2021年3月30日 星期二

SEO法寶-冷門的長尾關鍵字篇

 SEO 的法寶之一,就是一長串的長尾關鍵字!要怎麼做才能達到最大的效果呢?快來學學!

SEO的法寶之一,就是一長串的長尾關鍵字!要怎麼做才能達到最大的效果呢?快來學學!


承上篇「SEO法寶-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 長尾關鍵字

SEO如何分辨「核心關鍵字」與「長尾關鍵字」

長尾關鍵字示意圖:以關鍵字「洗衣機」為例

上面的圖示是「洗衣機」這個關鍵字,月平均搜尋量有四萬九千多次;如果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;如果再將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

居於中段的微長尾關鍵字,關鍵字數量為次多、搜尋量次高、競爭度也次高。通常這類關鍵字為指定品牌(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

居於後段「長尾關鍵字」,多為特定的產品型號。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。

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」。

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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2021年3月29日 星期一

SEO法寶-關鍵字分類篇

SEO 的法寶有哪些呢?關鍵字怎麼分類當然少不了!

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關鍵字是將你的網站和用戶搜尋的字詞連結而成的詞組。SEO 如果可以針對適合的關鍵字來做優化、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」,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」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」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。在下一篇會討論。


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2021年3月24日 星期三

有了AR感測器,只要動動手指就可以!(下)

 臉書手腕AR感測器,讓你隔空也能操縱介面!擁有超能力不是夢!

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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


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

每一種 VR 穿戴式裝備如火如荼的發展,Facebook 為何會選擇「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「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,並且進行細微精緻的控制。從用手術刀的外科醫生,到雙手飛舞於琴鍵上的鋼琴演奏家,都來自於觸覺感知。」

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: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:Tech@Facebook

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。

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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2021年3月22日 星期一

有了AR感測器,只要動動手指就可以!(上)

臉書手腕AR感測器,讓你隔空也能操縱介面!擁有超能力不是夢!

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最近Facebook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,讓使用者只要靠手腕感知,就能實現隔空操控的介面、高速打字、透過觸覺反饋可以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: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 AR 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。

本文為該系列的上篇,下篇(關於「FB為何使用手腕、而不是語音來做 AR 感測?」 以及「AR 手腕感測背後的技術」 )請點此連結


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2021年3月21日 星期日

人工智慧醫療的高準確率將有助於疾病的預防!

 人工智慧醫療竟能預測阿茲海默症!?且準確率高達八成?

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人工智慧醫療可預防阿茲海默症!日研發預測 AI 準確度85%

根據日本經濟新聞的報導,日商富士軟片公司(Fujifilm Holdings Corporation)目前正在和阿茲海默症共同研究資料庫合作,研發可以解析認知障礙患者腦部圖像的新研發的人工智慧醫療技術,更進一步運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。

富士軟片會用新研發的人工智慧,結合旗下的醫療影像診斷技術,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 人工智慧醫療技術預估最快將於 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運長的 Johann Fernando 曾表示:「富士的技術會隨著醫療保健業不斷變化的需求而發展,而該產業的下一個里程碑將是人工智慧。」

2018 年,開始京都大學合作研發 人工智慧醫療技術,用於分析病例數據、分類量化病變。同年 11 月,富士軟片推出 醫療 AI 技術子品牌「REiLI」,特別瞄準於將圖像處理技術與人工智慧的結合,讓現今的醫療診斷技術更加精進。到 2019 年,當年的財報指出光靠醫療影像系統和高性能材料的銷售,富士的收入就已達 93.96 億美元。

 

2020 年 5 月,富士宣布旗下能用於診斷出肺癌的「肺結節檢測 AI」通過日本《藥品和醫療設備法》,獲准在日本發行。2021 年,富士軟片收購日本醫療業巨頭「日立」的醫學影像設備業務,被認為是富士繼續發展 AI 智慧醫療診斷的關鍵步。

富士軟片集團將人工智慧作為再次轉型的技術核心,得以在面臨窘境前成功翻身、開創另一片天地,在稱奇的同時,或許也能帶給我們許多啟發。

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2021年3月16日 星期二

Google人工智慧取代Cookie!(下)

 Google 選擇改用人工智慧保護隱私,這步棋究竟下得對不對呢?!

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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

 

即使棄用Cookie Google還是能用FLoC賣廣告

所以 FLoC 要怎麼幫廣告客戶鎖定特定的客戶群放廣告呢?

