Search Central Live Taipei 2024活動心得

Search Central Live Taipei 是由 Google 舉辦的 SEO 和搜尋技術活動，主要是要幫助SEOer了解最新的搜尋引擎趨勢與最佳化技巧。活動包括專題演講、工作坊和專家座談，深入探討未來搜尋發展動向，協助參與者最佳化網站，提升搜尋排名和使用者體驗，是一個學習和交流的大拜拜活動。

一波三折的Search Central Live

先講，我只是一位互聯網產品經理，剛好有一群朋友在 SEO 領域玩的很開心，我對這個領域很好奇，所以進來研究一下，絕不是什麼 SEO 專家。不過，朋友有開一堂「說人話的SEO基礎技術課：徹底搞懂SEO到底要怎麼做」的課程，任何課程問題、想法、包班、自己找一群人在指定時間開班，都可以加LINE OA與我討論哦！請掃下方QR Code或在LINE搜尋「 @pagerank 」。

10月31日這天，連粉絲等了11年的劉德華演唱會都停辦了，在台北，這個許久未見的超強颱風真的是讓不少台北人嚇一跳，而這場 Search Central Live Taipei 也是一樣，一開始先寄了一封正在關注颱風康芮可能會影響 Search Central Live 的舉辦，這讓不少人擔心明天11月1日到底要不要前往松山文創園區參加活動，而且一些台北市以外的SEOer們可能也在思考到底要不要退掉高鐵票，以避免這場活動不辦了而損失車票錢。

幸好，颱風31日下午就開始離開了台灣，這場 Search Central Live Taipei 還是會舉辦，而且也發了專屬簽到用的QR Code。

然後再次發了一封信，正式聲明11月1日的活動將正常舉行。光是這樣的三封信，我大概可以想像公關公司和 Google 來回了應該快要上百次，尤其這樣大的實體活動。

公關人員辛苦了。

Search Central Live Taipei 2024 議程

因為真的要舉辦了，所以開始認真看了一下議程內容，這些議程涵蓋了技術、工具應用和趨勢分析。從SEO的角度來說，這些課程能幫助理解如何最佳化網站內容與技術，特別是結合 Search Console 和 Google Analytics 提供的數據（應該多少會講一些吧？）。

而我個人是對演算法及 AI 技術的更新有更多的興趣，不過這個議程整體而言，「應該」對理解 Google 如何評估和排序網站有極大幫助，也許可以進一步修改未來我們的 SEO 策略，雖然 Google 早些時間已經外流了2500份文件，發現影響排名因素達超過14000個……，詳情請見我這篇「現今的搜尋引擎更複雜」，但還是要仔細看看 Google 本身自己怎麼說。

• Google 搜尋運作原理：深入解析
• 搜尋引擎的相關更新與內容品質
• 2024 年的 AI 與 Google 搜尋
• 如何藉由 Search Console 解析流量下滑
• 利用 Google Analytics 分析流量與SEO趨勢
• 您的網站和搜尋功能
• 影音搜尋引擎優化
• 電商網站相關主題
• SEO 謠言終結者
• Q&A / 討論座談會

Search Central Live Taipei 2024 活動當天

從國紀念館站5號出口出來，然後繞著大巨蛋半圈之後，就看到松山文創園區，本來我想 Google 那麼大的公司辦的活動，應該詢問中心應該知道在哪裡吧？

結果他們也不知道，只叫我再往前走，整棟都是A7W區。然後看到了多功能展演廳的指示我就走到了二樓。

結果一個轉角就看到最近去面試沒上的主管，當場就尬聊了一下，然後就看一下號碼牌開始分兩邊排隊了。

接下來就是報自己的編號，拿一張示別證、一支筆，再進入會場後，拿一個 Google 的小托特包、一個餐盒。左側有放些甜甜圈、飲料、小餅乾等等，不過我還是帶自己的水和咖啡來，畢竟吃太飽等等睡著怎麼辦⋯⋯。

