!Google AI 省時省力拚保育

過去若以人力一張張辨識照片影像的話,每個小時最極限也只能處理 1,000 張照片。但如果用 Google Wildlife Insights AI,影像辨識分析的速度可達3,000 倍以上,等於每小時能處理多達 3 千 6 百萬張照片。

▲Google AI 可辨識出照片中的物種或空景。

當然,目前尚不能精準辨識出地球上所有物種,但其中 614 種物種如美洲豹、非洲象與羚羊等,Google AI 有最多達 98.6% 的準確度。且最重要的是,若是沒拍到動物的空景,AI 可以快速地辨識出並且剔除,就已省下一大筆人工篩選時間了。

此外,AI 在辨識的同時也能統計相同區域中出沒的動物,計算出物種分布密度,提出一份較為準確的數據給予大眾使用。識別、分析和共享野生動物的數據,以近乎即時的方式揭示野生生物的現況。

只聞其聲不見其「魚」 Google AI 用音頻追蹤鯨魚

除了在陸地上跑跳的動物外,海中優游的座頭鯨也是 Google 關心的對象。

座頭鯨以其躍出水面姿勢、長長的胸鰭與富有深意的叫聲而聞名,被稱為「大海的歌唱家」。然而,隨著遠洋漁業的發展,座頭鯨曾一度被列為瀕危物種。根據《自然》雜誌發表的一篇報告指出,商業性捕魚已使近 90% 的大型掠食性魚類消失,其中就包括座頭鯨。

為了保育面臨絕種危機的座頭鯨,第一步是要確認他們出現的位置和時間。Google 在東京舉行的「Solve with AI」論壇上,公開了 Google 與美國國家海洋暨大氣總署(NOAA)合作訓練神經網路模型的 AI,可自動偵測辨識座頭鯨的聲音,並進一步定位其所在地。

▲Google 與 NOAA 建立了網站「鯨魚之歌」,分享了數千小時的鯨魚歌聲。

要從這些錄音中辨識出座頭鯨的聲音並不簡單,水下錄音機會錄下各式各樣的聲音,而雨聲或是船隻的噪音,也常混淆判斷。並且座頭鯨的叫聲特別難分辨,不如藍鯨、長鬚鯨等其他鯨類會發出固定的叫聲,座頭鯨的叫聲複雜且多變,更是加深辦識難度。

NOAA 過去已錄製了超過 17 萬小時的水下錄音,「若要人手處理,需要24 小時不眠不休地聆聽 19 年,要人手分析簡直是天方夜譚。」

Google AI 將這些水下聲音轉視覺化,以頻譜表示,不斷標記頻譜資料訓練,就能讓 AI 更精準的標記出錄音中的座頭鯨聲音。現在 AI 已經可以根據錄音中的座頭鯨聲音,在地圖上標記出他們出現的時間地點,甚至得知牠們的遷徙途徑,用於保育和研究。

這些生活在地球已有 5000 萬年的大型哺乳動物,能否能夠繼續優游海洋,也許命運就交託在 AI 手中。

 

 

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人工智慧 AI 或許是應對氣候變化,除了個人力行友善地球的生活方式之外,另一個生態保育的關鍵技術!

如今,氣候變遷是人類面臨的最大挑戰之一,全球變暖、冰川消融、物種滅絕、海平面上升到極端天氣事件頻發等等,能挽回的時間越來越緊迫。也許我們可以借助於效率比人類快 3000 倍的 AI 人工智慧⋯⋯

「現代問題需要現代手段」

《自然氣候變遷》(Nature Climate Change)期刊研究生物多樣性資料庫中的 48,786 個動植物物種,並進行電腦氣候變遷模擬,而結果表明:若無法有效減少溫室氣體排放,屆時全世界 57% 的植物和 34% 的動物將會失去超過一半的家園。

這將對上萬種物種產生毀滅性的影響,常見、珍稀和瀕危物種都難逃一劫。而許多動物保育或環保團體正在抓緊時間,記錄下野生動物的姿態、習性乃至等聲音等資料。

但,先不論人工採集資料所需耗費的成本,以人力一項項辨識分析巨量的資料往往是事倍功半、耗時過久,此時 AI 的優勢變展現出來:經訓練的 AI 辨識資料的時間比人類少了 1/3000!等於人類辨識完一張相片的時間,AI 已經辨識完 3000 張了。

