網路行銷/網路營銷 : SEO 三大建議

在許多網站上可以看到諸如: "如何快速提升Pagerank", "Pagerank 7的快速捷徑" ...等等的文章或影片, 但是仔細去看這些網站的Pagerank竟然都是低於3或甚至降到0, 他們教您購買軟體, 他們教您快速增加backlink, 他們教您如何以短短幾分鐘的作業去提升PR值, 但是經事實證明, 不但無法達成目的, 還可能造成反效果, 在本篇文章中, 我們很誠實的告訴您真正被Google認可的方式 ... 在前幾篇文章已經提出許多觀念, 您可以去回顧一下: Internet大破譯(五): 看不見的網路行銷戰場 善用PageRank指標提升企業競爭力 搜尋引擎的運作背後 網路行銷 : SEO 五大要素 網路行銷 : SEO 十大守則 網路行銷/網路營銷 -- 內容為王 除了以上一些觀點之外, 我們再提供三項實務的建議, 當然這些不管是五大要素, 十大守則, 或是三大建議, 最後回歸的都是 Content (內容), 沒有價值的內容創造不出有價值的網站 但是有價值的網站需要讓search engine瞭解, 並讓讀者可以搜尋到您的內容, 這也是所有搜尋引擎希望所有webmaster能夠協助的地方: 在search engine還不夠智慧的情況下, 讓search eninge能夠真正反應讀者想要尋找的內容 哪三項實務的建議呢? (1)建立部落格 以目前的網頁結構來說, blog是最適合search engine抓資料的, 因為tag/category/publish date等等要素, 讓文章與文章之間會自然產生關聯, 這些關聯會讓片段的文章形成一串互相有關的內容, 這些關聯可以讓search engine知道如何index這些片段, 也可以讓讀者去一層層找到需要的資料, 因此如果您的網站沒有blog的結構, 應該盡快構思如果組織您的內容去建立有價值的blog (2)善用網路社交工具 什麼是網路社交工具? network bookmark (網路書籤)就是一個例子, 建立部落格後僅是在您的內容上建立關聯, 而使用網路書籤可以讓blog間串聯起來, 並且讓更多人來看到您的內容, 並且網路書籤的tag可以將這些關係標準化, search engine可以很輕易的index相關內容 (3)使用Semantic HTML 什麼是Semantic HTML? 根據wikipedia的Semantic HTML解釋, Semantic HTML不是一般webmaster能夠瞭解的, 但是有另外一篇比較淺顯的說明您可以參考: Writing Semantic HTML Semantic HTML的目的就是讓您的內容可以清楚呈現給search engine, 因為search engine並不瞭解您的內容, 但是透過HTML tag, 他可以知道這段文字是屬於哪個類別 總而言之, 其實以上三大建議, 是希望您的網站在結構與關聯上, 能夠替search engine做更清楚的描述, 如此一來search engine瞭解您的網站, 也同時讓讀者知道搜尋到的是否是需要的內容 真正的Search Engine Optimization (SEO)是在協助search engine, 而不是在欺騙search engine 許多人都說做SEO要偷偷做, 不要讓search engine知道您的作法, 其實只要是正確的SEO作業, search engine反而是鼓勵的, 因為您可以改善他們的搜尋效能 在內容上提升, 在結構與關聯上修正, 才是真正在進行SEO, 請大家光明正大的進行, 如此一來才可以讓讀者找到需要的資料而不是一堆不相干的垃圾

網路行銷/網路營銷 -- 內容為王

數位網路社群已經走過近十年的時間, 距離上次改版也已經六年的時間, 但到今年四月才驚覺沒有獨立建立部落格架構已經無法符合市場需求 當初在2008.04剛建立部落格時, 當然PageRank=0, 並且完全沒有讀者, 但是到2008.07底, PageRank已經由0翻到4, 雖然部落格流量仍然未見起色, 但靠著文章被引用次數的增加, 已經逐漸被網友知道 ... 喔, 原來數位網路社群還有blog啊! 到底如何在3個月的時間, PageRank由0到4呢? 以下是一些觀念 ... 其實標題已經很清楚的告訴您了 -- 內容為王 您還在使用一些黑帽式的軟體或技巧, 增加您的backlink嗎? 這些方式能讓您的SERP從30幾頁上升到前3頁嗎? 這些方式能讓您的PR在3個月內由0到4嗎? 當然答案應該很清楚! 那應該如何做呢? 只需遵照SEO五大要素, SEO十大守則, 好好規劃您的SEO策略與內容耕耘, 保證能夠有好的成果 也許您會問: 那沒有啥內容怎麼辦? 如果您是搞藝術, 但偏要弄個科技網站, 那就Sorry啦, 當然不能產出好成果 (除非外包找代筆), 因此弄個您真正專長的方向, 並一步一腳印的去驗證上述的SEO五大要素/SEO十大守則, 必定可以馬到成功 也許您又會問: SEO五大要素/SEO十大守則太大方向了, 有沒有Step-by-Step的做法? SEO不是1+1=2的問題, 因此實在很難寫出Step-by-Step, 光是一個要素可能可以寫一本書, 實在沒辦法詳細告訴您 ... 除非等筆者享受退休生活的時候吧!? 不管如何, 要提供經驗給各位的是: 不要再相信不重視內容的SEO方式, 沒有好的內容...神仙都沒辦法 也許您又會問: 那有不錯的SERP或PR能幹啥? 答案是如果您的網站不是營利型網站, SERP或PR實在沒啥意義, 但是如果您的網站是營利型網站, 就能夠快速的讓網友找到您的站台, 增加交易的機會 並且如果您有幾個SERP/PR不錯的站台, 就可以很輕易的繼續拉抬您其他的新網站邁向成功之路 因此持有優良的SERP/PR的站台或與該類站台保持良好互動, 是非常重要的事情啦