然後左轉進來在一張張的小圓桌上「立食」剛剛的餐盒，然後其實裡頭就是麵包和蘋果汁。

由於看到好多人都有彼此之間認識就會開始包圍這張小圓桌，身為 I 型人的我，實在不想加入這種尬聊互相介紹的環境，就拿著我的麵包去旁邊邊了。

由於我的英文程度沒有到「精通」所以還押了健保卡借了口譯設備。

直到可以入座，我選了中正間的第一排。

開場白，合照，有點尬就開始了

開場白是由Google Analytics 產品專家James Lei李永裕來介紹今天的演講者，然後再來是由台灣區的 Google 總經理 Tina 上台致詞。

今天的主講人們：

• James Lei (李永裕):Google Analytics 產品專家
• Cherry Prommawin: Search Advocate (介紹頁面寫錯了，她已在 Google 12年，不是11年）
• Gary Illyes: Search Advocate
• Ian Hung (洪翊恩): Search Ecosystem Consultant
• Vince Yue (余震峯): Associate Principal, Trust & Safety Search
• Cyndie Hu (胡莘蒂): Search Partnerships Team Member

以下內容是在會場上邊聽邊想邊紀錄的，應該還是一些錯誤，看到的人可以加我 LINE （ @pagerank ）提醒我來修正文章，以避免誤人子弟。

Google 搜尋運作原理：深入解析

搜尋引擎爬蟲是一切的根本

主講者分享了他 12 年的搜尋工作經驗，解釋了搜尋引擎爬蟲的檢索過程。

為了發現新的連結，搜尋引擎會根據內部連結從已有的網頁開始，不斷檢索並下載整個網站內容。爬蟲使用演算法來決定檢索頻率，以確保不會讓網站過載。爬蟲會綜合評估整個網站的品質，而非單一頁面，並根據網站回應的情況調整檢索行為。

如果網站出現 503、505 或 429 等錯誤碼，這表示網站負荷過重，爬蟲會降低檢索頻率，以避免進一步影響網站的正常運作。而網站的內部連結可以幫助爬蟲更有效發現新頁面，雖然這不會直接提升搜尋排名，但有助於更頻繁被檢索。

而只要避免出現如 503、505 或 429 等錯誤碼，爬蟲相對來說就會比較頻繁來你的網站。

robots.txt 是一個用來指示搜尋引擎爬蟲哪些頁面可以或不可以被檢索的檔案。

當搜尋引擎下載網頁的 HTML 後，它會進一步渲染該網頁，就像瀏覽器一樣。隨後，搜尋引擎會將網頁內容建立索引，這個過程中會分析網頁內的各種訊號，並將內容存入資料庫。

注意，我在這裡開始多次聽到「訊號」這個字。

Google 會試圖理解這些網頁內容並計算出相關訊號來評估網頁的價值。

圖片要寫出細節，重複內容會被聚合在一塊

搜尋引擎可以「看到」圖片，但無法真正理解它的細節。以滷肉飯的照片為例，搜尋引擎知道這是滷肉飯，但無法了解這道滷肉飯的特別之處。如果想讓搜尋引擎理解更多細節，可以透過圖片的屬性（例如 alt 屬性）來描述照片的特色，這樣可以幫助搜尋引擎更好掌握圖片的內容和獨特性，例如，這是一碗在滷肉飯上面放著一顆鮮紅色的櫻桃。

當 Google 發現某些頁面有重複內容時，會將這些頁面聚合成一個稱之為「叢集」的集合，並從中選擇一個標準網頁作為主要索引頁面。那麼，Google 是如何選擇這個標準網頁的呢？

它會根據叢集中各頁面的訊號強度來決定，選出最具代表性的頁面。接著，Google 檢視這些頁面能否納入索引，收集相關訊息，移除重複內容，並將符合條件的頁面編入索引。

一旦某個網頁被成功編入索引，整個叢集的資料便會被納入 Google 的資料庫。

查詢時，會去掉無意義的字

以「The Lord of the Rings」這個關鍵字查詢為例，搜尋引擎在分析時會去除一些非必要的詞彙，但仍會保留對查詢有重要意義的單詞，例如 “the” 和 “of the”，這是因為這些詞雖然看似普通，但在某些情況下對於理解整體查詢的意義至關重要，因為把「The Lord of the Rings」去掉「the, ofthe」，就會變成了搜尋「Lord Rings」。

當然，這只是一個比喻！ Google 實際上透過機器學習，可以發現很多人輸入了「Lord Rings」關鍵字，實際上是要找「The Lord of the Rings」，所以在搜尋結果頁當中，會幫你修改，並且產出你可能是在找的搜尋結果，這就是機器學習（ML）的好處。