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」的廣告透放技術。

圖片來源:Google Ads & Commerce Blog

至於群體追蹤如何才有效,就有賴 FLoC 把用戶分類的精準度。對使用者來說,同一個群組中的使用者越多、隱私性就越高,儘管對廣告商來說,要投放個人化廣告的成效就會越差。

Google 聲稱,與原本的廣告技術相比,FLoC 現階段約具有 Cookie 追蹤 95% 的成效,同時 Google 也表示廣告商擁有和使用 Cookie 追蹤相同的投資報酬率。

Google不只將人工智慧用在投放廣告上

聯盟式學習不是一個全新的技術,他最早在 2017 年在 Google 人工智慧  AI Blog 中提出。除了應用在智慧型手機上、讓使用者獲得更優秀的手機客製化操作體驗外,注重病患個資隱私安全的醫療產業也能見到聯盟式學習的應用。

因為病人的資料隱私在醫療產業中極度重要,聯盟式學習可以使病人的影像照片、病歷等私人資料不需要被傳輸、轉移至其他醫療機構,就能參與人工智慧的運算。除了 Google,NVIDIA 近年來也投注了大量心力在醫療產業的聯盟式學習技術之中。

一方面保護個資,一方面讓人工智慧的研究可以應用到實務的診斷上,達到不錯的效果。

機器學習取代「餅乾」的隱憂

這樣聽起來 FLoC 似乎是取代 Cookie 的最佳方式,既能保護使用者隱私、又能讓廣告商繼續向特定族群投放廣告。但就目前而言,FLoC 技術尚未獲得一致認可。

一派聲音擔心認為「將使用者分組」可能會加重偏見與歧視問題,也容易引發有心人士針對特定群組進行網路攻擊。

如廣告技術公司 Criteo 的資深機器學習工程師 Basile Leparmentier 就表示:Google 提出的 FLoC 群集演算法是由他們自己開發處理,且對所有網路使用者通用的,因此,Google 有權在任何需要的時候修改演算法。更奇怪的是,如果其他瀏覽器開發商想要採用 FLoC 群集演算法,它們也能自行更改分組供自己使用。

亦有聲音擔心此舉是變相進一步鞏固 Google 的廣告科技龍頭的地位。以「維護用戶隱私」而聞名的搜尋引擎「DuckDuckGo」公關副總裁 Kamyl Bazbaz 表示:FLoC 是透過用戶的瀏覽歷史記錄,將用戶分類給基於相同興趣群組,而這樣分類機制最後會形成類似「超級追蹤器」的結果,這比許多網站都已使用的 Google Analytics 更為恐怖。

Google 最快會在 2021 年 3 月正式導入 FLoC 到 Chrome 上測試,而 FLoC 的實際運作的成效與後續產生的效應,或許都還要靜觀其變。

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2021年3月14日 星期日

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Google 近日於在官方部落格中刊出一篇文章,表示旗下服務將逐步汰除第三方「Cookie」技術。Google 預計於 2021 年啟用「FLoC」的人工智慧技術。

此舉是因使用者們不斷增加的隱私要求,以及迅速變化的政策監管機制,使得開發自家的 Cookie 平台不再值得長期投資的選擇。

Cookie 技術目前普遍應用於數位廣告,是當代數位網路必備的追蹤工具,但 Google 旗下的 Chrome 瀏覽器有極重的市場占比,因此其淘汰 Cookie 的決定將對網路及數位廣告生態,造成巨大的影響。

Cookie是什麼?

圖片來自:internetcookies.org

 

你是否疑惑,為何我在電商平台搜尋「逗貓棒」、「貓砂」,接下來社群網站就出現一排寵物用品的廣告? 或是當再次打開訂房網站,發現網站保留了你前一次逛的飯店紀錄?這些都是「Cookie」的功用。

多數網站為了識別使用者,會產生一個小型文字檔案,記錄用戶的來源、身分、點閱足跡等資料,日後同一使用者再次造訪時,可以保持登入狀態、記住偏好設定和提供所在地相關內容等等,提供更流暢、更方便的使用體驗,這個檔案就被稱為「Cookie」。

Cookie 可以分成「第一方 Cookie」以及「第三方 Cookie」兩種。第一方 Cookie 是由使用者存取網站隸屬的網域所發行,用於記錄限定於該網站的瀏覽紀錄等資訊;第三方 Cookie 則會跨網域獲取使用者的瀏覽紀錄等資訊,用來推送該使用者可能關注的廣告。目前全球千千萬萬的大小型企業透過 Google 投放廣告,取得龐大的使用者數據,就是透過 Cookie 蒐集。