Google資料中心的秘密

Google提供全球大量的服務，幾乎已經快橫跨整個資訊科技的服務，但是Google資料中心的內部運作一直都是秘而不宣，許多人可能都碰過Google的服務出狀況，但是這些狀況總能在可容忍的範圍內解決，你可能發現你的Gmail的容量一直在改變，是什麼架構讓空間像捏橡皮糖一樣越捏越大?前陣子Google伙伴Jeff Dean在Google I/O會議中稍微揭開了公司基礎設施的神秘面紗。 Google的神秘面紗包括了: (1)軟體 (2)硬體 (3)叢集平行處理機置 Google軟體的三個核心要素：GFS（Google檔案系統）、BigTable和MapReduce演算法。而硬體卻是一般的伺服器、處理器、硬碟、記憶體等等。另一方面伺服器的叢集能在半秒之內回應700至1,000台伺服器的搜尋請求。 根據Google的說法，GFS是"a scalable distributed file system for large distributed data-intensive applications. It provides fault tolerance while running on inexpensive commodity hardware, and it delivers high aggregate performance to a large number of clients". 就是這個GFS的分散式檔案系統，讓Google服務可以隨時長出空間或是切去毀損的部分，而管理這個GFS的機置就是BigTable。目前有超過200個叢集在執行GFS，其中許多都包含數千台主機。 GFS把一塊儲存的資料(通常是64MB)，至少放在三台稱為chunkserver的主機內。 如果chunkserver發生故障，Master Server(主伺服器)便負責把資料備份到一個新的地方。至少在儲存層級，主機故障完全由GFS系統處理。 Google到底擁有多少台伺服器?據Dean表示，每個機櫃存放40台伺服器。而根據某項估計，Google目前在全球有36個資料中心，以每個中心有150個機櫃計算，Google的伺服器至少超過20萬台，並且每天都在增加中...下圖就是Google最早期的server rack，當然目前的硬體比這個肯定更驚人了。 Google之所以成為Google，部分原因是他們推翻了電腦界的傳統作法。當所有的超大型資料中心都使用主流伺服器和軟體，Google的資料中心絕大部分是靠本身的技術構建而成。Google把命運操縱在自己手中，共同創辦人Larry Page鼓勵員工"別太相信有什麼不可能的事情"。 要維持如此大規模的運作，也許可以說全世界是卯起來操Google的架構，Google必須對每一台機器抱有一種隨時可犧牲的態度。伺服器製造商喜歡主打他們的高階主機承受故障或當機的能力，但Google寧願把錢投資在容錯軟體上。他們認為擁有兩倍數量但較不可靠的硬體，勝過一半數量但較可靠的硬體。你必須在軟體的層級提供可靠度，如果你有1萬台主機在運作，每天一定會有一些東西掛掉。這個跟我們一般的認知確實有蠻大的差異，我們通常都希望有數量雖少，但功能穩定的機器，而不願意有一大籮筐兩光的機器。 每個新叢集上線的第一年，通常會發生1,000次個別主機的故障，數千次硬碟故障... 一次電力輸送問題，導致500至1,000台主機失效約6小時... 20次機櫃損壞，每次造成40至80台主機下線... 5次機櫃搖晃，導致半數的網路封包在傳送過程中遺失... 整個叢集至少一次重新上線，在兩天之內的任何時間，影響5%的主機... 整個叢集還有一半的機率會過熱，在5分鐘之內讓幾乎所有伺服器當機，並且花上1到2天的時間恢復... 雖然Google用一般硬體組件來組裝其伺服器，但卻不用傳統的封裝，他們要求Intel提供特製的主機板。Google目前在每40台伺服器的機櫃外，包覆一層外殼，而不是每台伺服器有個別的外殼。 Google在2004年開始設計的BigTable，用BigTable為所有資料提供若干結構，目前用在超過70個Google計畫，包括Google Maps、Google Earth、Blogger、Google Print、Orkut和核心搜尋索引。最大的BigTable實用範例管理橫跨數千台主機、約6 PT(petabytes)的資料。 Google在2003寫出第一版的MapReduce，讓該公司有辦法實際發揮那些資料的用處。舉例來說，MapReduce能找出某個特定字彙在Google的搜尋索引中出現的次數、列出所有特定字彙出現的網頁，和連結到某個特定網站的所有網站。 利用MapReduce，Google能用相對迅速的時間，建立一個包含"digital"、"network"和"society"三個字的所有網頁索引。"Dean說：「你必須能夠依序地橫跨數千台主機作業，才能在一個合理的時間內完成這項工作。」 MapReduce軟體在Google內部的應用日漸增加，2004年8月，該軟體執行2.9萬項工作，到2007年9月，已經暴增到220萬項。在這段期間，完成一項工作的平均時間也從634秒降至395秒，而MapReduce的工作產出則從193 terabytes上升到約1.4萬terabytes。Dean說，Google在任何一天都要執行約10萬項MapReduce工作，每一項工作佔用400台伺服器，且需要5到10分鐘完成。 MapReduce就像GFS，是特別設計用來迴避伺服器問題的。Dean表示：「當某台主機故障，主伺服器知道那台機器正在執行什麼工作，將命令其他主機接手那項map工作。你可能影響到100個map工作，但會有100台主機接手那些工作。」 MapReduce的可靠度一度遭到嚴厲的試煉，當時一個1,800台伺服器的叢集正進行維護作業，工作人員一次拔下80台主機的插頭，同時另外1,720台主機必須接下停頓的工作。Dean說：「速度變得有點慢，但工作全部完成。」而在一次2004年的簡報中，一個1,800台叢集的系統，承受了1,600台伺服器同時故障。 所以，Google資料中心的運作似乎如魚得水，一切順利。但該公司還不滿足，列出了一長串待改進的事項。大多數公司都試圖找出如何平順地將工作在伺服器之間轉移，但Google已經超越了那項挑戰，他們要能夠自由、平順，且自動地，將工作在各個資料中心間轉移。 Dean說：「我們下一代的基礎設施要是一個能夠橫跨大區塊主機轉移，而非單一機器的系統。」目前，某些大型的檔案系統具有不同的名稱，如GFS/Oregon和GFS/Atlanta，但他們都是彼此的拷貝。他表示：「我們要一個單一的名稱集。」 Google種種獨創的系統替他們開創了天下，也建立了其他競爭者很難跨過的門檻，但是隨著越來越複雜的環境，Google自己需要解決的問題，肯定挑戰會越來越大。

一群訓練有素的猴子

在之前有一篇文章提到勞力密集的網路科技產業, 這幾天真的很巧, 看到YouTube的網站出現問題, 秀出了這麼一段訊息 ... 500 Internal Server Error 抱歉，發生了錯誤。 我們已調派一群訓練有素的猴子來處理狀況。請將此事件 回報至客戶服務。 YouTube真的太幽默啦, 一群訓練有素的猴子, 不知道被派來處理的工程師做何感想... 說老實話, 搞技術已經20多年, 還真的有種耍猴戲的感覺, 大多時間在處理的事情都是很低層次的問題, 但是這些低層次的問題又都是系統是否能夠正常運作的關鍵 什麼時候才能真正用"訓練有素的猴子"來處理這些雜七雜八的問題? 或什麼時候才能讓這些雜七雜八的問題讓Robot來做? 系統越搞越複雜, 越搞越分散, 常常一個小小的錯誤可以讓一個龐大的系統垮下來 ... 就有這麼一個笑話 ... 在一個龐大的資訊中心, 裡面只有一個人跟一隻狗, 裡面所有運作都已經全部自動化, 這個人的作用就是當自動化出狀況, 需要手動去開關機時, 這個人就去把開關ON或OFF, 而這隻狗幹啥呢? 有人說: 陪這個人吧! 有人說: 當警衛狗吧! 都不是! 這隻狗的作用就是 ....... 看好這個人, 不要讓他隨便去動開關 人的作用如果最後只是用來ON/OFF, 還真悲哀 在還沒變成那麼慘的狀況, 至少還能當隻猴子來用 所以那篇"勞力密集的網路科技產業", 絕對不是蓋你的, 因為我也是這個產業鍊下的一個猴子 ...