有趣的是，對於中文查詢，搜尋引擎可以將每個字切分開來進行分析，以便更精細理解查詢內容和使用者的意圖，確保提供最相關的搜尋結果，例如：「全｜台｜大｜停｜電」，這個例子可以去掉「大」這個無意義用字，並且透過過去的經驗，判斷你想找的是台灣停電，還是台灣大學停電。

而搜尋引擎在處理排名時，會綜合多方面的因素。不僅會分析照片中的色彩和描述性文字，還會考量頁面上的文字內容及其他訊號，共計數百種用來評估網頁的訊號。

為了提供最佳的搜尋體驗，搜尋引擎會將高品質的網站排在較前位置。由於網路上的資訊不斷變化，每天大約有 15% 的網頁是全新的，這使得搜尋引擎必須持續更新內容。

然而，在用戶輸入全新關鍵字查詢時，搜尋引擎無法對新內容進行即時排名，這也凸顯了搜尋排名即時性的挑戰。

搜尋引擎的相關更新與內容品質

一、搜尋演算法的更新是必要的，因為內容格式和用戶需求在不斷演變。

例如，在 2021 年，Google 進行了多達 80 萬次的搜尋品質測試，並推出了 4300 多次的更新，這些更新對搜尋結果和排名產生了重大影響。

更新的主要原因之一是新的內容格式的出現。

自 2007 年起，Google 不僅提供傳統的藍色連結，還開始納入影片、圖片等多種格式的內容，因為發現使用者希望在搜尋結果中看到更多樣化的搜尋結果，而不限於純文字內容，使用者期待能夠看到多種格式的搜尋結果，並隨時切換多種樣化的搜尋結果來獲取更多資訊。

例如，你今天搜尋「變形金剛」你會從 Google 搜尋結果頁的全部、圖片、影片、購物、新聞、網頁、書籍的搜尋結果的Tab裡來回切換。

搜尋演算法的更新，在 Google 內部被稱為「功能更新」，其中包括 2024 年推出的探索功能和「People Also Ask」功能，這些都在提升使用者體驗，滿足他們日益多樣化的搜尋需求。

二、搜尋引擎在面對網路內容增長和競爭激烈的情況下，為什麼需要不斷進行更新？

隨著越來越多人產出內容，網路的飽和度逐漸提高，導致要在搜尋結果中脫穎而出的難度加大。

在 1991 年時，網路上只有一個網站（在強子對撞機的伺服器上），但來到 1995 年時全球網站數量已增至 5000 個。到了 2010 年，網路已成為一門有利可圖的生意，結果導致了大量垃圾內容的出現。當時，44 億個網站中充斥著許多質量不佳的頁面，而搜尋引擎無法檢索每一個網站，因為資料庫容量有限。

1998 年，搜尋引擎檢索了 2500 萬個網站，並且建立索引的成本非常高，而且，不太可能找到比已知內容更好的網站， 若有， 那就表示 Google 的索引內容裡有網站要被取代掉。

如今，搜尋結果的呈現形式更加多樣化，垃圾內容的比例也減少了，但網路的成長使競爭變得更加激烈，形成「紅海」市場。我們只要更新內容或品質的更新，就稱之為「CODE UPDATES」來更新內容和提升品質。

Google 會有一套規則或稱為作法，但這個更新的初衷不是要去處罰或降級網站，是要呈現更能符合使用者需求的網站。

三、搜尋引擎努力打擊垃圾內容，因為使用者不喜歡低品質的內容。

垃圾內容通常利用網頁設計來欺騙搜尋引擎，試圖在排名中佔據第一名。

每一天，搜尋引擎要處理約 400 億個 URL，而其中包含大量垃圾內容。搜尋引擎不允許這類內容存在，並且用戶對此也非常反感。

為了解決這個問題，搜尋引擎會定期進行垃圾內容演算法的更新，通常每個月進行一次更新，並在一年內進行一到兩次更大規模的更新，也會告知使用者這些變化涉及的內容。

最後要強調的是，排名的變化並不總是因為某個網站做錯了什麼，而可能是因為其他網站變得更重要或更有價值，所以，網站應該持續改進自己的內容，以保持或提升搜尋結果的排名，而不是僅僅擔心被懲罰，這種持續最佳化的策略能幫助網站在搜尋引擎演算法更新後保持競爭力。

