雜項資料

雜項資料

例如,至少有一些客戶會從尋找如何修理自行車上的某些東西(如如何修理變速箱)開始他們的旅程。他們自然需要一步一步的指南,包括文字和視訊格式。但他們可能還會提出一系列後續問題,例如:
• 任何變速器都適合我的自行車嗎?
• 變速器多少錢?
• 更換變速器需要哪些工具?
• 我可以帶我的自行車去哪裡更換變速箱?
• 更換變速器要花多少錢?
• 等等

網頁設計如何用AI生成FAQ內容並人工審核

成功案例:網頁設計公司FAQ優化

挑戰:

  • 原有FAQ頁面僅8個問題,自然流量停滯
  • 競爭對手佔據精選摘要

執行:

  1. 用ChatGPT生成50組候選QA
  2. 設計團隊篩選出30個高價值問題
  3. 添加Figma設計流程圖輔助說明
  4. 標記FAQPage Schema

結果:

  • 6個月內FAQ頁流量成長320%
  • 奪得”網頁設計流程”精選摘要位置
  • 諮詢轉化率提升45%
  • 科普型:用生活化比喻(如:表示法像食譜的單位「公克vs.杯」,演算法是烹飪步驟)。
  • 爭議型:挑戰傳統觀點(例如:「若推理只是演算法,為何AI仍缺乏常識?」)。
  • MUM(多模態AI,能理解文字、圖片、影片的關聯)

一、解構SERP元素:SEO的戰略地圖

現代SERP已從「10個藍色連結」進化為多元結果組合:

SERP元素 SEO對應策略 實戰技巧
自然排名結果 傳統SEO優化 關鍵字研究、內容深度優化
精選摘要(Featured Snippet) 問答式內容優化 使用段落標籤、簡潔回答
知識圖譜(Knowledge Graph) 權威性建設 維基百科連結、企業知識面板申請
本地包(Local Pack) 本地SEO Google商家檔案優化、在地關鍵字
購物廣告(Shopping Ads) 電商SEO 產品結構化數據、價格競爭力
影片輪播(Video Carousel) 影片SEO 影片sitemap、縮圖優化
即時動態(Tweets) 社交訊號 品牌關鍵字推文

PageRank(決定網頁權重的早期Google演算法)
BERT(理解自然語言的Transformer模型)
MUM(多模態AI,能理解文字、圖片、影片的關聯)
搜尋「如何煮咖啡」→ 理解使用者想要「步驟教學」而非「咖啡機推薦」
在SEO 有4種分類 informational
navigational
commercial
transactional