Microsoft的搜尋與多媒體技術

微軟亞洲研究院成立十週年，院長洪小文(上圖)透露了部份研究成果：搜尋與多媒體技術。目前進行的研究成果包含自動化圖片編輯、與行動定位系統搭配的圖片搜尋、以搜尋為基礎的翻譯技術、哼唱搜尋，以及自動語音合成技術等，全都與多媒體或搜尋技術相關，顯示微軟打算與Google正面交峰的企圖。 與Google Earth與街景服務競爭的圖片搜尋技術稱為Photo2Search，使用者可用手機將街道上的建築物拍攝並上傳至系統，系統便會先取得基地台的位址資料，再將附近街道圖片與使用者上傳之圖片進行比對，比對完成後，再將使用者所需的資訊，如附近地圖、觀光點、建物資訊等訊息回傳給使用者。 傳統的圖片搜尋多半是透過metadata才能進行搜尋，但Photo2Search是透過基地台的位置比對，將搜尋目標範圍縮小後，再針對圖片內容進行畫素分析。 Photo2Search顧名思義就是利用圖片來搜尋，想要知道最近出來的DVD的反應如何?是值得一看還是浪費時間?只要照個像丟上系統查詢...想要知道最近開的餐廳評語如何?也只要照個像丟上系統查詢... Photo2Search就是要讓: a picture is worth a thousand words , 一張圖片勝過千言萬語, 讓圖片自己與系統對話! 這個技術就是要解決實際世界與數位世界的差異問題, 這項技術的前身是Content Based Image Retrieval (CBIR) - 圖片內容頡取, 但是運算時間長且不易取得同類查詢的結果, Photo2Search使用另外的方式來比對事先取得的圖片資料庫, 這個技術可以運作在圖片、聲音、影片上。 其他關於搜尋的技術研發，還有翻譯搜尋Lingo。透過比對網路上現成的多語言資料，可以更精確找出特定語詞的譯法。至於已被商品化的搜尋技術，則是哼唱搜尋(Query by Humming)，藉由哼唱一段歌曲，再透過語音辨識技術來找出資料庫中吻合的曲目，該技術目前已輸出給部分手機鈴聲(ringtone)業者，並已有商業化服務。 該語音合成的發聲特徵來自建模(modeling)技術，任何人只要先花二十分鐘讓系統學習，然後就能用他的聲音唱任何歌曲、說任何話。 這樣一個系統在任何多媒體資料庫上是非常有用的，其中載有音樂的資料庫提供一個替代性和自然的方式查詢。可以廣泛使用這種系統在商業音樂產業、音樂電視台及電台、音樂商店，甚至於個人的使用上。

近期語意技術探討(一)

(圖片來源:http://gridinoc.name) 2008年可以說是語意技術發燒的一年, 並且近年來不管是研究單位或是新創公司, 對於語意相關技術的重視與投資可謂不遺餘力, IEEE Intelligent Systems也在今年初刊登了不少關於語意技術的文章, 我們來看看到底語意已經發展到什麼程度 ... 語意技術對於一般使用者是感覺不到的, 您並不知道到底哪個東西應用了語意技術, 頂多您會覺得電腦好像變聰明了, 但是如果運用得不好, 您可能會覺得怎麼電腦這麼笨, 電腦的聰明與愚蠢就完全取決於到底是否正確的運用Semantic Technology(語意技術)、Artifical Intelligence(人工智慧)、Nature Language Processing(自然語言處理)、Ontology(本體論)...等等 在W3C的網站就舉了幾個語意技術的使用案例 例如其中BT(英國電訊)的案例, 根據Forrester研究顯示排名前3500的大公司, 花費在整合的費用是$6.3 million並且其中的31%花在整合外部公司, 而電信類的公司花在整合外部公司的比例高達70% BT就將Semantic運用在SOA(Service-Oriented-Architecture)上, 讓他們的外部夥伴使用Internet與BT的B2B Gateway聯接, 輕易的自行處理作業支援相關運作, 如此一來減輕了支援成本, 也加速了作業效率 這個技術使用SOA來將整個系統分成Presentation Tier、Service Tier、Data Tier, 透過Service Tier的Semantic Broker去抓取異質系統的資料, 然後呈現在外部公司的系統上或是瀏覽軟體上, 如此一來BT本身的不同系統整合起來了, 外部公司使用各種不同系統也都可以順利的透過這個B2B Gateway來整合 在目前語意技術的運用上, 幾乎離不開Web2.0與SOA, 就其中Markup與Mashup的特性來發揮, Markup讓資料可以分析、交換(如XML、RDF、RuleML), 而Mashup可以讓服務混搭, 因此幾乎所有的技術都繞著Markup與Mashup走, Semantic/Web2.0/SOA幾乎就是Internet三位一體的趨勢 目前在歐洲的語意研究上, 以Neon-Project、SEKT、DIP為主, 各自都發展許多不同的語意技術與工具, 下次再仔細說明囉 ...