搜尋引擎如何定義和評估網頁的「品質」？

承接前文，Google 不喜歡低品質的內容，那麼，什麼叫做高品質？

網頁內容的品質是排名的重要考量，但搜尋引擎如何定義品質呢？簡單來說，品質衡量的是網頁是否為人類而寫，而非專門針對搜尋引擎而寫的，這是一個網站擁有者需要搞清楚的問題。

搜尋引擎有一套評估指南來判斷網頁品質，這個指南由非公司員工的評估人員執行，他們甚至會為其他搜尋引擎進行評估，他們關心的不是搜尋排名，而是搜尋結果的相關性和品質。

例如，如果用戶搜索一個關鍵字「香蕉」，但搜尋結果頁的排名1～9都是「恐龍」內容的網頁，而排名第10名的網頁才和「香蕉」有關連，在這樣的情況下，排名1～9與搜尋意圖無關，評估人員會覺得這樣的搜尋結果應該被調整，而這個舉例比較扯，我只是為了讓人容易理解。

評估人員評估網頁品質的四大要素包括：

1. 投入心力：內容是否顯示出創作者的用心和投入。
2. 原創性：內容是否是首次發表，具有唯一性。原創性高的內容在排名上會有優勢。
3. 才能/技能：網站是否具備深度和廣度的內容，顯示出作者對主題的專業知識。例如，你會把鍵盤所有的零件全部拆出來一個一個介紹說明，這種個人經驗、技能的分享也是一個很好的方式。
4. 準確性：內容是否準確，特別是在 YMYL（Your Money or Your Life）類型的頁面中，不應該為了吸引點擊而發表錯誤或虛假的資訊。

根據這些原則，高品質的內容是基於真實使用經驗和心得分享，而不是為了 SEO 來人為創作的表面內容。例如，內容應該快速且清晰讓用戶理解關鍵資訊。

再次強調，演算法的更新是為了更新品質定義還有關聯性，讓有精心製作的原創性內容有更好的排名。

Google 搜尋與AI

什麼是AI ? 每個人的認知都不一樣，AI 是一個廣義的通用名詞，例如，食物，臭豆腐也是一種食物。而 AI 也是類似的情況，它包括多種技術，其中之一是機器學習 (ML)，以及在近五六年間快速發展的大型語言模型 (LLM)。

機器學習 (ML)不是全新技術

雖然機器學習 (ML)已經有超過二十年的歷史，但最近的突破在於其成本大幅下降，使得機器學習 (ML)可以更廣泛的運用，例如用來識別垃圾內容，例如，當用戶接收到電子郵件時能夠判斷是否為詐騙或釣魚訊息，所以，也可以使用機器學習 (ML)來學習。

ML 技術如今在各個領域中發揮重要作用，特別是搜尋引擎的應用。

RankBrain 用於處理長尾關鍵字的查詢，提供更相關的搜尋結果，MUM 幫助理解和連結查詢中的複雜概念，例如將登山與登山鞋聯繫起來，BERT 則能理解查詢背後的語意，並分析頁面中的不同區塊和內容分類。

（自首一下，NVIDIA在2007年的顯示卡裡開始支援CUDA的時候，我還覺得這是在幹嘛的？跟遊戲有什麼關係？我根本不會在我的雜誌裡提到這個東西，因為我們的讀者應該沒興趣也聽不懂，這八成是CEO硬要做的，在此向NVIDIA道歉，是我當時年紀小、不夠有遠見）

大型語言模型(LLM)不是「猜」

LLM 的作用是根據上下文來預測下一個可能出現的內容，重點在於處理語意的關聯性。

而LLM 是一種深度演算法，其主要功能是預測和解讀內容，並提供摘要或重點，舉例來說，對於一本書，它就像是負責生成這本書的摘要。

我們可以這樣理解 LLM 的運作方式：假如你在唱一首歌，當前文已經給了提示，你自然會知道接下來的歌詞，例如，我現場被Gary Illyes強迫唱「我的朋友在哪裡？」，而我還會唱的出下一句，這正是 LLM 的功能，根據上下文來預測下一個內容。

需要注意的是，LLM 本身並不「理解」內容的意義，它只是根據大量文件中出現的頻率和模式來預測最可能接續的文字。

AI Overviews 是一種由 AI 自動生成的資訊總覽功能，也是 Google 搜尋的一項功能，通常顯示在搜尋結果頁的最上方，提供與用戶查詢相關的關鍵資訊和有用的連結。

