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2017-03-20 20:59 中央社 台北 20 日電 隨著精品專刊的問市，台北 101 在 17 日起正式啟動 IG 官方帳號，與精品專刊定位一樣，以精緻的呈現方式，提供顧客頂尖時尚資訊，以及全方位風格生活品味。圖／擷取自 101 Instagram 受到陸客減少，台北 101 回歸致力國內市場經營，為拉攏更多客群， 24 日起首創風尚書報攤活動，也正式啟動 IG 帳號。台北 101 表示，今年將會著重在更多數位行銷上。 台北 101 購物中心發言人劉家豪表示，台北 101 也將自我定位為時尚媒體平台，為配合 網路行銷 趨勢，接觸更龐大的客群，除創立專刊《台北 101 精品專刊 101TREND 春季號》，也首創《 101 風尚書報攤》的活動。 為擴大 網路行銷 布局，劉家豪說，目前官方臉書已經有 13 萬的粉絲數，相信開通 IG （ Instagram ）帳號後，導入粉絲流量相當快，且台北 101 已組成固定線上行銷團隊，也就是大家說的小編，未來也會著重數位行銷上，將加強與網友的互動溝通。 台北 101 說，精品專刊配合館內春夏活動已發行，不僅以專業時裝雜誌的規格設計及製作，也邀請到時尚雜誌 Bazzar 總編輯廖秀哖針對 2017 年春夏趨勢作引言。 內容上為顧客歸納出容易掌握的春夏時尚快報、「時尚與藝術」主題專欄以及特別專欄「 2017 SIHH 日內瓦國際高級鐘錶展」，引領顧客輕鬆入門時尚殿堂，了解趨勢重點，進一步挑選喜愛的單品，創造屬於自己的風格時尚。 除閱覽精品專刊，台北 101 也打造實體快閃店「 101 風尚書報攤」， 24 日在台北 101 購物中心 1 樓水舞廣場入口處登場，使顧客可以具體體驗春天風格時尚。 隨著精品專刊的問市，台北 101 在 17 日起正式啟動 IG 官方帳號，與精品專刊定位一樣，以精緻的呈現方式，提供顧客頂尖時尚資訊，以及全方位風格生活品味。 圖文出處： https://goo.gl/M9JOAy

網站的目的就是為人們帶來有用的資訊，因此如想網站排名高，除了 HTML 碼之外內容的質素亦十分重要。一般而言大家會從 關鍵字 入手，但要怎樣操作才有用？ 利用 Google 建議關鍵字或 Search Console 決定使用的關鍵字 即使文章內容有質素，但如果無法命中大眾經常搜尋的關鍵字，很可能會變成蒼海遺珠。因此， Google 的建議關鍵字其實是重要的。 連結、錨點文字提升網頁重要程式 內部連結 除了行文用字之外，連結以及連結使用的文字（錨點文字）亦很重要。因為搜尋引擎會順著連結來擷取網頁，而使用的錨點文字亦有助搜尋引擎判斷網頁內容；這亦證明良好的導覽設計有多重要。 導入連結 除了內部連結，導入連結亦是關鍵。在搜尋引擎眼中，網頁有愈多的導入連結則愈重要，而錨點文字亦同樣有助搜尋引擎判斷內容。 不過導入連結的多寡並非我們的控制範圍，因為決定是否連入你的網站始終是別人決定。為了藉導入連結來提升排名，一些黑帽 SEO 會在聲望甚高的網站植入連結。早前我們分享過的「賭場黑帽 SEO 」便清楚展示導入連結和錨點文字對排名的重要程度。 如果導入連結是來自有聲望的網站當然是好，但有些情況導入連結是來自垃圾網站，這樣反而會對排名造成負面影響。雖然別人的事我們管不到，但我們可在 Google 的網站管理員發出指示移除該導入連結，避免受影響。 關鍵字有多密才適中？ 一些人或會考究 關鍵字 的適中密度，但其實即使是排名高的網站，製作者也不會刻意去數關鍵字的出現頻率吧。當然，是有一些數學模型來分析一篇文章的字詞的重要程度，例如 TF-IDF 。用最淺白的方法來解釋，即是假如網站有 100 個網頁，假如其中 1 個網頁之內，某關鍵字出現頻率愈高，對該網頁的重要程度亦愈高，但如果該字在 2 個、 3 個、 4 個 …… . 個網頁都有頻密出現，重要程度反為下降。 所以，只要確保關鍵字在行文之中自然地出現便可了。事實上製作新聞的，會不會執著文章有多少個關鍵字？不會的，撰寫新聞時，重要字眼很自然便會融入在內。 總結：了解主流關鍵字，確保在應有地方出現 總括而言，網站應確保主流的關鍵字在應有的地方，如標題、內文、網址等地方自然出現，而非執著於字眼的「最佳出現次...

2017-03-09 09:15 聯合新聞網 楊又肇 ( 攝影／楊又肇 ) 如同 NVIDIA 去年宣布以顯示卡硬體運算能力，讓系統能自動識別影片內容涵蓋人物、場景等特徵，進而將識別結果以文字內容詮釋，讓其他線上社群應用、資料分類或搜尋使用，而 Google 在此次 Google Cloud NEXT 2017 活動中，則是進一步開放雲端影音智慧 API 內容 (Cloud Video Intelligence API) ，藉由 Google Cloud Platform 資源即可讓各類線上服務使用影片內容識別功能，進而可套用在各類影像相關服務作為延伸應用。 目前此項 API 資源仍處於內部封閉測試，預期透過持續學習不同影片資料學習更精準的細節、場景判斷，未來可能會應用在諸如 YouTube 或其他線上影音服務內容，讓使用者藉由 關鍵字 詞搜尋時，可以更快找到合乎期望搜尋結果的影片內容。 此項技術運作原理在於內容提供者可預先在影片內容片段設置特定字詞，例如在影片中有狗出現地方標示「狗」，在持續透過機器學習之後，即可透過 關鍵字 詞找到線上諸多與「狗」相關影片內容。而 Google 計畫與全球大型媒體業者合作，藉此讓此項技術更為精進，並且能快速讓非結構性的影片內容可藉由人工智慧識別技術進行分類。 在此次 Google Cloud NEXT 2017 活動中， Google 宣布將在 Google Cloud Platform 資源加入機器學習引擎 (ML Engine;Machine Learning Engine) ，並且開放包含雲端機器學習應用程式介面 (Cloud Machine Learning APIs) ，對應視覺 (vision) 、影音智慧 (Video Intelligence) 、語調 (Speech) 、自然語言 (Natural Language) ，以及包含翻譯 (Translation) 與工作 (Jobs) 等 API 資源，藉此讓開發者能更容易運用人工智慧技術資源。 而在此之前， Google 已經可藉由人工智慧技術分析靜態影像內容，並且在充分理解後重新組合成全新影像創作。而在持續與 Imagenet 合作學習分析眾多影像數據，目前對於靜態影像的識別分析已有...