搜尋引擎的運作背後

相信大部分人都不太清楚到底搜尋引擎如何運作, 就算是SEO專家或是技術高手, 對於Google的PageRank也都只能由觀察來推論實際運作的可能性, 現在我們就幾個關鍵人物的說法來探究 ... 近日Google的官方部落格刊登了Udi Manber(VP Engineering, Search Quality)的這篇文章: Introduction to Google Search Quality, 並且透露Google將定期公告關於搜尋引擎的訊息 Udi Manber在2006年前是負責Amazon的A9搜尋引擎, 因此雖然只加入Google兩年, 但是已經算是搜尋引擎的老鳥了 在談Udi Manber的文章前, 我們先來看Blekko的Rich Skrenta, 他敘述關於search engine: Step 1 is to copy the internet onto your cluster. Step 2 is to analyze it.. Search is like 7 hard problems wrapped into a stack. Distributed systems, html analytics, text analytics/semantics, anti-spam, AI/ML, frontend/UI. And scale... Plus there is always something fresh and new every day mining through the vast sordidness of the many billions of pages on the web. You expect to be amazed at the endless varieties of crazy porn domains and new approaches to webspam. Rich Skrenta說到, 搜尋引擎就是把全球的頁面複製一份到你的叢集裡, 然後進行七項苦工(分散式系統,HTML分析,文字與語意分析,反垃圾,人工智慧與機器學習,使用界面,彈性的系統規模)...然後每天都會驚訝發現許多的色情與垃圾網站...(僅就意思翻譯,請多包涵) 他的最後一句透露了兩個重點...取巧的網頁會被抓出來,以及人類在整個過程中會介入資料的判斷 其實從上次Google的PR調整來處罰Paid link, 大概就清楚人為干擾search engine algorithm的例子 ,但由Rich Skrenta的說法就更明白, 非自然的網頁行為是被嚴密的監控的, 也許您會認為上億頁的資料中不會被發現, 那您就低估了人工智慧與機器學習的可能性 ... SitePro列出的SEO十大守則中 Commandment 1: There are No Rank Guarantees Commandment 2: Ranking is Not the End, It's the Means Commandment 3: Know Your Competition Commandment 4: Use Search Engine Friendly Design Commandment 5: Select Keywords that are Worthy Commandment 6: Write Great Content Commandment 7: Use Good Hyper Linking Strategy Commandment 8: Write Relevant and Original Meta Content Commandment 9: Acquire Relevant Links Commandment 10: Consult Experts, If You Need To 也可以很清楚的知道: 好好耕耘內容, 不需要太在意評分, 自然可以呈現好結果 我們現在再回來看看Udi的文章 ... PageRank is still in use today, but it is now a part of a much larger system. Other parts include language models (the ability to handle phrases, synonyms, diacritics, spelling mistakes, and so on), query models (it's not just the language, it's how people use it today), time models (some queries are best answered with a 30-minutes old page, and some are better answered with a page that stood the test of time), and personalized models (not all people want the same thing). 顯示PageRank只是"Part-of", 由許多觀察也發現, PR與SERP不如以前關係緊密, 因此許多追求PageRank的作法應該有所調整, 並且以後可能搜尋結果可能會因人而異(您看到自己頁面的搜尋結果很好,不要太高興啦...) In 2007, we launched more than 450 new improvements, about 9 per week on the average...we made significant changes to the PageRank algorithm in January. 去年Google就進行了450次以上的調整, 並於2008.01做了PageRank algorithm重大調整, 跟一些專家所說的數字差距真的太遠啦 There is a whole team that concentrates on fighting webspam and other types of abuse. That team works on variety of issues from hidden text to off-topic pages stuffed with gibberish keywords, plus many other schemes that people use in an attempt to rank higher in our search results. The team spots new spam trends and works to counter those trends in scalable ways; like all other teams, they do it internationally. 如Rich Skrenta所說的, Udi也提到非自然的取巧作法是被嚴格觀察的...尤其當您在網頁上看到某些取巧的作法時, 就趕緊停止吧, 因為Gooogle早晚也會知道的... 我們就密切注意Udi Manber後續的文章吧, 如果您懶得看英文, 隨時回來這裡交流吧 ...

Blekko:下一個Google?

如果跟您說Blekko這家公司創於2007年六月, 並且已經募集了數百萬美金, 而他的網站在這裡, 不知您做何感想? 但是如果再跟您說, 他的創辦人是Rich Skrenta:撰寫第電腦病毒Elk Cloner、DMOZ ODP創辦人之一、Topix線上新聞創辦人之一, 並且他的夥伴是早期Google的人David DesJardins與Jeremy Wenokur(Jeremy也是ODP的早期創辦人之一), 大概您就不會那麼驚訝了 不過一堆有頭有臉的人搞出一個Blekko這樣的公司, 到底葫蘆裡是賣什麼藥呢? 據Skrenta表示, Blekko主力在indexing,query serving的後端, 將會讓使用者有全然不同的搜尋經驗, 但是真正宣佈prototype應該不會早於2009年, 因此可以預知2009年後以Google PageRank為主的SEO會有一個不小的改變 也許您會說:幾個人加上幾百萬美金, 可能憾動Google在搜尋上的地位嗎? 如果您仔細瞭解他們在Google、DMOZ上扮演的角色, 也許您就不會太懷疑Skrenta所說的 除了Blekko之外, 還有Twine、Powerset、Freebase、Kartoo、izito、ujiko、hakia ... 緊追其後, 2008年到2009年之間, 搜尋引擎還有一場大戰, Sit back & Enjoy it !

Wire-free 無線的科技生活

(Powermat wire-free device 請點圖看影片) 筆者在2003年曾經報導過MobileWise的Wire-free device, 當時這個產品的出現真的令人驚豔, 終於可以擺脫3C產品那麼多規格的充電器, 但是幾年過後MobileWise突然消聲匿跡, 當時另外一家Splashpower也同樣莫名其妙的消失, 到底發生了什麼事呢? 根據WildCharge的Matzkevich(當時MobileWise的Marketing VP)說, 當時的製造成本與現在差異太大了, 因此當時的製造技術根本無法生存, 這裡有WildCharge在CES上的影片 除了WildCharge外, 同樣是Wire-free的供電設備還有PowerCast, eCoupled與Powermat,這裡有關於PowerCast的介紹及eCoupled的介紹 不管是Powermat, PowerCast, Wildcharge, 或是eCoupled, 都是無線式的電源設備, 提供給lower-power device, 如3C產品/電視/電燈/玩具...等 Powermat使用的是Powermat’s surface connect technology™ (SCT)專利技術, PowerCast使用的是Powercaster™ transmitter chip與Powerharvester™ receiver chip, 透過RF(Radio Frequency)來傳送訊號與充電, WildCharge則與Powermat的技術及應用比較類似, eCoupled則與PowerCast的技術及應用比較類似 有興趣的讀者, 可以看CES 2007與CES 2008詳細內容