這個功能是要在幫助用戶更快速找到所需的資訊，並減少搜尋時間，而它產出的內容，是來自於搜尋結果排名裡的網頁和關聯性最高的內容生成的。

雖然 AI Overviews 在產生幻覺（錯誤或虛假資訊）的機率相對較低，但這並不意味著完全沒有此風險，目前的科技仍然無法完全預防這種情況，因此需要特別注意 LLM（大型語言模型）產出的內容是否正確無誤。

另外，搜尋引擎並不特別區分人類與 AI 的內容來源，而是更關心內容的品質，重點在於內容是否真實、可靠，且是否符合使用者的需求與期望。

內容創作者應專注於為使用者撰寫高品質的內容，而不是單純為了取悅搜尋引擎。

如何藉由 Search Console 解析流量下滑

在 Google Search Console 中，我們可以透過曝光次數（網頁在搜尋結果中出現的次數）和點擊次數（使用者點擊進入網頁的次數）這兩個重要指標來觀察流量變化。

以下是導致流量下降的幾個可能原因：

1. 演算法更新：搜尋引擎演算法的更新並不是對某個網站的懲罰，而是為了讓更符合使用者需求的內容出現在搜尋結果中。此外，如果網站的主機過慢，搜尋引擎的爬蟲可能無法有效檢索頁面，導致流量受影響。
2. 索引問題：網站的某些頁面可能未被搜尋引擎建立索引，這會影響這些頁面的搜尋流量。
3. 垃圾內容與風險：網站中可能存在風險性的垃圾內容，這會影響網站的排名或曝光度。遇到這種情況時，可以手動請求搜尋引擎協助審核和處理。
4. 搜尋需求變化：使用者的搜尋需求會隨著事件、流行趨勢和季節變化而改變，例如大型活動或事件（如美國大選）可能會對流量造成影響。
5. 技術性問題（BUG）：如果 Google Search Console 有技術性問題或 Bug，官方會發布聲明來說明情況，這類問題也可能影響網站流量。

Google Search Console 檢查網站流量和索引問題時可以採取的幾個方法：

1. 查看網頁索引報表：檢查有多少頁面已被搜尋引擎索引。並非所有頁面都會被索引，這可能是由於資源排程的限制，搜尋引擎選擇性索引內容。
2. 安全性與人工判決處罰：檢查是否有任何人工判決懲罰或安全性問題（如被標記為惡意內容或涉及垃圾內容）影響網站的可見性和流量。
3. 按日期維度分析：將今年的數據與去年的數據進行比較，以找出成效上的差異和流量變化，這樣能更準確理解趨勢和季節性變動。
4. 分析新成效資料模式：觀察新的成效資料，判斷問題是否源於技術問題（如頁面速度或結構）或內容問題（如內容品質和相關性）。
5. 與業界資料比較：將網站的數據與同業或競爭對手的資料進行比較，以了解網站表現相對於行業標準的情況。
6. 查看更新內容：檢查網站是否最近有更新內容，並評估這些更新是否影響了網站的搜尋排名或流量。

SEO 謠言終結者

國際化 (在地化) 的建議：

• 一個 URL 只標記一種語言: 每個網頁最好只使用一種語言，並使用 hreflang 標籤來標記語言和地區。
• Google 使用多種訊號判斷語言: 雖然 hreflang 是重要的訊號，但 Google 也會參考其他訊號，例如網頁內容、 meta 標籤等。
• 主要內容的語言要明確: 在網頁的主要內容部分，要明確使用目標語言。
• 網頁次要元素可以使用其他語言: 導航列、頁尾等次要元素可以使用其他語言，但建議盡量保持一致性。

網址 (URL) 的建議：

• 使用 UTF-8 編碼: 所有網址都應該使用 UTF-8 編碼。（科普一下：UTF-8 是一種兼容性強且能處理多語言字符的編碼方式，能確保網址在不同的瀏覽器和系統之間正確顯示和處理。）
• 網址要易於理解: 網址應該簡潔易懂，讓使用者可以輕易理解網頁內容。
• 網址中的關鍵字: 在網址中加入關鍵字有一些幫助，但幫助不大。
• 使用 ccTLD: 如果可以，盡量使用 ccTLD (國家/地區代碼頂級域名)，例如 “.jp” (日本) 或 “.tw” (台灣)。