而「第三方 Cookie」常常造成網路隱私的爭議。許多證據都指出,Cookie 會在使用者不知情的情況下遭第三者利用,使用者不知不覺間被出售了個人資訊與網路足跡,隱私受到侵害。

接連爆出的隱私爭議,讓身為網路廣告巨頭的 Google 早有移除第三方 Cookie 的想法。

2019年,Google 提出 Privacy Sandbox(隱私沙盒)實驗計畫,目的是在保護用戶隱私的前提下,持續為廣告商和企業提供個性化的網路廣告。這次的最新聲明則表示:確認不會研發這類用於標示用戶身份的工具,也不會在包括 Chrome 在內的所有自家產品提供類似服務 。

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)的機器學習架構,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:

  1. 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。
  2. 中心模型整合、更新各個設備上傳的結果。
  3. 將中心模型更新後的結果回傳給各個設備。
  4. 各設備更新各自的模型。

因此,FLoC 人工智慧技術能兼顧隱私性、實用性與資料安全性三個面向。

 

本文為該系列的上篇,下篇(關於 Google 如何將 FLoC 用於 GoogleAds 以及.....、造成那些隱私的隱憂?)請點此連結 

 

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2021年3月10日 星期三

人工智慧製作動態照片超有趣!

 人工智慧讓照片裡的人都動起來了!

人工智慧讓照片裡的人都動起來了!


以色列公司開發人工智慧製作動態照片 讓已逝親人「活過來」眨眼微笑

你有想過人工智慧能替逝去的親人注入新的活力嗎?不要擔心,這可不是科幻電影的恐怖情節。

一家提供家族基因溯源、DNA 鑑定與線上族譜建立服務的以色列公司「MyHeritage」,日前公開了瘋迷社群網路的人工智慧應用服務「Deep Nostalgia」,使用者可以透過人工智慧合成技術,讓肖像照片「躍然紙上」,將原先靜止的照片變成動態影片,並添上靈動的表情,包括眨眼、微笑、點頭等等,照片中人物自然的神態彷彿具有生命力。

AI 服務「Deep Nostalgia」運用人工智慧,讓靜態照片變動態。圖片來源:MyHeritage 官方網站。


服務名稱中的「Nostalgia」為中文「留戀、懷舊之情、對往事的懷念」之意。如果使用逝去親人的舊照片,看見他們活動起來、神態自然的樣子,讓人彷彿覺得已故的親人就在眼前,足以抒發緬懷之情。

說到動態相片,有人可能會想到 iPhone 和 iPad 設備上的「Live Photos」功能,可以捕捉按下快門前後數秒,並儲存成包含動態與聲音的「動態相片」。目的在於讓使用者拍照時不會錯失美好的一瞬間;但Deep Nostalgia可以將任何時間、地點、人物的照片變得栩栩如生,就是最新的智慧型手機也無法做到的了。

原本是為了開發「反識別」AI 技術

Deep Nostalgia 的 AI 技術部分,由同為以色列公司「D-ID」提供。D-ID 的初衷是為了幫助人們阻擋無所不在的臉部辨識技術、避免洩露真實個資,因而研究人臉識別技術。而後來延伸出其他應用方式,如這次的 Deep Nostalgia,是透過人工智慧 AI 對照片進行動態處理,將人臉特徵對應到驅動程式上,進而實現「動態人像」。

「透過將照片和真人的臉部特徵相互對應,便能使 2D 的平面人臉生動起來。」 D-ID 官方表示,這項技術可以應用於歷史文物、博物館或教育上,讓歷史人物「復活」。

不只真人照片 經典名畫、古人畫像都能動起來

除了真人照片,也有許多人上傳知名歷史人物的肖像畫,即使是油彩繪製而成的古典油畫,透過人工智慧的「巧手」後也能宛如真人一般靈動可愛的動作。

  這也讓許多人聯想到知名奇幻作品《哈利波特》中,在魔法世界中所有照片都是動態的,照片中的人物也可自由移動,讓許多哈利波特粉絲直呼「AI 簡直就跟魔法一樣!」

MyHeritage的人工智慧應用服務,讓歷史人物的肖像畫動起來。圖片來源:MyHeritage 官方網站。


想使用Deep Nostalgia,只需在 MyHeritage 的網站一鍵上傳照片即可,照片轉換過程是完全自動的。不過有幾項限制,第一是若照片中有多位人物,也只能將一位人物的臉部轉化為動態;第二是只能將人物的頭部與頸部轉換為動態。

    MyHeritage現在可以註冊免費會員,但是如果想一次上傳5張以上照片,則需要付費成為訂閱會員了。

 

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