語意搜尋的前哨站 : 垂直搜尋

在Google的一般搜尋後又推出各類搜尋之際(圖書搜尋, 地圖搜尋, 學術搜尋, 網誌搜尋, 產品搜尋, 新聞搜尋...等), 各家一堆特定目的垂直搜尋也紛紛想要搶下一片江山, 這些搜尋引擎到底存活的機率有多少? 功能如何? 目前廣泛性的搜尋除了Google外, 大抵普遍被使用的就是Yahoo/Microsoft/A9/AltaVista/AllTheWeb/Lycos/Ask.com/Baidu...等等, 在這些廣泛性搜尋引擎與語意搜尋引擎(如Kartoo/izito/ujiko/hakia...等)之間, 垂直搜尋引擎的出現也彌補了目前搜尋不精準的缺點。 以下就來介紹一些功能不差的垂直搜尋及特殊查詢網站... (1)(垂直搜尋)Kooxoo酷訊網 : 提供中國大陸的工作、房屋、票務、酒店、旅遊、購物等生活內容的搜索服務。這個酷訊網由北京大學計算機工程背景的陳華所創辦, 可以搜尋到的訊息可以說幾乎涵蓋了中國大陸的食衣住行娛樂, 由於表現不凡, 也獲得了Qihoo不少資金的投資。 (2)(垂直搜尋)Jobui/Jobmet : 為求職者提供大量的工作訊息，及中高端人才獵頭服務。這類服務與台灣的104人力銀行不同, 他們沒有自己的資料, 只是提供界面去各人力資源網站抓取資料加以整合。 (3)(垂直搜尋)Krillion產品搜尋 : 這個查詢與Froogle類似, 但資料量不夠多, 面對Google大概存活率不高, 除非資料能夠往精緻化發展。 (4)(垂直搜尋)Spock找人服務 : 這個找人服務與USA People Search類似。 (5)(垂直搜尋)Yoinkd音樂搜尋 : 與百度的MP3搜尋類似, 精準度不錯, 而且資料量也不差。 (6)(特殊查詢)Openrice餐廳搜尋 : 可以搜尋香港各類餐廳, 但不算是垂直搜尋, 因為資料蠻齊全的, 因此也把他列進來。 (7)(整合界面搜尋)oskope視覺搜尋 : 提供搜尋eBay/Amazon/flickr/Fotolia/Yahoo/YouTube等內容的視覺化搜尋, 其功能與Spacetime類似, oskope需要安裝額外的plug-in, 而Spacetime需要安裝額外的軟體, 並且硬體需求也較高。 (8)(垂直搜尋)FindBook翻書客 : 提供各網路書店的書籍比價搜尋, 類似的服務有isoshu, 但是isoshu找的不是書籍的價格, 竟然找的是書的內文, 不知他是如何處理版權問題。 (9)(垂直搜尋)Yousee BBS搜尋 : 提供BBS站內的文章搜尋, 是政治大學資科系團隊製作出來的。 在網路上資料日增的情況下, 各種需求已經無法以單一普遍性搜尋引擎來滿足, 因此專門領域搜尋、垂直搜尋、語意搜尋等需求會越來越高, 並且更符合人性化的界面也是大家所期盼的, 以上這麼多的搜尋網站到底誰能勝出? 還是只是曇花一現? 就看使用者賞不賞臉了!

搜尋引擎的下一步:語意搜尋

現在的搜尋引擎雖然精準度已經比以往提高不少, 但是還是常常搜非所尋, 想要找亞馬遜叢林的資料, 輸入Amazon卻都是亞馬遜書店相關訊息, 必須翻到好幾頁以後才陸續出現亞馬遜叢林的資料 因為亞馬遜書店的PageRank值高, 因為亞馬遜書店的流量大, 所以搜尋引擎就以最可能你需要的出現在最前面, 但是偶爾(或是常常?)你要的資料並非最熱門的, 你就得耐心的多翻幾頁, 或者多使用不同的搜尋引擎來找尋 ... 但是, 這種現象已經慢慢在改觀中, 因為許多語意相關的技術已經逐漸純熟 ... 如上面畫面的izito, 當你輸入關鍵字以後, 右邊會出現Topic與domain選項, 當你輸入amazon後, 就可以選擇river或books等選項來確認你所謂的amazon是啥意思, 但是不幸的是...雖然izito可以搜尋中文, 但是對於資料的分類(也就是ontology的建立), 尚無法精確的處理中文網頁, 你如果輸入"五佰", izito自做聰明的分類還是會讓你滿臉豆花 ... 而如下圖顯示的ujiko雖然不允許處理中文資料, 但是允許使用者對搜尋結果做客製化(如搜尋到的結果給他一顆心, 或丟到垃圾桶), 下次搜尋就會以你客製的結果出現, 並且ujiko也提供跟izito類似的topic分類, 並且可以往下再分子類別, 雖然介面稍微複雜些, 但搜尋結果還算不錯 而如下所顯示的kartoo就更厲害啦, 當滑鼠移動到某個link時, 便會顯示這個link在ontology中的關係, 同樣的他的左邊選單也提供topic的選項, 不過kartoo也不支援中文搜尋 當然Semantic Search Engine還不只這些, 下次再來談多些相關網站及這些語意搜尋的技術層面內容 ...

CheckFree讓您線上存支票

(圖片來源: CheckFree.com) CheckFree Corp.推出線上銀行服務, 讓您在線上把支票掃瞄檔案上傳, 就可以存到自己的帳戶裡頭, 免除了跑銀行的麻煩, 這個被稱為Remote Deposit Capture的技術其實已經推出多年, 現在CheckFree Corp.打算推展到一般的消費者 ... CheckFree Corp.的副總Rod Springhetti說, 這個服務以後將會是線上銀行的基本功能, 目前只要您所屬行庫使用CheckFree的服務, 都能讓消費者體驗這個方便的線上支票服務。 Celent的分析家認為, 雖然這個服務將會是線上銀行及行動銀行的趨勢, 但目前會有多少銀行採用CheckFree服務, 或者消費者的反應如何都未可知, 根據Celent的調查, 20%的銀行可能願意採用, 另外20%的銀行願意考慮, 但高達90%的銀行願意針對公司行號推出這個服務。 目前推出這個服務, 對消費者而言應該是一個方便的事情, 因為大多家裡都具備上網設備及含有掃瞄器功能的印表機, 因此這個服務如果能夠在安全上把關, 讓芭樂票無法兌現的話, 也許台灣在不久將來也能夠享受這麼便利的服務。

勞力密集的高科技網路業

(圖片來源:http://www.explorepahistory.com/) 照理說高科技主要目的是在節省人力，讓需要人力的作業透過科技來快速處理，但是在層層環節還無法暢通的情況下，你所認為的高科技背後，可能就像上圖一樣 ... 看似一切自動化的假像下，其實後面是一堆人在揮汗作業著 ... 你認為在YouTube、無名影音等網路影音服務，是誰在監看哪些內容是不合規定的? 你認為酷訊網站、翻書客等垂直整合查詢的資料是怎麼來的? 你認為SEO(Search Engine Optimization)廠商用什麼方式讓你的網站提高搜尋出現機率的? 答案揭曉... YouTube、無名影音等網路影音服務，除了靠使用者檢舉之外，是靠人去監看哪些內容是不合規定，然後予以刪除。當資料量越來越大時，不是陷入無法控制的局面就是必須投入更多的人力。 垂直整合查詢的服務必須事先以Information retrieval的技術，分析取得資料的HTML TAG來確認抓取資料的格式，這當然就必須人力介入以提高準確度，但是當抓取資料的對方修改網站結構，所有資料就亂了譜了，所以當資料結構變更頻繁時，勢必投入更多的人力來修正。 而SEO就更是勞力密集了，雖說有一堆SEO軟體的協助，但是SEO軟體分析結果還是必須由人來決定哪些要修改?要採取哪些動作?然後背後一堆人來登錄網路目錄，並且大多再靠人力來監看結果。 為啥這麼累? 因為許多技術還不純熟，因為資料的互通還卡在許多關卡，因為只有人來作判斷才能確保最後結果。 哪些技術還不純熟? 影音內容與文字內容的語意技術，目前還無法讓電腦正確自動判讀影音內容或文字的語意，大多市面上的技術都還無法保證百分之百的準確。而資料互通雖然有XML與Web Services的技術，但是對方不開放的情況下，仍舊無法達到自動互通的結果。 想像一下，你用滑鼠一點，有這麼多的內容讓你免費取用，但是其背後正躲著一群人努力忙碌的產生較正確的資料，這個畫面是有些滑稽，如果資料量越來越多，整個勞力密集的高科技網路業會怎樣呢?