其他：

• 跨境 SEO: 如果要進軍其他市場，需要考慮許多因素，例如網站翻譯、在地化、域名選擇等。
• 域名選擇: 選擇域名時，需要考慮品牌、行銷和 SEO 等因素。
• IP 位址: Google 無法透過 IP 位址來判斷內容的目標地區，因為 IP 位址會不斷變動。
• 每個語言版本都要有獨立的 URL: 每個語言版本都要有獨立的 URL，方便 Google 進行索引和排名。

Q&A / 討論座談會

Search Central Live Taipei 2024活動內容補充

一、由 Google Analytics 產品專家James Lei李永裕解說：

對 Google Analytics 產品專家James Lei李永裕不好意思，上方的內容沒有提到他負責的部分，因為我覺得好像不知道怎麼把這段內容放進去。但我知道他要表達的重點如下：

• UTM參數很重要，而且你要持續監測和調整UTM參數。
• Default channel groups的定義你要搞清楚，而且你還可以自定義。
• 資料裡為什麼會有not set？比較有可能是在資料傳輸的過程，在中間斷掉沒有記錄到。另一個就是在工作階段未正確觸發，可能是在工作階段太早或太晚觸發，這些事件可能未被正確歸入某個工作階段。
• GA4要看什麼指標？
  • 互動率（Engagement Rate）是一個能反映使用者參與度的指標，代表與網站或應用有積極互動的使用者比例。
  • 使用者生命週期（LTV, Lifetime Value）可以幫助評估每個客戶在整個使用周期中為業務帶來的價值，這對電商來說尤為重要。
  • GA4 的預測功能（Predictive Metrics）幫助預測使用者行為，識別高價值客戶或即將流失的用戶。

二、由 Cyndie Hu解說：

• Google 的 Knowledge Panel（知識面板）是一種搜尋結果功能，主要是要快速提供用戶有關某個主題的關鍵資訊。這個面板通常顯示在搜尋結果頁面的右側或頂部，涵蓋公司、人物、地點、書籍等不同類型的內容。
• Google Business Profile 資料一定要填好填滿，內容和我這一篇Google商家檔案3個重點差不多。
• 結構化資料和複合式搜尋結果。隨著網路上有著各種各樣的內容「格式」的上傳，要確保你這樣的格式能夠正確的被呈現出來，那麼你需要定義你的內容的結構化資料，再透過複合式搜尋結果功能去測試你的內容是否有正確被渲染（呈現）。
• Google 將會把數百萬個網站的影片編入索引，影片 SEO 的作法，為影片建立專屬頁面、允許 Google 擷取影片內容檔案、在影片中啟用 Clip 或/或 SeekToAction，例如，我現在只要查洋蔥怎麼切，我就可以很快找到切洋蔥的片段，而不是看完整部影片。

Search Central Live Taipei 2024活動心得

原本我以為這是一場充滿行銷內容講述 Google 讓人們變的有多偉大之類的活動，但實際參加了之後我覺得收穫很多。

雖然自從 Google 洩露了一份包含超過2,500 頁、14,014 個排名屬性的API 文件，內容涉及Google 搜尋演算法及排名機制和官方長期宣稱的內容不一致之後，對於 Google 的信任度是下降的，可以參考我這篇現今的搜尋引擎更複雜。

不過，我覺得這場的每一個主講人都給人很正面的氣場，在當下會覺得「哇！原來 Google 是這樣想事情的」，……這或許是我們每天面對太多粗暴、不尊重專業的甲方，導致自己變的越來越負面。

總而言之，能在颱風天這樣隔天從無到有的弄出一個可以支援300人的會議，真的很不簡單，很棒！

希望這種多溝通的活動可以常舉辦，畢竟溝通越少、就越難互相理解。

而且，台灣還有那麼多 Google 辦公室和員工，不常辦不覺得很不符合邏輯嗎？

我們有一堂「說人話的SEO基礎技術課：徹底搞懂SEO到底要怎麼做」的課程，任何課程問題、想法、包班、自己找一群人在指定時間開班，都可以加LINE OA與我討論哦！請掃下方QR Code或在LINE搜尋「 @pagerank 」。

SEO 是什麼？請參考我的筆記：SEO筆記｜產品經理的SEO學習歷程