動植物資料庫最強救星 AI 輕鬆處理百萬張照片

在物種生態研究領域中「相機陷阱」(Camera Traps)是一種採集原始照片常用的方式。將鏡頭長期放置在大自然,再利用紅外線感應並自動拍攝的,時常被應用在觀察野生動物與尋找稀有物種上。

隨著相機畫質不斷提高,相機陷阱的運用也愈來愈盛行。然而,即使是被動拍攝,一年拍攝的照片也多達數百萬張,其中可能只拍到動物閃身而過、或是拍到空蕩蕩的背景,但也很可能捕捉到珍貴的一幕。

為了處理這些人力無法負擔的百萬張照片,Google 成立了「Wildlife Insights」平台,並訓練了專責辨識照片的 AI。根據介紹,Google 用了 870 萬張動物圖像去訓練 AI,這比全世界博物館中的動物標本總和都還多。

任何人只要將相片上傳到此平台,AI 就會自動分析識別照片中有沒有拍到動物、是什麼動物。

▲相機陷阱如同人類在大自然中的眼睛,而 AI 則是過濾出有用資料的關鍵。

同時 Wildlife Insights 平台也匯總了來自世界各地的照片,統整出全球各地野生動物分布的即時數據並無償公開。目的是結合生態保育、AI 尖端技術與大數據分析技術,無論是動保團體、生態動植物科學家或一般民眾都共享這些自然生物的資料,在保育全球野生動植物種群的目標上功不可沒。

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精準辨識60種語言 荷蘭新創xGoogle聯手打造AI視障輔助眼鏡

EE2 能實現輔助視障人士的願景,得力於一家荷蘭初創公司「Envision」。該公司與 Google 合作,開發了能導入 Google EE2 的 AI人工智慧技術,旨在幫助弱視、低視能人士能夠輕鬆辨識身邊事物。

▲Envision 與 Google 合作推出的眼鏡,導入 AI 人工智慧技術,能使盲人和視障人士輕鬆辨識身邊事物

Envision 稱,該 AI 是目前最能精準快速進行 OCR(光學字元辨識)的應用,能通過 EE2 眼鏡識別超過 60 種語言文字,再輸出成語音唸出,省去過去需借助他人、操作手機或其他輔助設備的繁瑣。

除了字句,AI 也自動能從行人、障礙物、公共交通等日常道路上的辨識出視覺信息,並即時以語音描述出周遭環境,例如紅燈號誌、行人穿越道和街道上的突發事故。

行走之外,Envision 的 AI 技術還可以用於掃描商品條碼,並提示產品的詳細資訊,獲取更詳細的顏色描述;若如鑰匙等小物品散落在桌上時,可以命令 AI 掃描所在處;也可以透過人臉辨識,在人滿為患的咖啡廳中快速找到朋友。努力幫助視障朋友可以自主完成日常生活的每件小事。

穿戴式裝備下 人類與AI的進一步共存

我們活在 AI 技術的快速發展中,隨時面對被 AI 取代的隱憂。但另一方面,AI 技術與穿戴式裝置的結合又大大增進了全體人類的福祉。

Google 第一代智慧眼鏡銷售成績慘淡,過去曾一度沉寂。不過,藉由與 Envision 的 AI 技術合作,證明了智慧眼鏡還有更多可能。Google Glass Enterprise Edition 2 的出現彷彿代表又有一項科技產品將顛覆人類的生活。

沃達豐(Vodafone)AI 產品資深經理 Adi Chhabra 表示:「Google Glass 是第一代,但並不是穿戴式裝置的最終解答。然而,它也給了我們未來這個領域將如何發展的概念」。

另一方面,市場研究和戰略顧問公司 Global Market Insights 預計 2025 年穿戴式 AI 產品的市場價值將可達 1,800 億美元。

這表示了未來穿戴式裝置的發展,與 AI 技術合作是不可擋的趨勢,如 Google EE2;並且依然有很大的成長空間,也將會在更複雜的醫療保健領域有所斬獲。

未來 AI人工智慧將會更加貼近我們的生活,也將成為下一個熱門的市場,即使過去不具備 AI 技能,只要加緊趕上浪頭掌握 Python 語言,就有擘劃出投入高科技熱門產業的新機會!