當Real Player可以下載網路影音檔案 ...

Real Player新版免費下載軟體於2007年推出，他可以在網路上觀看YouTube等線上影音時下載非DRM(Digital Rights Management)保護的各類網路影音檔案，並且內建燒錄軟體可以把下載的檔案，方便的燒錄成CD或DVD。這個功能確實造福了廣大的使用者，但是卻也引發了一場一觸即發的戰爭 ... Real Player提供的這個功能雖然不算創新，原本就有許多軟體或技巧可以將網路影音下載，但是總需要額外的安裝或步驟，但是現在連電腦白癡都可以一個按鍵把所有檔案搬回家，這個功能可能造成的問題，想起來就有些可怕 ... 到底哪裡可怕? 原本在網路分享的影音檔案，只是希望使用者透過網路平台來觀看，但是現在使用者可能下載後重新製作與燒錄，造成了Copy Rights更多的問題。原本透過網路平台以帳號密碼來觀看的公播版，如果沒有DRM機制，已經完全沒有保障了。 並且此舉，對於提供網路影音平台的業者，如YouTube、I'm TV、無名影音...等等，也會造成不小的衝擊，會造成廣告效益降低以及網路平台更加繁忙。 以往使用者在使用YouTube，可能一一的觀看各個網路影片，多少都會停留在頁面，而頁面上的廣告也才會有曝光度，但現在使用如果使用Real Player下載影片，他可以快速瀏覽了數十個影片，但都不在頁面觀看，等待下載完成後才在Real Player界面上觀看，此舉就造成了YouTube的流量提高了，但卻使得廣告效益降低了... 雖然Real Player的這項貼心功能實在讓使用者稱讚，但卻也帶來了更多著作權與版權的問題，並且是否會在網路影音平台造成風暴呢? 持續觀察才能知道了!

你在看誰的部落格? 一個目前沒有答案的問題

許多網路業界的人對於Andrew Keen的這本書嗤之以鼻, 認為Andrew Keen這一位失意的網路創業家只是在無病呻吟, 網路的現象輪不到他來下總結... 其實看這本書, 不是要來看他說的結論對不對, 而是透過他的觀察, 來思考您自己認為的結論是什麼 ... 我的標題寫著: 你在看誰的部落格? 一個目前沒有答案的問題 為什麼目前沒有答案? 因為結果如何大家都不知道! 除非您像Andrew Keen斷言說: Web 2.0是一個文化浩劫, 或是您斷言說: Web 2.0會讓文化更上一層樓 ... 當然這些說法, 都是瞎說, 還沒到最後一刻, 誰知道結局如何? 除非您是上帝! 那討論一個目前沒有答案的問題, 不是沒事找事, 無聊至極嗎? 幹啥去看Andrew Keen一派胡言? 就好像地球溫室效應, 高爾所說"不願面對的真相", 到底溫室效應是否人類造成的? 還是只是一個包裝精美的政治謊言? 當然目前大部分都認為溫室效應來自於人類濫用自然資源而來, 但是 ... 誰能十足十把握? 不過就算"不願面對的真相"是一個世紀謊言, 反正愛惜自然資源, 不要製造汙染總是好事, 到底是真相還是謊言就沒那麼重要了 因此看這本書, 不是要來看他說的結論對不對, 而是透過他的觀察, 來思考您自己認為的結論是什麼, 觀察Andrew Keen所說的現象有哪些是有可能發生? (哪些現象呢? 後續文章再一一探討) 可能發生的問題, 如果您能創造一個機制來解決, 那恭喜您! 繼Google,YouTube後, 您可能是下一個科技新貴 如果您無法創造一個機制來解決, 那至少不要成為災難的加速者 例如, 不要成為Web 2.0謠言的散播者或製造者 例如, 不要因為一時的方便而忘記了著作權 例如, 如果大家都能清楚的辨認網路上的錯誤訊息或詐騙內容, 也許這些錯誤訊息與詐騙內容會逐漸減少 (如果Spam Mail不再有效, 自然會慢慢消失, 如果詐財的色情內容招不到客人, 也自然會慢慢消失 ... ) Andrew Keen的書是否無病呻吟, 這篇文章是否也是爛文一枚, 也是由大家來決定 Web 2.0就是這麼可愛 (民主萬歲), 但也就是這麼可怕 (無知鄉民的假民主), 到底是可愛還是可怕, 就看大部分的閱聽者的素質來決定啦 ...

由業餘教派旁觀現在的專業人士

(圖片摘自電影:料理鼠王Ratatouille) 不管您是否看過《料理鼠王》這部電影, 您一定對於老鼠可以當廚師這件事情嗤之以鼻, 老鼠這麼骯髒, 廚師的專業怎麼可能由一隻老鼠來擔任? 並且廚房最怕的就是有老鼠, 一群老鼠佔據的廚房 ... 簡直無法想像誰還能吃得下飯? 如果您有以上的想法, 那您對實際的專業, 顯然還有一段差距 ... 《料理鼠王》這部電影敘述一隻與眾不同, 並且對於美食有獨特敏銳感覺的老鼠, 奮發向上成為一個專業廚師的過程 (以人的觀點來看, 老鼠還能奮發向上是一件令人噴飯的事情), 其實這與在Web 2.0的網路上, 業餘教派被所謂的專業人士所歧視有何不同? 所謂專業人士的笑話, 實在是順手捻來 ... 罄竹難書吧! 昨天一則電視上報導水上樂園發生意外的新聞: "在遊樂園遭抽水幫浦絞斷半截左掌及四根指頭的十一歲廖姓男童，昨天在加護病房見到探望他的父親時，第一句話竟是向父親道歉，讓廖父聽了一陣心酸。高雄醫學院表示，廖童的食指、中指恢復良好，但無名指、小指受傷嚴重，要再觀察一、兩周...二嬸、堂姊、乾爺爺多人，聚在加護病房玻璃落地窗外，輪流以對講機為廖童鼓勵，眼尖的廖童還問「妹妹呢？她有沒有哭？」廖母說妹妹下午會來看他，才平復廖童的不安..." 接著, 媒體鏡頭轉向男童的學校老師, 老師稱讚男童的勇氣 ... 看了這個報導, 當然為男童的遭遇不忍, 並且希望他早日康復, 但是正希望這則報導說明出事原因及出事地點的時候 ... 沒了 在各新聞台搜尋結果, 報導重點都是這位男童如何的勇敢...但是事件發生的原因是啥?是否該水上樂園的設施有問題?該水上樂園是否有處理這個抽水幫浦?該水上樂園的說法如何?其他人應該如何避免發生同樣的事件? 這則報導的"專業新聞工作者", 完全沒有做到平衡報導, 完全沒有報導廣大閱聽者希望知道的事情, 我已經知道這位可憐的男童很勇敢, 但我更希望知道, 到底其他人去該水上樂園遊樂, 應該如何避免發生同樣的不幸! 同樣的, 十億外交醜聞事件, 媒體報導金紀玖在美國的鄰居說: 人很少看到, 但他人看起來很好, 不像會做這種事情 ... 也都在專業的新聞媒體不斷的放送 ... (要不要也去採訪他堂哥的阿姨隔壁的大嬸?) 反而, 前陣子的虐貓事件, 因為愛貓人士在網路上搜尋線索, 並且鍥而不捨的追查, 終於將虐貓者揪出來法辦 不要說不專業的只有這些新聞媒體人, 老師、律師、法官、民意代表 ... 太多應該專業的人士, 其不專業的表現實在令人匪夷所思 在沒有Web 2.0的時代, 不專業人士的專業聲音沒有管道發聲, 只好讓這些專業人士繼續表演著不專業的笑話 在Web 2.0的時代, 雖說業餘教派有了發聲管道, 但也只是像料理鼠王一般, 一隻有著專業技能的老鼠, 默默的力爭上游 ...

