要在數位環境中遊刃有餘，就必須掌握資訊的排名與呈現方式。您可能聽過 SEO 圈子中流傳的 E-E-A-T 這個詞。這不僅是行話，更是 Google 用來評估線上內容品質的核心概念，而了解這一概念對於您的品牌能見度至關重要。特別是現在，人工智能工具以前所未有的規模產生內容，證明您的真實性和價值比以往任何時候都更為重要。解碼 E-E-A-T：您的 Google 搜尋品質訊號指南 TL;DR: 什麼是...

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2025年5月15日

James Huang

掌握 SEvO，實現多平台成功

TL;DR Search Everywhere Optimization (SEvO) 是確保您的品牌可在所有這些管道中被發現的重要策略。關鍵統計數據證明了這一轉變（45% 的 Z 世代在社交網站搜索，63% 的產品搜索從 Amazon 開始，傳統搜索流量可能下降 25%）。實施 SEvO 涉及多平台關鍵字研究、量身訂做的內容、語音搜尋最佳化、策略性再利用，以及建立社交證明。 Mercury ...

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2025年4月30日

James Huang

為何全方位搜尋優化 (SEvO) 是您的新戰略要務？

TL:DR: 客戶旅程和資訊發現流程的分散程度已遠遠超越傳統的 Google 搜尋。用戶現在可以透過社交媒體、AI 助手、電子商務平台、語音介面等進行搜尋。為了保持知名度和競爭力，企業需要 SEvO (Search Everywhere Optimization) --一種專注於在所有相關數位接觸點上優化品牌存在的整體策略。這包括瞭解特定平台的行為、調整內容、應用原生優化技術、廣泛展示權威性，...

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2025年4月24日

James Huang

GAIO / LML SEO：規劃搜尋優化的下一條路線

TL:DR: 搜尋技術從關鍵字到 AI 瞭解 (BERT)，再到現在的檢索增強世代 (RAG)，已經發生了顯著的變化，為 AI 概述 (SGE) 和會話式 AI (ChatGPT) 提供了強大的動力。這需要一個新的最佳化層：Generative AI Optimization (GAIO) 或 LLM Search Engine Optimization (LLM SEO)。這兩個詞彙都是指針對 ...

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2025年4月19日

James Huang

人工智能時代的金融服務：利用 LLM 優化信任和可見性

TL:DR: 在 ChatGPT、Google 的 Gemini、Grok 等人工智能聊天機器人的推動下，消費者研究金融產品和尋求建議的方式正在迅速改變。用戶不再需要篩選搜尋結果，而是直接提出問題（「最佳抵押貸款機構」、「退休帳戶建議」），並獲得精挑細選的答案。對於金融機構而言，在這個新環境中的能見度和信任度取決於是否能獲得這些大型語言模型 (Large Language Models, LLM)...

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2025年4月16日

James Huang

人工智能生產力悖論：我們是否正在以效率換取理解力？

TL:DR: 像 ChatGPT 和 Copilot 之類的人工智能工具正在大幅提升生產力，特別是對於軟體工程等領域的初級和中級任務。然而，這樣的效率卻隱藏著風險：繞過了學習的關鍵階段，而在這個階段中，深度理解和結構性思考才得以發展。我們看到潛在的「斷層」出現了 - 大量的工程師能夠在 AI 的協助下執行任務，但能夠設計系統、釐清模糊性並掌握基本「為什麼」的高級架構師卻越來越稀少。未來最有價值的技...

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2025年4月15日

James Huang

R.I.P. 搜尋量

TL:DR: 由於 ChatGPT 等人工智能的出現，傳統的關鍵字搜尋量正逐漸被淘汰。人們會使用會話提示，而不只是關鍵字，人工智能會處理大部分的搜尋過程。忘記針對關鍵字進行最佳化；專注於影響 AI 的理解和建議。追蹤「提示驅動的能見度」- 您的產品/服務出現在相關 AI 回應中的頻率。這需要手動追蹤 (目前)，並轉向豐富情境的內容，以針對特定使用個案和複合使用者意圖。未來不在於關鍵字的數量，而在於...

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2025年4月12日

James Huang

內容的未來

人工智能產生的內容快速崛起，帶來了機遇與挑戰，尤其是在辨別內容真偽方面。AI 水印和檢測工具等短期解決方案提供了一些緩解之道，而長期策略則著重於批判性思考、教育和道德準則，以確保 AI 為人類的最佳利益服務。引領人工智能產生內容的新時代在此探討一個重塑我們數位版圖的有趣話題：AI 產生的內容。當我們目睹人工智能驅動的創意爆炸時，一個迫切的問題出現了--我們該如何區分人類創作的內容和人工智能產生...

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2025年4月6日

James Huang

2025 年領先的大型語言模型 (LLM) 分析

TL;DR: 在我們邁入 2025 年之際，大型語言模型 (LLM) 的面貌正快速演進，Grok 3 和 Gemini 2.0 等新版本將帶領潮流。本篇部落格將探討目前主流 LLM 的排名，並強調它們在各種使用情境中的表現，包括免費使用、付費訂閱及 API 存取。深入了解分析結果，可為您的企業技術採用策略提供指引。簡介在瞬息萬變的人工智慧世界中，掌握大型語言模型 (Large Language...

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2025年2月21日

James Huang

解讀模型參數

TL;DR：瀏覽 AI 模型參數的世界可能會讓人感到懼怕，但了解這些概念對於有效利用 AI 是非常重要的。將模型參數想像成餐廳中的菜單項目，其大小和精確度會影響記憶體使用率、效能和精確度等一切因素。掌握這些概念對於您的企業進行數位轉型和優化技術應用是非常重要的。簡介在熙來攘往的人工智慧領域中，理解模型參數往往感覺像是在一家外國餐廳解讀複雜的菜單。有沒有被 Mistral 8x7B、Llama...

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2025年2月16日

James Huang

超級圖書館員的一天

TL;DR：揭開 Transformer 模型的內在運作，我們探索其元件 (如自我專注和多頭專注) 如何解碼語言的複雜性。透過圖書館的類比，我們發現了編碼和解碼句子的深刻簡單性，展現了人工智能將文字轉換為理解的力量。簡介在之前的探索中，我們深入了解了 Transformer 模型中的「神奇圖書館」，認識了它的關鍵角色：自我注意機制（圖書館員）、編碼器（閱讀室）和解碼器（創意空間）。今天，讓我...

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2025年2月9日

James Huang

談談我們最熟悉的陌生人：變形人 (The Transformer) (The "T" in GPT)

TL;DR: Transformer 模型徹底改變了我們處理科技語言的方式。它就像是魔法圖書館中的超級圖書館員，配備了超高精準度的解讀和產生語言的能力。它使用自我注意和多頭注意等機制來閱讀、理解和創造文字，雖然它也有記憶體限制和計算需求等限制。簡介對許多人而言，大型語言模型 (Large Language Models, LLMs) 的領域就像是一個神秘的黑洞。這些模型，尤其是 Transfo...

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2025年2月8日

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