 

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Google眼鏡有多神?前一代就幫助奇異、DHL提升產能與服務

Google人工智慧眼鏡累積了數年在業界的應用與經驗累積,不少企業藉助 Google Glass 提升產能與增加效率,例如 DHL 有一個名為「訂單揀選」的供應鏈流程,就是物流人員透過掃描貨架上的物品,然後將物品移到推車內的箱子、袋子中,來履行客戶的訂單。在此過程中,借助 Google AI 眼鏡搭配 Ubimax 的軟體解決方案,理貨員可在視線範圍內直接從 Google人工智慧眼鏡接收 AR 揀貨指示,理貨人員不但無需一手拿紙本的撿貨說明文件、加上 Google AI 眼鏡的掃描功能,物流人員的工作效率與舒適度都大大提升。

▲大型農機製造商 ARGO 受惠於 Google EE2 而減少了四分之一的生產時間,大大提升效率。

而以生產大型的複雜農業機具為主的 ARGO,目標是協助農業提高生產力、增加利潤。因此所有 AGCO 解決方案都是客製化的,每個方案都需要 1000 多個精確步驟才能建構,每個步驟都是關鍵。因此工程師們透過透過 Google 眼鏡的視覺化呈現,能有效提高複雜的裝配速度與精準度。AGCO 的報告反應:「GoogleAI 眼鏡 有效將少量且裝配複雜的生產時間,減至 25%。」

▲GE 奇異通用電氣透過 Google AI 眼鏡提升裝配效率

除了以上 AGCO、DHL 藉助 Google Glass 提升工作效率之外,還有 GE 奇異通用電氣透過 Google AI 眼鏡提升裝配效率、中國也有部分航空公司也透過 AR 眼鏡辨識旅客、機場導航和追蹤行李,以此提升服務品質等案例。

過去的 Google 眼鏡只能透過「解決方案提供商」向合作企業銷售,這次 Google 開放 EE2 可供一般消費者購買。

第三代 Google 眼鏡 兼顧性能與外觀

除了 AR 功能,AI 也賦予了 EE2 別具意義的功能──幫助盲人、視障人士「看見世界」。

而這次的 Google Glass EE2 眼鏡右側,還是需要一塊顯示晶體,解析度為 640×360。同時,800 萬畫素的廣角鏡頭、電池、手勢觸控模組、USB-C 等零件也都集中在右側,所以都集中在眼鏡右側,所以形成 EE2 眼鏡左右不對稱的造型 – 右側體積比左側還大。


▲因為顯示晶體、手勢觸控模組等零件都設計在右側的關係,所以 EE2 的右側體積大於左側。

作為一款視障輔具的載體,Google EE2 與 Google 過去的眼鏡相比,軟、硬體兩方面都有升級。

EE2 採用高通的 Snapdragon XR1 處理器,這是一枚專門為移動設備 AR 和 VR 設計的芯片,除了運轉效率更高、能支援電腦視覺與機器學習功能,使用上也更為省電,若使用 Envision 的視覺輔助 AI,電量可持續一天的續航。鏡頭解析度也有所提昇,從過去的 500 萬畫素提高為 800 萬畫素,並支援 720p 影像。

硬體之外,可以透過內建麥克風下達語音指令,支援藍牙、Wi-Fi 連結手機,並且進行視訊時,用戶可向對方分享所在地理位置,還具有時尚輕巧的設計,使其易於整天佩戴。

 

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▲Envision 與 Google 合作的 AI 人工智慧眼鏡,不但造型與功能提升,更能幫助盲人「看見」世界

穿戴式裝置風潮日起,全世界的科技大廠紛紛投入其研究與開發,其中以 Google 的人工智慧眼鏡為領頭羊,去年 5 月發表的 Google Glass Enterprise Edition 2(EE2)於日前宣布開放個人購買,未來將能以 999 美元(約 3.1 萬元新台幣)的售價購買到這副智慧眼鏡。

而與初代 Google Glass 相比,Google EE2 更加與 AI人工智慧技術結合,在配置的硬體基礎上,EE2 能藉處理器的AI 引擎進行識物學習、判斷和動作預測,在執行 AR 應用軟體時,做到更精準的擴增實境畫面。

 

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數位行銷小課:2019 Google 話題熱搜排行榜!!

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對數位行星有興趣的同學~今天要來跟大家介紹2019 Google的話題熱搜榜!!不要錯過了~

Google 台灣區 2019 年搜尋排行榜(點此進入)

在網路的世界,身為數位行銷人,只活在自己的同溫層小泡泡中是絕對會被淘汰的!這裡有 2019 年熱搜話題,在今年的尾聲利用這些話題熱度,再衝一波人氣吧!