他們不會知道你是一條狗

Peter Steiner:"On the Internet, nobody knows you’re a dog.” (在網際網路上,沒有人會知道你是一條狗) 這是Peter Steiner的一幅漫畫, 一隻狗坐在電腦前面, 告訴另外一隻狗說: On the Internet, nobody knows you’re a dog. 這個漫畫所要表達的意思跟Andrew Keen(誰在看你的部落格?The Cult of the Amateur: How Today's Internet is Killing Our Culture.)所說的業餘教派的意思差不多, 本部落格也在上篇文章談過一些論點 當大家都可以在網路上發表文章時, 確實會造成一些問題, 有些時候who很重要, 有些時候who並不是那麼重要 什麼時候作者是誰並不重要? 這篇文章的作者就不重要 ... 認為有看的價值就看, 認為沒價值就走人, 是國小生寫的或是博士寫的, 是流浪漢寫的或是大老闆寫的, 一點關係也沒有! 一些技術文章的作者也不重要 ... 只要這個技術使用後, 真的可以work就好, 不能work就罵幾句走人, 管他是Bill Gates還是隔壁小王寫的! 什麼時候作者是誰相當重要? 當你看到說吃維他命過量會死人, 這種專業建議並且個人無法證實的內容, 是否真的專業人士寫的就很要緊, 而且要負責任的專業人士才能具有公信力 當你在網路上看到辣妹猛男照片, 進而想與對方聯絡進行男女交往, 這個作者的真實身份就很重要, 你如何知道你來往的對象到底是真的辣妹猛男本身, 還是一個詐騙集團? 網路上一堆集體式的曝露者, 到底誰是犯罪集團操縱下的陷阱? 但是又有些時候, 很難說作者是誰重不重要, 因為要看誰是閱聽者, 聰明的閱聽者能夠正確的判斷可信度, 但迷糊的閱聽者可能就不具備判斷力, 有時專業人士可能寫出一些烏龍文章, 而業餘者也可能寫出不錯的內容 ... 講了半天, 我到底在說啥? 重點只有一句話: 在網際網路時代, 具備快速判斷資料正確性的能力, 應該納入教育體系的重點 快速判斷資料正確性的能力, 說起來簡單, 但其背後可能就必須有各種知識的長期累積 如果能夠快速判斷資料正確性, 你才能夠在大量的網路資料中快速建立知識, 否則可能看越多資料, 結果更加的無知! 但是How? 一是你本身的實體閱讀(實體書本的閱讀)不能因為網路資料充足而降低, 畢竟實體書本的可信度會相對較高, 二是網路上的一些基本技能的增強, 因為網路上資料的可信度判斷, 有些需要一些網路知識 因此, 重拾傳統書本與增加網路常識是在這個茫茫網海中, 做出快速判斷資料正確性的唯二方法!

你在看誰的部落格? 是誤解還是事實?

早安財經於2008年四月三日出版了『你在看誰的部落格?』這本書，在當天就收到了早安財經的電子郵件，上面寫著很驚天動地的標題: 數位創業家基恩：長尾理論大錯特錯！Web 2.0應全面反思！ 當時的直覺反應只有一個字: 『哇』 我到底在『哇』什麼呢? 光是看新書介紹，就把目前網路上大家所認知的潮流通通打翻，甚至於把網路上靠著長尾或Web 2.0賺到錢的人都批評得一無是處，真是有種! 這本書由Andrew Keen所著，原英文書名是: 『The Cult of the Amateur: How Today's Internet is Killing Our Culture』，在Amazon上可以看到對這本書的評論 寫到這裡，突然一笑 Andrew Keen所說的業餘教派 ... 我，正使用他所不屑的wikipedia向大家介紹他的資料，並且透過Amazon這個長尾的獲利者，把Web 2.0下的產物 - Amazon Reader Review來看大家對這本書的反應。 大概說的這裡，已經給Andrew Keen一個大巴掌了吧，但是請繼續往下看吧 ... 由於本人是很負責任的業餘教派(套用Andrew Keen的用詞)，雖然我不以寫部落格維生(如果以此維生，早就餓死啦!)，但是還是要用審慎的角度來看這本書所要表達的問題，所以忍痛去把這本書找來好好拜讀一番 ... 花了大約一個小時的時間，看完了這本書，再加上無數次的空檔來翻閱其中的重點，發現了一個作者自己都沒注意的主軸 ... Andrew Keen應該是一個『優生學的崇拜者』，或者說他應該是具有『大白種人主義』色彩，也就是他認為只有專業而優秀的人、事、物才有存在的價值，並且判斷哪些是專業而優秀，要由他來判斷。 Andrew Keen認為Web 2.0下，存在太多的垃圾，太多的假消息，這些垃圾浪費大家的時間，混淆了社會的真正價值觀。在目前網路Web 2.0與長尾現象下，業餘者已經讓專業生存空間越來越小 ...最後Andrew Keen提出了公民百科(Citizendium)、Joost、Brightcove、Guardian Unlimited、eMusic等等模式來解決問題。 其實，平心而論，Andrew Keen所敘述的現象都沒有錯，混亂確實是目前網路的現況，你可能接受了錯誤的網路資訊而不自知，你可能都在使用無版權的MP3，你的所有動作可能讓一家出版社或報社倒閉，一堆垃圾的存在可能讓真正的鑽石被掩蓋，完全不生產內容的Google、YouTube卻剝削了全部的利益 ... 如果用神的觀點來看Andrew Keen所說的網路世界，其實這些混亂只是正在演化，演化的結果讓適合的生存下來，不適合的就自然淘汰。當然不一定生存下來的都是最好的，只能說是最能適合生存的。 Andrew Keen的憂心是可以理解的，但是想要用少數人的人為作法來導正網路生態是困難的，除非這些少數的專家能夠建立比目前更嚴僅的模式，並讓廣大的使用者接受。 你在看誰的部落格? 是誤解還是事實? 應該說是對於網路現況的無奈下所出現的一本書!與其憂心垃圾充斥，不如對於網路門檻降低而高興，讓更多業餘者的參與，也可以激起專業者更加專業。 想要在目前網路下混口飯吃，門檻降低了，但困難度卻比以往更高了，這是一個好現象，不是嗎? 最後，還是蠻推薦大家去看看這本書，如果你只用書評就來判斷這本書，只能說你還不夠專業 ... 後記: 目前網路的亂像不就是所有網路創業家的天堂嗎?沒有這些亂像，網路創業家還能生出什麼模式來獲利呢?完全不事生產內容的Google就是靠解決這些問題而獲得認同，亂世出英雄啊，如果等網路一切循規蹈矩，機會就減少很多了 ...