期待英雄降臨的一年,【復仇者聯盟】登全球年度電影榜首

還記得今年夏天討論度最高的【復仇者聯盟:終局之戰】嗎? Google 發現除了這部讓眾人瘋狂搶票的年度電影之外,2019的年度熱搜關鍵字總是充斥著「英雄」的字眼。除了【復仇者聯盟:終局之戰】,漫威更有多部作品上榜,諸如【驚奇隊長】以及【蜘蛛人:離家日】。除了漫威電影,以英雄電影反派為背景的【小丑】也在台灣 Google 搜尋排行中居冠,顯示出以「英雄」作為題材的創作已成為主流,更在數位行銷社群上掀起廣大聲量!

▲ 期許英雄降臨的一年,更讓生活充滿希望!

除了【復仇者聯盟】以及【小丑】,以人工智慧與合成人充斥的未來世界為背景的【戰鬥天使艾莉塔】也登上了 Google 年度搜尋排行榜。這部電影不但展示了最新的電影特效技術,更揭示了人們對於人工智慧的想像。

在今年,台灣影劇圈也開始思考「我們與惡的距離」到底有多遠?

2019關鍵字熱搜總排行榜,由「我們與惡的距離」奪下,隨著近年轉型正義以及媒體識讀開始受到大眾的重視,公視推出了掀起全台話題的金鐘電視劇【我們與惡的距離】,其中以近年備受大眾關注的無差別殺人事件為背景,討論多項社會禁忌話題「死刑存廢」、「精神疾病」等,也帶入了新聞產業的困境。以寫實的拍攝手法演繹社會小人物面對生離死別的悲痛,並引發社會對於「犯罪」的思考,真的如我們所想的那樣嗎?這樣深度的話題討論也讓【我們與惡的距離】一舉奪下今年金鐘獎的六個獎項。

▲ 【我們與惡的距離】演員不但演技超群,更掀起社會議題討論!

長榮罷工!開啟台灣社會勞資雙方對話!

「我的班機竟然被取消了!」

相信這是今年所有訂機票出國的朋友,最害怕的噩夢。有人不理解這高薪行業罷工的理由,也有人支持勞方爭取自己的權益。這議題引燃了台灣社會對於勞資關係的關注,也開始思考平衡雙方利益的可能性。只能說,委屈了那些無辜波及的旅客,也希望透過這次的社會對話,台灣的勞資關係能更加和諧。

▲ 長榮罷工引燃社會對於勞資關係的爭議

數位行銷中的社群就像是一個會成長的有機體,而回顧這一年台灣的社群熱搜話題,就彷彿看到了這社會的成長。影視圈從只追逐收視熱度,到證明了深度內容也能抓住觀眾目光。從以往傳統的勞資關係中,試圖溝通調整到更適合新時代的模式。我們開始更注重政治人物的發言與政策,不再認為政治歸政治,生活歸生活。

而正是對於這些話題關注的各位,促進了台灣社會的轉變。結束了 2019,讓我們一起邁向更好的2020吧!

 

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SEO前你該做什麼(二):分析競爭者網站的數據!

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SEO前到底該注意些什麼才能事半功倍呢?看這篇就對啦!!(二)

SEO 優化,可說是與其他網站競爭排名的比賽。在前一篇文章【SEO前,先分析競爭者的網站(一)誰是你的競爭者?】中,我們已經了解到:找出誰是自己網站的競爭對手的方法。接下來,我們就要分析這些網站的各項重點數據。方法如下:

第二步:分析競爭者網站的數據

一、網站速度

網站的載入速度,會影響到搜尋引擎排名。要了解對手的網站速度,我們可在 Google 提供的免費線上工具「PageSpeed Insights」中鍵入對手網站的 URL,即可獲得概略的數據以及改善建議。

二、使用者習慣經由哪種管道來接觸這個網站?

在你完全不知道如何增加點閱率時,就可以參考對手多是經由哪些管道,來吸引使用者點入。在此,我們可以使用 SimilarWeb 來查看。承第一步的例子,你想知道使用者都是透過何種管道進入東森、UDN 等新聞網站,使用 SimilarWeb 查看後結果如下:

由上圖可以看出,UDN 的讀者來源,大部分來自 Search (搜尋引擎)輸入特定關鍵字後,進到 UDN 的網頁;而東森新聞雲的讀者最多都是從 Facebook 等 Social 社群網站的連結進來。

參考兩者,現在回到你自己經營的新聞網站,要增加點閱數,你有兩件方向可以做:做好 SEO 以增加 Search 流量以及經營 Facebook、IG 來增加 Social 流量。