Long Tail還是Wrong Tale?

長尾理論(Long Tail)是前陣子被炒得火紅的話題, 大家開始尋找自己的長尾來活得更好, 但是目前許多人開始認為Long Tail會不會只是一個Wrong Tale(錯誤的故事)? 在之前文章: 真實世界的長尾, 就已經談過這個問題, 到底Long Tail是否是Wrong Tale? 其實Chris Anderson也在書中談過, David Jackson也就Chris沒談到的部分提出他的看法, 因此如果你誤解了Long Tail, 當然最後會變成Wrong Tale啦...有許多文章斷章取義說: 長尾理論只適合如MP3之類的虛擬商品, 不適合實體商品, 因為實體商品需要庫存成本, 庫存成本壓力會讓長尾沒有利潤 ... Is that right? 其實長尾真正的意含是:長尾理論說的是一個利於買賣雙方的市場, 有別於80/20法則的賣方市場 這個在說什麼呢? 傳統電視市場上, 你到各賣場去看, 也許只有數十種選擇, 但如果你到Amazon去看, 你可以有數百種的選擇, Why? 因為傳統3C賣場是一個賣方市場, 消費者是處於資訊不對稱的弱勢一方, 賣方有什麼東西, 消費者只能買這些東西, 他不會浪費空間與時間在處理違反80/20法則的商品 ... 當你發現某A牌產品價格下殺, 也就是下個月將推出更高等級的新產品, 庫存產品當然要趕緊倒貨出清啦而Amazon靠著長尾(Internet市場範圍+分散成本), 因此他可以賣得比Radio Shack/Best Buy還要多樣的東西 因此不是實體商品就不適合長尾不管是虛擬商品或實體商品, 只要能夠克服車流理論的商品, 就能長尾 反之, 只要無法克服車流理論的商品, 就不適合長尾 如果Amazon銷售這麼多種東西, 但是整個過程在時間上無法符合消費者需求(如需等待一個月才拿到貨品), 或shipping與refund過程會產生車流成本, 那這個長尾就玩不起來 因此, 總而言之如果商品會因處理流程, 產生時間與成本因素異於80/20法則, 亦即車流成本不符合買賣雙方, 這個長尾就只是個Wrong Tale! 至於啥是車流理論? 請參考: 車流理論

善用PageRank指標提升企業競爭力

處於網路資訊時代，如果無法在全球資訊網上建立網路身份，將喪失未來與對手競爭的能力。這絕對不是危言聳聽的言詞，因為許多事實已經很明顯的呈現。 舉個最常見到的例子，我們如果想要計畫一個旅遊行程，通常會在網路先搜尋前往地點的一些資訊，如景點、食宿、交通等。藉由這些資料的取得與呈現結果，會大半決定了旅遊路線與到訪地點，如果旅遊相關業者在網路上沒有訊息或是極少訊息，可以吸引旅客前往的機率便會相對減少。 實體企業的競爭力會影響企業網站的重要性，而企業網站的重要性也會影響實體企業的競爭力，兩者互為因果。我們由Google的PageRank來觀察，IBM (PR 9/10)、Apple (PR 9/10)、HP (PR 9/10)、NOKIA (PR 9/10)、Dell (PR 8/10)、SONY (PR 8/10)、ASUS (PR 6/10)、Acer (PR 6/10)，與實際企業的市場規模完全吻合 (參考: PageRank查詢工具)。 再看看學術單位的PageRank指標，台大 (PR 8/10)、交大 (PR 7/10)、清華 (PR 7/10)、政大 (PR 7/10)、中山 (PR 6/10)、成大 (PR 6/10)、中央 (PR 6/10)、師大 (PR 6/10)、逢甲 (PR 6/10)、淡江 (PR 6/10)、台北科大 (PR 5/10)、雲林科大 (PR 5/10)，跟webometrics學校全球排名結果也幾乎一致。 因此除了提升實體競爭力之外，對於網路上PageRank指標的重視也是企業很重要的議題。因為較高的PageRank可以讓企業網路上的資訊可以較為容易被網友取得，詳細內容已經在"看不見的網路行銷戰場"說明過，就不再贅述。 什麼是 Google PageRank? PageRank 是以 Google 公司創辦人拉里·佩奇(Larry Page)命名，剛好也表示網站頁面的等級指標。是一種由搜索引擎根據網頁之間相互的超鏈接來計算的網頁排名。PageRank 跟流量不一定成正比(Alexa Rank與流量比較相關，其他文章再談)，但能夠表示頁面內容的重要性，Google 把從 A 頁面到 B 頁面的鏈接解釋為 A 頁面投票給B頁面，一個頁面的「得票數」由所有鏈向它的頁面的重要性決定。 (詳細說明可以參考 : Wikipedia) 因此高的PageRank表示較多網站對於該頁面的認同，但是網海茫茫，該頁面的內容豐富度並不一定會被發現進而認同，所以除了網頁內容的豐富度之外，隨時觀察PageRank與進行SEO (Search Engine Optimization, 搜尋引擎最佳化) 是相關重要的課題。 您可以使用本網提供的PageRank工具來查詢，或把HTML碼複製到您的網頁，瀏覽時就可以隨時瞭解網頁被認同的指標，來調整網站內容的方向。例如，如果您發現某些頁面的PR值比其他頁面高，表示該內容已經被其他網頁連接與認同。有了這個工具，您就不需安裝其他的軟體，也不需時常去搜尋引擎查詢被聯結的狀態。 如何把HTML碼複製到您的網頁來顯示PageRank呢? (1)瀏覽PageRank工具 (2)由Style#1~10中，選一個較適合的圖案 (3)將該Style的HTML碼複製 (4)放置在您的網頁適當地方 (在<BODY>與</BODY> tag內) 完成以上程序，就可以顯示出該頁面的PageRank。而如果在Style#1~10中都沒有適合的圖案，也歡迎跟我們聯絡，提出您的色系與大小需求，將另外免費製作適合您網頁的圖案。