流量管道的資料表現,會因著產業的不同而有著不同的流量結構。你可以再將預算花下去之前,先了解對手有在經營哪些流量管道。假如所有的對手都在做 SEO,而比較不偏重於 Facebook 的經營時,你是否該跟隨他們加入 SEO 的戰場,殺個你死我活,還是先專注在社群經營,走出一條新路? 若情境相反,今天你對手都沒有在做 SEO(恰巧跟你產業有關的關鍵字都有一定的搜尋量時),你就可以考慮一下是否可靠著 SEO 找到藍海。若你的產業是真的真的非常 Social 導向的, 你就可以觀察頂尖對手的 FB 經營策略(廣告投遞模式、辦過哪些活動、多久貼文一次等等),並且看他們的粉絲團按讚數以及貼文按讚數、哪種貼文獲得比較好的共鳴、參考他們是如何跟粉絲互動 等等

三、反向連結流量與資料

建立反向連結,跟你的公關策略有關:你的網站該找哪個 KOL(意見領袖,如部落客、網紅、名人等等) 合作?該與哪個媒體合作?該與哪家廠商進行異業合作?

觀察對手的反向連結分析,除了可以了解對手的網站常在哪些網站上曝光外,還可得知對手的公關策略喔!假如你要經營醫美的網站,就可以從現有知名醫美品牌的反向連結,得知他們常與哪些 KOL 合作、經查在哪些媒體曝光等。

目前市面上的 SEO 工具中,反向連結分析做的最透徹的就是新加坡的 Ahrefs,可是要先付費才能使用他們的 SEO 工具。而 Moz 的 Open Site Explorer 提供了免費的反向連結查看服務。以知名醫美業者「星X醫美」的官網為例,結果如下圖所示:

如上圖所示,我們得知許多 URL 都是來自眾多部落客的痞客邦 StyleMe 連結。我們一一點擊這些網站,得知有哪些部落客、哪些媒體與這些競爭對手合作,參考對手並擬定自己的公關策略。

四、流量

了解競爭網站的流量,可以了解對手的實力在哪裡。流量越高,則競爭度越高。如下圖,SEO 人員可藉由 SimilarWeb 等工具了解競爭對手的網站流量大小。

五、關鍵字

藉由參考對手的網站投放、優化了哪些關鍵字,對於自己網站的關鍵字計畫會有很大的幫助。 SimilarWeb 的 Top Keywords 功能也顯示出大多數的人是藉由哪些關鍵字到目標網站,如同下圖所示。

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SEO 優化,可說是與其他網站競爭排名的比賽。因此 SEO 必須要先了解競爭網站的狀況,才會知道如何準備這場比賽。許多 SEO 人員都在忙碌之中,忽略了對競爭對手的分析。

至於競爭網站有哪些呢?其實只要該網站被 Google 收錄的關鍵字與你重疊的,都算是你的競爭網站。這些競爭網站有可能是你的同業對手,也有可能不是。

分析競爭對手的目的,是了解他們的 SEO 操作手法、優點與弱點。但是別把他們當成自己的門檻、或是完全模仿複製,例如某些老闆會說:「同業的網站都沒有 RWD,我們也就先不用 RWD 了,多此一舉!」。另外在現實生活中,我們也經常看到:同個行業,不同商家,但是網站、文案都很類似,分不清楚哪個網站是哪家公司的。

第一步:誰是我的競爭者網站?

要找出競爭網站很容易,我們可以從這些方向著手:一、現實生活中的兢爭對手網站;二、經由 Google 等搜尋引擎中輸入關鍵字,排名在你附近或是你前面的網站;三、被收錄於 Similar Web 或 Alexa 等流量排行榜中你的同業網站

例如你的網站是新聞網,則現實生活中的對手可能是東森、中時、三立、UDN 等新聞網;而經由 Google 搜尋「國內新聞」、「國外新聞」等關鍵字,排名在你前面的新聞網站,大多都可說是你的競爭對手(當然也有例外狀況:如路線跟你不同的傳媒網站,像是科技類傳媒、重機傳媒等)。另外,你還可以從 SimilarWebAlexa 等流量排行榜中,擷取出的與你網站同類型的新聞網站,將之視為競爭對手。

SEO 可參考 SimilarWeb 的流量排行榜,找出競爭對手網站

 

找出了你的競爭對手之後,下一步就是要分析他們的重點數據,知己知彼,才有辦法擬定出自己的 SEO 作戰策略。至於有哪些重點數據要分析呢?請見此篇【SEO前,先分析競爭者的網站(二)分析競爭者網站的數據

 

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